基于重叠社区划分和非回溯矩阵的社交网络多源点检测

在线社交网络的发展为信息传播提供了极大的便利,但同时在一定程度上也成为谣言等信息的重要传播渠道。社交网络的信息源检测对于控制信息的传播起着重要作用。为了解决现有社交网络多源点检测方法准确度不够高的问题,提出了一种新颖的多源点同步检测方法SVT-BiasMSI。该方法将多源检测问题转化为若干单源检测问题,采用局部度中心节点及相邻节点的Jaccard系数选取种子节点,使用Voronoi方法对社交网络进行初步社区划分,通过tolerance neighborhood方法寻找分区之间重叠部分的节点并实现重叠社区划分,为了兼顾网络全局和局部信息,基于传染邻域偏差改进非回溯矩阵多源点检测方法,提高单源点检测精度。在多个社交网络数据集中的实验表明,所提的方法能够有效提高在线社交网络多源点检测和定位准确度。

不协调广义多尺度序决策信息系统的知识获取

针对不协调广义多尺度序决策信息系统中的最优尺度组合和IF-THEN知识获取问题,首先,提出了集值优势矩阵的概念,给出了其判断序决策信息系统是否协调的条件。然后,在不协调的广义多尺度序决策信息系统中,引入基于优势关系的广义决策概念,同时通过定义区间值优势关系的方法,构造了新的协调广义多尺度序决策信息系统,并设计了通过集值优势矩阵求最优尺度组合的算法,挖掘了隐藏在不协调广义多尺度序决策信息系统中的决策规则。最后,通过实验验证了所提广义决策最优尺度组合的有效性。

基于动态专家会议算法的刀具磨损度在线识别

为了提高机床加工过程中刀具磨损度识别准确率,提出基于动态专家会议算法的在线识别方法。分析刀具磨损机制,设计刀具磨损度识别框架;使用CEEMD分解源信号得到IMF分量,并基于IMF分量提取信号的改进I-kazTM系数、功率谱熵、标准差等多指标特征矩阵;针对随机森林算法存在的问题,将决策树视为决策专家,根据专家历史决策准确率动态确定专家决策权,从而设计一种新的动态专家会议算法。经PHM2010刀具磨损数据集验证,多指标特征矩阵在空间分布的类内聚集度、类间区分度均较好;基于动态专家会议算法的刀具磨损识别准确率为98.44%,分别比RF、LS-SVM算法高出了17.19%、11.72%,说明动态专家会议算法在刀具磨损度识别中是有效的。

基于多平面分割和矩阵变换的航摄边坡点云滤波算法

点云滤波是实现地面点与非地面点分离,获取最真实地面点云的重要处理手段,是进行公路边坡点云灾害识别的基础.为了克服传统点云滤波算法在边坡场景下处理速度慢、结果精度低和误差大等问题,提出了基于多平面分割和矩阵变换的航摄边坡点云滤波算法.该方法首先利用基于曲率的区域生长算法对边坡进行多平面分割,得到多个边坡子点云;其次拟合得到边坡子点云平面模型,再利用旋转矩阵将边坡子点云进行空间转换至水平面;然后通过模拟布料下沉并设置距离阈值分离出非地面点;最后再次利用旋转矩阵的逆矩阵进行空间位置还原,进而得到滤波后的边坡点云.利用精细贴近仿地航线设计方法获取高精度点云模型以在不同的边坡场景下进行算法测试,并与其他传统滤波算法结果进行对比,结果表明:在所有的试验中,本文算法的总误差分别为7.11%、4.15%、1.45%、4.41%,在所有测试算法中最小;Kappa系数分别为0.77、0.90、0.96、0.90,在所有测试算法中最大.本文提出的算法在面对地形和植被情况复杂的边坡情景下,有着较高的准确性以及较强的适用性,为公路边坡点云滤波提供了新的解决方案.

便于快速计算的4带小波子带算子的范数

多带小波比2带小波具有更丰富的参数空间、更灵活的时频铺叠、提供更好的能量压缩,所以在信号处理、数值分析等领域有着广泛的应用。对子带算子理论进行了研究,建立了优化模型,能够在含有自由参数的紧支撑对称多带双正交小波中挑选子带算子范数最小的小波,为研究适合数字图像处理的小波理论及其快速算法提供参考。首先,给出了双无限维矩阵–子带算子的定义,发展了循环矩阵的理论,得到了便于快速计算的4带双正交小波子带算子的范数。通过构造一个特定的三角函数并计算其最大值,得到该子带算子的范数。然后,建立了范数最小化模型,构造并挑选一类具有快速计算结构的4带双正交小波滤波器。最后,通过实例验证了所得到的结论。

基于超图正则NMF的自适应半监督多视图聚类

图正则非负矩阵分解(GNMF)虽然已成为大量多视图聚类方法的基本框架,但其尝试用简单图融合来自不同视图的复杂数据关系,同时获得一致性判别表示,这无疑有很大挑战性。为了更好地应对多视图数据的聚类任务,本文提出一种基于超图正则非负矩阵分解的半监督多视图聚类方法ASMCHNMF。该方法通过构造超图,学习来自多个视图的数据高阶关系,为合理利用现实世界中可获取的标签信息,引入标签约束项进行半监督学习。此外,该方法同时考虑一致性信息和互补性信息的学习,采用自适应措施区分不同视图的贡献,并使用交替迭代算法来对主函数进行优化。在7个真实数据集上的对比实验表明,在其中6个数据集上,ASMCHNMF算法的ACC和NMI指标均优于经典算法和当前先进算法。

基于密集自注意力的红外与可见光图像无监督融合方法

图像融合在计算机视觉领域扮演重要的角色,通过整合不同模态或传感器信息提供全面数据支持,广泛应用于自动驾驶和军事等领域。然而,目前基于卷积神经网络的融合方法存在全局依赖性不足的问题,尤其在复杂场景下,这不可避免地导致了融合图像的感知水平不足,限制了红外与可见光图像的融合性能。为解决这一问题,利用自注意力机制建立了图像的全局依赖关系,提出了一种基于密集自注意力的红外和可见光图像融合方法。首先,设计了深度特征提取模块,在保证较低网络参数量的同时还能有效提取红外与可见光图像的多尺度特征。然后,结合双分支Transformer模块和密集自注意力模块来优化图像全局自注意力权重矩阵,并将特征权重矩阵转换为密集自注意力矩阵,以学习更有效的全局特征关系。最后,将不同尺度的特征融合,并通过特征重构得到最终的结果。实验结果表明,相比于其他9种融合算法,所提出的方法能够有效保留图像的深层细节特征,且在客观指标上具有明显优势。

基于随机矩阵的变电站多源异常声音信号的定向方法

变电站的安全稳定运行至关重要,通过分析变电站中电力设备的可听声特征变化可以判断设备是否处于不正常运行状态,对异常声源进行主动定位可以快速确定故障区段,进而提高异常声音的检测效率。在实际应用中,由于准确性和实时性的要求常采用大阵列小快拍系统,造成当多个目标声源角度相近时,传统的声音定位方法不能对其有效分辨。根据随机矩阵理论提出基于均匀平面矩阵的声源定位方法,利用Stieltjes变换校正样本协方差矩阵的特征值和特征向量,然后通过空间谱的谱峰搜索对异常声源定位,可以有效提高分辨相邻声源的成功率。研究结果表明,所提方法可以使用更少的快拍数分辨相邻声源,且分辨成功率得到有效提升。

Cf/C-SiC烧蚀行为及激光复合超声磨削可行性研究

目的揭示激光与Cf/C-SiC陶瓷基复合材料相互作用机理,分析激光能量密度对材料形性演变的影响规律。提出Cf/C-SiC陶瓷基复合材料激光复合超声磨削加工方案,探究硬脆材料多能场复合加工的可行性。方法使用不同能量密度的激光束扫描Cf/C-SiC陶瓷基复合材料表面,以明确材料烧蚀行为。在材料表面预制不同间距的平行纹理沟槽,进而对比传统磨削、超声辅助磨削和激光复合超声磨削的加工效果,同时研究不同扫描间距的预制沟槽对磨削效果的影响规律。结果陶瓷基复合材料(CMC)在激光作用下可呈现2种截然不同的状态,改性状态时材料以氧化等热化学变化为主,样件内出现热影响区和裂纹区。烧蚀状态时材料以热物理和热机械变化为主,样件内出现烧蚀凹坑、重铸层、热影响区和裂纹区。纤维束中界面经整体脱黏后,裂纹向下延伸并发生偏转。基体中的裂纹多起源于纤维界面处,并在扩展过程中发生偏转、分叉。激光烧蚀作用可改变材料的可加工性,有利于后续超声磨削加工。激光复合超声磨削的两方向磨削力相较传统磨削分别减小了51.4%和56.5%,同时表面粗糙度Sa可降低至4.228μm。结论激光复合超声磨削可有效降低磨削力和加工表面粗糙度,从而提高加工质量,该方法在实现硬脆材料高质量低成本加工方面具有较大的潜能。

基于二部图的联合谱嵌入多视图聚类算法

多视图聚类在图像处理、数据挖掘和机器学习等领域引起了越来越多的关注.现有的多视图聚类算法存在两个不足,一是在图构造过程中只考虑每个视图数据之间的成对关系生成亲和矩阵,而缺乏邻域关系的刻画;二是现有的方法将多视图信息融合和聚类的过程相分离,从而降低了算法的聚类性能.为此,提出一种更为准确和鲁棒的基于二部图的联合谱嵌入多视图聚类算法.首先,基于多视图子空间聚类的思想构造二部图进而产生相似图,接着利用相似图的谱嵌入矩阵进行图融合,其次,在融合过程中考虑每个视图的重要性进行权重约束,进而引入聚类指示矩阵得到最终的聚类结果.提出的模型将二部图、嵌入矩阵与聚类指示矩阵约束在一个框架下进行优化.此外,提供一种求解该模型的快速优化策略,该策略将优化问题分解成小规模子问题,并通过迭代步骤高效解决.提出算法和已有的多视图聚类算法在真实数据集上进行实验分析.实验结果表明,相比已有方法,提出算法在处理多视图聚类问题上是更加有效和鲁棒的.

间接矩阵变换器-双异步电机调速系统的模型预测控制权重因数整定

间接矩阵变换器-双异步电机调速系统结构复杂,传统模型预测电压控制中权重因数整定困难。该文提出一种基于层次分析评估的权重因数整定方法,通过对物理量纲、双电机、网侧与电机侧统合将权重因数数量减少至1个,并引入层次分析评估法来实时调整权重因数以满足各种工况的要求,使系统在宽运行范围、多功率流模态下均具有良好的网侧电能质量与电机调速性能。通过仿真和实验证明,采用该文提出的方法,可保证在多种工况下网侧功率因数接近1,网侧电流正弦,电机定子电流畸变小、电机动态调速性能良好。而且,相比于传统的简化模型预测电压控制方法,该文所提出的方法权重因数整定简单易实现,网侧电流质量更好。

计及异频耦合谐波的模块化多电平矩阵变换器阻抗建模

模块化多电平矩阵变换器(modular multilevel matrix converter,M3C)是低频输电系统的核心装备,所连接异频交流系统电气量在变换器桥臂直接耦合,其桥臂电气量不仅含有两侧交流系统各自基频的整数次谐波,还含有二者交互耦合产生的非基频整数倍谐波分量(称为异频耦合谐波)。忽略子模块直流电压动态和异频耦合谐波、以基频为频率间隔的多谐波线性化建模方法,难以准确刻画M3C的谐波特性,影响阻抗模型的精度,无法揭示子模块直流电压动态及谐波对阻抗特性的影响机理。论文首先基于M3C谐波特性分析,建立考虑两侧交流系统异频耦合谐波的多谐波向量频域模型,并通过M3C 9个桥臂多谐波小信号的相序关系和传递关系分析得到M3C单桥臂主电路小信号模型,降低阻抗建模复杂度;在此基础上,进一步考虑控制环路频率耦合效应的影响,建立能够准确反映直流电压动态和谐波特性影响的M3C序阻抗模型。最后,在RT-Lab实时仿真平台上通过时域仿真和扫频实验,验证M3C阻抗模型的准确性,并对影响阻抗特性的关键因素进行分析。

复杂地质条件下多级高边坡组合支护方案与稳定性预测研究

以镇赫高速陈贝屯至煤灰堡段为例,根据工程地质、边坡等级和边坡特性等因素对边坡不同剖面采用衡重式挡墙、俯斜式挡墙、桩+锚索、锚杆+面板等支护形式。从病害原因分析和处治手段出发,研究了多级高边坡支护的质量保证措施。基于LightGBM算法建立边坡稳定性预测模型,验证模型精确性后给出预测模型的特征相对重要性结果和预测结果。结果表明:建立预测模型可较好地预测边坡稳定性;影响边坡稳定性最关键的因素为中土体粘聚力,其次为边坡角β,孔隙压力比和土体重度对边坡稳定性影响不大;镇赫高速K2+051~K2+340段边坡稳定概率为0.9,失稳概率为0.1。本项目运营经验表明,组合支护方案及质量保障措施有效提高了项目施工质量、减少了返工现象,保证了项目的经济效益。

基于多距离系统矩阵叠加伽马图像重建方法研究

为了使伽马相机准确定位未知辐射场中多个放射源,本文基于最大似然期望最大化(maximum likelihood expectation maximization,MLEM)算法提出一种多距离系统矩阵叠加伽马图像重建算法。首先,通过蒙特卡罗模拟软件分析伽马相机结构,保证能够快速获取足够伽马光子计数;其次,根据放射源距离对探测器采集效率的影响,计算不同距离系统矩阵;最后,将多个系统矩阵叠加后估计放射源,最终得出放射源的位置信息。实验结果表明:该方法能对放射源快速定位;单源时具有较高的收敛性,多源时能准确定位多个放射源;相较于相关解码算法而言,本文方法具有更远的成像距离和较高的定位精度。

多工况输气管道泄漏声波信号自适应去噪

为实现极低信噪比下管道泄漏声波信号去噪,基于多通道信号的相关性,提出使用相关系数矩阵筛选变分模态分解所得模态分量。针对不同工况的泄漏信号,提出不依赖真值的去噪质量评价指标,将其作为多目标灰狼优化算法目标函数,基于Pareto前沿获取变分模态分解的最佳模态数K和惩罚因子η,实现多工况自适应去噪。搭建了输气管道泄漏多工况实验平台,在不同工况、不同输入信号信噪比(-8~4 dB)下验证所提方法的去噪效果。结果表明,该方法能有效抑制噪声,-8 dB时去噪信号信噪比提升2.84 dB以上。对比基于单目标优化的去噪方法,-8 dB下新方法的信噪比和相关系数分别提高了3.65 dB和31.26%。

基于CAE-TSNE的成品油管道运行工况识别

成品油管道运行工况变化频繁,难以精准判断管道运行状态,依靠现场人员进行识别监控易造成误判。本文为实现管道运行工况的准确识别,考虑管道的物理空间特性,分析整理各站运行参数(压力、流量、密度);考虑管道运行的时间序列特性,基于SCADA管道数据构造运行数据矩阵,以克服单一时刻的瞬态扰动。针对管道运行数据高维度、非线性的特点,利用卷积自编码器(CAE)强大的特征压缩及重构能力对管道数据做降噪处理;利用T分布邻域嵌入算法(T-SNE)对管道数据做降维聚类处理,最终建立了基于CAE-TSNE的管道运行工况识别模型。以某两条成品油管道为例,对比主流的非线性分类模型(ANN、DT、RF),结果表明基于CAE-TSNE的工况识别模型精度最高,对降噪后的运行数据识别准确率可达到99%以上,可用于指导现场管道的运行管理。

基于多端行波频率矩阵的复杂配电网故障定位方法

针对配电网线路参数受依频变化影响导致现有故障定位方法实现复杂以及行波传输速度无法准确计算的问题,基于多端行波频率矩阵,提出一种不依赖波头时间信息的复杂配电网故障定位方法。通过对故障行波固有频率主成分与传输距离的关系进行分析,定义各分支节点的参考端,并计算真实故障发生前的基准固有频率矩阵与真实故障发生后的故障固有频率矩阵之间的差值,最终得到相应的故障分支判定原理。在判定故障分支的基础上,按照故障点到参考端的路径不经过分支节点或经过分支节点数量最少为原则选取参考端,同时计算对应参考端故障固有频率主成分下的波速度,进而对故障点位置实现精确定位。仿真结果表明,所提方法无须检测行波波头时间,通过构建多端频率矩阵准确刻画配电网拓扑任一分支发生故障的情形,在保证故障分支可靠判定的同时实现了频率分量与波速度相互匹配,大大提高了故障定位精度,且定位结果不受故障位置、类型、过渡电阻、初相角影响。

RM-RT^(2)NI:融合评论时效与可信近邻影响力的推荐模型

基于矩阵分解的推荐模型虽然能够处理高维评分数据,但容易遭受评分数据稀疏性的困扰。基于评分和评论的推荐模型通过外加隐藏在评论中的用户偏好与物品属性信息,缓解了评分数据的稀疏性,但在特征提取时大多没有关注评论时效性和可信近邻影响力,无法获得更丰富的用户和物品特征。为进一步提高推荐精度,提出了融合评论时效与可信近邻影响力的推荐模型RM-RT^(2)NI。基于评分矩阵,该模型使用矩阵分解提取了用户偏好和物品属性的浅层特征,利用云模型和修正的用户相似度评估模型和新构建的信度评估模型提取出可信近邻影响力;基于评论文本,该模型利用BERT模型获得每条评论的隐表达,利用双向GRU提取评论间的联系,利用新构建的融合时间因子的注意力机制识别各评论的时效贡献度,以获取用户和物品的深层特征。在此基础上,将用户浅层特征、深层特征以及可信近邻影响力特征融合成用户特征,将物品浅层特征和深层特征融合成物品特征,并将它们输入全连接神经网络以预测用户-物品评分。在5组公开数据集上对RM-RM-RT^(2)NI的推荐性能进行了实验评估,结果显示,与7个基线模型相比,RM-RT^(2)NI具有更高的评分预测精度,且RMSE平均降低了3.0657%。

基于多目标函数的避洪转移安置方案优化

针对目前避洪转移方案仅考虑时间或距离成本最优导致部分安置点人数分配不合理的问题,从“安全第一、就近就便、平灾结合、利于管理”的避洪转移安置方案基本要求出发,首先对安置点的适用性、分布合理性及容量大小3个方面进行分析,依据“时间、距离、适宜度和安置容量”四因素初步筛选合适的安置点。然后通过路权函数建立避洪转移时间成本矩阵,以转移时间成本和安置点的优化分配为多目标函数确定避洪转移安置点的最优分配方案。最后以TOPSIS评价方法对避洪转移安置点分配的单目标方案与多目标方案进行对比分析。结果表明:多目标方案的相对接近度大于单目标方案,基于多目标函数确定的避洪转移安置分配方案更加合理。

面向组合光学跟踪测量的多位姿耦合中转标定

全局定位跟踪与终端测量组合的测量系统,是大尺寸工件整体测量的有效解决方案。然而,组合测量系统中,终端测量坐标系到定位靶标坐标系的中转变换是影响全局测量精度的关键因素。针对现有的公共特征点进行中转位姿标定的方法存在的站位制约问题,提出了一种多位姿耦合中转标定求解方法。该方法弱化了全局测量系统与特征点位置摆放要求,利用中转位姿与多个靶标位姿耦合的形式构建方程组进行求解,在此基础上进一步提出了一种多位姿多点耦合中转标定法,将多个局部特征点同时与位姿进行耦合求解,以提高中转位姿解的稳定性,并减少中转标定误差。最后,通过设计中转标定实验和组合测量精度验证实验。比较两种方法得出,多位姿多点耦合中转标定方法的位姿求解结果更加稳定,平均测量误差减少10.13%,验证了该方法的稳定性与有效性。