热轧机组运行状态非线性相关约束分析(英文)

热轧带钢生产线各机架轧制力、板宽、板厚控制系统 ,须根据轧制工艺计算设定参数 .但在实际运行中 ,由于各种干扰因素的影响 ,往往偏离系统设定值 ,本文根据分布式数据采集系统的基本数据库 ,通过轧制工艺参数约束方程 ,运用数据融合方法 ,对实际轧机运行状态作出综合分析 ,为进一步优化轧机运行参数提供重要参考 .

具有相关约束多体动力学Euler-Lagrange方程:问题和数值方法(英文)

本文探讨了相关约束多体动力学Euler-Lagrange方程的求解问题。在分析相关约束问题数值计算的实际意义和有关理论的基础上,给出了一类数值计算方法。算法在增加的计算量不大的情况下,把过去只能计算满秩约束的算法推广到约束不满秩的情况。

基于光谱角匹配和加权自相关约束能量最小化算法的水面目标探测方法

为实现对高光谱图像海面舰艇目标进行有效探测,通过对传统的目标探测算法进行改进,解决了加权自相关约束能量最小化算法(Constrained Energy Minimization,CEM)对于大目标地物提取效果不佳的问题.对高光谱图像做降维和端元提取处理,并利用提取的端元进行光谱角匹配(Spectral Angle Mapping,SAM)分类来确定两个重要的分类:舰船类和海水类;从所有像元中减去舰船类像元作为背景像元,通过基于纯背景像元加权自相关矩阵的SAM-CEM算法计算探测结果;通过分类图像来获得只包含海水和舰船的灰度图像,并进行二值化和数学形态学处理,寻找范围最大的白色区域为海水区域;通过对目标探测图像进行二值化,利用舰船目标在海水中的特点,去除不在海水区域内的虚警目标,从而确定最终的舰船目标.实验结果表明:该算法能够更好地增强目标信号而抑制背景信号,从而避免了加权自相关CEM算法中目标信号作为背景信号参与运算而对探测结果的影响,在对海面舰艇的目标探测中取得了令人满意的结果.

存在相关约束Euler-Lagrange方程解的存在唯一性

Euler-Lagrange方程是多体系统动力学的重要数学模型之一．对存在诸如包含平行机构的多体系统,采用绝对坐标建模时,系统动力学约束方程往往是一组相关约束方程．本文讨论了存在相关约束的Euler-Lagrange方程解的存在唯一性条件,给出了一个解的存在唯一性定理．定理中不再要求满秩,但针对常秩的情形,对于变秩的情形,通过注释的形式给出了定理的使用方式．<正>多体系统动力学,Euler-Lagrange方程,解的存在唯一性。

基于相关约束匹配和射影约束的最优匹配点提取

首先采用相关约束匹配的方法得到候选匹配对集,初步排除位移角点和伪角点。然后根据特征点集在图像射影变换过程中的整体稳定特性进行配准。最后通过设定共面点射影约束条件,自动选取相对精度最高的匹配点作为最优匹配点对。仿真实验结果表明,利用本文算法提取的最优匹配点对噪声和干扰具有很好的鲁棒性,对具有明显噪声和较大干扰的实际图像,仍能够获得比较理想的配准效果。

基于信息相关约束编码器、测速机性能综合测试系统

脉冲编码器、测速发电机是控制系统中常用的速度传感器 ,其性能好坏直接影响控制系统的品质指标。本文设计实现了一种基于微机脉冲编码器、测速发电机性能自动测试分析系统。根据编码器多组输出脉冲相互约束关系 ,提出了一种新的编码器性能测试方法 ,并对测速发电机给出新的纹波系数定义。使用结果表明本系统测试结果可靠 ,鲁棒性高。

基于身份一致性和不相关约束的行人重识别

为减小不同相机视角之间因背景、光照、遮挡等变化引起的差异,提出一种基于身份一致性和不相关约束的行人重识别算法.该算法首先针对不同视角下的行人图像学习字典,然后对每个视角采用不同的分类器实现行人视觉特征到身份信息空间的转换.分类时引入身份一致性和不相关约束,使不同行人之间的身份信息保持一定距离,相同行人的身份信息则尽可能接近.最后,通过行人身份信息构建相似性度量空间完成行人重识别.该算法在VIPeR,GRID,PRID2011和CUHK014个数据集上做了对比实验,实验结果表明,与单独使用视觉特征进行度量的算法相比,所提出的经过身份信息约束之后的算法能得到更高的识别精度.

遥感图像分类中的灰度自相关约束共生矩阵

提出了一种提取图像纹理特征的新方法。该方法把具有反映灰度空间相关性和连续性的自相关矩阵引入灰度共生矩阵，构造了灰度自相关约束共生矩阵，更好的描述了图像灰度空间的变化特征和纹理的结构特征。实验证明该方法可以有效地提高遥感图像分类的精度，使分类效果得到很大的改善。

基于局部相关性约束的三维大地电磁数据和重力数据的联合反演

为解决地球物理反演中多解性的问题,综合多种地球物理信息的联合反演受到了广泛的关注.本文依据不同地球物理响应可能由相同异常体引起,而不同地球物理分布参数之间存在相关性等特点,提出了一种基于局部Pearson相关系数约束的联合反演方法.该方法假设每个局部区域模型参数的分布具有线性相关特性,在拟合不同类型观测数据时,对局部模型参数施加相关性约束,进行联合反演以减少多解性.本文采用交替迭代联合反演流程,改善了同一目标函数下联合反演收敛性和速度问题.基于新的联合反演方法和流程,我们测试了三维大地电磁和重力仿真数据的联合反演.结果表明,本文提出的基于局部相关性约束的联合反演方法,能充分利用大地电磁和重力观测数据信息,有效改善单一地球物理反演收敛性和多解性的问题,反演效果得到明显提升.

相关性约束下SAR图像动态重构的目标识别方法

研究合成孔径雷达(SAR)图像目标识别问题,提出在相关性约束下目标动态重构的方法。通过多层次的目标重构及决策融合提高整体识别性能。考虑到SAR图像的方位角敏感性,根据测试样本的估计方位角在测试样本中选取高相关性样本对其进行最优重构。通过调整相关性约束,获得测试样本在不同相关性下的重构误差,反映了训练样本与测试样本在不同层次的关联。采用线性加权融合的策略综合各个相关性下的重构误差,并根据最终融合的结果进行目标识别。基于MSTAR数据集设置了10类目标标准操作条件、俯仰角差异以及噪声干扰3种典型实验条件。结果表明,该方法在标准操作条件下对10类目标的平均识别率达到98.24%,在俯仰角差异及噪声干扰条件下的性能也优于对比方法,验证了方法的有效性。

基于聚类相关性约束的(s,l)-多样性匿名方法

针对传统l-多样性模型易形成敏感值高度相关的等价类问题,提出一种约束等价类中敏感值相关性的(s,l)-多样性模型。该模型在传统l-多样性模型的基础上,以敏感集合中非敏感属性值的分布度量敏感值的相关性,通过等价类中敏感值相关性的约束来降低高相关性敏感值产生的信息泄露。同时,使用属性值间相关性作为距离度量基准,提出一种(s,l)-多样性聚类算法(SLCA)来实现该匿名模型,以降低数据泛化过程中的信息损失。研究结果表明:SLCA算法具有较小的信息损失量与较短的运行时间,能够有效地降低等价类中敏感值的相关性,更好地防止个体敏感信息泄露。

约束最大相关系数的高光谱影像目标探测研究

高光谱遥感影像具有高的空间分辨率和连续的光谱信息,在目标探测领域具有独特的优势。基于高光谱影像的目标探测技术是遥感理论与应用的重要领域之一。本文从统计学中的相关系数的概念出发,提出了基于约束最大相关系数的高光谱影像目标探测算法。利用高光谱影像的线性混合模型,在真实图像中添加目标光谱,获得不同含量的亚像素目标及大目标,利用实验室高光谱成像仪对大目标进行推扫成像获取真实大目标高光谱影像。对仿真图像与真实图像进行约束能量最小化算子和约束最大相关系数算子进行对比,实验结果表明,基于约束最大相关系数的高光谱影像目标探测算法在探测大目标中具有更稳健的探测性能。

基于相关机会约束规划的应急调度机型指派问题研究

为应对民航突发情况,保障民航运行安全,提出应急调度这一概念。本文阐述常规情况下航班调度的基本模型,分析其在应急情况下的弊端。引入相关机会约束,构建应对突发状况的应急调度模型。根据拟合数据,利用基于随机拟合的改进遗传算法,借用matlab软件求解模型。结果显示,基于相关机会约束规划的机型指派模型在考虑随机因素的情况下,比基本模型更符合实际动态环境要求。

基于约束NMF的欠定盲信号分离算法

提出一种约束非负矩阵分解方法用于解决欠定盲信号分离问题。非负矩阵分解直接用于求解欠定盲信号分离时,分解结果不唯一,无法正确分离源信号。在基本非负矩阵分解算法基础上,对分解得到的混合矩阵施加行列式约束,保证分解结果的唯一性;对分解得到的源信号同时施加稀疏性约束和最小相关约束,实现混合信号的唯一分解,提高源信号分离性能。仿真实验证明了算法的有效性。

基于约束NMF的盲源分离算法

非负矩阵分解(NMF)是解决非独立源信号混合的盲分离的另一条新途径。该文提出一种基于约束NMF的盲源分离算法,在对NMF估计得到的源信号施加最小相关约束的基础上,对混合矩阵估计施加行列式约束,实现NMF的唯一分解。与已有算法相比,本算法放宽了对混合矩阵的稀疏性要求,大幅提高了信号分离质量。该算法仍适用于独立源信号分离问题。

基于非相关判别邻域保持投影的毫米波雷达目标识别

该文基于流形学习的思想,综合线性判别分析(LDA)及邻域保持投影(NPP)算法的优势,提出了一种新的流形学习算法,即非相关判别邻域保持投影(Uncorrelated Discriminant Neighborhood Preserving Projections,UDNPP)。该算法在保持了邻域几何结构的同时最大化了类间距离,并通过引入一非相关约束条件使得提取的特征向量具有非相关性,减少了冗余信息的干扰。毫米波雷达目标识别实验结果表明,非相关判别邻域保持投影算法相对其它流行的学习算法有更好的性能。

基于参数约束融合热轧机组运行状态分析

热轧带钢生产线各机架轧制力、板宽、板厚控制系统 ,须根据轧制工艺计算设定参数。但在实际运行中 ,由于各种干扰因素的影响 ,往往偏离系统设定值 ,本文根据分布式数据采集系统的基本数据库 ,通过轧制工艺参数约束方程 ,运用数据融合方法 ,对实际轧机运行状态作出分析 。

局部统计不相关非线性鉴别变换

子空间学习方法是研究人脸识别问题的经典算法。然而,在实际中,人脸图像通常是高维线性不可分的,此时线性方法很难提取出更有效的特征;同时,人脸图像不满足理想的高斯分布,而传统的统计不相关方法使用所有样本的均值来估计期望,这种估计方法在样本数很少的情况下会出现较大的偏差。为了解决上述问题,文中提出了局部统计不相关非线性鉴别变换(LUNLDT)方法。该方法在核空间中,通过改良的统计不相关约束,迭代地求解出最优的鉴别向量集。AR人脸库和CAS-PEAL人脸库的实验结果验证了所提算法的有效性。

负相关种群多样性优化的软件可靠性测试策略

针对GA和SA算法在软件可靠性测试的资源分配中最优解搜索精度不高的问题,提出了一种负相关种群多样性优化的软件可靠性测试策略。首先,根据个体的适应值、个体之间的差异性这两个因素,改进算法的种群多样性问题。随机生成一个或者多个解决方案,然后使用随机搜索算子生成新的解决方案并逐代搜索,直到达到终止条件。最后,根据上述算法构建软件可靠性测试模型,并提出该模型的约束条件。收敛性和可靠性约束的实例仿真测试结果表明,本文提出的改进算法在资源分配搜索中更容易跳出局部最优,得到全局最优点,精度更高。

小波多分辨分量相关性图像融合方法

针对多光谱图像与高空间分辨率全色图像的融合,提出了一种基于小波多分辨分量相关性的图像融合方法.该方法在原始图像小波分解的基础上,对分解得到的高低频分量采用不同的融合规则进行融合,最后逆变换重构得到最终的融合图像.其中,对分解得到的低频分量采用局域相关系数加权融合计算,对高频分量设置一定的约束条件,使相关性较强的部分得到增强,而相关性较弱的部分继续保持.通过实验,与几种典型的图像融合方法就相关系数和光谱扭曲度等指标进行对比,验证该方法在光谱信息保持和空间分辨率提高方面的优势,并实验分析了不同相关系数门限值T的选取对最终融合效果的影响,以针对不同的应用场景做适当的选取.