基于时间融合的波形方式高精度超声测厚

在超声测厚过程中使用波形方式利用闸门进行测量,可以方便自由地选取测量对象,有利于 避开盲区测量;同时还可以设置闸门和峰值或边沿的测量方式,有利于减小测量误差。在测量中,特 征计算采用基于采样序列较基于显示序列精度要高,采样率越高,精度越好;在此基础上,加入多时 间序列的融合算法可以将有效采样率成倍提高,精度也得到相应的改善。

基于时间融合的雷达辐射源自动识别方法

雷达辐射源识别是雷达对抗信号处理中关键环节,也是电子目标识别的重要前提。介绍了Dempster组合规则和加权M-距离法、灰关联分析法等时间融合的雷达辐射源自动识别方法,提出了基于证据理论的单传感器时间融合算法,研究了单传感器在不同时间测量周期的证据综合过程,并给出仿真试验结果。随着噪声的增大,传感器单次时间融合的正确识别率下降很快,而采用基于D-S证据理论的单传感器时间融合方法却有较高的正确识别率,该算法大大降低了错误识别率。因此提出的算法是可行的。

基于时序挖掘的时间融合算法及在海表面温度预测中的应用

使用序列挖掘的时间融合模型研究数字海洋中海表面温度(Sea Surface Temperature,SST)预测,对基于时序的动态SST数据进行推测.提出基于平滑处理与支持度判断的抛物线回归模型方法,通过对曲线拐点判断方法的改进,改善抛物线回归模型在趋势预测方面存在的不足.试验证明此方法对发展趋势较为平稳的SST数据具有较好的预测效果.

基于Elman超声信号时间融合的塔机防碰撞技术

针对塔机防碰撞以缺乏灵活性和时实性的被动防御为主的现状,为实现智能化主动防碰撞的目的,通过分析障碍物轮廓与超声测距时间序列间的映射关系,以时间融合的思想引入Elman网络,并通过变形输入输出实现了单超声传感器由测距序列快速识别障碍物高精度位置信息的功能,并经试验验证可以达到预期低成本、快速度、高精度的塔机工作使用要求,也为低精度传感器获取高精度融合结果提出借鉴思路。

应用多传感器时间融合的塞状流测量研究

气液两相流由于其自身的复杂性,流型、流量等流动参数的测量一直是研究的重点和难点。应用多传感器数据融合技术测量气液两相流可以从多角度揭示流体信息,提高流动参数的测量精度。多传感器系统主要由截面信息测量系统和V型内锥式流量计构成,在利用相关技术对截面测量信息与V型内锥式流量计的测量数据进行时间融合的基础上,对水平管气液塞状流经行了分段式的流量测量.测量中将气塞和液塞分开计算,并引入了等效干度的计算,通过对实验结果进行的误差比较,验证了该方法是可行的,而且能一定程度上提高测量精度。

基于改进时间信息融合模型的液压管路故障诊断研究

航空发动机液压管路故障信号中存在强大的噪声干扰,导致其诊断模型的故障识别率较低和诊断模型的泛化性不强。针对这一问题,提出了一种基于改进的时间信息融合模型的航空液压管路故障诊断方法。首先,基于循环神经网络原理,设计了正向和反向的时间信息融合的变形结构,构建出了航空液压管路时间信息融合模型,并通过引入LeakyReLU函数,对模型进行了改进;然后,将实测的一维航空管路时序数据集输入到改进的时间信息融合模型双向循环神经网络(Bi-RNN)中,进行了权重参数的更新;最后,基于同一实测的数据集,分别将其输入到改进的时间信息融合模型、长短期记忆神经网络(LSTM)、循环神经网络(RNN)、支持向量机(SVM)和反向传播神经网络(BPNN)5种故障诊断方法中,进行了训练和对比分析,对相关方法的优越性进行了验证。研究结果表明:利用改进的时间信息融合模型可以对液压管路健康状态和裂纹、凹坑等故障状态进行精准识别,并且准确率可以达到99.2%,总体的准确率和综合指标F 1-sore均可以提高5.1%;在综合性能、准确精度等指标上,改进时间信息融合模型明显优于其他故障诊断模型,可为航空发动机液压管路故障诊断提供一条新的思路,具有一定的工程应用价值。

基于时间信息融合的振动故障诊断方法

由于依靠一个状态的数据进行融合诊断存在误诊和漏诊的可能性,提出了一种基于时间信息的融合诊断方法,以小波分析和概率模型为分析手段,给出了基于时间信息融合的具体算法,并定义了故障定量判别的指标——故障度。通过转子故障模拟试验得到了大量数据,对故障实例的计算以及振动信号的分析结果表明,故障度能够有效地区分故障类别,提高了诊断的准确性。

一种基于多传感器时间-空间信息融合的红外小目标识别方法

为了提高强干扰条件下的红外弱小目标识别的可靠性 ,提出了一种基于多传感器时间 空间信息融合的红外小目标识别方法 ,并采用D S证据合成理论对来自多个红外双波段成像传感器的实际图像信息进行了仿真融合计算 .

维生素D_3对腰椎退变性疾病患者腰椎融合术后腰椎融合率、融合时间及疗效的影响

目的探讨维生素D_3对腰椎退变性疾病患者腰椎融合术后腰椎融合率、融合时间及疗效的影响。方法将70例择期行腰椎融合术治疗的维生素D缺乏的腰椎退变性疾病患者随机分为对照组及观察组,每组35例。观察组患者术后即刻及出院后6个月内每月给予肌肉注射10万单位维生素D_3,对照组患者在相同时间给予肌肉注射1 ml生理盐水。比较两组患者腰椎融合时间、术后1周疼痛视觉模拟量表(VAS)评分及术后1年腰椎日本骨科学会(JOA)评分、Oswestry功能障碍指数(ODI)评分、腰椎融合率。结果观察组术后1周VAS评分及术后1年腰椎JOA评分、ODI评分均低于对照组(均P <0. 05);观察组腰椎融合时间短于对照组,术后1年腰椎融合率高于对照组(均P <0. 05)。结论腰椎融合术后肌肉注射维生素D_3可以提高维生素D缺乏腰椎退变性疾病患者的腰椎融合率,缩短融合时间,有效缓解疼痛,改善腰椎功能。

一种时间可控融合控制机制及其在无线传感器网络中的应用

鉴于无线传输过程中的数据拥塞以及冲突造成的数据报重传对网络能耗及有效传输的影响,本文针对数据融合中的时延问题,给出了一种用户可控的自适应调整节点等待时间的时间可控融合控制机制(TCAC)。仿真实验证明TCAC算法能适应误码率的变化,且随着误码率的增加节能效果不断提高,同时TCAC算法能有效避免数据集中发送,有效降低了网络能耗。

基于Community Intelligence的水电机组融合监测方法

介绍了基于CIA(Community Intelligence Agent)模型的水电机组融合监测框架:CIA模型包含消息处理层、行为控制层及核心功能层3个层次,各CIA与外界(如其他CIA)通过Request消息或Report消息联系;融合监测框架由维护域CIA系统和控制域CIA系统构成,维护域CIA系统各CIA之间通过实时现场总线(如CAN总线)或工业以太网实现交互、协作、关联动作及数据共享。将整个机组的状态数据划分为原始采样数据、瞬变状态数据、详细状态数据及概要状态数据4个层次,并针对不同层次的状态数据,进行选择性智能存储,以提高机组运动状态分析和故障诊断的针对性及有效性,节约存储空间。通过时间融合、运行工况融合、异常事件融合和冲突解决策略,实现融合监测系统中各CIA之间实时交互、协作及关联动作和机组状态数据的融合,有效地保证来自机组不同子系统的运动状态的关联性。

融合GNSS和InSAR数据提高InSAR监测精度

GNSS数据反演的生成大气延迟或卫星轨道误差模型能够改正InSAR监测精度,但是大气延迟或卫星轨道误差模型需要用GNSS数据进行反演。GNSS数据反演的模型不仅计算量大,而且过程复杂。为了解决GNSS数据改正Insar误差的缺点,提出使用Kriging Kalman Filter模型融合GNSS和Insar数据的方法。该方法考虑了GNSS和InSAR数据的时空相关性,从而提高Insar监测精度。在GNSS和Insar数据融合实验中,融合沉降时间序列数据相比原始Insar沉降时间序列数据更趋近GNSS参考站的沉降时间趋势。

多元融合推进小学项目式学习实施

综合实践活动课程是国家必修课程,实施现状呈现浅、散、乱的现象,如何让国家课程校本化,有规划有深度地实施值得探讨。项目式学习构建了综合实践活动课程校本化实施的新路径。通过内容、时间、空间的多元融合,让项目式学习花开有声,推动深度学习,使学校和教师真正站在距离孩子最近的地方去设计课程,发展学生核心素养,促进生命成长。

同轴两个气泡融合特性的数值研究

为了进一步研究气泡融合特性以及开发高效的界面追踪程序,以PLIC界面重构技术为基础,采用不分裂算法计算了目标网格向周围26个网格的输运流量;采用统一的表达式计算输运流量,大大降低了程序编写的难度。将PLIC算法与气液两相流动控制方程相结合,数值计算了直径为0.8～14mm的单个气泡的最终运动速度,模拟结果与文献中的实验结果吻合良好。研究了同轴两个气泡的融合过程,发现表面张力很大时,两个气泡近似独立运动,不发生融合;表面张力很小时,气泡容易发生破碎;气泡发生严重破碎时,尾部气泡会从顶部气泡的轴心穿过;液体黏度与表面张力对气泡融合时间的影响不是单调的。

双氯芬酸钠水分离对晶状体上皮细胞融合的影响

目的研究双氯芬酸钠水分离及联合转核技术对残留后囊膜上的晶状体上皮细胞(LECs)融合的影响。方法将猪眼后囊膜LECs进行体外原代培养,分为对照组、加药组(双氯芬酸钠水分离)、加药转核组(双氯芬酸钠水分离联合核旋转),观察LECs不同时期的增生、分化、融合情况及各组细胞的融合时间。结果加药组和加药转核组的细胞融合时间较对照组延长,差异有统计学意义(P<0.01),加药组的细胞出现核固缩现象,加药转核组残留细胞团明显减少。结论双氯芬酸钠水分离能延缓后发性白内障(PCO)的发生,双氯芬酸钠水分离联合转核能有效降低PCO的发生率。

雷达抗距离多假目标干扰的时域融合算法

针对现有雷达抗距离多假目标干扰算法主要根据一个时刻的信号特征识别真假目标,其判决门限设定主观性强,容易导致误判率高的问题,在D-S证据理论框架下提出了基于时间递推融合的抗距离多假目标干扰算法。首先对用于航迹更新的点迹进行基于卡方检验的分组,判定雷达是否遭受距离多假目标干扰,构建基于信噪比的点迹基本概率赋值函数,然后与前一时刻的航迹基本概率赋值函数进行递推融合,得到当前时刻的航迹基本概率赋值函数,最后基于航迹基本概率赋值函数进行了真假航迹判决。仿真结果表明,该算法能快速识别距离多假目标干扰,真假目标鉴别率较高。

低时延的无线传感器网络数据融合算法

由于网内数据融合过程中融合节点在等待其孩子结点传输数据的时间对数据融合过程有很大影响,为减少此等待时间,降低整体的融合时间,提出一种改进的数据融合算法。该算法根据节点的传输范围,一个簇被分为多个区域,每个节点根据自己所处的区域选择多跳或单跳通信方式向簇头传输数据,减少了等待时间。仿真结果表明,该算法可以降低数据融合时间,减少网络时延。

雷达与视频融合的交通信息感知技术研究

交通信息感知作为交通信息基础设施最为关键的功能之一,可为交通态势预判、信号控制等交通应用场景提供重要的数据与决策支撑,是践行“交通强国”战略的基石。目前,常用交通信息感知手段主要包括地磁线圈、雷达、视频、红外等,但这些单一的交通信息感知设备普遍存在信息感知不全面、精度不高的问题。研究基于雷达与视频融合的交通信息感知技术,将毫米波雷达和视觉传感器两者的检测数据有机融合,从而实现大范围、精准而全面的交通信息感知,以期为交通的智能化、信息化发展奠定基础。

一种分布式多传感器信息融合方法

提出了一种无融合中心的分布式多传感器信息融合结构及相应的融合算法。首先,传感器将获得的目标信息发送给其“收信”邻居,同时关联和融合来自“送信”邻居的信息,再将融合后的目标信息发送给其“收信”邻居,如此循环,从而形成一种多地并行融合、去融合中心的分布式融合结构。运用舆情动力学理论,设计了一种离散时间融合算法,并证明当传感器网络为强连通网络或存在一株有向生成树时,即使存在“盲”传感器,该算法也可以使各传感器在短时间内对目标信息达成一致。最后,实验仿真验证了所提融合结构与融合算法的有效性。

基于T-Fusion的TFP3D人体行为识别算法

针对当前人体行为识别算法中双流卷积神经网络时效性差、3D卷积神经网络参数多、算法的复杂度高等不足,提出了基于3D卷积网络和时空融合网络的时空融合伪3D卷积神经网络模型TFP3D。首先,使用3D卷积拆分减少3D卷积核带来的庞大参数量;其次,增加时空融合模块T-Fusion,保证人体行为信息时空特征的有效传递;最后,使用Kinetics数据集对深层模型进行预训练,在保证准确率的前提下提升网络速率。在常见的人体行为识别数据集UCFl01上进行了大量的实验分析,并将识别的结果和当前流行的算法进行比较,结果证明所设计的TFP3D优于其他方法,平均识别率相比其他方法有较大的提高。