基于K-GRU神经网络的采煤机记忆截割及优化

目的针对采煤机记忆截割不准确、自动化程度不高的问题,方法本文提出一种基于KGRU神经网络的采煤机记忆截割算法,此算法具有更适合处理长时序数据的特点,将算法与采煤机记忆截割结合起来,可以减少采煤过程中滚筒的损坏同时保护工人生命安全。该算法在深层门控循环单元(GRU)的输入端引入比例因子K,用比例因子K表现不同时刻数据的重要程度,以加强模型对长时序数据的记忆性,进而提高记忆截割精度。在模型训练阶段利用随机搜索算法(RS)对深层K-GRU神经网络的超参数选择进行优化,加快模型训练速度。结果实验中使用Python完成K-GRU模型构建与超参数优化,使用随机搜索算法可以在更短时间内得到超参数最优解,得到超参数epochs为317、batch_size为70的最优解共花费154 s,在最优解情况下计算模型对真实采煤数据预测的误差,得到K-GRU的loss值为0.0467、R2为0.9578、EVS为0.9656、ME为0.0833。结论最终表明,优化后的深层K-GRU模型在解释方差得分、最大误差和可决系数方面均优于SVM、KNN、LSTM、RNN和普通GRU模型,显著提高了采煤机记忆截割的适用性和准确性。

基于稳健随机分隔森林的 GNSS位移序列粗差实时检测方法

受GNSS硬件设备、通讯链路以及观测环境等因素影响,GNSS位移监测数据往往包含粗差,无法反映真实的变形特征。针对该问题,本文提出将稳健随机分割森林(robust random cut forest,RRCF)算法应用于GNSS位移监测数据粗差实时检测。仿真数据处理结果表明,RRCF算法粗差实时检测的准确率、精确率与召回率分别优于95%、98%、96%。地质灾害位移监测数据处理结果表明,GNSS位移监测数据发生异常突变时,RRCF方法检测结果与实际异常值情况吻合且误判率较低。总体而言,RRCF算法对GNSS位移监测数据异常实时检测的准确率和可用性均较好。

高速公路拥堵工况下自动驾驶车辆切入场景测试集构建与安全性评估

为评估中国高速公路拥堵工况下自动驾驶汽车在切入场景中的安全风险,从自然驾驶数据集中提取64个切入样本,采用六层次模型和相关性分析方法确定场景要素范围,通过抽样生成1 000个测试用例并构建安全评估指标体系分析车辆运行安全,运用随机森林算法确定引发风险的关键因素。结果表明:在1 000个测试用例中,风险场景占比5.3%,纵向相对速度是导致风险的关键要素;拥堵工况下,环境车辆速度低于自动驾驶车辆速度23%时形成高风险切入场景,该指标可作为拥堵切入场景下自动驾驶汽车识别风险的预测指标,亦可用于该场景下的事故责任认定。

硕士课程“算法设计与分析”案例教学探究——以圆周率计算问题之割圆随机化方法研究为例

在中国高等教育领域“双一流”建设大环境下,一流大学建设离不开一流学科建设,一流学科建设离不开一流专业和一流课程建设,而一流课程教学案例库建设为一流专业和一流课程建设提供了有力保障。“算法设计与分析”是软件工程学科专业学位硕士研究生课程教学体系中的核心课程,探索其案例教学及其建设具有积极意义。以基于割圆随机化方法的圆周率计算问题为例,构建了分割算法与近似算法相结合的原创性教学案例,结合课程中著名问题,融入思政元素,突出实践性与原创性。由此系统地培养学生发现问题、分析问题和解决问题的能力,为进一步培养应用型高级软件人才打下坚实的基础。

Efficient Stereo Matching Scheme Based on Graph Cuts

A new stereo matching scheme from image pairs based on graph cuts is given,which can solve the problem of large color differences as the result of fusing matching results of graph cuts from different color spaces.This scheme builds normalized histogram and reference histogram from matching results,and uses clustering algorithm to process the two histograms.Region histogram statistical method is adopted to retrieve depth data to achieve final matching results.Regular stereo matching library is used to verify this scheme,and experiments reported in this paper support availability of this method for automatic image processing.This scheme renounces the step of manual selection for adaptive color space and can obtain stable matching results.The whole procedure can be executed automatically and improve the integration level of image analysis process.

基于随机断层与梯度剪裁的横向联邦学习后门防御研究

联邦学习解决了用户隐私与数据共享相悖之大数据困局,体现了“数据可用不可见”的理念。然而,联邦模型在训练过程中存在后门攻击的风险。攻击者通过本地训练一个包含后门任务的攻击模型,并将模型参数放大一定比例,从而实现将后门植入联邦模型中。针对横向联邦学习模型所面临的后门威胁,从博弈的视角,提出一种基于随机断层与梯度剪裁相结合的后门防御策略和技术方案:中心服务器在收到参与方提交的梯度信息后,随机确定每个参与方的神经网络层,然后将各参与方的梯度贡献分层聚合,并使用梯度阈值对梯度参数进行裁剪。梯度剪裁和随机断层可削弱个别参与方异常数据的影响力,使联邦模型在学习后门特征时陷入平缓期,长时间无法学习到后门特征,同时不影响正常任务的学习。如果中心服务器在平缓期内结束联邦学习,即可实现对后门攻击的防御。实验结果表明,该方法可以有效地防御联邦学习中潜在的后门威胁,同时保证了模型的准确性。因此,该方法可以应用于横向联邦学习场景中,为联邦学习的安全保驾护航。

基于RF-MLP的烘丝出口含水率预测

针对烟丝烘丝出口含水率预测精度不足导致水分控制参数难以准确设置的问题,提出了基于随机森林和多层感知器的烘丝出口含水率预测方法。首先,采用随机森林方法提出烘丝出口含水率的相关特征,构建含水率特征矩阵。其次,将特征矩阵作为多层感知器的输入,建立特征量与烘丝出口含水率的5层隐含层预测模型。最后,通过网格搜索算法进行预测模型的结构优化。结果表明,在烘丝含水率预测中,文中方法的模型决定系数达到了0.97,优于对比方法。文中方法提高了烘丝出口含水率预测精度,可辅助含水率控制策略的制定,进而提高烟丝品质。

基于块体切割法的随机骨料三维模型模拟——以四级配混凝土为例

混凝土细观力学特性的数值模拟效果,很大程度上取决于骨料模型的建立是否合理、高效。为此,以块体切割法为基础,将其推广至三维,生成了凸多面体骨料;然后根据骨料侵入判别准则,建立了四级配混凝土随机凸多面体骨料三维模型。结果表明,本方法能够建立随机凸多面体骨料三维模型,该模型可为研究混凝土细观力学特性打下良好的基础。

WOD随机变量序列加权和完全收敛性及其应用

随机变量序列是概率极限理论重要研究的内容,由于随机变量序列独立的条件已经不满足日常生活和科学研究的实际要求,相依随机变量序列被提出.其在风险预测、地质勘测、保险等领域应用非常广泛,宽相依(widely orthant dependent, WOD)随机变量序列是一种常见的相依随机变量序列.采用随机变量尾截技术,结合运用新的矩不等式证明研究WOD随机变量序列加权和完全收敛性,且将其结果应用到非参数估计当中具有重要意义.

各向异性随机场下的边坡模糊随机可靠度分析

土性参数具有很大的空间变异性,且在水平方向和垂直方向上差异显著。基于随机变量模型的传统边坡模糊随机可靠度分析方法并未对此进行考虑。提出一种能合理考虑土性参数空间变异性的边坡模糊随机可靠度分析方法。首先,视黏聚力和内摩擦角的均值为正态模糊数,对其取不同的λ截集水平并在各截集水平上进行参数组合。其次,利用各向异性随机场模拟土性参数的空间变异性,将有限元法和Monte–Carlo模拟相结合,计算各参数组合对应的可靠度指标。再通过数学方法得到边坡在各截集水平上的可靠度指标。最后,运用加权平均法计算边坡的模糊随机可靠度指标。算例分析表明:与水平方向的空间变异性相比,垂直方向的空间变异性对边坡模糊随机可靠度的影响更为显著;不考虑土性参数的空间变异性在一般情况下会低估边坡的模糊随机可靠度指标,但在抗剪强度参数变异性较大时,反而可能会高估边坡的模糊随机可靠度指标;此外,黏聚力与内摩擦角之间的相关性对边坡失效概率的影响趋势基本不受土性参数空间变异性的干扰。

基于马尔可夫随机场的图像分割方法综述

系统地综述了基于MRF的图像分割方法。介绍了基于MRF模型的图像分割理论框架,给出了当前MRF图像建模研究的热点问题。概括了基于MRF模型的图像分割算法,包括图割算法、归一化割算法、置信度传播算法等,指出了这些算法的发展方向。

一种基于Boosting判别模型的运动阴影检测方法

在视频处理中,由于运动阴影具有与运动前景相同的特性,当在提取前景时,会误把阴影检测为前景.特别是当阴影和其它前景发生粘连时,这可能会严重地影响跟踪、识别等后续处理.该文提出了一种用于运动阴影检测的Boosting判别模型.这种方法先利用Boosting在不同的特征空间来区分前景和阴影,然后在判别随机场(DRFs)中结合前景和阴影的时空一致性,实现对前景和阴影的分割.首先,差分前图像与背景图像得到颜色不变子空间和纹理不变子空间;然后在这两个子空间上应用Boosting来区分前景和阴影;最后利用前景和阴影的时空一致性,在判别随机场中通过图分割的方法准确地分割前景和阴影.实验结果表明,无论是在室内场景,还是在室外场景,该文的方法要好于传统的方法.

敏感设备电压暂降敏感度的模糊随机评估

敏感设备的电压暂降敏感度一般用设备故障率来描述,其大小取决于供电系统在供电点处产生的电压暂降特性与敏感设备电压耐受能力,但供电系统电压暂降和设备耐受能力均具有不确定性,对其准确评估和预测很难。考虑两者的不确定性,把电压暂降引起的敏感设备故障定义为模糊随机事件,引入模糊随机变量的概念,建立电压暂降引起的敏感设备故障概率的模糊随机评估模型,利用模糊随机变量的λ–截集,把模糊随机变量的概率求解问题转化为普通随机变量的概率求解,保证了评估方法的可行性。用个人计算机(personal computers,PC)仿真并与蒙特卡罗随机模拟结果比较,证明该方法的正确性和可行性,评估结果符合客观实际。

不同类型明洞结构的可靠度对比分析

研究目的:随着铁路隧道设计技术的发展,相比安全系数法,概率极限状态法考虑的因素更全面,使安全评定更合理可靠。本文基于有限元软件ANSYS建模计算结构内力,并采用MATLAB编制H-L法的计算程序对不同工况下的可靠度进行计算,对比分析不同明洞结构的可靠度,探寻明洞可靠度与影响因素的关系,为明洞的相关研究提供参考。研究结论:(1)极限状态法能全面反映各因素的不确定性,充分反映结构的整体性,与安全系数法相比优势明显;(2)各时速下的明洞设计安全储备充足,双线参数较单线更加保守,但这一现象随时速的增加而不明显;(3)开挖部位和4 m以内的覆土厚度对明洞的可靠度影响不大,而结构的受力形式对可靠度的影响显著;(4)形成明洞的合理拱轴线,可极大地提高明洞的整体可靠度;(5)本研究结论可为明洞采用概率极限状态法设计提供参考。

基于随机过程理论短螺旋钻头载荷的数学模型

为了揭示短螺旋钻头载荷随切削厚度和岩石接触强度变化规律,根据岩石的物理力学特性,结合单个镐型截齿切削破岩的工作机理和短螺旋钻头的结构特征,分析短螺旋钻头入岩工况下的受载情况;运用随机过程理论,建立短螺旋钻头随机载荷的数学模型。针对不同的岩石接触强度和钻头切削深度,借助MATLAB仿真求解钻头的扭矩和轴向力,采用数学统计方法对实测结果进行处理分析,并与理论值相比较。研究结果表明:理论求解的钻头扭矩和轴向力的幅值与均值和实际测试值都比较接近,且两者的变化规律一致;在切削厚度一定时,扭矩和轴向力的幅值和均值随着岩石接触强度的增大而迅速增大;在岩石接触强度一定时,扭矩和轴向力的幅值和均值也会随着切削厚度的增大而迅速增大。

几种新的截集及其应用

本文从“邻域”和“重域”的观点出发引入了三种新的截集：下截集，下重截集和上重截集。我们给出了这些截集的性质及相应的分解定理，表现定理和扩展原理。作为应用，我们讨论了两方面的内容：一是利用落影表现理论，将一个模糊集看作“重云”的落影，然后用下重截集和落影表现理论来定义模糊集的运算，得到了与［２］一致的结果；二是利用下截集给出凹模糊数的定义。

纵轴式掘进机截割机构纵向随机振动的仿真研究

为了了解纵轴式掘进机的纵向振动特性,提高机器工作的可靠性,分析并确定截割头随机载荷的数学模型,利用拉格朗日方法建立了该型掘进机的纵向动力学模型,通过拉氏变换法对动力学方程解耦,得到了其3阶固有频率和振型.为进一步探究截割头与悬臂、悬臂与机体的刚度对截割头和悬臂振动的影响,利用虚拟激励法求得截割头、悬臂的纵向位移响应,并在ADAMS中对整机多刚体动力学模型仿真,验证了该方法的可靠性.研究结果表明:系统的纵向振动固有频率在6Hz内,通过增加悬臂与机体的刚度能明显减小外随机激励作用下截割头和悬臂的振动.所得结论为改进掘进机设计和参数优化提供理论依据.

图像分割的图论方法综述

图像分割是图像处理与计算机视觉领域的基本问题之一,其本身固有的不适定性是该领域研究的最大挑战。图像分割的图论方法充分利用图像的整体和局部特性,具有很大的灵活性,较高的计算效率及良好的分割特性,成为分割领域的一个新的研究热点。根据当前主要的几类基于图论的分割模型概括了图像分割图论方法的基本框架,包括图的映射和构造、分割准则及目标函数的设计及求解。系统综述了图像分割图论方法的每一类别的理论及研究进展。最后就图像分割图论方法中尚存的问题及未来的可能发展方向提出了见解。

悬臂式掘进机机身及截割头位姿视觉测量系统研究

针对煤矿井下悬臂式掘进机机身及截割头位姿测量难题,提出一种基于激光束和红外光斑特征的悬臂式掘进机机身及截割头位姿视觉测量系统。在掘进工作面的巷道顶部安装3个激光指向仪,通过固定安装在掘进机机身上的防爆相机对激光束图像进行采集,利用改进的随机Hough变换对激光束进行直线检测,通过建立的基于两点三线的掘进机位姿解算模型得到掘进机机身在巷道坐标下的位姿。同时,通过防爆相机对截割部所安装的红外标靶图像进行采集,利用高斯曲面拟合算法对光斑进行中心定位,通过建立的基于对偶四元数的掘进机截割头位姿解算模型得到截割头在机身坐标系下的位姿,结合得到的机身坐标系与巷道坐标系间的转换关系,得到巷道坐标系下的截割头中心点位姿。最终,在实验室搭建了掘进机机身及截割头位姿视觉测量平台,并在该平台上模拟掘进机的实际工况位姿,结果表明,该方法测得的掘进机截割头中心点在巷道坐标系下的姿态测量误差在0.5°范围以内,位置测量误差在40mm以内,可以满足掘进机机身及截割头位姿自动、准确、实时测量的要求。

掘进机截割头随机载荷的模拟研究

截割头的载荷是由煤岩抗截强度的多变性、切屑厚度的不均匀性以及截齿磨损程度的变化等诸多因素决定的随机过程 .目前对其计算还停留在构造简单煤层的确定型载荷上 ,这势必影响对掘进机截割性能的分析和深入研究 .通过分析 ,把截齿的载荷看作平稳随机过程 ,并利用瑞利分布和 χ2 分布分别建立了截齿在构造简单煤层和构造复杂煤层中截割的随机载荷模型 .在此基础上 ,确立了截割头的载荷模型及其模拟方法 ,并利用编制的计算机程序对截割头的随机载荷以及瞬时截割功率进行了模拟和分析 .