粗集理论及其在旋转机械故障诊断中的应用 (二)旋转机械故障诊断知识库的形成

旋转机械故障诊断知识库形成的主要环节是信号的采集和信号的分析、整理 ;在所有的机械故障信号中 ,振动诊断技术是故障诊断的常用手段 ,对振动信号实现连续、在线诊断的最重要的数学工具是快速傅里叶变换(FFT)和小波理论。通过对实验的观察 ,建立转子故障特征向量和故障类型之间对应关系的数据库 ,为基于粗集理论故障诊断的决策表的形成提供了原始的知识库     

N重亏损状态矩阵广义特征向量灵敏度分析

为了克服具有N重特征值的状态矩阵发生亏损现象后对灵敏度分析的制约,本文基于亏损矩阵的若当标准形理论,引入广义特征向量及其伴随向量系,提出了广义特征向量灵敏度的全模态算法。求解亏损矩阵广义特征向量的灵敏度时,发现除一个灵敏度系数为非精确解外,其余灵敏度系数均为精确解。针对非精确解,通过引入松驰因子获得了较好的近似解。数值算例证实该算法适用于N重亏损状态矩阵的灵敏度分析。     

N重亏损系统摄动的原点移位组合近似方法

针对不完全特征向量系的黏性阻尼线性振动系统,提出了基于原点移位组合近似方法求解N重亏损系统重分析问题的快速算法。利用广义模态理论,在组合近似方法的基础上,通过引入原点移位参数求解摄动后的亏损系统,将广义特征向量表示成基向量和系数向量的组合形式,避开求解大规模方程组,简化了复杂的求解运算。数值算例表明,本文提出的算法高效、快速,并且有较好的精确性和稳定性。     

Google核心——PageRank算法探讨

搜索引擎技术的发展是随着电子技术不断进步而形成的信息数字化和数据网络化的必然产物。一个出色的搜索引擎能够及时向用户提供所需要的信息,而要做到这点就需要一个快速、优质、高效的搜索算法予以支持。Google搜索引擎依靠其PageRank机制及收敛算法一直处于该领域的领先地位。文中介绍了这个搜索引擎的核心:PageRank算法。PageRank算法通过计算网页的重要性值———PageRank值来确定网页排序的优先级,而网页的PageRank值则是通过累加指向该网页的其他网页的PageRank值得到的。因此Google的搜索结果是高效的、客观正确的。     

求广义特征向量的一种算法

文章提出了初等相似变换的概念，探讨了如何利用初等相似变换法求一个方阵的Jordan标准形及变换矩阵，进而为求一个方阵的广义特征向量创造了条件。该算法对一些特殊方阵，求它的特征值、各级广义特征向量、Jordan标准形及变换矩阵，比用解方程组方法要简单。     

Identification of nonlinear errors-in-variables models

The paper is about a generalization of a classical eigenvalue-decomposition method originally developed for errors-in-variables linear system identification to handle an important class of nonlinear problems. A number of examples are presented to call the attention to the most critical part of the procedure turning the identification problem to a generalized eigenvalue–eigenvector calculation problem with symmetrical matrices. The elaborated method generates consistent parameter estimation. Simulation results demonstrate the effectiveness of the proposed algorithm.     

向量空间的模结构分解

将数域F上n维向量空间视为数域F上多项式环F[s]上的模，给出了向量空间的模结构分解，指出任一数域上的向量空间都可表示为若干多项式环上循环模的直和形式，特别讨论了复数域和实数域上向量空间的分解情形，引入了变换(或矩阵)的特征值对应的生成根向量的定义，得到了循环模的生成元与变换的生成根向量之间的关系。     

基于相频特性的具有光照鲁棒的人脸识别研究

传统人脸识别对人脸图像光照要求与人脸训练库差异不大,这提高了人脸识别系统运行的环境条件,限制了应用范围.为了降低人脸识别对环境条件的要求,克服光照对人脸识别的影响,分析了人脸图像的相频特性与光照的无关性,提出了基于相频特性的人脸识别,保留了人脸之间的可区分性.由于人脸之间可区分的信息量较少,运用最小非零特征向量作为人脸特征.实验仿真表明,与传统方法相比,提出的基于相频特性的人脸识别对光照变化具有鲁棒性.     

复杂环境中多信息融合的手势识别

针对复杂环境中的手势识别问题,提出了一种融合深度信息和红外信息的手势识别方法。首先利用Kinect摄像头的深度信息进行动态实时手势分割,然后融合红外图像复原手势区域。解决了实时手势分割和利用手势的空间分布特征进行手势识别时由于分割的手势区域有缺损或有人脸干扰时识别率低的问题。经实验验证,提出的方法不仅不受环境光线的影响,而且可以识别区分度较小的手势,对旋转、缩放、平移的手势识别也具有鲁棒性。对于区分度较大的手势,识别率高达100%。     

一种红外目标自动识别算法

针对红外图像的特点,提出了一种红外目标自动识别方法,推导了不变矩的计算公式,以试验数据为依据分析了噪声的影响.试验结果表明,对于仅含有一个飞机目标的红外图像,本文提出的方法的识别准确率可达到80%以上.