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An improved model for predicting thermal contact resistance at multi-layered rock interface
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作者 WEN Min-jie XIE Jia-hao +4 位作者 LI Li-chen TIAN Yi EL NAGGAR M.Hesham MEI Guo-xiong WU Wen-bing 《Journal of Central South University》 2025年第1期229-243,共15页
This study proposes a general imperfect thermal contact model to predict the thermal contact resistance at the interface among multi-layered composite structures.Based on the Green-Lindsay(GL)thermoelastic theory,semi... This study proposes a general imperfect thermal contact model to predict the thermal contact resistance at the interface among multi-layered composite structures.Based on the Green-Lindsay(GL)thermoelastic theory,semi analytical solutions of temperature increment and displacement of multi-layered composite structures are obtained by using the Laplace transform method,upon which the effects of thermal resistance coefficient,partition coefficient,thermal conductivity ratio and heat capacity ratio on the responses are studied.The results show that the generalized imperfect thermal contact model can realistically describe the imperfect thermal contact problem.Accordingly,it may degenerate into other thermal contact models by adjusting the thermal resistance coefficient and partition coefficient. 展开更多
关键词 multi-layered structures general thermal contact model thermal contact resistance GL thermoelastic theory Laplace transform
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基于非线性动力学稀疏辨识的涡致振动系统建模
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作者 季廷炜 王亮 +2 位作者 谢芳芳 张鑫帅 郑畅东 《浙江大学学报(工学版)》 北大核心 2025年第2期402-412,432,共12页
以二维和三维圆柱涡致振动(VIV)系统为研究对象,通过非线性动力学稀疏辨识(SINDy)的方法,识别VIV系统的结构响应模型和尾流振荡模型.对模型进行验证和分析,得到VIV系统的流固耦合模型,实现不同缩减速度下圆柱VIV位移和速度响应的预测.... 以二维和三维圆柱涡致振动(VIV)系统为研究对象,通过非线性动力学稀疏辨识(SINDy)的方法,识别VIV系统的结构响应模型和尾流振荡模型.对模型进行验证和分析,得到VIV系统的流固耦合模型,实现不同缩减速度下圆柱VIV位移和速度响应的预测.结果表明,采用SINDy算法,识别了带有附加阻尼的二维VIV系统的结构响应模型.该模型与流固耦合系统的动力学特征表现出明显的规律:当涡致振动系统处于锁定(lock-in)区域时,附加阻尼随缩减速度变大而基本保持不变,结构的无量纲最大振幅保持在较高水平;当涡致振动系统处于非锁定区域时,附加阻尼随缩减速度变大而呈现线性下降的特征,结构的无量纲振幅保持在较低水平.基于SINDy方法识别的二维VIV系统流固耦合模型和三维VIV系统结构响应模型有较好的预测能力,其中二维VIV系统流固耦合模型有一定的泛化能力.模型预测值能够表征原系统的运动特征,对二维VIV系统结构位移响应预测的相对误差小于6%,结构速度响应预测的相对误差小于5%,对三维VIV系统结构位移和速度响应预测的相对误差小于4%. 展开更多
关键词 稀疏辨识 涡致振动 流固耦合 降阶模型 非线性动力学
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结构稀疏模型 被引量:6
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作者 刘建伟 崔立鹏 罗雄麟 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2017年第6期1309-1337,共29页
由于生物信息学、心理学诊断、计算语言与语音学、计算机视觉、门户网站、电子商务、移动互联网、物联网中处理高维和超高维数据的需求不断涌现,迫切需要研究具有变量选择和特征降维功能的回归和分类模型,所以以Lasso、自适应Lasso和ela... 由于生物信息学、心理学诊断、计算语言与语音学、计算机视觉、门户网站、电子商务、移动互联网、物联网中处理高维和超高维数据的需求不断涌现,迫切需要研究具有变量选择和特征降维功能的回归和分类模型,所以以Lasso、自适应Lasso和elastic net等为代表的稀疏模型近年来在机器学习领域中非常流行.然而,这些稀疏模型没有考虑变量中存在的组结构、重叠组结构、双层稀疏结构、多层稀疏结构、树结构和图结构等结构化信息.结构稀疏模型考虑了这些结构先验信息,改善了模型对特征选择的结果和稀疏模型在相应结构稀疏化数据背景下的统计特性.结构稀疏化模型是当前稀疏学习领域的研究方向,近几年来涌现出很多研究成果,文中对主流的结构稀疏模型,如组结构稀疏模型、结构稀疏字典学习、双层结构稀疏模型、树结构稀疏模型和图结构稀疏模型进行了总结,对结构稀疏模型目标函数中包含非可微、非凸和不可分离变量的结构稀疏模型目标函数近似转换为可微、凸和可分离变量的近似目标函数的技术如控制-受控不等式(Majority-Minority,MM),Nesterov双目标函数近似方法,一阶泰勒展开和二阶泰勒展开技术,对求解结构稀疏化模型近似目标函数的优化算法如最小角回归算法、组最小角回归算法(Group Least Angle Regression,Group LARS)、块坐标下降算法(block coordinate descent algorithm)、分块坐标梯度下降算法(block coordinate gradient descent algorithm)、局部坐标下降算法(local coordinate descent algorithm)、谱投影梯度法(Spectral Projected Gradient algorithm)、主动集算法(active set algrithm)和交替方向乘子算法(Alternating Direction Method of Multipliers,ADMM)进行了比较分析,并且对结构稀疏模型未来的研究方向进行了探讨. 展开更多
关键词 稀疏化模型 结构稀疏化模型 组结构稀疏模型 多层稀疏结构模型 树结构稀疏化模型 图结构稀疏化模型 结构稀疏字典 结构稀疏码 人工智能
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基于结构相似度的稀疏编码模型 被引量:9
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作者 李志清 施智平 +1 位作者 李志欣 史忠植 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2010年第10期2410-2419,共10页
已有的稀疏编码模型采用误差的平方和作为信息保持的客观评价标准,但最近的研究表明,人眼视觉系统的主要功能是从视觉区域提取图像和视频中的结构化信息.引入结构相似度来衡量信息保持的程度,通过对改进的目标函数进行优化,获得与初级... 已有的稀疏编码模型采用误差的平方和作为信息保持的客观评价标准,但最近的研究表明,人眼视觉系统的主要功能是从视觉区域提取图像和视频中的结构化信息.引入结构相似度来衡量信息保持的程度,通过对改进的目标函数进行优化,获得与初级视皮层中具有局部性、朝向性和带通性的感受野相类似的基函数集.实验结果表明,改进后的稀疏编码模型更符合人眼视觉系统特性. 展开更多
关键词 稀疏编码 自然图像 结构相似度 生物视觉系统 计算模型
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基于具有时序结构的稀疏贝叶斯学习的水声目标DOA估计研究 被引量:7
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作者 王彪 朱志慧 戴跃伟 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第3期693-698,共6页
现有的基于CS-MMV(Compressed Sensing-Multiple Measurement Vectors)模型的DOA估计一般都假定信号源为独立同分布(i.i.d),算法建立在信号的空间结构上进行分析,而当处理具有时序结构的源信号时表现出性能和鲁棒性差的问题,为此该文提... 现有的基于CS-MMV(Compressed Sensing-Multiple Measurement Vectors)模型的DOA估计一般都假定信号源为独立同分布(i.i.d),算法建立在信号的空间结构上进行分析,而当处理具有时序结构的源信号时表现出性能和鲁棒性差的问题,为此该文提出一种具有时序结构的稀疏贝叶斯学习的DOA算法,该方法通过建立一阶自回归过程(AR)来描述具有时序结构的水声信号,将信号源的时间结构特性充分应用到DOA估计模型中,然后采用针对多测量矢量的稀疏贝叶斯学习(Muti-vectors Sparse Bayesian Learning)算法重构信号空间谱,建立多重测量向量中恢复未知稀疏源的信号的CS(Compressed Sensing)模型,最终完成DOA估计.仿真结果表明该方法相对于传统的算法具有更高的空间分辨率和估计精度的特点,且抗干扰能力强. 展开更多
关键词 CS-MMV模型 DOA估计 时序结构 稀疏贝叶斯学习
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概率图模型的稀疏化学习 被引量:4
6
作者 刘建伟 崔立鹏 罗雄麟 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2016年第8期1597-1611,共15页
利用稀疏化学习得到的概率图模型结构简单却保留了原始概率图模型中重要的结构信息,且能同时实现结构和参数学习,因此近几年来概率图模型的稀疏化学习一直是研究的热点,其中概率图模型的第一种稀疏化学习方法是图套索.文中总结了概率图... 利用稀疏化学习得到的概率图模型结构简单却保留了原始概率图模型中重要的结构信息,且能同时实现结构和参数学习,因此近几年来概率图模型的稀疏化学习一直是研究的热点,其中概率图模型的第一种稀疏化学习方法是图套索.文中总结了概率图模型的稀疏化学习方法,包括概率图模型的L1范数罚稀疏化学习、概率图模型的无偏稀疏化学习、概率图模型的结构稀疏化学习和概率图模型的多任务稀疏化学习.最后,文中还指出了概率图模型的稀疏化学习未来有意义的研究方向. 展开更多
关键词 概率图模型 稀疏化学习 结构和参数 图套索 精度矩阵 机器学习
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稀疏信号结构性噪声干扰下的感知矩阵优化 被引量:2
7
作者 李如春 程云霄 覃亚丽 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2019年第4期911-916,共6页
针对具有结构性噪声干扰的稀疏信号处理问题,该文提出一种基于贝叶斯理论的感知矩阵优化设计方法。结合具有加性干扰的稀疏信号模型,通过对感知矩阵进行能量约束,最小化信号的后验协方差矩阵的迹,实现感知矩阵的优化设计。仿真不同信号... 针对具有结构性噪声干扰的稀疏信号处理问题,该文提出一种基于贝叶斯理论的感知矩阵优化设计方法。结合具有加性干扰的稀疏信号模型,通过对感知矩阵进行能量约束,最小化信号的后验协方差矩阵的迹,实现感知矩阵的优化设计。仿真不同信号稀疏度和重构算法时,感知矩阵优化对信号重构误差和重构时间的影响;分析信号先验信息存在偏差时,感知矩阵优化对重构效果的影响。仿真结果表明,优化后的感知矩阵能够更好地获取稀疏信号中的重要信息,信号重构精度的均方误差减小约15~25 dB,重构时间减少约40%。 展开更多
关键词 感知矩阵优化 稀疏贝叶斯理论 稀疏信号模型 结构性噪声
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基于结构化稀疏模型的压缩感知重构改进算法 被引量:1
8
作者 杨爱萍 栗改 +1 位作者 侯正信 庞茜 《计算机工程与应用》 CSCD 2013年第14期203-206,共4页
目前,标准的CS重构算法仅利用信号和图像在小波变换下的稀疏先验信息,而并没有利用变换系数具有的结构化特性。为了能够快速精确地重建原始信号,将结构化稀疏模型与SP算法、CoSaMP算法相结合,提出了压缩感知重构的改进算法。另外,将基... 目前,标准的CS重构算法仅利用信号和图像在小波变换下的稀疏先验信息,而并没有利用变换系数具有的结构化特性。为了能够快速精确地重建原始信号,将结构化稀疏模型与SP算法、CoSaMP算法相结合,提出了压缩感知重构的改进算法。另外,将基于双树复小波变换的系数结构模型融入上述算法,进一步提高重构性能。实验结果表明,所提出的算法可获得更高的图像重建质量。 展开更多
关键词 压缩感知 结构化稀疏模型 双树复小波变换
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利用概率结构稀疏模型实现信号重构的新算法 被引量:1
9
作者 何宜宝 毕笃彦 《西安电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第2期194-200,共7页
为更好地描述信号的结构稀疏性,构造了一种概率结构稀疏模型,并用于压缩感知信号重构问题.在对结构稀疏模型分析的基础上,不直接对信号的结构稀疏性进行描述,而是利用玻耳兹曼分布对其支撑的结构稀疏性进行先验描述,然后基于贝叶斯压缩... 为更好地描述信号的结构稀疏性,构造了一种概率结构稀疏模型,并用于压缩感知信号重构问题.在对结构稀疏模型分析的基础上,不直接对信号的结构稀疏性进行描述,而是利用玻耳兹曼分布对其支撑的结构稀疏性进行先验描述,然后基于贝叶斯压缩感知理论,通过该先验分布和观测过程的高斯似然性,由观测值和观测矩阵求解信号支撑的最大后验估计,最后由信号支撑求解原信号.实验结果表明,对于已知信号支撑的稀疏信号,该方法重构性能明显优于BP和OMP法;对于一般的稀疏高斯随机信号,在高观测噪声水平和低重构误差容限条件下,其重构性能具有较大优势. 展开更多
关键词 压缩感知 结构稀疏模型 信号支撑 玻耳兹曼分布
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稀疏字典驱动高阶依赖的RGB-D室内场景语义分割 被引量:1
10
作者 刘天亮 徐高帮 +2 位作者 戴修斌 曹旦旦 罗杰波 《南京邮电大学学报(自然科学版)》 北大核心 2017年第5期13-18,共6页
为利用高阶条件随机场有效标注室内场景,文中提出一种稀疏字典驱动高阶依赖的RGB-D颜色-深度图像语义分割法。首先,利用融合深度的多尺度组合成组的全局概率边缘超度量图分层法过分割彩色-深度图像。然后,提取场景中各个超像素区域的视... 为利用高阶条件随机场有效标注室内场景,文中提出一种稀疏字典驱动高阶依赖的RGB-D颜色-深度图像语义分割法。首先,利用融合深度的多尺度组合成组的全局概率边缘超度量图分层法过分割彩色-深度图像。然后,提取场景中各个超像素区域的视觉特征,构建超像素标签池并用于训练支持向量机分类器。接着,计算超像素一元势能和相邻超像素成对项势能;同时,以每一类超像素区域内关键点特征的稀疏编码子之和的直方图统计作为高阶势能。最后,利用融合自顶向下的判别性类别成本的条件随机场模型推理实现语义标注。实验表明,与其他方法相比,该方法能得到视觉表现力更强、准确率更高的语义标签图。 展开更多
关键词 语义分割 条件随机场模型 稀疏字典学习 结构化支持向量机
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基于相位场模型的稀疏液固两相流场特性分析方法 被引量:1
11
作者 计时鸣 张微 谭大鹏 《机电工程》 CAS 2012年第12期1376-1381,共6页
针对在模具结构化表面精密加工过程中稀疏液固两相流场特性参数难以求解的问题,提出了一种基于相位场模型的稀疏液固两相流场特性分析方法。相位场模型中速度场和压力通过Navier-Stokes方程控制,两相流的分界面动力学方程由Cahn-Hilliar... 针对在模具结构化表面精密加工过程中稀疏液固两相流场特性参数难以求解的问题,提出了一种基于相位场模型的稀疏液固两相流场特性分析方法。相位场模型中速度场和压力通过Navier-Stokes方程控制,两相流的分界面动力学方程由Cahn-Hilliard方程控制,从而建立了面向软性磨粒两相流流型分析的动力学模型;采用传统的二阶中心差分格式逼近粘性项和表面张力项,同时采用五阶WENO格式近似的对不可压缩两相流进行了空间离散化重构,并采用TVD Runge-Kutta方法提高了求解过程中时间的离散精度;以加工常用的长方形直流道为具体仿真实验对象,研究了稀疏液固两相流流经不同尺寸流道过程中的速度场与压力场变化。研究结果表明,两相流数值仿真结果与理论分析相符,且与国外仿真结果相吻合,从而验证了该方法的有效性,为软性磨粒流精密加工方面的研究提供了可靠的理论依据。 展开更多
关键词 模具结构化表面 相位场模型 稀疏液固两相流特性 数值模拟
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基于稀疏编码直方图的TSM识别场景文本算法 被引量:3
12
作者 肖诚求 吉立新 +2 位作者 朱俊光 张建朋 王亚文 《计算机工程与设计》 北大核心 2016年第4期988-992,1090,共6页
基于部件的树结构模型(TSM)使用的底层特征梯度直方图(HOG)对文字特征表达性不强,且降维时易造成信息丢失。针对该问题,构建以稀疏编码直方图(HSC)为底层特征的基于部件的树结构模型(HSC-TSM)识别场景文本。将K-SVD学习字典用于计算稀... 基于部件的树结构模型(TSM)使用的底层特征梯度直方图(HOG)对文字特征表达性不强,且降维时易造成信息丢失。针对该问题,构建以稀疏编码直方图(HSC)为底层特征的基于部件的树结构模型(HSC-TSM)识别场景文本。将K-SVD学习字典用于计算稀疏编码,逐像素地将稀疏编码聚合成HSC,描述文字的局部外观信息;通过奇异值分解对HSC进行降维,避免信息丢失。HSC-TSM在数据集ICDAR 2003上对各类文字的识别率比TSM高3.08%-10.28%,在数据集ICDAR 2003和SVT上的单词识别率分别提升了5.30%和3.62%。 展开更多
关键词 场景文本识别 基于部件的树结构模型 奇异值分解 稀疏编码直方图
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基于稀疏网格模型与MOGA算法的起重机主梁结构优化 被引量:16
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作者 梁其传 易朋兴 邱悦 《现代制造工程》 CSCD 北大核心 2019年第6期79-83,共5页
针对通用的双梁桥式起重机,提出了一种结合稀疏网格模型与MOGA算法的优化方法。运用稀疏网格模型对主梁结构参数进行拟合,模型能够自动网格细化,在减小计算量的同时保证模型建立的准确性,再通过MOGA算法对拟合的模型进行求解。相比于一... 针对通用的双梁桥式起重机,提出了一种结合稀疏网格模型与MOGA算法的优化方法。运用稀疏网格模型对主梁结构参数进行拟合,模型能够自动网格细化,在减小计算量的同时保证模型建立的准确性,再通过MOGA算法对拟合的模型进行求解。相比于一般的响应面优化或者遗传算法优化,其求解的误差更小,迭代求解次数更少,效率更高。优化的结果为:质量减轻了9.6%,最大应力为78.85MPa,最大变形量为30.44mm,垂直振动频率为4.93Hz。 展开更多
关键词 主梁 结构优化 稀疏网格模型 MOGA遗传算法
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基于变量聚类的主成分Lasso降维算法与模拟 被引量:8
14
作者 许赟娟 罗幼喜 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2021年第4期31-36,共6页
在较高维度下的特征集合中如何筛选出重要子集是统计学中经常遇到的问题,而利用建立合适的稀疏模型使得模型复杂度降低的方法是近年来各领域学者研究的热点。文章基于在模型建立前考虑存在因高维自变量间的高度线性相关性而具有的组结... 在较高维度下的特征集合中如何筛选出重要子集是统计学中经常遇到的问题,而利用建立合适的稀疏模型使得模型复杂度降低的方法是近年来各领域学者研究的热点。文章基于在模型建立前考虑存在因高维自变量间的高度线性相关性而具有的组结构特性问题,提出了一种新的基于变量聚类的主成分Lasso(简记为VPLasso)降维算法。数值模拟结果表明,当模型中自变量同时具有组间稀疏和组内稀疏两种特性时,提出的降维算法不仅在回归参数的估计精确度上,而且在变量选择准确性上都优于经典的组结构特征选择算法。 展开更多
关键词 稀疏模型 组结构 变量聚类 主成分Lasso
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面向高维数据的Takagi-Sugeno模糊系统建模新方法 被引量:2
15
作者 林得富 王骏 +1 位作者 蒋亦樟 王士同 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2018年第6期1404-1411,共8页
对高维数据进行建模是Takagi-Sugeno(T-S)模糊系统建模面临的一个重大挑战。为此,该文提出一种特征选择与组稀疏编码相结合的模糊系统建模新方法 WOMP-GS-FIS。首先,运用一种新型的加权正交匹配追踪算法对原始样本进行特征选择,在此基... 对高维数据进行建模是Takagi-Sugeno(T-S)模糊系统建模面临的一个重大挑战。为此,该文提出一种特征选择与组稀疏编码相结合的模糊系统建模新方法 WOMP-GS-FIS。首先,运用一种新型的加权正交匹配追踪算法对原始样本进行特征选择,在此基础上提取出模糊规则前件并产生模糊系统字典;然后,基于组稀疏正则化构造关于后件参数的组稀疏优化问题,在优化问题求解的同时得到重要的模糊规则。实验结果表明,在保证模型泛化性能的前提下,该方法不仅能对所获得的模糊规则结构进行精简还可以进一步减少模糊规则数,进而解决高维数据环境下模糊规则可解释性差的问题。 展开更多
关键词 T-S模糊系统建模 特征选择 组稀疏编码 精简规则结构 模糊规则约减
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基于范数归一化和稀疏正则化约束的结构损伤检测 被引量:7
16
作者 骆紫薇 余岭 +1 位作者 刘焕林 潘楚东 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2018年第18期30-35,58,共7页
利用结构损伤空间稀疏性进行结构损伤识别是结构健康监测领域的研究热点之一,基于结构灵敏度分析与稀疏正则化的损伤识别方法能有效识别结构损伤位置和程度,但在噪声等因素影响下,其识别结果容易出现误判和刚度强化等问题。针对此问题,... 利用结构损伤空间稀疏性进行结构损伤识别是结构健康监测领域的研究热点之一,基于结构灵敏度分析与稀疏正则化的损伤识别方法能有效识别结构损伤位置和程度,但在噪声等因素影响下,其识别结果容易出现误判和刚度强化等问题。针对此问题,基于范数归一化与稀疏正则化约束,提出了一种结构损伤检测方法;该方法在迭代求解过程中,通过增加范数归一化、稀疏正则化约束以及对模型增加牛顿迭代法约束和总损伤折减系数约束,达到减少误判、增加结果合理化和提高识别精度的目的。三种不同结构损伤识别仿真算例研究表明:增加范数归一化和模型约束后,结构损伤识别精度得到明显提高;在不同噪声水平下,所提新方法既能有效定位结构损伤又能准确识别结构损伤程度,且具有较强鲁棒性。 展开更多
关键词 结构损伤识别 一阶灵敏度分析 稀疏正则化 模型约束 范数归一化
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基于蚁狮优化算法与迹稀疏正则化的结构损伤识别 被引量:17
17
作者 陈承滨 余岭 +1 位作者 潘楚东 陈泽鹏 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2019年第16期71-76,99,共7页
针对基于群智能结构损伤识别既有方法的识别精度和抗噪鲁棒性不足问题,提出基于蚁狮优化算法与迹稀疏正则化的方法求解结构损伤识别问题。将结构损伤识别逆问题转化为数学中的约束优化问题,并根据模型修正原理利用结构模态参数定义优化... 针对基于群智能结构损伤识别既有方法的识别精度和抗噪鲁棒性不足问题,提出基于蚁狮优化算法与迹稀疏正则化的方法求解结构损伤识别问题。将结构损伤识别逆问题转化为数学中的约束优化问题,并根据模型修正原理利用结构模态参数定义优化问题的目标函数;在目标函数中引入迹稀疏约束;通过不同损伤工况下简支梁损伤识别数值模拟以及钢管简支梁实验验证方法的有效性。结果表明,基于蚁狮优化算法与迹稀疏正则化的结构损伤识别法能有效修正有限元模型,在不同噪声水平和损伤工况下不仅能准确定位损伤位置,且能精确识别损伤程度;该方法为结构损伤的现场识别提供了可能性。 展开更多
关键词 结构损伤识别(SDD) 蚁狮优化算法(ALO) 迹稀疏正则化 约束优化问题 模型修正
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加权截断p范数在运动目标检测中的应用 被引量:1
18
作者 宣晓 余勤 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2018年第6期233-238,248,共7页
在基于稀疏低秩分解的运动目标检测方法中,由于核范数并非为矩阵的秩函数最佳近似,未考虑到运动目标的空间连续性,在动态背景干扰的情况下,运动目标检测的效果不理想。针对上述问题,提出加权截断p范数分析模型。该模型将观测视频分为静... 在基于稀疏低秩分解的运动目标检测方法中,由于核范数并非为矩阵的秩函数最佳近似,未考虑到运动目标的空间连续性,在动态背景干扰的情况下,运动目标检测的效果不理想。针对上述问题,提出加权截断p范数分析模型。该模型将观测视频分为静态背景、运动目标与动态背景3个部分,静态背景采用改进的非凸范数,即加权截断p范数进行低秩约束,根据动态背景与运动目标具有空间连续性的特点,分别使用l_(2,1)范数进行结构性稀疏约束。实验结果表明,与鲁棒主成分分析模型、截断核范数模型、加权核范数模型以及相邻离群点低秩模型相比,该模型可有效去除动态背景扰动,并能提取到更精确的运动目标。 展开更多
关键词 背景建模 运动目标提取 稀疏与低秩理论 加权截断p范数 结构性稀疏范数
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滑塌浊积扇内幕结构及成因——以涠西南凹陷流一段上亚段为例 被引量:11
19
作者 陶倩倩 周家雄 +2 位作者 孙文钊 陈丽君 李达 《石油地球物理勘探》 EI CSCD 北大核心 2019年第2期423-432,I0010,共11页
涠西南凹陷流一段上亚段发育大规模滑塌浊积扇,是油气勘探的有利目标。为了揭示滑塌浊积扇结构及成因,综合运用地震相、岩心、地层切片、相控稀疏脉冲反演、模型正演等多种地质及地球物理手段,对涠西南凹陷流一段上亚段发育的滑塌浊积... 涠西南凹陷流一段上亚段发育大规模滑塌浊积扇,是油气勘探的有利目标。为了揭示滑塌浊积扇结构及成因,综合运用地震相、岩心、地层切片、相控稀疏脉冲反演、模型正演等多种地质及地球物理手段,对涠西南凹陷流一段上亚段发育的滑塌浊积扇的内幕结构、主控因素、沉积模式等进行分析。研究结果表明,涠西南凹陷流一段上亚段发育的滑塌浊积扇体,具有由多个"V"形或"U"形下切水道组成的波状、短波状地震反射结构,呈点状、条带状展布特征。岩性组合为向上变细的正韵律沉积序列,岩心可见变形层理、包卷层理及重荷模等滑塌浊积沉积构造。浊积扇内幕结构由纵向上厚度不同、横向展布范围大小不一、接触样式多变的多期浊积砂体堆积而成,浊积扇形成受控于半深湖相滞水环境、自身重力及2号断裂带构造坡折带。该成果可为涠西南凹陷及其他盆地三角洲前缘滑塌浊积扇研究提供参考。 展开更多
关键词 涠西南凹陷 滑塌浊积扇 地层切片 模型正演 相控稀疏脉冲反演 内幕结构
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利用结构化和一致性约束的稀疏表示模型进行红外和可见光图像融合 被引量:9
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作者 王凡 王屹 刘洋 《信号处理》 CSCD 北大核心 2020年第4期572-583,共12页
红外和可见光图像融合作为图像融合技术中一个重要组成部分,被广泛应用于军事、工业和生活领域。它能够集成两种模态图像的互补信息,融合成一幅信息丰富、质量较好的图像,不仅能够突出目标信息,还能够保持源有图像的纹理信息和一些显著... 红外和可见光图像融合作为图像融合技术中一个重要组成部分,被广泛应用于军事、工业和生活领域。它能够集成两种模态图像的互补信息,融合成一幅信息丰富、质量较好的图像,不仅能够突出目标信息,还能够保持源有图像的纹理信息和一些显著性的细节。本文提出一种新的红外和可见光图像融合方法,在鲁棒稀疏表示模型的基础上增加了结构化稀疏约束,同时结合了图像区域特征相似的一致性约束项,克服现有一些方法所存在的局部模糊和纹理细节丢失等问题,提高了图像融合的精度。本文主要构建了结构化稀疏表示与一致性约束模型,将其应用到红外和可见光图像融合中并进行了求解,将源图像分解为背景信息和显著性信息,再对背景和显著性信息分别设计融合规则,最后利用字典进行重构,获得红外和可见光融合后的图像。实验结果表明,本文提出的融合算法优于现有的一些多聚焦图像融合算法。 展开更多
关键词 红外图像 可见光图像 图像融合 鲁棒稀疏表示 结构化约束 一致性约束 融合模型
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