国家教育部博士点基金(102063720090013)
- 作品数：10 被引量：60H指数：5
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- 基于KPCA-LSSVM的公路软基路堤沉降预测被引量：2
- 2010年
- 针对公路软基路堤沉降发生过程中多变量、强耦合、强干扰、大滞后的复杂特性,利用KPCA先将非线性数据投影到高维空间使其映射呈线性关系,应用PCA提取出映射数据的线性特征信息,间接实现去除原始数据噪声,以降低样本的维数,然后再利用最小二乘支持向量机进行建模的方法对软基路堤沉降进行预测。仿真结果表明:与最小二乘支持向量机及主元分析—最小二乘支持向量机建模方法相比,该核主元分析与最小二乘支持向量机结合的方法能够更准确地预测路堤沉降,且满足精确性和适用性的要求。
- 成传亮王淑娟罗德超
- 关键词：软基路堤核主元分析最小二乘支持向量机
- 采用动态协调的混杂分布式预测控制方法被引量：1
- 2010年
- 针对多智能体复杂协调控制问题,提出基于动态协调规则的分布式预测控制。将避碰约束处理为基于方位的混杂规则,并在代价函数中引入布尔函数项。为适应复杂时变的工况,在每个采样时刻,根据各智能体的位置关系及其与目标的相对距离,设计动态协调规则以确定布尔函数项的权值。此方法增强了运动方向一致性和控制行为一致性,改进了分布式预测控制的稳定性和可行性。由于取较短的预测时域即可达到控制目标,此方法也提高了分布式预测控制方法的实时性和实用性。给出仿真例子验证了此方法的有效性。
- 魏善碧胡友强柴毅丁宝苍
- 关键词：分布式预测控制布尔函数
- 结合标准对冲与核函数稀疏分类的目标跟踪被引量：7
- 2012年
- 针对经典稀疏分类目标跟踪算法在噪声,遮挡等恶劣环境下精度不高的问题,提出了一种新的目标跟踪算法。该算法在标准对冲框架下结合了核函数稀疏分类方法以及自适应字典更新方法,能够较好地适应类间相似度较高与目标外形变化较大等恶劣情况。核函数技巧能够增强分类器性能,但通用方法求解凸优化问题的效率较低,不能满足目标跟踪问题的实时性要求,故提出用核函数随机坐标下降(KRCD)算法来高效求解稀疏系数,并使用核函数稀疏分类方法(KRCD-SRC)来计算各个粒子的代价值。为了避免模板漂移问题,解释了目标字典和背景字典的在线更新方法。最后,结合标准对冲算法估算目标的状态信息。在使用50个粒子进行跟踪时,本文算法的处理帧率能够达到14frame/s。相比其它几种经典目标跟踪算法,本文算法具有更好的精确性和鲁棒性。
- 匡金骏柴毅熊庆宇
- 关键词：目标跟踪
- 基于奇异值分解及形态滤波的滚动轴承故障特征提取方法被引量：4
- 2012年
- 针对滚动轴承振动信号故障特征信息往往被强背景噪声淹没的问题,提出一种基于奇异值分解和形态滤波的振动信号故障特征提取方法。该方法利用信号时间序列重构的吸引子轨迹矩阵奇异值分布特征与信号自身特征的关系,选择轨迹矩阵中主要反映冲击信息明显的奇异值进行信号重构的方法来滤除信号中的平滑信号和部分噪声,获取带噪声的冲击信号;然后利用形态滤波能有效滤除脉冲干扰噪声的特点,反其道而行之,从而提取信号的冲击故障特征的方法,并将该方法应用于轴承的振动信号的故障特征提取。仿真与实例表明,该方法能有效提取强背景信号及噪声中的弱冲击特征信号,是一种有效的弱信号特征提取方法。
- 李兆飞柴毅李华锋
- 关键词：奇异值分解形态滤波滚动轴承振动信号故障特征提取
- 多重分形的振动信号故障特征提取方法被引量：20
- 2013年
- 针对非线性振动信号故障特征提取问题,提出一种广义维数均值(MeanDq)联合多重分形谱参数(Δα和Δf)的动特征提取方法。首先分析了振动信号的多重分形特性,然后计算出MeanDq,Δα和Δf分别作为故障特征量,并将其应用于滚动轴承故障状态的检测。研究表明:MeanDq,Δα和Δf能够有效地反映滚动轴承振动信号的状态,并且特征量MeanDq和Δα较Δf具有更好的灵敏度。实践证明该方法在实际应用中切实可行。
- 李兆飞柴毅李华锋
- 关键词：振动信号滚动轴承故障特征提取
- 基于多尺度积视觉特性的多聚焦图像融合算法被引量：7
- 2012年
- 针对传统多尺度图像融合算法不能有效抑制噪声的缺陷,提出一种基于提升静态小波变换(LSWT)多尺度积的多聚焦图像融合算法,并在LSWT域中引入了局部可见度以及局部视觉特性对比度的概念.在融合低频子带系数和各高频子带系数时,分别提出了基于局部可见度和基于多尺度积的局部视觉特性对比度的系数选择方案.实验表明,该算法不仅能有效抑制噪声对融合算法的影响,而且能够得到比传统方法视觉效果更好和更优量化指标的融合图像.
- 李华锋柴毅张晓阳
- 关键词：图像融合
- 提升静态小波与自适应PCNN相结合的图像融合算法被引量：8
- 2010年
- 提出了一种新的基于提升静态小波变换与自适应PCNN相结合的图像融合算法。该方法定义一种图像单个像素的清晰度作为PCNN的链接强度,使得PCNN能根据像素清晰度的变化来自适应地调整链接强度的大小,接着对图像经提升静态小波分解得到的低频子带系数的改进拉普拉斯能量和及高频子带系数的单个像素的灰度值,分别作为自适应PCNN神经元的外部输入,并根据点火次数来确定图像融合系数。最后由提升静态小波变换的逆变换得到融合图像。实验表明,该方法在视觉效果和客观评价指标上都优于传统的基于小波变换、提升静态小波变换、提升静态小波-PCNN的图像融合算法。
- 郭茂耘李华锋柴毅
- 关键词：图像融合脉冲耦合神经网络
- 基于时空约束和稀疏表示分类的目标跟踪算法被引量：2
- 2013年
- 针对经典稀疏分类目标跟踪算法中目标模板和目标基的建模及更新方式效率低,跟踪性能不可靠等问题,提出一种新的目标跟踪算法,解释了时空约束原理,目标基、背景基、时序特征池的创建方法以及选择与抛弃两种基更新机制;该算法采用时序循环更新方式解决模板更新问题,结合稀疏表示分类和标准对冲实时计算目标坐标.相比其他几种经典目标跟踪算法,有效提高了在复杂背景下的目标跟踪性能.
- 匡金骏柴毅熊庆宇
- 关键词：目标跟踪
- 一种基于极点配置稳定的新型局部递归神经网络被引量：3
- 2012年
- 针对局部全局前馈递归动态神经网络的稳定性问题提出了一种新的采用极点配置稳定方法的局部递归全局前馈(Locally recurrent global forward,LRGF)神经网络.由于动态神经元的极点有存在于实轴上和一对共轭复数极点两种情况为了避免神经元无限脉冲响应滤波器(Infinite impulse response filter,IIR)的系数投影到稳定区域的复杂性,构造的神经网络将动态神经元分成实数极点IIR和共轭复数极点IIR两部分,通过函数权值的方法将这两部分加权输出.同时针对这种新的神经网络采用了梯度下降的学习算法.通过仿真对本文提出的神经网络的可靠性和有效性进行验证,并分析这种新的神经网络在稳定投影计算上的复杂度.
- 孙健柴毅李华锋朱智勤
- 关键词：动态神经网络极点配置
- 提升静态小波域内多聚焦图像融合算法被引量：6
- 2011年
- 针对同一场景的多聚焦图像融合问题,提出了一种新的基于提升静态小波变换(Lifting Stationary Wavelet Transform,LSWT)的多尺度积图像融合算法。该方法在选择融合图像的低频子带系数时定义了一种新的改进拉普拉斯能量和(Sum Modified-laplacian,SML),设计了一种基于拉普拉斯能量和的加权与选择相结合系数选择方案;当选择高频子带系数时,根据多尺度积具有放大图像边缘特征弱化噪声的特点,在LSWT多尺度积的基础上给出了局部拉普拉斯算子和(Local Modified Laplacian,LML)的概念,并提出了基于多尺度积局部拉普拉斯算子和的系数选择方案;实验结果表明,该算法不仅能充分提取源图像信息注入到融合图像中,而且能有效抑制噪声的影响,得到比传统融合方法更优的视觉效果。
- 李华锋柴毅张晓阳
- 关键词：图像融合多尺度积
