上海地区变风量空调系统的冷却塔供冷

探讨了上海地区变风量空调系统的冷却塔供冷(免费供冷)的设计问题。通过对内区空调冷负荷和新风负荷的分析,指出了上海地区变风量空调系统设计中采用冷却塔供冷(免费供冷)的必要性。通过对冷却塔热工特性的分析,提出了变风量空调系统设计中采用冷却塔供冷的可行性,同时指出了冷却水系统共用集管设计的重要性。

基于改进流形正则化随机配置网络的软测量

为提高复杂工业过程中某些关键参数的预测精度,提出一种基于改进流形正则化随机配置网络(improved manifold regularization stochastic configuration networks,IMRSCNs)的软测量建模方法。该方法首先采用基于迁移学习的特征提取思路,集成最大方差、协方差分布差异和最大均值差异获取特征变换矩阵,将训练集和测试集的特征信息投影到一个公共子空间。进一步将子空间的训练集数据输入带有流形正则化的随机配置网络中,训练网络模型,以保持数据在原特征空间的几何结构。通过多组实验结果表明,相较于原始随机配置网络(stochastic configuration networks,SCNs),所提的改进流形正则化SCNs模型拥有更高的预测精度和更好的泛化性能。

三维数值流形方法及其在复合材料中的应用

数值流形方法在进行接触判断时,传统的直接判断法在三维情况下检索困难,计算量大,对大规模工程问题是不适用的。为此,本文将公共面法引入三维数值流形方法的接触判断,使接触判断的计算量大大减少。目前,数值流形方法主要应用于岩石力学分析,为了拓宽其应用领域,作者比较了复合材料与岩石结构的异同,将其应用于复合材料的数值模拟,数值结果表明,该方法收敛快、精度高,弥补了有限元的不足。

判别共同法向量方法结合格拉斯曼流形的人脸识别

提出了判别共同法向量结合格拉斯曼流形的人脸识别方法。使用自熵图像表示人脸;利用判别共同法向量方法提取特征,并利用字典学习优化特征矩阵;将提取的特征表示在格拉斯曼流形上,对格拉斯曼流形上的点进行有效聚类,并利用投票方法完成分类。在Caltech和AR人脸数据库上的实验结果表明,相比其他几种较新的表情和光照人脸识别方法,提出的方法取得了最高的识别率,且明显减少了执行时间,对人脸表情和光照变化具有鲁棒性。

图正则化迁移稀疏概念编码的跨域图像分类

为克服不同图像域之间的特征"差异",跨越分布"鸿沟",提出了一种基于正则化迁移稀疏概念编码的跨域图像分类方法。将图像域间的分布差异性和标签相关性信息融入稀疏编码模型中,以学习跨域图像的鲁棒性稀疏表示,从高维的图像特征空间中挖掘图像低维流形结构,形成基向量集,构造跨域图像的迁移稀疏概念编码。该方法挖掘不同图像域之间的共同特征表达,实现了图像标签的跨域迁移。通过在多个图像数据库中的比较实验表明,该方法获得更为鲁棒的图像特征表达,其分类性能显著优于其他相关比较方法。

多流形耦合映射下的低分辨人脸识别

探讨低分辨人脸识别中如何保持高低分辨率人脸图像特征在公共特征子空间的一致性问题。基于耦合映射方法,联合利用高低分辨率人脸图像的局部流形几何结构信息与标签信息,增强耦合映射关系矩阵的判别能力和可分性,使得相同类别的高低分辨率人脸图像在公共特征子空间中的距离应尽可能接近,而不同类别的高低分辨率人脸图像之间的距离应尽可能疏远。在3个标准人脸库中对提出方法的有效性进行了验证。实验结果表明,该方法在不同的特征维度、Rank级别和分辨率下较同类方法均有明显地提升,具有较好地应用潜能。

一种提高文本分类效果的改进流形学习算法

流形学习算法在模式识别领域有着重要应用,针对文本分类数据的特点,提出一种基于邻域选取进行修正的局部线性嵌入算法,用带有权值的欧式距离来构造文本数据的局部邻域,提高文本分类的识别率;同时,利用文本数据的类别信息,运用半监督局部线性嵌入算法构造分类器,提高文本分类的效果。实验表明,本文基于文本分类改进的流形学习算法,能够有效地对文本进行分类。