基于多元精细复合多尺度波动散布熵和累积欧氏距离矩阵测度的风电机组变桨轴承退化状态评估

针对风电机组变桨轴承服役过程环境噪声干扰严重、退化状态评估精度低的问题,提出一种基于多元精细复合多尺度波动散布熵和累积欧氏距离矩阵测度的退化状态评估模型。该模型将监测数据状态特征获取过程由单通道拓展为多通道进行,通过提出的多元精细复合多尺度波动散布熵算法来获取多通道监测数据的多尺度状态特征,并将累积和检验算法与欧氏距离矩阵测度方法相结合,用于定量衡量基准样本与待分析样本间的差异,从而实现变桨轴承退化状态评估。风电机组变桨轴承全寿命周期加速疲劳实验验证结果表明:该模型能够及时捕捉到变桨轴承的初始退化时刻并且准确跟踪整个退化过程。

基于相机感知距离矩阵的无监督行人重识别

在跨场景、跨设备的行人重识别中虽然增加了可利用的行人数据,但由于行人姿态不同、部分遮挡现象,难以避免引入样本噪声,在聚类过程中易生成错误的伪标签,造成标签噪声,影响模型的优化。为减弱噪声影响,应用相机感知的距离矩阵对抗相机偏移引起的样本噪声问题,利用对噪声鲁棒的动态对称对比损失减少标签噪声,提出基于相机感知距离矩阵的无监督行人重识别算法。在聚类前通过更改度量行人特征相似度的距离矩阵,利用相机感知距离矩阵来增强类内距离度量准确性,减少由于拍摄视角不同对聚类效果造成的负面影响。同时,结合噪声标签学习方法,进行损失设计,提出动态对称对比损失函数,联合损失训练,不断精炼伪标签。在DukeMTMC-reID和Market-1501两个数据集上进行实验,验证了提出方法的有效性。

我国卫生技术人员配置的空间溢出效应研究——基于经济距离矩阵

目的:测算省级层面卫生技术人员配置的空间溢出效应,为优化卫生人力资源配置提供参考。方法:收集2003—2020年我国31个省(自治区、直辖市)卫生技术人员的面板数据,建立经济距离矩阵,构建空间杜宾模型进行回归分析。结果:我国卫生技术人员配置在省级层面具有一定的空间集聚特征,存在显著的空间溢出效应。人均GDP、客运量等因素,以及临近经济空间地区的人均GDP、失业率等因素对本省卫生技术人员配置有显著影响。结论:在优化卫生技术人员配置时需要从省级层面统筹考虑,加强省域交流与合作,发挥包括卫生技术人员在内的卫生资源的最大效益。

扩展的距离矩阵指数W^＊及其应用研究

重新定义了距离矩阵及距离矩阵拓扑指数W ,该定义考虑分子中每一原子的性质和成键情况以及分子中每一原子与所有其它原子的结合情况 .拓扑指数W 对于饱和碳氢体系可还原为Wiener的距离矩阵指数W ,同时 ,W 还可一般地应用于含多重键及杂原子的有机体系和无机体系 .本研究用W 相关的卤代甲烷标准生成焓、SiXn(X =F ,Cl,Br,I,n =1～ 4)体系的标准生成焓 ,相关系数均在 0 .99以上 ,置信度大于 99.9% .并用W 研究了含苯环的碳氢体系气相色谱保留指数 ,含氧原子的醛酮体系的标准生成焓以及卤代苯体系的辛醇 /水分配系数 .对饱和碳氢体系 ,W为W

基于任务最短跟随距离矩阵的流程模型行为相似性算法

目前的流程模型行为相似性算法有着不同程度的缺陷,为此首次提出任务最短跟随距离矩阵的概念,以很好地体现流程模型的行为特征,并给出了基于Petri网完全有限前缀的高效计算方法。基于该矩阵提出的行为相似性算法能完整支持流程模型各类结构。与现有算法的对比表明,该算法更符合流程模型行为相似性算法应该具有的各项性质。

叶片传统特征和距离矩阵与角点矩阵相结合的树种识别算法

针对基于叶片特征进行树种识别的问题,本文在结合叶片纹理、不变矩以及传统形状共25维传统特征的基础上,自定义了叶尖角、边角均值等2个叶片轮廓特征,并以相似多边形定义及其推论作为理论依据,提出了一种基于叶片轮廓构建距离矩阵与角点矩阵进行树种识别的分类方法。该方法首先对树木叶片图像进行预处理,提取出归一化的叶片特征向量,然后利用KNN最近邻分类器筛选出相似度最高的前20个结果集(Top 20),然后构建距离矩阵和角点矩阵进行更为精确的识别匹配。在图像预处理阶段,为获取更为准确的叶片轮廓特征,利用叶片在HSV颜色空间中饱和度特征以及色度特征方面的显著差异性,设计了一种消除叶片阴影的图像预处理算法。在识别匹配阶段,利用Douglas Peucker approximation算法提取叶片轮廓的近似多边形,定义了距离矩阵、角点矩阵、矩阵中元素间相似度、矩阵相似度以及综合相似度计算方法,设计了全局匹配与局部匹配相结合的算法。该算法在Android系统的手机平台上进行了实现和运行验证,结果表明:在Flavia数据集中,对32种共1 907个正常叶片样本的识别准确率为99.61%,对32种共851个残叶样本的准确率为94.92%;在Leafsnap数据集中,对185种共23 147个Lab样本前5个结果集(Top 5)的识别准确率为98.26%。相对其他算法,该算法识别准确率更高,对叶片外形描述能力更强,对残叶、扭曲叶、阴影叶具有更好的鲁棒性,算法的实用性和适应性更强。

基于距离矩阵的星图运动目标检测

为了克服传统星图空间运动目标检测方法对星图帧间图像亮度、帧间配准以及成像模式等具有敏感度较高的缺点,利用星点间拓扑结构稳定的特性,提出了基于距离矩阵的星图运动目标检测方法。该方法首先对各帧星图独立检测目标,然后构建星点的距离矩阵,并与相邻帧星图的距离矩阵作减法,则得到运动目标对应的距离变化较大的一些列(行),利用这个性质完成运动目标的检测。由于距离矩阵与星图成像条件无关,只受运动目标的影响,因此该方法对星图帧间图像亮度、观测平台抖动、帧间失配以及成像模式等具有鲁棒性。仿真试验和真实数据试验表明,该方法在帧间失配等情况下,仍然能够从背景恒星中有效地识别空间运动目标。与传统方法比较,本文方法具有更低的虚警率。

基于距离矩阵灰度图的蛋白质二级结构类型预测

蛋白质二级结构预测在蛋白质结构预测中具有很重要的作用。基于伪氨基酸成分表示蛋白质的方法,能提高蛋白质结构和功能预测的成功率,利用蛋白质距离矩阵灰度图,基于几何矩提出了一种伪氨基酸构造方法,结合氨基酸的成分对蛋白质二级结构类型进行预测,通过国际公认的Jackknife检验方法显示预测成功率达到95.10%,比其他方法高出许多,说明此方法具有有效的分类效果。

基于欧几里德几何距离矩阵的辽宁汉族男性青年颅面部不对称性分析

目的:利用欧几里德几何距离矩阵分析(EDMA)对辽宁汉族男性青年颅面部进行不对称性研究,为面部识别和颅面复原提供数据.方法:使用VGStudi0 2.2MAX软件对104例辽宁汉族男性青年颅面部的MRI扫描数据进行三维坐标测量,测量后的左侧面部坐标和右侧面部坐标进行EDMA,最后使用Geomagic Wrap 12软件对左侧面部三维图像进行镜像合成,生成完全对称的镜像面部并与真实面部进行比较.结果:EDMA分析显示,左右侧面部有显著形态学差异,形状差异矩阵(FDM)比值(右侧比左侧)在0.95～1.05的有234个占89％,FDM比值小于0.95和大于1.05的部分有30个占11％,30个不对称比值中有20个小于0.95占67％,10个比值大于1.05占33％.Geomagic Wrap 12分析结果显示镜像合成的面部与真实面部图像有明显差异.结论:辽宁汉族男性青年颅面部不对称,不对称性为11％,左侧面部比右侧面部对颅面部不对称性影响大.

距离矩阵指数W对部分有机污染物性质的研究

提出了反映有机分子几何特征和化学性质的距离矩阵指数W ,并用W 研究了烃、醛、酮、胺、氯代苯多种化合物的气相色谱保留指数 .结果表明 ,W 与这些化合物的气相色谱保留指数具有良好的相关性 .通过氯代苯和部分烃类化合物的气相色谱保留指数与其正辛醇 /水分配系数的相关研究表明 ,有机化合物的气相色谱保留指数与其正辛醇 /水分配系数具有良好的相关性 ,弱极性固定相上的气相色谱保留指数能更准确地预测其正辛醇 /水分配系数 .

多阶距离矩阵指数研究

充分考虑分子中顶点原子的性质和成键情况及分子中原子与原子的联结关系 ,将Wiener的距离矩阵指数W扩展为新的距离矩阵指数W 及多阶距离矩阵指数 nW .对不同类型的化合物 ,W 具有不同的简化形式 .研究表明 ,多阶距离矩阵指数 nW 与卤代甲烷、SiXn 型化合物和卤代烷体系具有较好的线性相关性 ,其相关系数均在 0 98以上 .

Angle Ⅱ~1与正常牙弓形态差异——应用欧几里德距离矩阵分析法

目的:分析比较Angle Ⅱ1 和正常(牙合)牙弓形态差异.方法:以年龄均为13～17 岁的Angle Ⅱ1和正常(牙合)各60 名为研究对象,利用YM-2115 三维测量仪在所有个体的上下颌模型上标定对应于牙尖及切缘中点的标志点,用欧几里德距离矩阵分析法(Euclidean-distance matrix analysis, EDMA)分析Angle Ⅱ1和正常(牙合)的牙弓形态差异. 结果:(1)无论男女性,Angle Ⅱ1的上牙弓长度大于正常(牙合)的上牙弓,女性大1.8%,男性大2.7%;二者的牙弓形态差异有显著性(P<0.001),且后牙对形态差异所起的作用较前牙大,其中Angle Ⅱ1 的后上牙弓宽度较正常(牙合)窄是一主要因素.(2)无论男女性,Angle Ⅱ1 的下牙弓长度稍大于正常(牙合)的下牙弓,二者的牙弓形态差异无显著性.结论:临床上扩展Angle Ⅱ1 的后上牙弓宽度可能是协调上下牙弓形态的重要措施之一.

进化多目标距离矩阵聚类研究

聚类分析在科学研究和现实生活中都有广泛的应用.然而,当前的聚类算法仍然面临一些挑战,自动确定最佳聚类数目和复杂分布数据聚类是最主要的两种,自动确定复杂分布数据的聚类数目并对其正确聚类是两者的结合.提出一种基于进化多目标的距离矩阵聚类算法(Multi-objective Distance Matrix Evolutionary Clustering,MODMEC).首先使用一种实数-标签的编码方式表示染色体,该染色体可两次解码成聚类候选解.其次使用聚类代表点代替聚类中心点设计聚类算法,通过类内紧凑度和类间离散性自动确定最佳聚类数目.最后使用进化多目标框架并行优化.将MODMEC在不同分布的五种人工测试集和两种UCI测试集上与四种常用的聚类算法做了比较.实验结果表明,M ODM EC在检测最佳聚类数目和聚类精度上都获得了良好的效果.

基于图的邻接矩阵求其距离矩阵的算法与实现

采用手工求解图中任意两顶点间的距离,计算量大且繁琐。本文给出了根据图的邻接矩阵的各次幂求解图的距离矩阵的算法,从而实现了完全应用程序求解,在很大程度上解决了上述问题所遇到的难点,尤其是图中顶点较多时使该问题变得非常容易求解。

基于欧几里德几何距离矩阵分析的三维颅面复原评价方法

目的：探索欧几里德几何距离矩阵分析（EDMA）在三维颅面复原效果评价的应用。方法：采用兰玉文等开发的三维颅面鉴定仪对120例（女男性各60例）辽宁汉族成人重建后的三维颅骨进行相貌复原，复原后的三维面貌与真实的三维面貌利用WinEDMA软件进行EDMA分析。结果：EDMA分析显示，女性复原组，非参数bootstrap检验T=1．791，P=0．001，形状差异矩阵（FDM）比值在0．95～1．05的占71％，男性复原组，非参数bootstrap检验T=1．741，P=0．001，FDM比值在0．95～1．05的占70％，线段FDM比值小于0．95和大于0．95的部分主要集中在五官区，进一步分析显示眼部的特征点对复原效果影响最大。结论：利用该方法复原出的面貌与真实面貌存在差异，但总体看复原面貌与真实面貌大体相似，EDMA能够对复原的效果进行评价并找出复原结果中误差较大的位置。

基于距离矩阵的拓扑指数的修正

定义了矩阵元Sij和基于距离矩阵的拓扑指数W。对相邻原子,Sij相当于键参数。W考虑了分子中任一原子与其它每个原子的相互作用,进一步考虑分子中顶点原子价层电子对分子性质的影响,校正W为W1。用W1研究了碳氢体系的气相色谱保留指数RI、卤代甲烷体系的标准生成焓、含过渡元素的卤代物体系的标准生成焓,相关系数均大于0.97。W、W1与含多重键的有机体系、含杂原子的有机体系及无机体系的性质具有良好的相关性。

基于欧几里德几何距离矩阵的成人梨状孔性别差异分析

目的:通过对辽宁汉族成人梨状孔空间形状研究,分析梨状孔的性别差异.方法:使用VG Studi0 2.2 MAX软件对206例(男性100例,女性106例)辽宁汉族成人CT扫描数据进行三维颅骨提取,并在三维颅骨模型上测量梨状孔的三维坐标;使用WinEDMA软件对男、女性梨状孔做形状差异分析;最后使用Geomagic Wrap 12软件对男、女性梨状孔的形状差异做偏差分析.结果:欧几里德几何距离矩阵分析(EDMA)显示,辽宁地区成年男性与女性梨状孔形状有显著差异,其中形状差异矩阵(FDM)比值(女性比男性)中对差异有贡献的比值即小于0.95和大于1.05的部分,小于0.95的占57％,大于1.05的占4％.女性与男性梨状孔高(特征点1到特征点5的距离)比等于0.896,小于1;女性与男性梨状孔最大宽(特征点3到特征点7的距离)比等于1;女性与男性梨状孔颈宽(特征点2到特征点8的距离)比等于1.067,大于1.结论:辽宁汉族成人梨状孔形状有显著的性别差异,男性梨状孔高而窄,女性梨状孔矮而圆.

距离矩阵对选址决策支持的部分应用

本文对距离矩阵在选址决策支持中的应用进行了讨论，其中包括了一般网络的距离矩阵的特点的讨论，一般中心及重心的求取，ｐ较小的情况下绝对中心绝对重心的求取的讨论。

欧氏距离矩阵分析法(EDMA)在医学形态学研究中的应用

欧几里德距离矩阵分析法(Euclidean distance matrix analysis,EDMA),又称欧氏距离矩阵分析法,是一种基于一系列标志点间的距离组成的矩阵来比较两个(组)间物体形态差异的方法。它不仅可以从整体上比较形态差异,而且可以指示差异较大的区域,并且具有精确度高、操作性强等优点,在生物形态学研究中应用广泛,本文主要对该方法的原理及其在医学形态测量中的应用进行综述。

关于多重序列比对距离矩阵的一点注记

因为多重序列比对的最优解问题是一个非易计算问题,所以在生物信息学中,对多重序列分析常常采用两两序列比对来实现。因此由两两比对所产生的距离矩阵在多重序列比对分析中起重要作用。证明了由两两序列比对所产生的距离满足距离关系的三公理条件,从而使两两序列比对分析在距离空间中进行。