基于卡尔曼滤波与感知哈希技术的模板匹配跟踪算法

为解决传统模板匹配跟踪算法计算复杂度高且在目标形变、光照变化、遮挡等情况下容易发生跟踪漂移的问题,本文提出一种融合卡尔曼滤波、图像感知哈希与模板匹配的跟踪算法。本算法采用感知哈希技术提取目标的哈希值作为模板进行匹配,采用卡尔曼滤波预测下一帧中候选目标的搜索区域,然后,结合模板的哈希序值和目标位置变化信息设计新的匹配准则进行模板匹配,最后根据匹配结果,采用自适应模板更新策略和跟踪策略对目标进行跟踪。试验结果表明,本算法在目标形变、光照变化以及遮挡情况下具有一定的鲁棒性,且能满足实时跟踪的要求。     

基于离散鸡群压缩感知的WSNs多目标定位

对无线传感器网络（WSNs）多目标定位问题进行研究,提出一种基于离散鸡群压缩感知的多目标定位方法。首先给出离散鸡群算法（DCSO）相关定义,设计离散鸡群编码方式和迭代进化策略,在此基础上,构建基于压缩感知（CS）的WSNs多目标定位模型,对测量矩阵和稀疏矩阵进行合理选取,并将离散鸡群算法应用于CS信号重构算法中,实现对稀疏度未知多目标位置信息的精确重构。仿真结果表明,与OMP和MLE定位算法相比,该方法具有较高的多目标定位精度。     

基于半监督协同训练的百科知识库实体对齐

针对传统实体对齐方法中的有监督学习算法依赖大量标注数据,以及特征表示不适用于百科知识库等问题,提出一种基于半监督协同训练的实体对齐方法。将实体对齐建模为一个带约束的二分类问题,充分利用实体名、属性、描述文本及其中的时间、数值等关键信息,组合生成多维特征;将特征划分为2个相对独立的视图,通过2个视图上分类器的协同训练,迭代地从未标注数据中学习同义实体的分布情况。在2个中文百科上的实验结果表明,使用半监督协同训练方法进行实体对齐的F1值达到84.3%,较其他方法效果最优,证明了其有效性和在百科知识库上的实用价值。     

水力条件对芦苇湿地系统DO质量浓度的影响

就水位及水力负荷对湿地系统中DO质量浓度的影响进行实验。结果表明：随着水位的不断提高,芦苇湿地系统中的DO质量浓度呈现出不断升高的趋势,且在300～550 mm水位区间增加趋势比较明显,随着水位的再度升高,在550～650 mm水位区间DO质量浓度增加趋势趋于平稳;随着水力负荷的不断增加,芦苇湿地系统中的DO质量浓度呈现先增加后减小的趋势,本实验中最适合的水力负荷在0.8968～1.2230 m3/（ m2＆#183; d）之间。     

“下软上硬”二元结构型反倾边坡倾倒变形演化机理研究

针对某水电站导流洞进口边坡开挖过程中出现的顺层面张裂缝问题,采用工程地质分析、数值模拟相结合的方法,定性、定量分析裂缝产生机理及开挖边坡稳定性。研究结果表明,进口边坡本质上是一个"下软上硬"的二元结构,作为边坡基座的Pt2-12y具有极薄层的岩体结构特征,开挖卸荷后呈现了较强的弯曲式倾倒变形;边坡潜在失稳区域集中在前缘Pt2-12y岩层内,其变形破坏模式由倾倒-拉裂为主转变为滑移-拉裂;从安全系数计算结果及倾倒变形体的一般破坏特征来看,当前条件下开挖边坡整体稳定是有保障的。     

汉江流域降水、蒸发及径流长期变化趋势及持续性分析

分析汉江流域降水、蒸发、径流等水文要素长期变化趋势是开发利用汉江水资源、研究人类活动对江汉流域生态环境影响的前提。基于汉江流域13个水文站1960～2003年逐月降水量、气温观测资料,采用高桥蒸发模型计算了汉江流域年径流量,采用Mann-Kendall非参数检验法分析了该流域降水量、蒸发量、径流量的变化趋势,并由Hurst指数分析了各水文要素变化趋势的可持续性。结果表明,采用高桥蒸发模型间接计算年径流量适应性较强,值得推广;汉江上游多数站点年降水量减少,下游站点年降水量增加,且变化趋势不显著;上游站点年蒸发量增加趋势显著,其余站点变化趋势不显著;上游多数站点年径流呈不显著减少状态,下游钟祥、天门和武汉站径流呈不显著增加状态;各站点水文要素均具有很强的持续性,降水、蒸发、径流的常数C分别为0.73、0.95、0.97。     

变电站网格监控研究

提出一种基于网格计算的变电站监控基础平台,该平台很好地利用了网格计算的分布式信息处理能力来处理广域变电站的监控问题.基于网格计算开发平台Globus来实现.实验室测试结果表明,该实验平台能够较好地完成系统数据的监控任务,为基于网格计算的变电站分布式监控的真正实施,提供了一种有效的模式.     

超高压处理对臭鳜鱼细菌群落结构和品质的影响

为分析超高压处理对臭鳜鱼微生物群落及品质变化的影响,分别使用300 MPa与500 MPa超高压处理臭鳜鱼10 min,以常压处理样品为对照组,通过高通量测序技术解析超高压处理前后各组样品的细菌群落变化。同时,进行色泽、持水性、体积皱缩比测定与感官评价,并结合微观组织结构观察与傅里叶变换红外光谱分析,综合评价超高压处理对臭鳜鱼品质变化的影响。结果表明,超高压处理对臭鳜鱼的菌相组成影响明显,其能使微生物组成类型明显减少,漫游球菌属和冷杆菌属为超高压处理前后的优势腐败菌。与对照组相比,样品经超高压处理后,其体表变白,持水性与体积皱缩比下降,其中,300 MPa处理的臭鳜鱼感官品质相对较好。超高压处理会使样品肌纤维纹理变得模糊,肌纤维结构紧致无序。傅里叶变换红外光谱分析结果显示,超高压处理能改变样品肌原纤维蛋白的二级结构,使α-螺旋和β-转角相对含量减少,无规卷曲和β-折叠相对含量增加。综上所述,300 MPa处理10 min对保持臭鳜鱼的质构特性与感官品质较好。     

基于VAE-DBN双模型的智能文本分类方法

文本分类技术是信息过滤、搜索引擎等领域的基础,是当下研究热点之一。本文在介绍文本分类相关概念、深度学习相关模型的基础上,通过分析传统文本分类方法存在的不足,提出基于变分自编码器模型和深度置信网络模型（VAE-DBN）的双模型融合的文本分类方法。通过在相关语料集上的对比验证,表明该双模型方法能有效提高文本分类的准确性。     

人工神经网络方法在摩擦学领域的应用研究进展

摩擦学系统具有复杂性,但传统研究方法无法精确定量求解摩擦学复杂问题。为了了解摩擦学复杂问题的解决方法,更好地开展对摩擦学复杂问题的深入研究,阐述人工神经网络方法解决磨损过程的预测、摩擦因数预测与分析和磨屑识别等摩擦学复杂问题的研究进展,并对其未来发展趋势进行展望,如建立新型神经网络模型,建立集成度高、耦合多种分析方法的平台以及创新研究对象等。