ALIF-MMPE结合DAG-SVM的滚动轴承故障诊断

针对滚动轴承故障诊断中非平稳振动信号下的有效故障特征提取问题,提出一种基于自适应局部迭代滤波、多元多尺度排列熵和有向无环图算法支持向量机的滚动轴承故障诊断方法。自适应局部迭代滤波通过构建自适应滤波函数,能够有效抑制噪声和模态混叠,经自适应分解后得到若干本征模态函数。仿真结果表明其效果优于经验模态分解。然后利用多元多尺度排列熵对包含显著故障信息的本征模态函数进行信息融合和特征提取,组成故障状态特征集。采用主成分分析对故障状态特征集进行降维,随机抽取部分样本带入有向无环图算法支持向量机中进行训练,其它则作为测试样本进行故障识别和诊断。试验故障诊断结果表明:自适应局部迭代滤波下多元多尺度排列熵优于多个本征模态函数下的多尺度排列熵和经验模态分解下的多元多尺度排列熵;本文方法能准确地识别滚动轴承不同的故障类型及故障程度。     

基于数据空间自适应与共空间模式的脑电情感分类

为缓解日间脑电信号波动和差异导致情感分类性能下降的问题,在数据空间自适应(DSA)与共空间模式(CSP)迭代的基础上,提出一种用于脑电情感分类的特征提取算法。针对12个受试者连续5 d的情感脑电信号,采用DSA算法对脑电信号进行空间线性变换,再使用CSP将脑电信号变换到最优子空间,提取日间差异最小且类间差异最大的脑电功率谱密度特征及微分偏侧与差异因果特征。实验结果表明,该算法能提高脑电信号情感分类的准确率和稳定性。     

航班恢复问题的迭代局部搜索算法

在恶劣天气和机械故障等原因造成航班不能按照原计划执行时，航空公司需要采取相应的措施对航班进行恢复。本文基于经典的资源指派模型，综合考虑了调整时间、换机、联程拉直、取消航班和调机5种恢复策略，提出一种以最小化加权成本为优化目标的航班恢复模型，并设计一种迭代局部搜索算法。首先用构造-修复启发式方法构造可行解，然后从该初始解出发，在飞机路线对的邻域中进行局部搜索。当陷入局部最优后，对解进行扰动，然后从扰动后的解重新出发进行局部搜索。为了提高搜索效率，同时降低陷入局部最优解的概率，局部搜索过程采用模拟退火算法。实例结果表明，本文提出的模型及算法能够在短时间内对受到影响的大规模航班计划进行恢复。     

新一代多模型迭代算法在70 kVp成人副鼻窦CT扫描中的应用

探讨成人在70 kVp副鼻窦CT检查中降低有效辐射剂量的同时,获取最佳图像质量的新一代多模型迭代算法(Adaptive Statistical Iterative Reconstruction-V,Asir-V)的权重。本研究对20例成人患者进行副鼻窦Revolution CT检查,采用70 kVp、230 mA条件下进行螺旋CT扫描,扫描完成后对每例患者的原始数据采用不同权重(0,20%,40%,60%,80%,100%)的后置新一代多模型迭代算法(Adaptive Statistical Iterative Reconstruction-V,Asir-V)重建的方法,共获得120幅图像,并对每例6组图像进行客观评价及主观评分。客观评价包括噪声(standard deviations, SD)和对比噪声比(contrast noise ratio,CNR),主观评价由2名评价医生对图像质量评分并对两者的主观一致性进行评价。每例患者扫描完成后,记录其剂量长度乘积(dose-length product,DLP)和CT容积剂量指数(CT dose index volume,CTDI_vol),并计算其平均有效辐射剂量(effective dose,ED)。客观评价结果表明不同权重的Asir-V图像噪声随着Asir-V权重的提升而降低,CNR值随着Asir-V权重的提升而升高,且有效辐射剂量ED较常规头颈部CT检查的平均辐射剂量明显减少;主观评价结果表明不同权重的Asir-V图像评分不同,在Asir-V 60% 时评分最高,且2名医生主观评价一致性好。结合主客观评价结果,认为在70 kVp、230 mA成人副鼻窦Revolution CT检查中,Asir-V 60％的图像既可满足临床诊断的需要,也可明显降低有效辐射剂量。