白车身小样本抽样下的尺寸数据处理

本文针对白车身小样本采样下的CMM (三座标 )数据 ,提出新的突变点剔除办法 -平均值法 ,利用数字信号处理中用到的建立在多项式拟合基础上的改造后的简单整系数滤波器将白车身的尺寸数据的趋势项与波动项的分离 ,以得到较为真实的 6Sigma值 。

一种基于集成学习的战术目标类别识别方法

针对实际运用中的战术目标类别识别精度不高的问题,设计了一种战术目标类别识别框架,提出了一种基于Borderline-SMOTE的改进小样本战术目标数据采样方法,利用战术目标特征个体在整体数据集中的互信息的sigmoid函数作为遗传算法的适应度函数,并运用到选择、交叉和终止计算中,从而加速最优特征子集的选择,使用LightGBM等算法搭建一个战术目标类别的识别的Stacking集成算法模型,通过历史数据验证了该方法的有效性。

考虑结构不确定性的框剪结构地震易损性分析

以框架-剪力墙结构为研究对象,按照我国现行抗震设计规范,设计了一个代表性办公楼结构,建立其非线性分析模型;并选择7个参数用以考虑结构参数的不确定性,选择PGA/PGV以考虑地震动参数的不确定性;结合地震动和结构不确定性参数,采用拉丁超立方采样与正交设计结合的方法,抽样形成地震-结构样本对;利用Perform-3D有限元分析软件,采用增量动力法(IDA)进行结构地震易损性分析,得到了该结构的地震易损性分析结果。研究表明:该类结构能够很好地满足"小震不坏、中震可修、大震不倒"的抗震要求,具有良好的抗震性能。研究成果弥补了目前框架-剪力墙结构地震易损性分析中未考虑结构参数不确定性的不足,可为预测高层框架-剪力墙结构等重大工程结构的地震破坏和损失提供有力的科学依据。

基于统计学习人脸识别的抽样分析

该文研究了小样本统计学习在生物识别中的数学模型估计问题,并探讨了先验风险优化替代实际风险优化的可行性以及机器学习的深度与广度的矛盾性,最后在小样本采集,识别,建立样本数据库等方面进行了分析研究。

考虑结构不确定性的多层框架结构地震易损性分析

文中选取常见的六层钢筋混凝土框架结构作为研究对象,考虑地震动与结构模型的双重不确定性,基于拉丁超立方抽样和正交设计相结合的试验方法针对结构模型建立了27个结构样本,应用OpenSees分别对每个样本开展增量动力分析,分别计算出每个样本在27条地震动的12次调幅作用下的各算例所对应的最大层间位移角。并对最大层间位移角与峰值加速度结果进行回归分析。以结构最大层间位移角作为损伤指标得到结构地震易损性曲线,并对比分析了地震动记录条数与模型不确定性对结构地震易损性的影响。结果表明,文中提出的分析方法能够较好的考虑地震动不确定性与结构自身不确定性,是一种有效的理论易损性求解方法;结构模型自身的不确定性对结构地震易损性结果具有较大的影响,这种影响对结构在大震作用下的抗倒塌能力尤为明显;文中的研究结果可为评估多层框架结构的地震灾害损失提供基础数据。

Life prediction and test period optimization research based on small sample reliability test of hydraulic pumps

Hydraulic pumps belong to reliable long-life hydraulic components. The reliability evaluation includes characters such as long test period,high cost,and high power loss and so on. Based on the principle of energy-saving and power recovery,a small sample hydraulic pump reliability test rig is built,and the service life of hydraulic pump is predicted,and then the sampling period of reliability test is optimized. On the basis of considering the performance degradation mechanism of hydraulic pump,the feature information of degradation distribution of hydraulic pump volumetric efficiency during the test is collected,so an optimal degradation path model of feature information is selected from the aspect of fitting accuracy,and pseudo life data are obtained. Then a small sample reliability test of period constrained optimization search strategy for hydraulic pump is constructed to solve the optimization problem of the test sampling period and tightening end threshold,and it is verified that the accuracy of the minimum sampling period by the non-parametric hypothes is tested. Simulation result shows it could possess instructional significance and referenced value for hydraulic pump reliability life evaluation and the test's research and design.

脑机接口中鉴别公共矢量特征提取方法研究

鉴别公共矢量(DCV)是一种针对人脸识别中小样本采样问题而提出的有效监督方法。在脑机接口(BCI)中采集的脑电信号,其样本数是远远小于样本空间维数的,也就是通常所谓的小样本采样问题。直接在数据上采用Fisher线性判别分析(LDA)特征提取则会由于类内离散矩阵的奇异性导致计算上的误差。本文采用DCV方法,借鉴了公共矢量的理论,用全部数据的类内离散矩阵获取公共矢量,然后对公共矢量应用特征值分解求取投影向量;用核鉴别公共矢量(KDCV)方法针对不同核函数做了分析比较。实验中,采用BCI竞赛一数据集、竞赛二数据集IV以及一组真实数据分别做了测试,结果分别达到93%、77%和97%。实验表明,该特征提取方法能很好地将想象数据分类。