JOR迭代法的收敛性

基于双严格对角占优的概念,针对线性方程组在求解时常用的JOR迭代方法,给出了JOR迭代矩阵谱半径新的上界及迭代法的收敛性准则,不仅适用于严格对角占优矩阵,还适用于双严格对角占优矩阵类,对相应迭代阵谱半径的估计更精确且扩大了JOR方法收敛参数的选取范围,并用数值例子说明了所给结果的优越性。     

数据集分类可用性评估的置信区间方法

如何有效评价训练数据集的可用性,一直是困扰智能分类系统应用的难点问题。针对机器学习领域的数据分类问题,提出了一种基于区间分析和信息粒化的数据集分类可用性的评估方法,用于评价数据集的可分程度。该方法将待评估的数据集定义为分类信息系统,提出了分类置信区间的概念,通过区间分析进行信息粒化。在此信息粒化策略下,定义分类可用性的数学模型,并进一步给出单个属性以及整体数据集的分类可用性的计算方法。选择18个UCI标准数据集作为评估对象,给出了部分数据集分类可用性的评估结果,并且选取3种分类器对所选数据集进行分类实验,最终通过对上述实验结果的分析证明了该评估方法的有效性和可行性。     

人脸特征点定位的自适应窗回归方法

针对显式形状回归（ESR）对于一些面部遮挡、面部表情过大样本定位精度低的问题，提出一种自适应窗回归方法。首先，应用先验信息为每张图片生成精确的人脸框，用人脸框的中心点对人脸进行特征映射，并进行相似变换得到多个初始形状；其次，提出一种自适应窗口调整策略，基于先前回归的均方误差自适应地调整特征窗口大小；最后，基于互信息（MI）的特征选择策略，提出新的相关性计算方法，在候选像素集中选出最相关的特征。在三个公开数据集LFPW、HELEN、COFW上，相较于ESR算法，所提方法的定位精度分别提升7.52%、5.72%和5.89%。实验结果表明，自适应窗回归方法可以有效提高人脸特征点定位精度。     

长江荆江防汛工作经验简介

万里长江、险在荆江。两岸干堤关系到2 000万亩农田、1000余万人口的防洪安全。北岸荆江大堤尤为严重,历史有过多次决口,近代1931年、1935年的决口,每次都造成荆北区20 000多人口被淹死。1949年后该河段建成了荆江分洪工程,加固了堤防、实施了人工裁弯等,形成了平原防洪系统,但其防洪标准还很低。40年来的防汛,渡过了1949年、1954年、1981年等大的和特大洪水年,干堤取得全面安澜、成绩显著。本文就多年防汛经验:防汛水位分级与防汛劳力确定、防汛中战略指导思想、战役决策、战术实践(分洪、抢险、劳力调遣、器材储运)以及突发事件的应变对策等,以实际结合理论,并深入实际检验,可以为今后防汛借鉴。同时指出40年来荆江未发生1860、1870年类似的特大洪水,如果发生这样的大洪水,经验证明没有三峡,是不能确保荆江两岸防洪安全的。     

基于肤色学习的多人脸前景抽取方法

针对多人脸场景下快速准确提取人脸内容的问题,提出了基于肤色学习的多人脸前景抽取方法。首先,给出了基于肤色学习的肤色前景分割模型。根据肤色专家的论文结果,采集了著名的SPA数据库的1 200张人脸进行肤色抽样,建立学习模型以得到每个人种在颜色空间的肤色参数,据此进行肤色图像分割,得到肤色前景。其次,利用人脸特征点学习算法,以常见人脸68个特征点为目标,结合肤色前景信息分割出人脸种子区域;并计算人脸中心点,来构建人脸椭圆边界模型以及确定遗传范围。最后,建立了有效抽取算法,在人脸椭圆边界内利用遗传机制进行人脸再生,从而抽取得到有效人脸区域。以三类不同数据库为基础,收集了100张有代表性的多人脸图像,实验结果表明所提方法对这些图像的多人脸抽取的结果准确率达到98.4%以上,且该方法对中密度人群的人脸内容抽取有显著效果,并为人脸识别算法的准确性和可用性提供了基础。     

基于人眼状态的瞌睡识别算法

已有瞌睡识别算法多数基于机器学习或深度学习,没有考虑到人眼闭合状态序列与瞌睡之间的关系。针对上述问题,提出了一种基于人眼状态的瞌睡识别算法。首先,提出了人眼分割和面积计算模型,基于人脸68个特征点,根据人眼特征点构成的极大多边形分割出眼睛区域,并利用眼睛像素点的总数代表眼睛面积大小;其次,计算极大状态下的人眼面积,并利用关键帧挑选算法挑选出最能代表睁眼程度的4帧,根据这4帧的人眼面积与极大状态下的人眼面积计算睁眼阈值,从而构建眼睛闭合度得分模型来确定人眼闭合状态;最后,根据输入视频的人眼闭合得分序列,构建了基于连续多帧序列分析的瞌睡识别模型。在两个国际常用的打哈欠检测数据集（YawDD）和NTHU-DDD数据集上进行瞌睡状态识别,实验结果表明,所提算法在两个数据集上的识别准确率均在80%以上,尤其是在YawDD数据集上,识别准确率达到94%以上。该算法可应用于驾驶员驾驶状态检测、学习者课中状态分析等。     

基于极端学习机的人脸特征深度稀疏自编码方法

针对输入人脸特征的不准确性导致识别系统识别率不高的问题,提出了一种有效的基于极端学习机（ELM）的人脸特征深度稀疏自编码（DSAE）方法。首先,利用截断式核范数构造损失函数,通过最小化损失函数提取人脸图像的稀疏特征;其次,利用极端学习机自编码器（ELM-AE）模型进行人脸特征的自编码,实现数据维度的降低以及噪声过滤;最后,通过经验风险极小化得到最优的深度结构。在ORL、IMM、Yale和UMIST人脸数据集上的实验结果表明,DSAE方法对高维人脸图像的识别率明显优于极端学习机、随机森林（RF）等算法,且具有良好的泛化性能。     

多模型融合的多标签图像自动标注

为了实现更为准确的复杂语义内容图像理解,提出一种融合多模型的多标签图像自动标注方法.该方法采用3个不同的模型分别对图像语义内容进行分析:在前景语义概念检测中,提出一种基于多特征的视觉显著性分析方法,并利用多Nystrm近似核对前景对象的语义进行判别分析;对于背景概念检测,提出一种区域语义分析的方法;通过构造基于潜语义分析的语义相关矩阵来消除标注错误的标签.根据前景和背景的语义和视觉特征,分别采用不同的模型提取前景和背景标注词,而语义相关分析能够有效地提高标注的准确性.实验结果表明,该多模型融合标注方法在图像的深层语义分析以及多标签标注方面具有较好的效果;与同类算法相比,能够有效地减少错误标注的标签数目,得到更加准确的标注结果.     

东风系列内燃机车柴油机喷油器故障分析和处理

本文介绍了东风系列内燃机车柴油机用喷油器的基本结构、工作原理和常见故障形式,针对机车实际应用过程中出现的喷孔变大进行故障项点梳理,通过油品检测、宏观观测、硬度检测、微观形貌等方法,逐步排除所列故障项点,最终分析出可能是穴蚀导致喷孔变大,建议供应商严控喷孔入口圆角半径和喷孔内表面加工精度以削弱穴蚀影响。     

射流风机辅助巷道式通风工法在长大隧道中的应用

大柱山隧道穿越著名的横断山南段,全长14484m,为解决长距离隧道独头掘进通风技术难题,加快工程建设进度,降低工程风险,通过技术人员对独头掘进长距离通风技术的研究与应用,形成了“射流巷道式通风工法”。