人脸非线性视角流形建模方法

针对线性子空间不足以描述头部视角空间非线性变化等因素影响人脸视角流形的精确建模问题,提出一种新的视角流形建模方法,并从理论上将该方法与经典的流形学习建模方法及概念驱动的视角流形建模方法进行比较,通过基于非线性张量分解的人脸及视角识别实验比较视角流形对识别结果的影响,从而给出视角流形的有效性比较.实验结果表明,本文提出的视角流形建模方法比概念驱动的视角流形和TensorFace中的线性视角系数均有更好的识别效果.     

RNA二级结构的数学表示及其应用

根据RNA二级结构的基本序列在3-D空间中定义了使核苷酸集与点集之间一一对应的映射,进而利用这个映射在3-D空间中得到了RNA二级结构的新的3-D有向图形表示,然后基于3-D有向图形表示把RNA二级结构转化为特征向量序列和L/L矩阵,提取特征向量序列的夹角余弦和的平均值和L/L矩阵的不变量（特征值）,并作为特征向量来刻画RNA二级结构,最后利用特征向量之间的距离来描述序列或结构的不变性来分析了AIMV-3等九种病毒的RNA二级结构的相似性,得到了比较好的结果.     

能量矩阵法求解结构振动模态的研究

提出一种计算结构模态的新方法.以能量守恒方程为基础,认为线性弹性系统最大振幅处的势能与平衡位置时的动能互相平衡.将弹性系统的势能和动能表达式写成矩阵的形式,对其作一定的变换处理后,通过对其进行特征值分解,可同时得到模态振型和固有频率.两个典型算例的验证表明,该方法是精确可靠的.相比于传统的计算方法,能量矩阵法可更方便地得到弹性系统的各阶模态.     

基于改进局域波法的柴油机振动信号分析

提出了一种基于奇异值分解降噪的柴油机振动信号局域波分解方法,首先对原始振动信号进行相空间重构和奇异值分解,然后根据分解的奇异值降噪,接着利用经验模式分解法提取降噪后振动信号的基本模式分量,最后作出时频曲线和边界谱曲线。对滤波前和滤波后的柴油机振动信号进行了局域波分析,分析结果表明,奇异值分解能够有效地提高信噪比,突出原始振动信号的特征,使得降噪后的振动信号分解出的基本模式分量和时频曲线以及边界谱曲线具有更明确的物理意义,有利于对柴油机进行精确诊断。     

小波变换与SVD方法在结构损伤监测中的应用

将小波变换与奇异值分解(SVD)相结合,利用基于小波变换的能量分布函数,进行小波系数矩阵的奇异值分解,使结构损伤突变信号的奇异点放大,提高信号的分辨率和信噪比.根据信号突变时刻小波系数出现模极大值及其在不同尺度上的传播特性,可有效地检测出信号的奇异性特征,从而对结构损伤特征信号进行时域定位.通过对一试验简支梁损伤前后加速度信号的奇异性进行对比分析,验证了该方法的有效性和可行性.     

营口辽河公路大桥稳定性能研究

以营口辽河公路大桥为背景,研究斜拉桥施工阶段及成桥状态的稳定性能。对成桥状态、最大双悬臂状态、最大单悬臂状态（考虑配重）、最大单悬臂状态（不考虑配重）的全飘体系、半飘体系稳定特征值及主塔施工状态全飘体系稳定特征值分别进行了研究。采用空间杆系模型、ANSYS程序进行特征值屈曲计算。得出了成桥状态全飘体系、半飘体系的稳定系数分别为3．23、17．6;最大双悬臂状态全飘体系、半飘体系的稳定系数分别为4．45、8．04;最大单悬臂状态全飘体系、半飘体系的稳定系数分别为2．76（不考虑配重时3．11）、13．19（不考虑配重时16．27）;主塔稳定系数为11．42。     

Improved Classification Approach via GEPSVM

A modified multisurface "proximal support vector machine classifier via generalized eigenvalues (GEPSVM for short)" was proposed. By defining a new principle, we designed a new classification approach via GEPSVM, namely, maximum or minimum plane distance GEPSVM (MPDGEPSVM). Unlike GEPSVM, our approach obtains two planes by solving two simple eigenvalue problems, such that it can avoid occurrence of singular problems. Our approach, compared with GEPSVM, has better classification performance. Moreover, MPDGEPSVM is over one order of magnitude faster than GEPSVM, and almost two orders of magnitude faster than SVM. Computational results on public datasets from UCI database illustrated the efficiency of MPDGEPSVM.     

State inspection for transmission lines based on independent component analysis

Monitoring transmission towers is of great importance to prevent severe thefts on them and ensure the reliability and safety of the power grid operation. Independent component analysis (ICA) is a method for finding underlying factors or components from multivariate statistical data based on dimension reduction methods, and it is applicable to extract the non-stationary signals. FastICA based on negentropy is presented to effectively extract and separate the vibration signals caused by human activity in this paper. A new method combined empirical mode decomposition (EMD) technique with the adaptive threshold method is applied to extract the vibration pulses, and suppress the interference signals. The practical tests demonstrate that the method proposed in the paper is effective in separating and extracting the vibration signals.     

奇数阶完全图的因子分解与对称群

F．Harary在[1]中提出如下一个未解决问题：那些有限置换群是完全图同构分解的因子对称群？对于n〉1。构造了2n＋1阶完全图G的／7,个不同的同构分解G^e=G1∪G2∪…∪Gn,其中G1是2n个点的路的第e对对称点和另1个点连接得到的图。证明了G的同构分解的因子对称群是n阶循环群。     

精益造船作业分解

文章在研究世界先进造船企业成功经验的基础上,运用精益思想对造船的全过程进行分析,按照造船作业分解的系统/区域/类型/阶段四大基本要素,通过对作业结构、作业体制和具体作业分解的讨论,介绍了精益造船的作业分解方法,为建立精益造船作业体制,实现精益造船均衡连续的准时生产提供切实可行的途径.