基于人工神经网络的岩爆烈度预测研究

岩爆是高地应力岩石地下工程中的一种常见灾害,岩爆预测是岩爆研究中的重要研究课题。本文选取围岩最大切向应力与岩石抗压强度的比值σθ σc、岩石抗压和抗拉强度的比值σc σt和岩石弹性能量指数Wet作为评判指标,采用人工神经网络理论,根据给定的岩爆烈度分级标准构造学习样本集,建立了一种新的岩爆烈度预测模型。工程实例表明,所建议的模型预测精度高、通用性强,在岩爆烈度预测中具有良好的应用前景。     

“市长杯”样本解析10分钟“略懂”帆船赛

这些只是帆船比赛中最基础的知识,而且别忘了帆船比赛有众多的级别,每个级别的规则又各不相同。同时, 不同国家还会制定自己的官方规则,自然条件的变化也在敦促人们发明出更公平合理的竞赛方式。     

基于核的四重子空间的LDA特征抽取方法

模式分类在面临非线性高维数据下的小样本问题时通常十分困难.文中提出了一种核的四重子空间学习(KFS)方法.首先通过构造基于类内和类间散布矩阵的混合鉴别准则,获得分布在各子空间中降维样本的最优鉴别信息.其次,通过向量点积,核鉴别分析方法(KFD)成为一种有效的抽取非线性鉴别信息的算法,在此基础上,提出了基于核的四重子空间鉴别分析算法,从而有效解决了非线性小样本问题的特征抽取.在ORL和Yale人脸库上的实验结果验证了该方法的有效性.     

基于生成对抗网络的铁路周界行人样本生成算法

提出了一种基于生成对抗网络(GAN)的铁路周界行人样本生成算法,解决了深度网络训练时候,行人样本缺乏的问题.该算法在像素转换生成对抗网络(Pix2Pix GAN)和行人生成对抗网络(PS-GAN)的基础上,根据实际的铁路周界环境,进行了三点改进.实验说明,该算法能够生成更逼真的行人,并且和背景的融合度更高.     

蔡梅江：中远品牌等于品质保证

中远南方在短短几年里成长为行业的先锋,样本意义可究。我们不追求样本本身完美,重要的是后来者知道其路何是,其为何从。     

车-桥竖向随机振动响应的概率分析

视车辆、桥梁为一个系统,利用弹性系统的动力学总势能不变值原理和形成矩阵的"对号入座"法则建立了该系统的竖向运动方程。以德国高速谱为激励,得到系统的随机动力响应。将车辆每种运行速度下的车-桥动力响应最大值视为随机变量的1个样本值,通过统计分析,获得车-桥动力响应的概率特征,并探讨车辆速度对车-桥动力响应的影响规律。研究结果表明:车-桥动力响应的最大值随机变量均服从正态分布;随着车辆速度的增加,轮对与桥梁作用力最大值和车体加速度最大值的均值均增加,而桥梁中点的位移、加速度最大值的均值并不与之成正比。     

基于深度特征匹配的转辙机自动开闭器静接点尺寸测量方法研究

自动开闭器是转辙机上负责动作控制与状态表示的频繁动作关键部件,使用过程中的接点磨损会影响控制与反馈电路的导通。然而,由于其安全关键、磨损样本稀少、工作环境恶劣,使得自动开闭器的在线监测成为转辙机维护维修的难题。针对上述问题,基于机器视觉提出一种深度特征匹配的目标检测方法。首先利用VGGNet自适应地提取接点模板和待搜索样本的深度特征,采取归一化互相关算法和反向映射算法完成目标定位,利用权重优化和非极大值抑制优化边界框,实现小样本数据集情况下兼顾精度与鲁棒性的目标定位;然后使用大津法二值化、中值滤波、水平差分算子等完成静接点图像处理;最后使用标定板换算获得静接点的几何尺寸数据。实验结果表明：本方法在实际应用中的定位检测精度达到85.93%,召回率达到90.63%,F1达到88.22%;在尺寸测量误差方面,RMSE、MAE、MAPE分别为2.56 mm、1.55 mm、12.94%。     

不平衡数据下船舶主机在线故障诊断研究

[目的]针对传统船舶主机的故障诊断模型难以采用实时数据及时更新,且船舶主机还存在监测点多但故障样本少的问题,提出一种能够处理不平衡数据并可以在线更新模型的故障诊断方法。[方法]首先,采用主成分分析法（PCA）对监测样本进行降维和特征提取,降低训练模型的复杂度;然后,通过SMOTETomek构造故障样本以平衡训练集;接着,针对诊断模型难以实时更新的问题,引入结合正则化方法且具备在线更新功能的在线贯序极限学习机（OSELM）模型;最后,以主机燃油系统为例验证OSRELM模型的可行性,并采用不平衡船舶主机数据进行消融实验以验证整体模型的有效性。[结果]结果显示,所提方法在原始模型的基础上可使诊断精度提升29.73%。[结论]研究表明所提方法较其他同类方法具有更高的诊断精度,波动幅度较小,具有较好的稳定性;且在样本不平衡的情况下,对于故障类样本仍具备较强的识别能力,适用于船舶主机故障诊断方面的研究。     

多雷达组网系统空间配准方法研究

针对雷达测量系统误差在其分布区域内不相等,网内雷达多而导致集中计算负荷过大等工程问题,本文在分析小区域采样可观测度的基础上给出了区域样本优化的方法,并讨论大型组网系统空间配准的采样管理和系统误差近似补偿问题。最后,应用结果证明该方法有效。