基于时序遥感影像物候特征的四川省油菜种植范围提取

基于高分辨率卫星影像的作物分类在农业估产中具有重要应用价值,但在云雨多发地区,卫星成像效果不佳,单时相光学影像难以有效分析不同作物生长规律和特征差异。此外,植被光谱高度相似、随时空动态变化,也给作物高精度识别带来挑战。本研究从作物物候特征的排他性和稳定性出发,基于优化三谐波拟合模型,提出了一种以农作物物候特征为基础,融合光谱、地形、纹理等辅助信息的多特征分类框架。利用该框架,基于Google Earth Engine平台对四川省2020—2021年油菜种植范围进行遥感识别与提取。实验结果表明,该框架具有较好的提取效果,油菜分类总体精度达96.6%,Kappa系数为0.906,分类结果与统计年鉴数据吻合较好。与现有方法相比,该方法分类精度更高,能够实现多时相、大范围农作物精细空间分布的快速提取。

基于特征构造和改进PSO算法的分布式光伏功率预测

分布式光伏由于其历史数据缺乏,光伏出力的预测精度不高,提出改进粒子群优化算法(PSO)+长短时记忆网络(LSTM)与注意力机制结合的神经网络模型。构造基于聚类算法的特征工程扩充数据集;给出局部最优判据改进粒子群算法并应用于模型的超参数优化,提升模型泛化性;采用注意力机制与LSTM相结合的架构进行短期功率预测。在澳大利亚公开数据集上的实验表明,新的特征工程与光伏出力具有相关性,预测精度相比传统LSTM模型精度提高17.4%,且改进PSO算法相比标准算法收敛性更好。

基于SFA-LOF-LDD的航空发动机异常检测方法研究

航空发动机异常检测对于准确了解飞机健康状态、支持维修决策、保障飞行安全具有重要意义。针对航空发动机气路部件的长期退化行为,提出一种基于慢特征分析和局部离群因子的动态阈值异常检测方法。首先,充分利用慢特征分析的优势提取气路参数随时间缓慢退化的有效特征。然后,计算特征空间样本的局部离群因子来构造监控统计量,定量表征发动机的健康状态。考虑固定阈值对气路状态时变特性的适应性差,利用基于局部分布差异的自适应窗口调整策略,设置动态阈值有效降低气路参数微小波动导致的虚假报警。最后,通过航空发动机实际运行数据进行验证,结果表明:所提方法能提前识别异常点,并且有效降低假警的发生。

煤体裂隙尺度分布的分形研究

根据分形理论，提出了煤体表面裂隙迹线长度—条数分维Ｄ和网格尺度—裂隙视条数分维ｄ的测量方法及两种分维的线性相关性和互通性．通过对１１个不同变质煤层微观与宏观裂隙分维ｄ的测量，证明了煤体内裂隙尺度的分布具有自相似性，并且分维值随煤变质程度不同呈有规律性地变化。用实例说明了裂隙分布分形研究在定量表示煤岩体工程特性方面具有重要意义。

堤坝蚁穴通道的工程分类与特性

从水力学和岩土工程的角度,结合土栖白蚁的空腔和通道的分布特征,对堤坝蚁穴系统进行了分类,并对各类蚁穴通道的工程特性进行了探讨。

用形状分布识别圆环体

给出了一种结合最小有向包围盒以及形状分布的识别圆环体及其参数的算法。首先建立基本体素的最小有向包围盒,对体素进行标准化;然后生成其D2形状分布曲线,计算此曲线分别与标准球体形状分布曲线、标准圆形状分布曲线的EMD(Earth Mover’s Distance)值以及相应的副半径;最后通过比较两个副半径的大小来判断此体素是否为圆环体,并由最小有向包围盒的边长给出圆环体的参数。该算法不需要任何交互操作,而且能够识别发生一定外形改变的圆环体,抗噪能力强。

基于形状分布的圆台体识别

给出了一种结合最小有向包围盒(minimum oriented bounding box,MOBB)以及形状分布的识别圆台体及其参数的算法。首先建立基本体素的MOBB,对体素进行标准化;然后生成其D2形状分布曲线,计算此曲线分别与标准圆锥体形状分布曲线、标准圆柱体形状分布曲线的EMD(earthmover’s distance)值以及相应的上底直径;最后通过比较两个上底直径的大小来判断此体素是否为圆台体,并由包围盒的边长给出圆台体的参数。该算法简单有效,不需要任何交互操作,而且能够识别发生了一定外形改变的圆台体,抗噪能力强。

滑带力学特征及厚度对抗滑桩滑坡推力分布的影响

针对抗滑桩滑坡推力对边坡支护效果的影响进行研究,利用数值模拟的方法分析滑带结构特征与物理参数对抗滑桩滑坡推力分布形式的影响规律,结果表明重度对滑坡推力分布形式影响很小;随着弹性模量的增大,滑体段推力总体上呈梯形分布,而滑带处的推力呈抛物线形分布;随着摩擦角和内聚力增加,滑坡推力分布曲线由非线性向线性转变;滑带厚度对滑坡推力的分布形式也存在一定的影响作用。

巷道围岩的承载圈分析

基于圆形巷道在弹性和弹塑性状态下围岩应力分布的规律，详细分析了在不同原岩应力、不同围岩强度条件下围岩承载圈的分布特征及其影响因素，并对承载圈作了进一步划分。最后论述了承载圈的实际工程意义。

轴线投影变形最小任意带高斯正形投影参数确定

针对轨道铺设、隧洞及高标准的管道安装等以带状分布为特征的工程,其理想状况应该是其工程建设贯通后的投影变形为零。然而,多数情况下对于任意带高斯正形投影,将投影参考位置选择在测区中央并不能使投影变形在该准则下达到最优化。因此,本文提出了一种基于选定轴线投影变形最小准则确定任意带投影参考位置的方法、并确定了中央子午线至测区投影参考位置的距离Y’m。

轻型柴油车中适合热电回收的主要热源特征研究

对轻型柴油汽车的废热热源进行了试验研究,以便于热电模块在这些热源上回收热能。在温控试验室模拟汽车工况循环得到汽车水散热系统、气缸盖、机体、油底壳、排气歧管和排气管等废热热源的温度分布范围为34～487℃,排气歧管和排气管外壁的温度最高,水散热系统外壁的温度最低。同一部件的不同部分也呈现不同的温度分布特征。废热热源外壁的温度分布、温度范围及热源温度随汽车工况的变化趋势都将为热电模块的布置和热电特性的控制提供理论依据。

因子分解机模型的宽度和深度扩展研究

因子分解机(factorization machine,简称FM)模型因为能够有效解决高维数据特征组合的稀疏问题且具有较高的预测精度和计算效率,在广告点击率预测和推荐系统领域被广泛研究和应用.对FM及其相关模型的研究进展进行综述,有利于促进该模型的进一步改进和应用.通过比较FM模型与多项式回归模型和因子分解模型之间的关联关系,阐述FM模型的灵活性和普适性.从特征的高阶交互、特征的场交互、特征的分层交互以及基于特征工程的特征提取、合并、智能选择和提升等角度,总结模型在宽度扩展方面的方法、策略和关键技术.比较和分析了FM模型与其他模型的集成方式和特点,尤其是与深度学习模型的集成,为传统模型的深度扩展提供了思路.对FM模型的优化学习方法和基于不同并行与分布式计算框架的实现进行概括、比较和分析.最后,对FM模型中有待深入研究的难点、热点及发展趋势进行展望.

株洲清水塘土壤中重金属含量分布特征

研究株洲清水塘区土壤纵面重金属的分布特征。结果表明,该地区锌、铜、铅、镉、砷、铷、钴、镍、铬、汞等重金属含量平均值均高于全国土壤元素背景值。锌、铅、镉、砷等元素平均含量明显偏高。大多数重金属含量随土层的加深呈下降趋势,土壤各层重金属变异系数波动范围较大,位于冶炼厂附近的土壤剖面采样点,重金属含量平均值明显高于其他采样点。土壤中的锌和铜、铅和锌、锌和汞、铅和汞、铷和镉有正相关关系(p<0.01),铜和锶、铅和锑、锶和铬之间具有一定的负相关关系。

基于逆向工程系统的分布式早期协同设计研究

在充分对比CAD模型和三角网格模型优劣的基础上 ,提出基于逆向工程进行分布式早期协同设计 ,并建立了系统框架。系统利用逆向工程快速获取产品数据的优势 ,以其输出的三角网格模型为基础 ,通过建立多分辨率模型与增量传输机制实现用户驱动的产品 3D模型的远程实时动态观察 ,并以特征作为处理的基本单元 ,实现异地同步协同设计。系统可跨平台支持多个异地设计端点的协同。

微型燃气轮机在我国能源工业中的发展前景

微型燃气轮机具有重量轻、适用燃料广、清洁、低噪声、寿命长、运行成本低等优点,适合于分布式能源供应系统,是第二代能源供应系统的主要发展方向。介绍了欧美几家公司生产的微型燃气轮机的主要技术特性,探讨了微型燃气轮机的合理利用方式,展望了它在我国的发展前景。

设施园艺工程文献分布特征研究

通过对《中国农业文摘———农业工程设施园艺工程专辑》(1990～ 2 0 0 0年 )的统计分析 ,对设施园艺工程文献的类型、语种、年代、著者、期刊分布特征作了初步研究 ,并列出了设施园艺工程的重要期刊 。

考虑信息时移的分布式光伏机理-数据混合驱动短期功率预测

分布式光伏短期功率预测缺乏同时空气象数据。传统方法直接借助邻近集中式光伏站点数据进行功率预测,忽略了地理位置偏移带来的气象信息时移,难以满足预测精度要求。文中提出了一种考虑气象信息时移的混合预测方法。在机理驱动模型中,采用最优时移对气象数据进行偏移修正;在数据驱动模型中,引入时间模式注意力机制削弱气象数据偏移的影响。然后,通过Stacking集成学习框架将两种方法进行融合,形成机理-数据混合驱动模型,进一步提高预测稳定性及准确率。基于分布式光伏和公共气象站点实际数据进行的案例分析表明,所提方法能够有效利用偏移地理位置的气象数据,实现更高精度的分布式光伏发电功率预测。

基于EMD-WVD与LNMF的内燃机故障诊断

内燃机的振动信号是复杂非平稳信号,准确提取内燃机振动信号中的特征信息进行模式识别,是对振动信号进行故障诊断的关键。基于经验模态分解的维格纳时频分析方法,不但保留了维格纳分布的所有优良特,而且还避免了交叉项的干扰,能够有效地提取内燃机振动信号的特征信息;在此基础之上,针对传统非负矩阵分解非正交的基矩阵导致数据冗余性较大、影响后续故障分类准确率提高的问题,提出采用局部非负矩阵分解的方法,直接对EMD-WVD时频图像的矩阵进行分解,计算用于内燃机故障诊断的特征参数,并利用特征参数进行故障分类。对内燃机4种不同工况的振动信号进行实验,证明基于EMD-WVD与局部非负矩阵分解的方法对内燃机气门间隙的故障诊断的有效性。

基于图像分析的粗集料形状特征参数及分布规律

沥青混合料的路用性能受粗集料的形状特征影响显著。为解决集料基本轮廓形状特征的测量和表征问题,通过对集料进行清洗、染色、烘干、平铺拍照等一系列试验,使用MATLAB软件编程计算,对试验采集的玄武岩粒径分别为4.75,9.5,13.2,16,19 mm的粗集料图像进行了增强、分割等处理。基于数字图像处理技术计算得到不同粒径集料的大小指标(长短轴、周长和面积)。引入形状参数指标(矩形度、形状指数和棱角性),通过集料大小指标计算了不同颗粒的形状特征参数。基于统计学方法研究了各形状特征参数的分布规律,利用线性回归模型分析了各形状特征参数与级配的相关性,并通过形状参数对集料加工和混合料级配进行了评价。结果表明:矩形度在数值上体现出较好的一致性,平均值与最大值变化幅度小,粒径为9.5 mm的集料矩形度分布更均匀;形状指数的平均值和最小值变化不明显,在数值上其差异性较大;不同粒径集料的棱角性差异性较大,棱角性大于1.20的集料颗粒较少;矩形度和棱角性与集料级配之间有着较好的相关性,而形状指数与级配不相关;矩形度和棱角性能够表征混合料级配的粗细;形状指数可以评价集料加工是否符合要求,为混合料级配范围的确定提供依据。

基于KVMD-PWVD与LNMF的内燃机振动谱图像识别诊断方法

为了直接对内燃机振动谱图像进行诊断识别,提出一种基于改进变分模态分解(VMD)、伪魏格纳时频分析(PWVD)与局部非负矩阵分解(LNMF)的内燃机振动谱图像识别诊断方法。该方法首先针对VMD分解过程中的层数选取问题,提出了一种中心频率筛选的VMD分解层数改进方法(KVMD),然后将内燃机振动信号利用KVMD分解成一组单分量模态信号,并对生成的各个单分量信号进行伪魏格纳分析处理后表征成振动谱图像;在此基础上,对生成的内燃机KVMD-PWVD振动谱图像分别采用非负矩阵分解(NMF)和LNMF形成编码矩阵,并采用最近邻分类器、朴素贝叶斯分类器和支持向量机对上述编码矩阵直接进行模式识别,以实现内燃机振动谱图像的自动诊断。最后,将该方法应用在内燃机故障诊断实例中,结果表明:该方法改进了传统图像模式识别中的特征参数方法,能有效诊断出内燃机气门间隙故障,三种分类器识别精度均大于93%,其中支持向量机的分类精度最高,达到99.8%,且采用LNMF形成的编码矩阵识别精度整体高于NMF,为内燃机振动诊断探索了一条新途径。