改进的均值移位红外目标跟踪

提出了一种改进的均值移位红外目标跟踪算法,该算法融合了基于均值移位的梯度匹配搜索策略与基于特征分类的跟踪算法。以目标与局部背景灰度特征的似然比作为目标区域核直方图的权值,建立了改进的目标表征模型。以Bhattacharyya系数作为相似性度量,在均值移位框架下推导了应用该目标模型下移位向量的表达形式。同时,提出了基于跟踪复杂度估计的目标遮挡情况下的模型更新判别准则。实验结果表明,该算法能够提高目标像素灰度的移位权重,抑制背景干扰,对于低对比度红外目标的跟踪具有稳健的性能,在正确跟踪情况下平均Bhattacharyya系数保持在0.97以上。     

基于组合带宽均值迁移的快速目标跟踪

为了解决传统均值迁移(Mean shift)目标跟踪算法中跟踪窗口容易收敛至局部概率模式的问题,提出一种基于组合带宽Mean Shift的目标跟踪策略,并建立了一种自适应学习率的over-relaxed优化策略以加速收敛过程。根据目标尺度设定了一组从大到小排列的带宽序列,并依次根据每个带宽进行Mean Shift迭代收敛运算,利用大带宽的平滑作用避开局部概率模式的干扰;依靠小带宽进行精确定位,最终使其收敛到真实目标区域。由于组合带宽Mean Shift会造成一定的额外运算量,为此引入over-relaxed优化策略加速迭代过程。在边界优化算法的收敛条件约束下,根据采用over-re-laxed策略前后相关系数的变化,自适应地调整学习率。实验结果表明,组合带宽Mean Shift能够有效地跟踪快速运动的目标,并且当目标短暂丢失时也有一定的恢复能力;实验采用over-relaxed策略后,收敛次数减少了30%～70%。     

切尾统计算法的优化及应用

本文从数值型数据的统计方面人手,结合数据的集中趋势和离散程度,在传统切尾均值算法的基础上,提出了一种优化的切尾均值算法,并给出了优化切尾均值算法的计算公式.该算法有效解决了极值在多种分布情况下的数据统计问题,并以印刷品质量评价为例进行了应用验证.     

纯金属等温结晶中晶核漂移的遗传算法

建立纯物质等温结晶中晶核形核和长大规则,采用遗传算法模拟晶核形核长大及其漂移效应。模拟结果表明:晶核界面迁移轨迹符合结晶理论,晶核漂移随机无规;在0～335模拟步(GAS)区间,所有晶核的模拟平均漂移距离和模拟平均漂移系数与模拟步数的乘积有平方根关系,拟合模拟平均漂移系数为3.96×10-13m2/GAS;在晶粒度评定计量单元下推导出转变相同体积分数时实际晶核长大所需时间与模拟时晶核长大所需模拟步数之间的关系,在等温结晶且晶核长大平均速率为10-4m/s时,晶核模拟平均漂移系数约在3.09×10-10～3.50×10-8m2/s数量级。     

直线电机驱动的开式静压导轨的设计

介绍开式液体静压导轨的优缺点,分析开式静压导轨易漂移的原因;通过引进直线电机,进一步调节静压导轨油膜厚度、提高油膜刚度,可防止导轨出现"漂移"或颠覆现象。同时通过解析法和有限元分析法计算导轨的受力情况,以提高设计的可行性。     

2.25Cr-1Mo材料在拉伸过程中的声发射信号聚类分析

声发射(AE)技术能用来区分发生在受载材料内的不同损伤模式,而聚类分析能在无先验知识的情况下通过揭示数据内部结构对数据进行分类。声发射波形包含了丰富的声发射源信息,而常规的特征参数并不能满足深层次的声源识别要求。文章尝试从波形的频率分布特征、形状特征和强度特征三个方面分别选取小波变换能量特征系数、波形裕度因子和幅值作为描述声发射波形的新参数。基于波形新参数的聚类分析能有效地区分加氢反应器材料2.25Cr-1Mo带裂纹和无裂纹试件拉伸过程中屈服阶段塑性变形信号、微裂纹扩展信号和断裂失稳信号。     

制造车间瓶颈漂移因素贡献度的数字化描述方法

针对不确定性环境下制造车间生产物流瓶颈漂移现象,研究各种瓶颈漂移因素贡献度的数字化描述方法,以揭示瓶颈漂移现象和瓶颈漂移因素之间的内在联系。首先,在瓶颈、瓶颈漂移和瓶颈漂移因素概念的基础上,按照因素的影响方式,将瓶颈漂移因素分为能力因素、需求因素和能力———需求综合因素,以为瓶颈漂移因素贡献度的研究提供方向;以生产能力、生产负荷、质量保证能力和生产成本为参数,构建综合贡献因子数学模型,以实现瓶颈漂移因素对瓶颈漂移现象贡献度的定量描述,进而为生产过程控制策略的制定提供理论依据。最后,通过实例验证了该理论的有效性和正确性。     

不允许卖空限制下保险公司的资产负债管理

本文将均值-方差投资策略选择问题拓展为不允许卖空限制下保险公司的动态资产负债管理问题.首先运用复合Poisson过程刻画保险公司的负债,建立了保险公司的资产负债模型,并利用动态规划原理和识别定理得到了资产负债管理问题的值函数所满足的积-微分方程.然后借助Riccati方程构造了一个下半连续函数,并利用粘性解理论证明了其为积-微分方程的粘性上解.最后以闭式形式给出了保险公司的最优投资策略和有效边界,并用数值例子说明了投资策略、保费以及理赔额之间的关系.     

基于LMD和SVM的柴油机气门故障诊断

针对柴油机气门故障诊断问题,在WP7柴油机上模拟了气门故障,提出了基于局部均值分解(local mean decomposition,LMD)和支持向量机(support vector machine,SVM)相结合的气门故障诊断方法.该方法首先用改进LMD方法将缸盖振动信号分解成若干个瞬时频率具有物理意义的PF(product function)分量之和,然后从缸盖振动信号和分解得到的PF分量中提取故障特征向量,以此作为SVM分类器的输入进行故障诊断.此外提出了改进粒子群算法(particle swarm optimization,PSO)用于SVM参数的优化.诊断结果显示,16组测试样本的测试结果均与实际状况相一致,诊断正确率为100%,该方法能快速准确地识别内燃机气门故障.     

基于CHMM的齿轮箱状态识别研究

针对离散隐Markov模型(HMM)在状态识别中的不足,结合齿轮箱全寿命实验数据,研究了基于连续隐Markov模型(CHMM)的状态识别方法。建立了基于齿轮箱原始振动信号的CHMM状态识别框架,提出了基于K均值算法和交叉验证相结合的状态数优化方法,通过计算待确定观测数据的极大似然概率值来确定齿轮箱当前状态。结果表明,用原始振动信号作为CHMM的输入可以实现状态识别,验证了模型的有效性,为齿轮箱基于状态的维修提供了科学依据。