基于SIMD的VSIPL三角函数向量化技术研究

为提高嵌入式信号处理软件中三角函数的计算效率,并满足软件的可移植性需求,发展一种基于单指令多数据(SIMD)技术的三角函数向量化技术,并基于向量、信号与图像处理函数库(VSIPL)标准对向量化后的三角函数进行接口实现;同时,在ARM平台上对VSIPL向量三角函数接口进行性能测试。测试结果显示该方法相比循环遍历的方式具有2倍以上的加速效果,表明方法能够显著提高三角函数的计算效率,在高性能、可移植嵌入式信号处理软件领域具有一定的工程价值。

近邻密度辅助模糊优化孪生支持向量机的钢板表面缺陷分类

为提升钢板表面缺陷分类精度,提出一种选择性弱化样本的分类模型。首先,在图像预处理阶段引入显著性检测算法来减少二值化后图像出现失真的影响;其次,为了降低不利的边缘样本点对模型的影响,同时又能提高有利的边缘样本点对模型的贡献,构造了一种新的密度模糊隶属度函数对样本进行权重赋值;最后,在孪生支持向量机(TWSVM)的基础上,将构造的密度模糊隶属度函数作为优化条件嵌入模型内,提出了近邻密度辅助模糊优化的TWSVM算法,以提高分类效果。在数据集NEU上的实验结果表明,引入显著性检测算法后,重新设计的特征在整体准确率上提高了1.66%,同时采用优化后的算法进行缺陷分类,准确率达到98.33%,进一步提高了分类性能。

奇异值分解下在线鲁棒正则化随机网络

在线鲁棒随机权神经网络(OR-RVFLN)具有较好的逼近性、较快的收敛速度、较高的鲁棒性能以及较小的存储空间.但是,OR-RVFLN算法计算过程中会产生矩阵的不适定问题,使得隐含层输出矩阵的精度较低.针对这个问题,本文提出了奇异值分解下在线鲁棒正则化随机网络(SVD-OR-RRVFLN).该算法在OR-RVFLN算法的基础上,将正则化项引入到权值的估计中,并且对隐含层输出矩阵进行奇异值分解;同时采用核密度估计(KDE)法,对整个SVD-OR-RRVFLN网络的权值矩阵进行更新,并分析了所提算法的必要性和收敛性.最后,将所提的方法应用于Benchmark数据集和磨矿粒度的指标预测中,实验结果证实了该算法不仅可以有效地提高模型的预测精度和鲁棒性能,而且具有更快的训练速度.

无卤耐高温低介电常数材料及应用研究进展

文中综述了无机非金属类、有机高分子类和复合材料类无卤耐高温低介电常数功能类材料的介电常数、耐温、含卤等情况;介绍了相关工艺的改进方法,并对国内常规信号传输用电缆料及产品研发进展进行了简要分析;列举了国内现行常规信号传输用电缆料(发泡电缆)标准,并分析了其局限性,为无卤耐高温低介电常数功能材料在特种信号传输电缆的研发和应用提供参考与借鉴。

规范化急诊护理流程管理对急性缺血性脑卒中患者急救效率、神经功能及预后的影响

目的探讨规范化急诊护理流程管理对急性缺血性脑卒中患者急救效率、神经功能及预后的影响。方法选取2020年1月—2023年1月本院急诊科收治的100例急性缺血性脑卒中患者为对象,其中2020年1月—2021年6月的患者为对照组,2021年7月—2023年1月的患者为观察组。对照组采用常规急救模式,观察组采用规范化急诊护理流程管理,观察并比较两组患者干预后的急救效率、神经功能及预后。结果干预后,观察组院前急救反应、预检分诊、转诊、抢救时间短于对照组,组间差异有统计学意义(P<0.05);观察组NIHSS脑卒中量表评分低于对照组,组间差异有统计学意义(P<0.05);观察组并发症、致残率、致死率低于对照组,组间差异有统计学意义(P<0.05)。结论实施规范化急诊护理流程管理干预可显著提高急性缺血性脑卒中患者急救效率,降低神经功能损害,有效改善预后。

完全Q矢量的引入及其诊断分析

参照准地转Q矢量推导 ,考虑天气系统发展的主要热力强迫因子———非绝热加热作用 ,引出考虑非绝热效应的完全Q矢量的概念 ,并应用于实例分析。结果表明 ,完全Q矢量能较清楚地揭示暴雨天气系统的演变 ;考虑了湿过程的完全Q矢量在暴雨的诊断过程中显示了其更大的优越性 ;定性而言 ,完全Q矢量散度的辐合中心或辐合线、散度场和锋生函数场有助于确定暴雨的落区 ,暴雨区正好落在低层完全Q矢量散度场辐合中心和锋生函数场正值中心之间 ;定量而言 ,低层完全Q矢量散度场辐合中心和锋生函数场正值中心大小对暴雨强度有显著的指示作用。

多级智能电网调控系统集中运维模式的探讨

各级智能电网调度控制系统的推广应用对系统运维工作提出了新的要求,亟待转变当前分散式运维模式,建立集中运维工作标准化流程,实现全系统运维的集约化、自动化和互助化。分析了运维的现状和集中运维的必要性,提出全系统集中运维的功能架构、安全防护、标准化流程和技术实施方案,探讨了集中运维模式的关键技术。目前智能电网调度控制系统集中运维中心建成投运,验证了集中运维模式能够有效提升系统运行稳定性和安全性。

一种近红外光谱在线监测新方法及其在中药柱层析过程中的应用

近红外光谱(NIRS)广泛应用于生产过程分析与监测,常需事先建立定量校正或定性判别模型,并需在生产条件变化后调整模型,使用较复杂。本文从相异度和相似度两个对立互补的角度,提出自适应移动窗口标准差法和过程光谱相似度法,并以此为基础建立一种针对生产过程的无需校正模型的简易光谱在线监测方法。论文以中药柱层析过程为例,对监测过程作NIRS自适应移动窗口标准差趋势图和过程光谱相似度趋势图,并通过HPLC离线分析所得的多指标成分含量变化趋势图进行对比验证,发现可用于工艺状况实时监测,指导收集起点、终点、溶液相变点的判断,表明论文提出的方法合理可行。该方法亦可用于紫外/可见、红外、拉曼、荧光等光谱及色谱、质谱等其他过程分析技术。

用Laguerre多项式描述谐波随机求和问题

提出非2π分布随机谐波矢量求和的新途径.用随机矢量X、Y分量的高阶矩求和代替随机矢量求和运算,再用矩量平方换算给出矢量和的2n阶矩,得到用Laguerre多项式描述的概率密度函数.使用递推算法估计测量统计值各分量的n阶矩,引入尺度因子修正截断误差.这种求和方法不要求各个随机矢量在相位上具有0～2π的概率分布,使用的统计样本值较少.对实际测量值的分析证明了该方法的有效性.

线性规划支撑矢量机

本文通过对统计学习理论中一些重要结论 ,特别是线性函数VC维数的分析 ,得到了一种线性规划支撑矢量机 ,包括线性规划线性支撑矢量机和线性规划非线性支撑矢量机 .在线性规划支撑矢量机中 ,对其VC维数界作了适当的放宽 .文中最后对人工和实际样本进行了实验 ,结果说明了线性规划支撑矢量机在推广能力上较好地逼近了原支撑矢量机 ,而在计算复杂度上明显低于原支撑矢量机 .

二次损失函数支持向量机性能的研究

通过比较二次损失函数支持向量机和标准支持向量机在模式识别问题上的表现 ,分析了二次损失函数支持向量机的性能 .实验表明这两种支持向量机对平衡数据有相似的分类能力 ,但二次损失函数支持向量机的优化参数更小 ,支持向量更多 ;对不平衡数据 ,二次损失函数支持向量机的分类准确率随不平衡度的增加而急剧下降 .研究同时表明基于RM界的梯度方法对某些数据无效 .文中定性分析了导致上述各种现象的原因 .最后提出了一种利用黄金分割原理缩减二次损失函数支持向量机支持向量的方法 。

指针推进移动性管理策略中指针链长度的概率

为了降低移动通信网络中位置跟踪操作的代价 ,指针推进策略被提出 .显然 ,指针链长度的确定对这一策略的有效应用是至为重要的 .已有论文假定移动台在位置区的逗留时间服从指数分布的条件下 ,对指针链的长度进行研究 ,但指数分布的特殊性 ,限制了其研究结果的应用 .本文推广了上述结果 ,研究了移动台在位置区的逗留时间服从一般概率分布的指针推进策略 ,通过构造向量马氏过程 ,利用密度演化方法 ,导出了指针链长度的概率公式 ,这个公式可用于对各种指针推进策略性能的评价 .

基于支持过程向量机的航空发动机排气温度预测

针对航空发动机气路性能衰退主要是由时间累积效应造成的这一问题,为反映航空发动机气路性能参数时间序列中实际存在的时间累积效应,以预测航空发动机气路性能衰退规律,本文从泛函分析的角度出发,提出了一种支持过程向量机模型。并建立了基于支持过程向量机的时间序列预测模型,且以Logistic混沌时间序列预测为例验证了该预测模型的有效性。在此基础上建立了基于支持过程向量机的航空发动机排气温度预测模型,并采用遗传算法进行模型参数的优化选择。通过航空发动机排气温度预测实际应用案例对提出的模型进行了验证,实验结果表明:支持过程向量机预测结果的平均相对误差为2.81%,优于传统支持向量机的预测结果。

光照变化条件下的人脸识别研究

本文提出了两种研究光照变化条件下人脸识别的方法。第1种方法是光照子空间方法,它适用于训练集中存在与测试人脸图像相同或者相似光照的人脸训练图像。当这个条件不满足时,可利用径向基函数网络产生虚拟光照条件下的人脸图像样本或图像特征加入训练集,该方法适用于更一般的情况。实验结果证明文中提出的方法可以有效提高识别率。

支持向量机在短期负荷预测中的应用概况

全面总结了支持向量机(SVM)在短期负荷预测中的应用概况,并从SVM的原理出发,对比人工神经网络方法,从本质上阐述了SVM方法在短期负荷预测中应用的优越性。同时针对SVM在应用中存在的问题,包括数据预处理、核函数构造及选取和参数优化的方法,做出分析,并归纳了现行的解决方法。从SVM算法用于负荷预测的机理及提高预测精度和速度的角度,对于一系列SVM的改进方法,全面地进行了归纳,并提出需进一步探讨的关键问题。最后对基于SVM的短期负荷预测所需注意的关键问题做出总结,并提出建议。

一种基于支持向量机的海底声学参数快速统计反演方法

匹配场统计反演海底声参数的根本目的是求解未知参数的后验概率分布(PPD)。针对现有各种求解参数PPD的数值方法如穷举搜索、Markov Chain Monte Carlo采样、最近邻域插值近似算法普遍存在计算速度慢、时间长、难以满足实际应用的问题,本文提出了一种基于支持向量机的快速求解参数PPD的新算法。该算法利用了支持向量机强大的小样本学习能力,通过训练学习拟合未知海底声参数和后验概率之间存在的函数关系,从而在求解参数PPD时简化了利用声场传播模型计算后验概率的复杂过程,减少了计算时间。数值仿真算例和海上实验数据的处理结果验证了该算法在低维匹配场统计反演海底声参数问题中的有效性。

变压器绕组多故障条件下的振动信号特征提取

针对变压器绕组多种故障并发的工况,在分析变压器绕组振动机理的基础上,提出一种基于集合经验模式分解(EEMD)的振动信号特征提取方法。采用EEMD方法对变压器绕组振动信号进行分解得到各阶本征模函数(IMF),利用IMF能量和2范数构造特征矢量,将该特征矢量作为变压器绕组状态识别的判据。利用Fisher判别法对所提方法的有效性进行验证。试验结果表明,利用所提方法提取的各状态特征矢量区别明显,与快速傅里叶变换(FFT)方法相比,所提方法可准确识别出变压器绕组的混合故障状态。

机械零件加工工艺规程的模糊评判

采用 1— 9比率标度法构造判断比率矩阵 ,通过特征向量求解功能模糊向量 ,并进行思维一致性检查 ,根据各模糊子集的贴近度进行模糊决策 ,确定零件最佳的工艺规程。

Win32环境下基于VC++6.0串口通信编程方法

本文介绍了在Windows32环境下串口通信的实现机制,提出了用VC++6.0实现目前常用串口通信程序的四种方法,同时分析了这四种方法的优缺点。最后结合深海底自动采矿实例,实现水下工控机与光端机之间串口数据通信。

基于扇区特征向量约束的稳健自适应匹配场处理器

自适应匹配场处理可以获得较高的定位精度和旁瓣抑制性能,但需要精确计算的拷贝场向量和参数搜索空间内的精细采样,这为自适应匹配场在实际复杂海洋环境中的实时应用造成了困难。本文提出了一种新的稳健自适应匹配场处理算法,用以同时克服环境参数失配和实时搜索计算量大这两个问题。新算法集成了邻点位置约束、环境扰动约束和扇区聚焦约束等三种自适应匹配场处理器的优点,采用扇区与环境扰动双重约束,不仅对环境参数失配更具宽容性,而且可确保目标位于扇区内的任何点时,主瓣增益损失较小。典型浅海环境下的数值仿真和实测数据分析表明,该算法在一定的环境失配条件下不仅能有效地检测定位目标,还能实现距离/深度平面内的大扇区目标搜索,可大大减小实时运算量。