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基于无参数聚类和改进支持向量机多特征融合的控制图模式识别 被引量：1
1
作者 潘柏松 邱敏鹏 钱丽娟 《计算机集成制造系统》 北大核心 2025年第3期855-868,共14页
为提升智能制造中产品质量管控的准确性和及时性,提出一种基于无参数聚类和改进支持向量机多特征融合的控制图模式识别方法。采用蒙特卡洛法生成模拟数据集,考虑了质量特征均值微动的情况。将无参数聚类提取的历史数据信息特征,与统计... 为提升智能制造中产品质量管控的准确性和及时性,提出一种基于无参数聚类和改进支持向量机多特征融合的控制图模式识别方法。采用蒙特卡洛法生成模拟数据集,考虑了质量特征均值微动的情况。将无参数聚类提取的历史数据信息特征,与统计特征以及形状特征进行融合,通过交叉实验获取最优特征组合。借助白鲸算法改进支持向量机分类器,实现对控制图异常模式的准确高效识别。通过仿真实验比较了不同分类器在不同数据集复杂程度下的识别准确性和效率,结果显示,所提出的分类模型对数据集复杂程度的影响较小,即使在复杂数据集上也能保持98.63%以上的识别精度,并具备训练速度快、计算复杂度低的优点。 展开更多
关键词 控制图 模式识别 特征融合 无参数聚类
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基于预训练固定参数和深度特征调制的红外与可见光图像融合网络 被引量：1
2
作者 徐少平 周常飞 +2 位作者 肖建 陶武勇 戴田宇 《电子与信息学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第8期3305-3313,共9页
为了更好地利用红外与可见光图像中互补的图像信息,得到符合人眼感知特性的融合图像,该文采用两阶段训练策略提出一种基于预训练固定参数和深度特征调制的红外与可见光图像融合网络(PDNet)。具体地,在自监督预训练阶段,以大量清晰的自... 为了更好地利用红外与可见光图像中互补的图像信息,得到符合人眼感知特性的融合图像,该文采用两阶段训练策略提出一种基于预训练固定参数和深度特征调制的红外与可见光图像融合网络(PDNet)。具体地,在自监督预训练阶段,以大量清晰的自然图像分别作为U型网络结构(UNet)的输入和输出,采用自编码器技术完成预训练。所获得编码器模块能有效提取输入图像的多尺度深度特征功能,而解码器模块则能将其重构为与输入图像差异极小的输出图像;在无监督融合训练阶段,将预训练编码器和解码器模块的网络参数保持固定不变,而在两者之间新增包含Transformer结构的融合模块。其中,Transformer结构中的多头自注意力机制能对编码器分别从红外和可见光图像提取到的深度特征权重进行合理分配,从而在多个尺度上将两者融合调制到自然图像深度特征的流型空间上来,进而保证融合特征经解码器重构后所获得融合图像的视觉感知效果。大量实验表明:与当前主流的融合模型(算法)相比,所提PDNet模型在多个客观评价指标方面具有显著优势,而在主观视觉评价上,也更符合人眼视觉感知特点。 展开更多
关键词 红外与可见光图像 图像融合 自监督预训练 无监督融合训练 固定参数 深度特征调制
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一种结合特征参数的数据关联融合算法 被引量：6
3
作者 康伟 潘泉 +1 位作者 张洪才 戴冠中 《西北工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 1999年第4期539-543,共5页
将特征参数测量值引入概率数据关联（ＰＤＡ）及滤波算法中，提出一种计算互联概率的象素级融合算法。本算法采用的是双滤波器结构，二者使用共同的互联概率。并通过仿真验证了本算法对某些模型性能良好。
关键词 概率数据关联 数据融合 多目标跟踪 特征参数
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局部颜色特征与工艺参数融合的铜浮选入矿类型识别 被引量：2
4
作者 卢明 谢永芳 +1 位作者 彭涛 桂卫华 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第10期1360-1367,共8页
针对铜浮选过程中矿源变化频繁而造成的浮选工况难以识别、生产过程不稳定等问题,在分析铜浮选流程特点的基础上,提出了一种局部颜色特征与关键工艺参数融合的铜浮选入矿类型识别方法.首先采用多元图像处理方法提取泡沫图像局部颜色特征... 针对铜浮选过程中矿源变化频繁而造成的浮选工况难以识别、生产过程不稳定等问题,在分析铜浮选流程特点的基础上,提出了一种局部颜色特征与关键工艺参数融合的铜浮选入矿类型识别方法.首先采用多元图像处理方法提取泡沫图像局部颜色特征,然后采用混合滤波、时间配准算法将其与关键工艺参数进行数据融合,最后用融合后的混合特征进行模糊聚类,得到隶属度矩阵和聚类中心.工业数据仿真结果验证了本文所提方法的有效性. 展开更多
关键词 铜浮选过程 局部颜色特征 工艺参数 数据融合 入矿类型 模糊聚类
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基于二维网格融合特征参数的室内匹配定位算法 被引量：2
5
作者 关维国 鲁宝春 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2014年第9期2464-2467,2471,共5页
针对接收信号强度值(RSSI)的时变特性降低定位精度的问题,提出了一种基于二维网格特征参数融合的室内匹配定位算法。该算法融合RSSI和信号到达时间差(TDOA)构建网格特征参数模型,基于二维网格快速搜索策略降低匹配定位的计算量,采用网... 针对接收信号强度值(RSSI)的时变特性降低定位精度的问题,提出了一种基于二维网格特征参数融合的室内匹配定位算法。该算法融合RSSI和信号到达时间差(TDOA)构建网格特征参数模型,基于二维网格快速搜索策略降低匹配定位的计算量,采用网格特征向量的归一化欧氏距离进行最优网格匹配定位,最终由匹配网格的参考节点计算终端的精确位置。定位仿真实验中,该算法在3 m网格粒度下的定位均方根误差为1.079 m,平均定位误差小于1.865 m;3 m定位精度下的概率达到94.7%,相对于传统单一RSSI模型法提高了19.6%。所提算法能够有效提高室内定位精度,同时减少搜索数据量,降低匹配定位的计算复杂度。 展开更多
关键词 室内定位 信号强度 到达时间差 特征参数融合 匹配定位
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基于分布式电源关键控制参数辨识的配电网电压暂降评估方法 被引量：1
6
作者 汪颖 刘慧自 胡文曦 《电网技术》 北大核心 2025年第2期727-737,I0099,I0100,共13页
随着分布式电源的不断增加,配网故障特性发生改变,传统电压暂降评估方法面临以下挑战:由于低电压穿越要求分布式电源在故障下不再等效为恒定电压源,传统评估方法因准确性问题不再适用;不同机组低电压穿越策略参数不同且难以获取,精确的... 随着分布式电源的不断增加,配网故障特性发生改变,传统电压暂降评估方法面临以下挑战:由于低电压穿越要求分布式电源在故障下不再等效为恒定电压源,传统评估方法因准确性问题不再适用;不同机组低电压穿越策略参数不同且难以获取,精确的电源等值模型无从建立。为此,该文提出一种基于分布式电源关键控制参数辨识的配网电压暂降评估方法。首先构建显-隐式特征融合的并行分类模型,基于数据驱动自动辨识低电压穿越过程中的无功补偿系数等关键控制参数,并根据参数辨识结果建立分布式电源故障下等值模型,在此基础上基于蒙特卡洛法实现暂降随机预估。仿真结果表明所提方法能准确辨识不同机组控制策略参数,且并行分类模型的抗噪性与泛化性均优于普通分类模型,在此基础上实现的电压暂降随机预估准确性明显优于传统方法。 展开更多
关键词 电压暂降评估 分布式电源 参数辨识 特征融合
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基于多特征参数融合的文物碎片自动匹配方法 被引量：1
7
作者 赵夫群 周明全 《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第10期1522-1531,共10页
针对基于单一几何特征的文物碎片匹配方法的精度不高的问题,提出一种基于多特征参数融合的文物碎片自动匹配方法。首先,采用分割算法提取文物碎片的断裂面,并计算断裂面上点的四个特征参数:点到邻域点的平均距离、点到邻域重心的距离、... 针对基于单一几何特征的文物碎片匹配方法的精度不高的问题,提出一种基于多特征参数融合的文物碎片自动匹配方法。首先,采用分割算法提取文物碎片的断裂面,并计算断裂面上点的四个特征参数:点到邻域点的平均距离、点到邻域重心的距离、曲率以及邻域法向夹角平均值;然后,融合四个特征参数得到特征判别参数,并通过判断特征判别参数值提取出特征点集;最后,采用基于尺度因子的迭代最近点(Iterative Closest Point,ICP)算法对特征点集进行匹配,从而实现文物碎片的断裂面匹配。实验采用兵马俑碎片的点云数据模型来验证该基于多特征参数融合的文物碎片匹配方法,结果表明该匹配方法可以克服基于单一几何特征匹配方法的精度不够高的问题,比已有算法的匹配精度提高15%以上,时间效率提高20%以上。因此说,该基于多特征参数融合的匹配方法是一种有效的文物碎片匹配方法。 展开更多
关键词 文物虚拟复原 碎片匹配 多特征参数融合 尺度因子 迭代最近点
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基于重参数化大核卷积的高分辨率姿态估计
8
作者 陈佳艺 黄晓宇 +1 位作者 吴胜昔 王学武 《华东理工大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第3期341-352,共12页
尽管人体姿态估计领域的研究已取得显著进展,但面对动态场景变化、目标遮挡及背景复杂等难题,实现高精度、强鲁棒性的姿态估计依然面临巨大挑战。为解决这些问题,特别是关键点遮挡、重合及复杂环境干扰问题,本文提出了一种融合大核卷积... 尽管人体姿态估计领域的研究已取得显著进展,但面对动态场景变化、目标遮挡及背景复杂等难题,实现高精度、强鲁棒性的姿态估计依然面临巨大挑战。为解决这些问题,特别是关键点遮挡、重合及复杂环境干扰问题,本文提出了一种融合大核卷积技术的高分辨率人体姿态估计模型(RepLK-HRNet)。该模型的核心在于特征提取网络的独特设计,通过引入重参数化大核卷积策略,增强了模型捕捉多尺度、多层次特征信息的能力,同时通过调整网络结构,显著降低了参数量和计算复杂度。实验结果表明,相较于传统的高分辨率网络(HRNet)模型,RepLK-HRNet模型在标准数据集MS COCO2017上的精度提高了1.83%,在遮挡数据集OCHuman上的精度提高了23.7%,计算复杂度参数Params和GFLOPs分别下降了63.84%、37.69%。RepLK-HRNet模型在常规及遮挡、关键点混淆等条件下的人体姿态估计精度均实现了显著提升,展现了出色的鲁棒性和泛化能力,同时还满足了实际应用中对计算效率和存储空间的要求。 展开更多
关键词 姿态估计 重参数化大核卷积 HRNet 感受野 特征融合
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基于探测参数的海上目标识别场景生成方法
9
作者 润雨瑄 杨德真 +3 位作者 刘烨炀 邓伟 邢翔宇 任羿 《系统仿真学报》 北大核心 2025年第8期1951-1964,共14页
为解决传统海上目标识别场景生成方法仅考虑了不同环境对所生成场景数据的影响,而忽略了传感器探测参数带来的海上目标识别场景信息变化,使生成的场景缺乏准确性和真实性,提出了一种基于探测参数的海上目标识别场景生成方法。面向海上... 为解决传统海上目标识别场景生成方法仅考虑了不同环境对所生成场景数据的影响,而忽略了传感器探测参数带来的海上目标识别场景信息变化,使生成的场景缺乏准确性和真实性,提出了一种基于探测参数的海上目标识别场景生成方法。面向海上目标识别任务,分析影响场景生成质量的关键探测参数和场景中的关键场景特征;提出一种基于贝叶斯网络的关联关系建模方法,构建场景特征和探测参数间的映射关系模型,并通过敏感性分析揭示影响探测参数要素的关键场景特征;提出了基于DeepFillv2与泊松融合的场景生成方法,结合得到的关键场景特征,实现了不同探测参数条件下的场景增广。仿真实验验证了所提方法的有效性。 展开更多
关键词 探测参数 场景生成 贝叶斯网络 场景特征 敏感性分析 泊松融合
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融合多语义特征的精读式文档级事件抽取
10
作者 赵梦瑶 刘大明 《计算机工程与设计》 北大核心 2024年第6期1903-1909,共7页
为解决文档级事件抽取任务依赖实体识别、忽略先验语义和参数分散的问题,提出一种融合多语义特征的精读式抽取方法。结合“三阶段”阅读特点,根据事件与角色交互、角色类型及释义特征构建外部语义模板,提出窗口切分算法切割文档语义;基... 为解决文档级事件抽取任务依赖实体识别、忽略先验语义和参数分散的问题,提出一种融合多语义特征的精读式抽取方法。结合“三阶段”阅读特点,根据事件与角色交互、角色类型及释义特征构建外部语义模板,提出窗口切分算法切割文档语义;基于预训练模型BERT融合外部与窗口语义;多轮精读文档避免实体依赖,设计记忆网络对精读结果建模,完成跨句定位参数和事件路径扩展。引入噪声扰动防止模型过拟合。实验结果表明,该模型性能优于当前主流方法,验证了其可行性和有效性。 展开更多
关键词 实体依赖 参数分散 语义特征融合 窗口切分算法 预训练模型 多轮精读 记忆网络 噪声扰动
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基于神经网络的混合异步跳频信号参数盲估计
11
作者 王雅 袁帅 刘乃金 《中国空间科学技术(中英文)》 北大核心 2025年第3期143-153,共11页
由于优越的抗截获性能和固有的安全特性,跳频信号在卫星通信、卫星测控射频链路、卫星导航系统以及Link16数据链的广泛应用给天基电子侦察带来了极大挑战。在非合作场景中,单通道宽带接收条件下跳频信号检测、参数估计和网台分选是跳频... 由于优越的抗截获性能和固有的安全特性,跳频信号在卫星通信、卫星测控射频链路、卫星导航系统以及Link16数据链的广泛应用给天基电子侦察带来了极大挑战。在非合作场景中,单通道宽带接收条件下跳频信号检测、参数估计和网台分选是跳频通信侦察的关键技术。跳频图案包含了跳频信号的大部分参数,是参数估计的核心。为了提高宽带混合跳频信号跳频图案全盲预测的准确性和处理实时性,在任务分析的基础上,提出了一种融合时间域和功率域特征的跳频图案盲预测架构。首先以短时傅里叶变换生成的频谱图作为信号检测网络的输入,在多尺度特征图上检测信号,预测信号时频特征,定位信号区域估计相对功率密度特征,然后利用时频特征和相对功率密度特征识别分类信号并预测相应跳频图案。该框架的独特优势在于利用了异步跳频信号跳频周期不同的固有属性和信号相对功率密度差异,无需跳频信号网台先验信息和先验检测锚点,具有很强的泛化能力。所提框架在信号辐射源数量为2的混合强弱跳频信号上识别准确率可达98.77%。实验结果证明了所提框架在混合跳频信号全盲检测、识别、分选以及参数估计等方面的优越性。 展开更多
关键词 神经网络 多源特征融合 混合异步跳频信号 信号检测 参数盲估计
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基于多特征融合的参数再合成语音增强算法 被引量：2
12
作者 郑晨颖 马建芬 张朝霞 《计算机工程与设计》 北大核心 2023年第8期2367-2373,共7页
针对传统参数再合成语音增强算法中使用单一声学特征进行预测以及非神经网络声码器进行语音合成系统增强性能较差的问题,提出一种基于多特征融合的参数再合成语音增强算法。通过结合注意力机制进行多种声学特征融合,采用融合后的综合特... 针对传统参数再合成语音增强算法中使用单一声学特征进行预测以及非神经网络声码器进行语音合成系统增强性能较差的问题,提出一种基于多特征融合的参数再合成语音增强算法。通过结合注意力机制进行多种声学特征融合,采用融合后的综合特征代替单一特征预测干净语音声学特征;在此基础上,使用神经网络声码器WaveNet声码器合成高质量干净语音。在TIMIT和NOISEX-92语料库上进行实验,实验结果表明,该算法较对比方法得到了更好的增强效果,语音质量和语音可懂度都有相应提高。 展开更多
关键词 语音增强 语音合成 参数再合成 特征融合 注意力机制 WaveNet声码器 WORLD声码器
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基于多分支结构的手写字图像特征提取自适应算法
13
作者 郭晓静 赵小源 邹松林 《工程科学与技术》 北大核心 2025年第3期247-255,共9页
飞机地面维护工卡是维修操作和归档的重要依据,分步完成其手工填写和数字化存储具有重要价值。为减少飞机运行安全隐患,受行业规范限制,工卡通常设计成可离线部署工作的识别模型。工卡书写不但字符类别数目多,还存在大量汉字、英文混用... 飞机地面维护工卡是维修操作和归档的重要依据,分步完成其手工填写和数字化存储具有重要价值。为减少飞机运行安全隐患,受行业规范限制,工卡通常设计成可离线部署工作的识别模型。工卡书写不但字符类别数目多,还存在大量汉字、英文混用情形,导致字符特征提取困难且识别精度不高。为了针对性地提升平均识别准确率和速度,减少结构相似字、结构复杂字等的错误识别,本文提出一种多分支卷积与特征融合提取结构。利用深层卷积的多尺度特征提取优势,引入改进的重参数化多分支结构来改善图像全局、局部特征提取效果;采用全卷积实现区域空间特征与图像深层特征融合,在分类过程中,提出融合全卷积分类器结构,依据字符特征复杂程度不同自适应分类,改善相似字与复杂字类间、类内的分类识别效果。与主流的手写字识别方法相比,改进后网络结构的存储大小为69.1 MB;在汉字数据集上的实验表明,识别精度与速度均大幅提升,模型首次预测准确率和前5次预测准确率分别达到97.50%和99.79%。模型对相似字符、中英文字符的识别模型优势明显,在包含了中英文和数字的数据集上,改进后结构存储大小为69.2 MB,实验结果中首次预测准确率达到97.23%,推理速度达到1 400张/s,对飞机地面维护工卡识别等特定领域有一定价值。 展开更多
关键词 脱机手写汉字识别 全卷积 重参数化结构 空间特征融合 重参数化多分支卷积算法
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基于多特征融合的SVM声学场景分类算法研究 被引量：17
14
作者 赵薇 靳聪 +2 位作者 涂中文 SRIDHAR Krishnan 刘杉 《北京理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第1期69-75,共7页
针对DCASE2017挑战赛的声场环境数据集,提取梅尔频率倒谱系数(MFCC)、短时能量(SE)、声学事件似然特征(AELF)、静音时间(MT)特征,组成多特征融合矩阵,通过对比多种核函数和寻优算法,最终选取高斯径向基核函数(RK)建立支持向量机(SVM)模... 针对DCASE2017挑战赛的声场环境数据集,提取梅尔频率倒谱系数(MFCC)、短时能量(SE)、声学事件似然特征(AELF)、静音时间(MT)特征,组成多特征融合矩阵,通过对比多种核函数和寻优算法,最终选取高斯径向基核函数(RK)建立支持向量机(SVM)模型,采用交叉验证(CV)方法进行SVM参数寻优,对15种声学场景进行分类.实验结果表明,杂货店、办公室的分类准确性达到了90%以上,平均分类准确性达到71.11%,远高于挑战赛的基线系统61%的平均分类准确性. 展开更多
关键词 声学场景分类 支持向量机 参数寻优 特征融合
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多特征融合灰色模型的板级焊点寿命预测研究 被引量：7
15
作者 景博 陈垚君 +2 位作者 盛增津 胡家兴 孙萌 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第8期72-79,共8页
针对板级焊点故障数据繁杂、退化特征不明显、缺乏有效特征提取与预测方法的问题,搭建了板级焊点可靠性评估试验台,提出利用多特征参数融合的特征提取方法和灰色模型的故障预测方法。首先,对电子组件焊点的电阻变化数据进行时域特征参... 针对板级焊点故障数据繁杂、退化特征不明显、缺乏有效特征提取与预测方法的问题,搭建了板级焊点可靠性评估试验台,提出利用多特征参数融合的特征提取方法和灰色模型的故障预测方法。首先,对电子组件焊点的电阻变化数据进行时域特征参数的相关性分析实现多特征的聚类;其次,利用灵敏度和显著度对不同类别的时域统计特征进行度量,以此计算参数融合权值,构造多参数特征向量;最后,采用灰色模型对特征参数进行预测,并通过融合权值对预测结果进行比例融合。通过试验分析,该方法能够有效对焊点的剩余使用寿命进行预测,提供了一种实现电子设备故障预测与健康管理（PHM）的新思路与手段。 展开更多
关键词 焊点 灰色模型 参数融合 特征提取 故障预测与健康管理
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基于多特征模糊融合的疲劳状态判决 被引量：4
16
作者 曹国震 彭寒 谭伟 《火力与指挥控制》 CSCD 北大核心 2017年第4期96-100,共5页
在基于视觉的疲劳驾驶识别过程中,使用单个特征进行疲劳驾驶判断,常常会受到非普遍适用性、噪声等因素的影响,从而导致识别率降低。为了解决眼部特征参数或者是嘴巴特征参数单个特征识别率低甚至特使环境无法识别的问题,提出一种基于多... 在基于视觉的疲劳驾驶识别过程中,使用单个特征进行疲劳驾驶判断,常常会受到非普遍适用性、噪声等因素的影响,从而导致识别率降低。为了解决眼部特征参数或者是嘴巴特征参数单个特征识别率低甚至特使环境无法识别的问题,提出一种基于多特征融合的判决方法,利用了各种特征之间的优势互补,可以降低噪声和类内类间差异的影响,从而提高系统的性能,并且能增强适用性。最后通过实验结果证明,使用眼部和嘴巴特征融合的方法比单一的判决方法准确率更高。 展开更多
关键词 模糊控制器 多特征模糊融合 眼部特征参数 嘴巴特征参数
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基于加权D-S证据理论融合多域特征的岩体失稳预测方法 被引量：7
17
作者 罗小燕 占鹏飞 +1 位作者 黄祥海 邵凡 《煤炭学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第10期3446-3452,共7页
岩体失稳预测是保障采矿安全生产的重要手段,由于岩体在力学性质上存在非线性、非均匀性、非连续性、各向异性等特点,导致岩体内部状态难以描述,建立在传统单一物理量监测基础上的岩体稳定性评价方法难以满足要求。根据声发射现象的不... 岩体失稳预测是保障采矿安全生产的重要手段,由于岩体在力学性质上存在非线性、非均匀性、非连续性、各向异性等特点,导致岩体内部状态难以描述,建立在传统单一物理量监测基础上的岩体稳定性评价方法难以满足要求。根据声发射现象的不可逆性,通过采集到岩体失稳所释放的声发射信号就可以获得其岩体内部结构变化的实时状态。因此,基于D-S证据理论,提出一种基于加权D-S证据理论融合多域特征的岩体失稳预测方法。在实验室条件下,以红砂岩为实验对象采用RMT-150C型岩石力学试验系统进行单轴压缩试验,采集岩体失稳声发射信号,提取岩体失稳声发射信号的多域特征参数,通过敏感特征评价方法,筛选出岩体失稳各阶段的敏感特征参数,将多域敏感特征参数作为证据源,分别经遗传算法优化的BP神经网络预测模型进行初步预测,并将输出结果采用后验概率建模方法计算出各证据的基本概率分配函数,再引入相似性测度优化基本概率分配函数,最后利用加权D-S证据理论建立多域特征融合预测模型。实验结果表明:通过加权D-S证据理论将多域特征信息进行决策级融合,能够有效提升岩体失稳预测模型的准确率;采用多域特征参数取代单一特征参数的方法,为预测模型提供更可信的信号来源;随着融合的特征参数越多,预测模型的准确率越高;采用加权思想引入相似性测度对基本概率分配函数进行改进,能够有效消除高冲突证据导致传统D-S证据融合算法融合失效的问题。 展开更多
关键词 岩体失稳 多域特征 敏感特征参数 D-S证据融合 后验概率建模
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多参数融合的手背静脉图像质量评价 被引量：3
18
作者 王一丁 段强宇 +1 位作者 崔家礼 杨晨艳 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2016年第4期870-874,共5页
生物特征识别系统的性能与图像质量密切相关,识别过程中大部分的错误匹配是由低质量图像导致的.根据生物特征图像质量评价参数,并结合手背静脉图像结构特点,选取了有效区域尺寸、对比度、清晰度、位置偏移和旋转角度作为手背静脉图像质... 生物特征识别系统的性能与图像质量密切相关,识别过程中大部分的错误匹配是由低质量图像导致的.根据生物特征图像质量评价参数,并结合手背静脉图像结构特点,选取了有效区域尺寸、对比度、清晰度、位置偏移和旋转角度作为手背静脉图像质量评价的参数.基于各参数改变对识别率影响曲线,提出了根据其平均斜率确定参数最优权值的方法,并利用加权的方法对各质量参数评分进行融合,最终得到手背图像总质量分数.将该算法与图像结构相似度模型进行对比实验.实验表明,得到了与图像质量主观评价相一致的结果,并保证了手背图像的最佳识别率. 展开更多
关键词 生物特征识别 手背静脉图像 质量评价 多参数融合 权值
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乳化沥青与RAP再生界面融合特征研究进展 被引量：8
19
作者 王振军 阎凤凤 +1 位作者 张含笑 梁晴陨 《材料导报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第7期57-66,共10页
近年来,国内外沥青路面再生技术发展迅速,如何高效循环利用沥青路面再生材料(RAP)成为亟待解决的问题,将RAP用于制备乳化沥青冷再生混合料便是其主要用途之一。然而,当乳化沥青和RAP混合时,新旧沥青分子会重新融合,使冷再生混合料内部... 近年来,国内外沥青路面再生技术发展迅速,如何高效循环利用沥青路面再生材料(RAP)成为亟待解决的问题,将RAP用于制备乳化沥青冷再生混合料便是其主要用途之一。然而,当乳化沥青和RAP混合时,新旧沥青分子会重新融合,使冷再生混合料内部界面呈现多样的融合特征。冷再生混合料内部界面融合状态与其界面强度和宏观性能密切相关,因此,揭示乳化沥青与RAP界面融合特征是沥青路面冷再生技术研究的重点。本文基于Fick理论和复合理论对乳化沥青与RAP再生界面融合理论进行了归纳总结。乳化沥青与RAP两相界面融合效果会影响混合料内聚力和内摩阻力,进而影响界面强度。另外,本文从RAP材料性质、沥青组分特征、外界条件、RAP掺量以及再生剂五个方面分析了界面融合影响规律,其中,RAP材料性质和外界条件对再生沥青混合料的影响最显著;乳化沥青对旧沥青的融合程度和旧沥青对乳化沥青的融合程度基本接近,但在不同的温度下有一些差异;理论上,RAP与乳化沥青接触时两端浓度差会促进新旧沥青融合,但RAP表面的大分子沥青质会阻止其融合;RAP掺量直接影响再生混合料的抗拉强度和抗车辙能力;加入再生剂可以改变沥青轻质组分和硬质组分比例,有效提高界面融合效率。最后,提出乳化沥青与RAP界面融合改善可以从乳化沥青、RAP和两相连接三方面考虑,以期为未来乳化沥青和RAP界面融合研究提供理论和技术基础。 展开更多
关键词 乳化沥青 沥青路面再生材料(RAP) 界面融合特征 再生融合评价参数 影响因素
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融合MFCC和IMFCC特征的电厂设备声音识别算法 被引量：8
20
作者 翟永杰 彭雅妮 +2 位作者 杨旭 胡东阳 王新颖 《现代电子技术》 2022年第8期6-12,共7页
为实现非接触式的电厂设备状态监测,文中提出一种将梅尔频率倒谱系数(MFCC)和翻转梅尔频率倒谱系数(IMFCC)两种特征中的部分特征联合作为特征参数,利用多分类支持向量机(SVM)进行参数分类的识别方法。该方法首先对数据集中的声音信号进... 为实现非接触式的电厂设备状态监测,文中提出一种将梅尔频率倒谱系数(MFCC)和翻转梅尔频率倒谱系数(IMFCC)两种特征中的部分特征联合作为特征参数,利用多分类支持向量机(SVM)进行参数分类的识别方法。该方法首先对数据集中的声音信号进行预处理操作;然后通过两种特征提取方法生成特征参数,计算生成两种特征每一维的类内均值和类间方差;最后根据阈值选择特征,对选择的两种特征进行线性叠加,从而得到融合特征。实验结果表明,在ESC-50部分数据集和电厂采集数据集上,相对于另外两种特征,融合特征维数更少,识别率更高,并且在训练样本较少的情况下能达到更好的分类效果。 展开更多
关键词 特征融合 声音识别 参数分类 信号预处理 非接触式监测 特征参数生成 状态监测 数据采集
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