基于改进多目标布谷鸟算法的拦沙重力坝结构抗震优化

混凝土重力坝在强震作用下易出现结构安全问题,因而需采用合理经济的工程措施加以防护。将西北地区某拦沙重力坝作为研究对象,基于振型分解反应谱法分析大坝自振特性与动力响应,并综合考虑坝踵拉应力和抗震措施可变造价,采用改进多目标布谷鸟算法(MOCS)进行抗震设计方案的优化。此外,为提高算法性能,通过调整拥挤度距离计算公式、引进多项式变异算子以及动态步长和发现概率等方式进行改进。通过与其他多目标算法在不同测试函数上的对比试验,证明改进MOCS算法具备计算高效和解集均匀等优点。最后,根据Pareto最优解集,对重力坝的设计方案进行合理性评价,并提出工程建议。相关方法与结论对高烈度地震区混凝土重力坝的结构设计具有参考价值。

基于改进鲸鱼优化算法的近红外光谱波长变量选择方法及其应用

该文在群体智能的鲸鱼优化算法(WOA)基础上,提出了一种改进的鲸鱼优化算法(iWOA)用于近红外光谱波长的选择。首先引入混沌策略初始化种群,避免算法过早陷入局部最优;其次引入一种非线性时变Sigmoid传递函数和贪心算法思想,提升算法探优能力,使得模型获得更好的预测精度。为验证算法的有效性,以玉米脂肪、蛋白质、淀粉、水4个指标的近红外光谱数据进行偏最小二乘(PLS)建模分析,并与其他算法进行对比。结果表明,iWOA算法能在最短时间内,有效地筛选出波长变量,降低模型的复杂度,提升模型的预测精度。在玉米脂肪、蛋白质、淀粉、水含量的预测上,与全光谱相比,模型的预测集均方根误差(RMSEP)分别从0.0772、0.1224、0.3344、0.0595降至0.0332、0.0507、0.1392、0.0044,预测精度分别提升了57.0%、58.6%、58.3%、92.6%;算法选出的波长数目分别为:84、69、87、66。

基于自适应阈值活动语音检测和最小均方误差对数谱幅度估计的低信噪比降噪算法

针对低信噪比(SNR)环境下传统方法对声信号降噪的局限性,提出了一种联合自适应阈值活动语音检测(VAD)算法和最小均方误差对数谱幅度估计(MMSE-LSA)的实时降噪算法。首先,在VAD算法中通过基于能量概率最大值的概率统计来对背景噪声进行估计,对得到的背景噪声进行实时更新并保存;然后,将实时更新的背景噪声作为MMSE-LSA的参考噪声,并对噪声幅度谱进行自适应更新,最后进行降噪处理。通过在真实场景中对四类声信号进行实验,结果表明,该算法在保证对低SNR声信号的实时处理的情况下,相较于传统MMSE-LSA算法,降噪信号的SNR能够提高10~15 dB,且不存在信号过减的情况,可应用于实际工程。

最优改进对数谱幅度估计与小波结合的心音降噪

小波阈值降噪为心音降噪的一种常用方法。本文提出了使用最优改进对数幅度谱估计与小波阈值降噪相结合的方法对心音降噪。在正常心音和一些常见疾病的心音中加入不同强度的白噪声和粉红噪声,构造不同信噪比的心音信号,并将本文所提出的方法和仅用小波阈值降噪方法的去噪效果进行了定量的对比。结果表明本文方法降噪效果总体优于仅使用小波阈值降噪达到的效果。

改进团队进步算法的近红外光谱波长筛选

针对近红外光谱波长选择问题,在团队进步算法(TPA)的基础上,提出一种改进团队进步算法(iTPA)的波长变量选择方法,将分子光谱的波段按照与其相应的理化值建模得到的评价值函数大小降序排列,顺序分为精英组、普通组和垃圾回收组。当新生波段选择学习行为时,若其产生于普通组,则需要向精英组样板的方向调节;若其产生于精英组,则需要改进其更新方向,向垃圾回收组样板的反方向调节。垃圾回收组成员的评价值不像精英组和普通组随着更新的过程一直上升,而是一直处于极低的状态,为产生于精英组的新生波段在学习时提供一个准确的更新方向,从而提升算法的全局寻优能力。通过不断的迭代更新,逐步提升整体评价值,最终选取评价值最高的波段作为筛选波段。该算法对玉米的淀粉和蛋白质含量数据集进行了实验测试,并与TPA、遗传算法(GA)、主成分分析(PCA)以及全谱方法进行了对比。实验结果表明,所提算法能够找出全谱范围内波长的最优组合,并且可以解释各含量的化学特性。玉米淀粉数据集运行的效果相比于全光谱,变量个数从700个减少到17.55个左右(50次试验求平均),模型的RMSEC从0.3357降到0.2609,校正集预测精度提升了22.3%,模型的RMSEP从0.3914下降到0.3344左右,预测集预测精度提升了14.6%;在玉米蛋白质数据集运行的效果相比于全光谱,变量个数从700个减少到19.6个左右(50次试验求平均),模型的RMSEC从0.1474降到0.1019,校正集预测精度提升了30.1%,模型的RMSEP从0.1789下降到0.1177,预测集预测精度提升了34.2%。

基于小波包奇异谱熵和IWOA-ELM的列车轴承故障诊断

为了有效提高多工况下地铁列车滚动轴承故障诊断精度,基于轴承振动数据,提出一种基于小波包奇异谱熵和改进鲸鱼优化算法(IWOA)优化极限学习机(ELM)的故障诊断方法。针对轴承振动信号的非平稳性和非线性特点,采用小波包提取样本特征,使用奇异值分解提取小波包数据集的样本信息熵,获得样本特征集。其次,针对模型参数难以确定,优化速度慢且容易陷入局部最优问题,采用变异算子和混沌动态权重因子改进鲸鱼优化算法(WOA),使用IWOA优化ELM参数获得故障诊断模型。最后,使用美国凯斯西储大学的轴承故障数据验证了模型的可靠性和稳定性,在多工况下不同类型组合的300组测试样本中,模型诊断准确率为99.33%。同时与同一数据源的其他诊断模型进行对比验证模型的优越性。结果表明,基于小波包奇异谱熵和IWOA-ELM的轴承故障诊断模型诊断可靠性强、准确率高。

基于功率归一化倒谱的端点检测

传统的端点检测在低信噪比(SNR)非平稳噪声下性能会失效,因此文章提出了将最优改进的对数谱幅度估计(OMLSA)以及最小控制递归平均算法(IMCRA)相结合的方法对包含噪声的语音指令进行去噪处理,提取PNCC的第一维静态特征作为特征参数。同时,文章在单参数双门限法的基础上设计了一个自适应阈值,可以更好地跟踪预测实际语音的起始与终止端。Matlab仿真结果显示,该算法在各种非平稳噪声下比经典算法优势更大。

基于深度置信网络的语音增强算法

研究了一种基于深度置信网络的语音增强算法。选取在噪声环境下传统语音增强算法中较好的LOGMMSE与OMLSA算法和基于深度置信网络的语音增强算法进行了分析比较,结果证明深度置信网络的语音增强算法在3种算法中体现出了卓越的性能,尤其对增强后的语音质量的提升远远超过前两种算法。

改进的SVM在矿井气体定量分析中的应用

自行搭建了气体采集系统,根据井下的气体情况,采集了包括甲烷、乙烷、丙烷、正丁烷和二氧化碳五种气体的中红外光谱数据共236组,其中校正集186组,验证集50组。在对光谱数据进行预处理之后,利用主成分分析技术将得到的主吸收峰区域的红外光谱数据进行降维处理,通过特征提取得到3个特征值作为矿井气体光谱数据的输入量。该方法有效减少了模型的计算量,加快了模型的收敛速度。然后,利用改进支持向量机分别对这五种气体建立了定量分析模型。为提高该算法的预测精度,利用遗传算法和粒子群优化算法分别对SVM参数进行参数寻优。最后,选择优化效果更好的粒子群算法,并通过验证集对这五种气体进行了浓度预测分析。实验结果表明:五种气体浓度预测结果的平均误差均小于1.78%,最大误差均小于4.98%,且对于50组的气体预测耗时均小于103 s。表明所提出的改进的SVM算法能够准确、快速地预测矿井气体浓度,对实现矿井气体检测有着积极的意义。

利用信号功率谱密度的麦克风阵列噪声消除方法

本文研究了一种在背景噪声和干扰噪声存在的情况下基于麦克风阵列的噪声消除方法,其具有准确的指向性。波束形成可以更好地获取指定方向的增强语音及抑制其他方向的噪声的效果。而现已存在的波束形成的方法处理后,增强之后的语音仍然会存在部分的干扰噪声。针对这样的问题,本文提出了一种利用信号功率谱密度比值的广义旁瓣消除波束形成方法来进一步实现对背景噪声和干扰噪声的抑制。此外,本文还进一步利用深度神经网络的方法,通过训练多目标函数下的掩蔽值结合最优改进对数谱幅度,再利用后置滤波从而更高效地对残留干扰噪声进行消除。最后,本文通过对比实验,比较了不同的基线方法,更好地验证了所提出算法的有效性。

基于VMD和MRVM变负荷工况下的滚动轴承故障诊断

为了能够对变负荷工况下的轴承早期故障及损伤程度进行准确有效的诊断,提出了基于改进混沌果蝇优化算法的变分模态分解(variable mode decomposition,简称VMD)和基于嵌套一对一算法的多分类相关向量机(multi-class relevance vector machine,简称MRVM)的智能诊断模型。首先,使用改进混沌果蝇优化算法(improved chaotic fruit fly optimization algorithm,简称ICFOA)对VMD的本征模态函数(intrinsic mode function,简称IMF)个数和惩罚参数进行优化,搜索两个参数的最优组合值;其次,使用最优组合参数值对VMD算法的关键参数进行设定,并对已知的故障信号进行分解获得相应的IMF分量;然后,使用嵌套一对一算法构造高精度的多分类RVM学习模型,将IMF分量的二维边际谱熵值作为MRVM的输入特征向量;最后,使用不同载荷下的实验数据进行验证。实验结果表明,所提出的方法能够准确地对变载荷工况下的轴承故障进行诊断,其中轴承故障类型的诊断精度为100%,轴承故障程度的诊断精度为91.87%,诊断精度较高,鲁棒性强。

OM-LSA和小波阈值去噪结合的语音增强

针对OM-LSA(optimally modified log-spectral amplitude estimator)算法产生的残留噪声,提出了一种结合OM-LSA和小波阈值去噪的语音增强算法。首先,进行语音对数幅度谱估计;然后,估计残留噪声,利用带噪语音第一级小波系数和语音不存在时的增益函数进行估计,解决了常规方法对增强后语音噪声估计不准确的问题;最后,在小波域利用软阈值法对语音信号进行阈值处理。实验结果表明,提出的算法有效地去除了OM-LSA算法中的残余噪声,在分段信噪比(segmental signal-to-noise ratio,SegSNR)和对数谱失真(log-spectral distortion,LSD)等指标评价上有较大的提高。

单液流锌镍电池的四阶等效阻抗模型

依靠经验建立等效电路模型来反映电池的电化学阻抗谱(EIS),存在不够精确的问题。以单液流锌镍电池为研究对象,根据EIS的实验测量结果,基于弛豫时间分布(DRT)技术,建立单液流锌镍电池四阶等效阻抗模型。提出一种改进的鲸鱼优化算法(GrWOA),用于辨识阻抗模型参数。该算法能够快速、精确地辨识四阶等效阻抗模型的参数,辨识得到的阻抗实部数据平均相对误差小于1%,虚部数据平均相对误差小于6%。

飞机驾驶舱噪声环境下的飞行员语音端点检测

为在飞行驾驶舱噪声环境下准确判定飞行员语音端点,提出一种鲁棒语音端点检测方法。使用最优改进对数谱幅度估计语音增强算法进行初步语音降噪,通过Teager能量算子进一步滤除残余噪声,并将降噪后语音短时能量与子带谱熵的比值作为双门限判决参数,检测飞行员语音起止点。实验结果表明,与基于能量参数或频谱熵参数的语音端点检测方法相比,该方法能有效提高检测正确率。

基于仿射变换与Levenberg-Marquardt算法的织物图像配准

针对多光谱成像系统采集的织物图像的颜色色差分析问题,提出了一种基于仿射变换与LevenbergMarquardt(LM)算法的图像配准方法。从配准角度出发,利用提出的配准方法将标样图像与打样图像配准后进行空间色差分析。多光谱系统采集的织物图像的形变,包括平移、旋转、缩放和错切变换,符合典型仿射变换模型。提出一种新的方法来估计仿射变换矩阵,该方法对两幅图像的对数极坐标幅度谱积分曲线进行匹配,将仿射变换矩阵求解转化为一个非线性最小二乘拟合问题,进而利用LM算法搜寻最优参数值,同时引入分块配准以得到更好的配准效果。实验结果表明,与传统基于Fourier-Mellin配准算法和基于尺度不变特征变换的特征点配准算法相比,提出的算法可获得更好的配准效果,可有效解决具有周期性元素的织物图像配准问题,有助于织物图像色差评估。

噪声动态估计下的心音降噪

针对基于小波分析和经验模式分解的降噪方法本质上不能追踪并消除噪声且容易造成心音失真的问题,本文提出了一种融合改进最小值控制递归平均和最优修正对数谱幅度估计的心音降噪方法。该方法采用短时窗平滑动态追踪、估计噪声最小值,并将噪声估计用于获取最优频谱增益函数,通过最小化干净心音与估计的干净心音的差异来最大限度地抑制噪声。此外,结合心音时频图主观分析和对正常与异常心音分类系统贡献性的客观分析,提出了一种更为严格的评价机制。实验结果表明,本文提出的方法有效地改善了心音信号的时频特征,并在正常与异常心音分类系统中获得了更高的评分。本文提出方法能够帮助医务工作者提高听诊的准确性,对计算机辅助诊断系统的构建与应用也具有十分重要的参考价值。

R^d上的具有间断梯度的势函数的模拟退火

证明了具有间断梯度的势函数的模拟退火过程dXt =- β(t)ΔU(Xt) + 2dWt依概率收敛到势函数的全局最小点附近 .