针对候选区域提取准确度问题及火焰特征的描述能力,提出一种基于高斯混合模型(Gaussian mixture model, GMM)与三维的局部二值模式(local binary pattern, LBP)纹理特征的火焰检测算法,分析火焰在RGB与HSV两个空间中的分布规律,训练出火焰的高斯混合模型,提取火焰候选区域。重点研究火焰的纹理特征,将LBP纹理与火焰的运动特征相结合形成一种新的三维LBP纹理,提高纹理特征对火焰的分类效果。使用单分类支持向量机(one-class support vector machine, One-class SVM)分类方法,判定候选区域是否为火焰。

针对局部保持投影算法的无监督性质和参数选择复杂性问题,提出一种改进的有监督无参数局部保持投影算法(supervised dice parameter-free locality preserving projection, SdPLPP)。SdPLPP算法使用广义Dice系数构建近邻矩阵,有效避免局部保持投影(locality preserving projection algorithm, LPP)算法参数选择调整的问题,采用监督模式对数据进行特征提取。SdPLPP在Iris数据集进行了图像可视化试验,直观分析试验分类后的样本距离值与算法性能的关系,并在ORL, Yale, FERET 3种人脸库上进行试验,通过对人脸数据的特征提取,采用最近邻分类法统计识别率,验证SdPLPP算法的有效性。试验结果表明:在人脸识别率方面, SdPLPP算法优于PCA, ULDA, LPP, SPLPP和EP-SLPP的算法,并优于已提出的其他有监督无参数局部保持投影算法。

为适应高速传输的网络需求,需要优化光线通信激光器特性。利用垂直腔面发射激光器(vertical cavity surface emitting laser, VCSEL)实测输出的数据,对激光器热传感模型进行改进。模型改进过程中,使用量子速率方程描述VCSEL的特性,考虑到增益常数与温度之间的关系,用高阶拟合方法优化激光器带宽系统,与实测数据更加接近。结合下一代高速网络需求,采用并行数据挖掘思想,利用缓冲器加快求解速度。结果表明:输出光功率在高温和大量注入电流下会出现热饱和下降;优化后的模型更贴近实测数据,遗传算法对于系统规模变化的适应性很强,给出的规划线路具备可靠性;基于状态机的并行数据处理方法使得模型计算速度提高了9.15%。在考虑热限制的同时,实现了新一代光纤通信高速传输需求。

基于视频噪声的时域变化规律,提出一种可鉴别帧复制篡改的噪声水平检测方法。对各视频帧实施小波变换,利用小波系数的绝对中位差估计各视频帧中混入高斯噪声的标准差,并对标准差时域序列进行快速傅立叶变换,计算幅频谱的峰均比,再通过对峰均比作硬阈值判决,判断标准差时域序列是否存在周期性,自动识别帧复制篡改。结果表明,噪声水平检测方法可确保伪造视频幅频谱具有较大的峰均比,检测准确度比较高,相比于现有检测方法,避免噪声干扰带来的性能损失,表现出较好的检测性能。

由于森林防火传感器节点成本高、部署区域大，优化部署效率是其应用时所面临的主要问题。为使节点部署成本与覆盖效率之间相互协调，提出一种基于可视化的森林火灾监测节点优化部署策略。以实际森林环境为基础，对预置节点做可视域分析；通过建立节点可视域面积关联矩阵，使用互信息算法贪婪地选择覆盖效率最高的预置节点；在预算受限时利用子模算法预估最佳的节点部署数量。该策略既保证了覆盖效率，又减少了部署成本，是一种高性价比的森林火灾监测节点部署策略。

针对多元Taylor级数算法定位精度严重依赖初始值的问题,提出一种新的混合定位算法。通过BP神经网络定位算法提供初始值,提高多元Taylor级数展开法的收敛速度;通过多元Taylor级数展开法,充分利用未知节点之间的距离信息,减小测距误差造成的定位误差。仿真结果表明:混合定位算法的精度更高,并且减少了网格间距对定位精度的影响。

以微博数据为研究对象，对反语识别特征进行研究。针对微博特点和反语识别特性，构建包括情感短语、表情符号等在内的多种特征。试验表明，在不平衡数据集上反语特征的识别准确率、召回率和F值等评价标准分别比现有反语特征分别提高了0.34%、0.74%和0.18%，而在平衡数据集上反语特征的识别准确率、召回率和F值则分别提高了0.44%、2.54%和0.14%。

针对在线中文评论中用户主观意见的不确定性,提出一种基于不确定理论的情感分析模型,并结合情感分析模型设计了个性化推荐算法。采用分词工具ICTCLAS和IKAnalyzer预处理在线中文评论,并基于情感词典(HowNet)计算特征词的点互信息值;应用不确定变量与不确定集设计情感分析模型;根据情感分析模型设计新的最近邻居搜索方法并产生推荐。在两个真实数据集上进行试验,试验结果表明,该方法能够有效改进推荐结果的准确率,缓解数据稀疏问题。

针对家庭陪护机器人电池容量有限,工作环不连续的问题,设计一种基于机器人操作系统(robot operating system, ROS)的家庭陪护机器人自主充电分级对接系统。采用卡尔曼滤波算法将编码器数据和惯性测量单元(inertial measurement unit, IMU)数据进行融合,同时结合激光雷达数据并基于Rao-Blackwellized粒子滤波即时定位与构图(simultaneous localization and mapping, SLAM)算法构建环境二维栅格地图;采用A^*算法和动态窗口(dynamic window approach, DWA)算法进行全局路径规划和局部路径规划,使机器人行驶至充电站附近或所在房间;采用基于双重优先级的红外导航对接算法引导机器人驶向充电站,完成与充电站的精确对接。试验结果表明,该系统有效地解决了传统方法中充电距离有限的问题,并且具有较高的对接效率、成功率、准确度和环境普适性,完全满足家庭陪护机器人的充电需求,具有较好的应用价值。

针对一类无人机飞行控制系统故障检测问题,提出基于强跟踪H_-/H_∞优化的故障检测方法。将无人机飞行控制系统的执行器与传感器故障描述为加性信号,在考虑风扰动的情况下,建立无人机纵向飞行控制系统的非线性故障模型。将残差产生器的设计归结为扩展H_-/H_∞最优问题。受强跟踪滤波器的快速收敛性的启发,在设计故障检测滤波器时将强跟踪滤波器与扩展H_-/H_∞最优问题相结合实现无人机飞行控制系统的快速故障检测。以无人机升降舵部分失效故障与空速管堵塞故障为例进行仿真试验。结果表明,提出的方法能够快速实现无人机飞行控制系统的故障检测。基于强跟踪H_-/H_∞优化的故障检测方法可用于无人机飞行控制系统的故障检测。

针对作业车间调度问题,提出一种基于自适应权重和混沌的改进粒子群优化算法。构建以机器加工时间最短为优化目标的多约束作业车间调度模型,采用基于工序排列的编码方式得到粒子参数与工序序列的映射关系;基于自适应权重改进粒子群算法中的惯性系数和加速因子,使得算法可以根据适应度值动态调整参数因子;采用反向学习策略改善种群初始解的质量;引入莱维飞行、变邻域搜索、混沌,增强了算法的搜索能力,避免陷入局部最优解。试验结果表明:改进粒子群算法可以有效地提高粒子利用率,平衡全局搜索与局部搜索能力,改善传统粒子群算法易早熟的缺点,得到更优的解。

在黄泛区高液限黏土中添加不同剂量的石灰、粉煤灰和石灰粉煤灰,通过液塑限试验探究材料液限、塑性指数随时间变化的规律,确定最优的改性剂量与效果。试验表明:黄泛区高液限黏土主要矿物含量为伊利石、蒙脱石及高岭石,亲水性好,液限在50%左右;具有膨胀性、易泡散、水稳定性差等缺点,浸水4 d的承载比(CBR)低于3%;二灰土中石灰外掺4%、石灰与粉煤灰配合比3:9均可降低材料的亲水性、膨胀性,提高水稳定性,在88%压实度下改性土4 d浸水CBR能达8%,满足路床区填料要求。

以小间距并行京沪高铁的苏州中环城市快速路深塘跨越段为研究对象,利用数值方法从京沪高铁桥梁墩台水平位移、沉降、桩身轴力及桩侧摩阻力等四方面分析了传统高填方路基填筑及运营对京沪高铁带来的影响。研究表明:高填方路基引起的地层扰动引起的京沪高铁水平位移远远超过限值,会对其高架桥造成较为严重的破坏。提出了采用“预应力混凝土空心板梁,先简支后连续桥面、重力式桥台、钻孔灌注桩基础、墩高4 m”的矮桥深塘跨越技术。数值模拟分析可知,该技术对京沪高铁扰动极小,结合施工过程中的监控量测,验证了矮桥深塘跨越技术的可靠性。

为获得新型液态金属磁流体发电机的流动规律,对空载发电通道动力学特性进行三维数值模拟研究。采用基于Fluent软件的感应磁场法和修正的K-ε湍流模型保证计算精度;对比分析近壁面和中心层的速度及电磁力分布;定义速度波动程度,选取不同物理参数,对发电有效段下游的速度剖面及其波动程度量化分析。结果表明,发电有效段下游速度波动程度最大,速度剖面及其波动程度受发电通道参数的影响明显。当通道宽度相同时,相互作用参数决定速度剖面波动程度,相互作用参数与速度波动程度成正比;随着宽度增大,相互作用参数对速度波动程度影响下降。

为了改善作为低级表示的尺度不变特征变换(scale invariant feature transform, SIFT)匹配常出现的没有足够特征来防止假匹配的问题,提出在传统方法“词袋”(bag of features, BOF)算法中融合具有较好语义分割能力的卷积神经网络(convolution neural network, CNN)特征来提高识别率的方法。利用ImageCLEF网站的LifeCLEF鱼类视频,制作目标图像数据库。在caffe平台的Alexnet模型进行卷积神经网络的训练,提取图像库和查询图像的特征。利用训练好的CNN特征在Matlab软件进行识别试验验证,计算汉明距离来验证匹配效果。改变参数值来观察不同汉明距离阈值对水下目标识别结果的影响。自制图像库的试验表明,融合深度学习的特征可以有效提高BOF算法的水下目标识别率,对汉明距离阈值的选择需要根据实际情况选择合适的参数。

为进一步研究变压器扩展德拜等效电路对变压器绝缘介质老化的影响规律,提出利用回复电压极化谱特征量建立变压器扩展德拜等效电路,并通过分析等效电路参数对回复电压极化谱的影响,获得变压器绝缘介质老化情况。通过仿真和实例分析的结果表明:大时间常数的极化支路反映变压器绝缘纸的老化情况;小时间常数的极化支路反映变压器绝缘油的老化情况。在此基础上,结合等效电路参数提出老化因子K_L,以此来定量分析变压器绝缘状态,并获得老化因子与变压器绝缘状态之间的内在联系。当K_L位于区间[0, 10],变压器绝缘状态良好;当K_L位于区间[10, 30],变压器绝缘状态一般;当K_L位于区间[30, ∞],变压器绝缘状态老化严重。

针对多直流馈入受端电网的直流闭锁故障提出一种紧急切负荷优化模型和求解方法。模型兼顾安全性与经济性,以切负荷总量最小为优化目标,计及暂态频率、电压偏移、线路过载、节点切负荷量限制等约束条件,优化各节点切负荷量。针对模型非线性强导致难以直接求解的问题,基于粒子群优化算法和并行计算技术,提出粒子演化的自适应参数调整方法,提高优化算法的全局寻优能力和优化速度。以山东电网模型为例,验证算法在严重直流闭锁故障下的紧急切负荷控制有效性。