Poincare映射的数值算法及其在永磁同步电机混沌分析中的应用

给出了Poincare映射的一个数值算法 ,并在提出的永磁同步电机 (PMSM )混沌模型的基础上 ,应用Poincare映射分析了PMSM的混沌现象 .仿真结果表明Poincare映射可以更直观地反映其相应的状态空间图形 ,而从一个新的角度证实了PMSM的混沌运动的存在性 .

Poincare映射图计算中的“伪收敛”

讨论了计算Poincare映射图时不同的收敛过程、相应的时间历程图呈现的不同特点和影响映射图准确性的因素,分析了时间分岔和伪收敛现象.

计算Poincare映射图的收敛过程

讨论了计算Poincare映射图的收敛过程 ,并分析了影响映射图准确性的因素。提出了利用时间历程图呈现的不同特点 ,直观。

用Poincare映射方法研究矩形薄板受迫振动的浑沌现象

本文用Ｐｏｉｎｃａｒｅ映射方法研究了四边简支的弹性矩形薄板可能发生浑沌振动的临界条件文中提出了方法适用于具有各种边界条件和载荷工况的其它类似问题。

非线性微分系统的Poincare映射与周期解

采用一种新方法-反射函数法,建立了非线性非自治微分系统的Poincare映射, 给出了这些微分系统周期解存在及稳定的充要条件．

Poincare型胞映射分析方法及其应用

本文用Poincare型胞映射方法对平衡及不平．衡轴承转子非线性动力系统的全局特性进行了分析研究，同时求得了一定状态空间内系统存在的周期解及其在各不同Poincare截面上的吸引域，得到了一些新的现象和规律，并通过对平衡及不平衡轴承转子系统的全局特性异同的比较。

非线性周期非自治系统的 Poincare 型胞映射方法及其应用

通过引入Ｐｏｉｎｃａｒｅ映射的思想，给出一种适用于高维非线性周期非自治动力系统全局特性分析的基于Ｐｏｉｎｃａｒｅ映射的胞映射方法，并通过分析比较，说明传统的胞映射方法实质上是新方法应用中的一个特例．为说明新方法的有效性，用它对不平衡轴承转子非线性动力系统进行了全局特性分析，同时求得了系统存在的周期解及其在各个不同Ｐｏｉｎｃａｒｅ截面上的吸引域，得到了一些新的现象和规律，为建立适用于不平衡轴承转子系统的非线性稳定性准则提供了参考．

基于映射距离比离群因子的离群点检测算法

针对基于邻近性的离群点检测方法需要花费大量时间过滤正常点,并且在检测全局离群点时难以检测出局部离群点的问题,提出一种基于映射距离比离群因子离群点检测(MDROF)算法。首先,为了减少正常点在检测过程中的时间消耗,给出了差异相似度的概念,通过定义差异相似度剪枝因子过滤掉数据集中的大部分正常点。其次,定义映射k距离,通过映射距离与可达距离的比值刻画数据对象的局部离群程度,通过可达密度刻画数据对象的全局离群程度。最后,结合数据对象相互近邻点的平均排位定义映射距离比离群因子来检测离群点。在人工数据集以及真实数据集上分别对该算法与其他经典的离群点检测算法在精确率、AUC值和离群点发现曲线上进行实验对比分析。实验结果证明MDROF算法在离群点检测的准确性和稳定性上明显优于对比算法。

基于多混沌映射算法的图像可逆化加密仿真

原图像经过对矩阵元素随机打乱可得到加密图像,加密后的图像可以有效防止已知攻击。可逆映射可以高效地实现像素置乱,但由于离散混沌序列的初始条件较为敏感,因此像素扩散置乱难度较大。为此提出基于多混沌映射算法的图像可逆化加密方法,在图像加密过程中,采用扩散置乱和Arnold变换置乱图像,通过Logistic映射系统和Chen系统生成离散混沌序列,置乱后图像中红、绿、蓝三基色分别执行异或运算,从而输出加密图像。在图像解密过程中,分别对扩散置乱、Arnold变换以及图像加密执行逆映射,输出解密图像,完成图像可逆化加密。实验结果表明,所提方法密钥敏感性和原图与解密图像像素值分布更均匀、相邻像素相关性更低,鲁棒性更强。

基于增量式等距映射同双重局部密度方法的工业过程故障检测

针对工业过程的非线性和动态性问题,提出一种基于流形学习下的增量式等距映射(IISOMAP)与双重局部密度(DLD)相结合的故障检测方法(IISOMAP-DLD).利用IISOMAP将原始数据映射到低维流形特征子空间和剩余子空间;然后,在两个子空间中分别引入双重局部密度方法构建统计量对过程进行监控;最后,将IISOMAP-DLD方法应用到田纳西-伊斯曼(TE)过程.实验结果表明,IISOMAP-DLD对比其他方法有更高的故障检测率.IISOMAP在保留数据内在特征的同时,解决了过程的非线性问题,而双重局部密度方法可消除过程的动态性.

基于三维超混沌映射的图像加密及其FPGA实现

随着信息技术的不断发展,确保信息安全已成为重要问题,而图像作为被广泛使用的多媒体工具,时常面临着泄露的风险,针对该问题提出一种基于三维超混沌映射的图像加密算法。该算法首先构造一个离散三维超混沌系统,此系统相较于传统的混沌系统拥有更好的混沌特性,所生成的序列具有更强的随机性。然后在此序列的基础上对图片进行置乱和扩散:在置乱阶段,通过混沌序列对原始图片的像素点进行索引排序,实现像素置乱;在扩散阶段,使用处理后的混沌序列对置乱图像的像素值进行分层异或,实现像素扩散。软件仿真和性能分析表明,该算法具有较高的安全性和较强的抗干扰能力,最后通过FPGA硬件平台完成图像加密。整个算法包括软件仿真和硬件实现两个部分,能够有效提升学生将理论和实践相结合的能力,增强学生对非线性理论的理解。

基于流量特征重构与映射的物联网DDoS攻击单流检测方法

针对现有检测方法对物联网(IoT)分布式拒绝服务(DDoS)攻击响应速度慢、特征差异性低、检测性能差等不足,提出了一种基于流量特征重构与映射的单流检测方法(SFDTFRM)。首先,为扩充特征,使用队列按照先入先出存储定长时间跨度内接收的流量,得到队列特征矩阵。其次,针对物联网设备正常通信流量与DDoS攻击流量存在相似性的问题,提出一种与基线模型相比更加轻量化的多维重构神经网络模型与一种函数映射方法,改进模型损失函数按照相应索引重构队列定量特征矩阵,并通过函数映射方法转化为映射特征矩阵,增强包括物联网设备正常通信流量与DDoS攻击流量在内的不同类型流量之间的差异和同类型流量的相似性。最后,使用文本卷积网络、信息熵计算分别提取映射特征矩阵和队列定性特征矩阵的频率信息,得到拼接向量,丰富单条流量的特征信息并使用机器学习分类器进行DDoS攻击流量检测。在两个基准数据集上的实验结果表明,SFDTFRM能够有效检测不同类型的DDoS攻击,检测性能指标平均值与现有方法相比最多提升12.01%。

一种带高光处理的无缝纹理映射方法

纹理映射作为三维重建的重要步骤,直接关系到生成模型的视觉效果。传统的纹理映射方法通常使用简单的混合方法来获取表面纹理。通过将模型表面投影到每个纹理图像上来获取相应的纹理区域,然后将它们混合在一起以获取表面纹理。然而,由于相机位姿的不准确性,纹理映射结果存在明显的模糊和鬼影等问题。此外,在高光环境下获取的纹理图像很容易包含高光区域,最终导致纹理颜色的丢失,降低纹理的真实性。为了解决这些问题,提出了一种无缝纹理映射方法,可以有效消除高光反射。通过衡量纹理图像的质量,为每个模型表面选择最佳的纹理图像,并利用色度一致性约束优化的相机位姿以消除明显的纹理错位。针对高光问题,提出了一个高光处理模块,使用多视图图像信息并基于双色反射模型定位和处理高光纹理。最后,对纹理图进行纹理颜色一致性调整,以处理纹理之间的颜色差异。实验结果表明,与现有方法相比,提出的算法可以有效消除高光反射的影响,从而获得更好的纹理映射结果。

基于NXMCD的虚实映射实验交互系统设计与实践

该文基于数字孪生理念,结合NX MCD机电概念设计、PLC编程与控制和LabVIEW的图形化编程手段,完成了基于NX MCD的虚实映射实验交互系统设计与实践。以LabVIEW设计的UI界面为控制监测端,物理对象与MCD虚拟模型为执行端,实现了物理对象与MCD虚拟模型的虚实映射,同时MCD虚拟模型能够输出控制信号进而控制物理对象。在此基础上,设计了步进电机往复运动与MCD虚拟模型虚实映射实验案例。该实验案例可为本科生和研究生相关课程的实践教学提供虚实映射交互实验方法和手段,可显著提升学生的创新实践能力与水平,是对数字化实践教学研究的一次探索。

基于多端口参数提取和主动空间映射法的腔体滤波器设计

为提高微波腔体滤波器的设计效率,文中提出了一种基于多端口参数提取和空间映射法的滤波器快速设计方法。通过添加额外内部端口提取腔体滤波器电磁模型的Y参数,从而计算出耦合矩阵,再结合空间映射法将求解滤波器理想尺寸问题转换为逼近理想耦合矩阵问题。最后设计并加工了一款四阶同轴腔体滤波器,在初值偏差很大的情况下,经过四次迭代即可得到满足指标的滤波器物理尺寸,实物调试结果和仿真结果一致性良好,从而证明了文中方法的快捷有效。

基于映射空间编码的高速运动轨道图像去模糊研究

针对轨道缺陷检测系统因镜头抖动或相机快速移动而导致所采集图像较为模糊的问题,提出一种基于最大后验概率估计思想的映射空间编码的高速运动轨道图像去模糊算法。首先,该算法使用深度编解码器和残差网络分别对数据集中清晰图像到模糊图像的映射关系和模糊核进行编码,为了保证编码时频率信息的完整性,算法在传统的残差模块上引入快速傅里叶变换通道构成双通道残差网络,以补偿多次特征提取带来的频率损失;其次,算法采用深度图像先验(Deep Image Prior,DIP)将潜在的清晰图像和模糊核进行参数化,再利用先验得到的模糊核和清晰图像来调用编码空间中的映射关系;最后,通过交替优化潜在的清晰图像和模糊核,从而去逼近一个真实未知的映射,进而实现真实场景下高速运动轨道图像的去模糊。实验结果表明,双通道残差模块提取的特征图频率信息分量强度普遍高于传统的残差模块,相较于使用传统残差模块实现该算法,采用双通道残差模块可使峰值信噪比(Peak Signal-to-Noise Ratio,PSNR)提升0.84 dB,结构相似性(Structural Similarity,SSIM)提高0.025 1。与现有的深度学习去模糊算法相比,提出的去模糊算法对高速轨道检测系统所采集图像的去模糊效果更佳,在性能方面相较于最好的去模糊算法,PSNR提高了1.84 dB,SSIM提升了0.017 3,显著提升了采集图像的质量。研究结果可为下一步识别轨道部件是否存在缺陷提供清晰图像。

基于全映射复合多尺度散布熵的滚动轴承故障诊断

为有效提取滚动轴承振动数据中的非平稳故障特征,将复合多尺度散布熵(CMDE)中的不同映射方式进行集成,形成了一种新的测量轴承振动信号复杂度和自相似度的方法,即全映射复合多尺度散布熵(FCMDE)。在此基础上,提出了基于FCMDE和k近邻(KNN)的滚动轴承故障诊断方法,利用FCMDE计算轴承振动信号的熵值并提取轴承的故障特征,将高维故障特征输入KNN分类器中进行滚动轴承的故障识别,采用西储大学和江南大学轴承数据集的验证结果表明,FCMDE方法能够有效识别滚动轴承的故障类型,准确率分别达到了100%和95.83%。

情感映射与涌现路径:青少年网络社交焦虑的智能识别——基于微博文本的计算扎根实证

微博文本是青少年社交心理的情感映射,计算扎根为青少年网络社交焦虑的智能识别提供了研究新视角。本文以半结构访谈法采集青少年网络社交焦虑的文本标本,借助StructBERT模型和TF-IDF算法采集微博平台的青少年网络社交焦虑文本,通过计算扎根探讨青少年网络社交焦虑的情感映射与涌现路径。研究发现,社交文本对青少年网络社交焦虑的情感映射呈现共性特征,且存在对类型与程度的颗粒映射,类型与场景存在较高的匹配关系,其涌现路径体现出青少年网络社交焦虑的场景、行为和应对已构成内在闭环。研究揭示了青少年网络社交焦虑的生成图景与智能识别路径,为青少年网络社交焦虑的智能干预提供了启示与借鉴。

复谱映射下融合高效Transformer的语音增强方法

针对卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)过去在语音增强中表现优异但对全局特征捕获不足,以及Transformer近年展现出长序列间依赖优势但又存在局部细节特征丢失、参数量大等问题,该文为了充分利用CNN与Transformer的优势并弥补各自不足,提出了一种在复频谱映射下的新型卷积模块与高效Transformer融合的单通道语音增强网络。该网络由编码层、传输层与双分支解码层组成:在编解码部分设计了一种协作学习模块(Collaborative Learning Block,CLB)来监督交互信息,在减少参数量的同时提高主干网络对复特征的获取能力;传输层中则提出一种时频空间注意Transformer模块分别对语音子频带和全频带信息建模,充分利用声学特性来模拟局部频谱模式并捕获谐波间依赖关系。将该模块进一步与通道注意分支相结合,设计了一种可学习的双分支注意融合(Dual-branch Attention Fusion,DAF)机制,从空间-通道角度提取上下文特征以加强信息的多维度传输;最后,在此基础上搭建一种高斯加权渐进网络作为中间传输层,通过堆叠DAF模块进行加权求和后输出以充分利用深层特征,使得解码过程更具鲁棒性。分别在英文VoiceBank-DEMAND数据集、中文THCHS30语料库与115种环境噪声下进行消融以及综合对比实验,结果表明,该文方法仅以最小0.68×10^(6)的参数量,相比于大部分最新相关网络模型取得了更优的主、客观指标,具有较为突出的增强性能与泛化能力。

基于动态等效点的遥操作系统运动学映射方法

遥操作系统具有优越的可扩展性,已被广泛的应用于各个领域。运动学映射是遥操作系统的关键技术,影响操作的便利性和直观性。为此,提出一种基于动态等效点的遥操作系统运动学映射方法。通过等效臂实现两臂运动的完整映射,通过动态等效点方法使人臂和机械臂具有一致性。最后,通过数值仿真实验验证所提方法的有效性。