采用边界元法测试轴承的动态刚度和阻尼

轴承的刚度和阻尼特性为非线性的,采用传统的方法难以准确全面进行测量。为此,分析了转子系统边界积分方程及其特点,并利用边界元法测量轴承的刚度和阻尼。结果表明,边界元法测量轴承的刚度和阻尼非常有效。     

机械状态振动烈度监测方法研究

介绍了振动标准和振动测量的基本现状,分析了振动烈度的时域和频域计算方法,后者对信号类型的适用性强,对计算频率范围的选择灵活,避免了利用微积分进行信号类型转换和滤波等复杂处理,通过实例给出了应用振动烈度监测机械设备状态的注意事项。     

A novel facial emotion recognition scheme based on graph mining

Recent years have seen an explosion in graph data from a variety of scientific, social and technological fields. From these fields, emotion recognition is an interesting research area because it finds many applications in real life such as in effective social robotics to increase the interactivity of the robot with human, driver safety during driving, pain monitoring during surgery etc. A novel facial emotion recognition based on graph mining has been proposed in this paper to make a paradigm shift in the way of representing the face region, where the face region is represented as a graph of nodes and edges and the gSpan frequent sub-graphs mining algorithm is used to find the frequent sub-structures in the graph database of each emotion. To reduce the number of generated sub-graphs, overlap ratio metric is utilized for this purpose. After encoding the final selected sub-graphs, binary classification is then applied to classify the emotion of the queried input facial image using six levels of classification. Binary cat swarm intelligence is applied within each level of classification to select proper sub-graphs that give the highest accuracy in that level. Different experiments have been conducted using Surrey Audio-Visual Expressed Emotion (SAVEE) database and the final system accuracy was 90.00%. The results show significant accuracy improvements (about 2%) by the proposed system in comparison to current published works in SAVEE database.     

自组织特征映射网络在目标分类识别中的应用

为了在日趋复杂的空战环境中准确分析出目标的类型,以达到辅助决策之目的,采用自组织特征映射网络来对目标进行分类识别.首先提取影响目标识别的类特征,然后对其预处理.在此基础上建立SOM网络目标识别模型,并利用SOM网络算法实施无监督的自组织学习.在学习的过程中,通过不断调节网络节点间的权向量,来实现目标聚类.最后,通过仿真验证了该方法在目标分类识别中的可行性和实用性.     

耦合封闭声腔的主导声辐射模态确定方法

将在某一频率下或某一频段内对封闭声腔声势能起主要作用的一阶或几阶声辐射模态定义为耦合封闭声腔的主导声辐射模态。准确认定主导声辐射模态至关重要，直接影响有源控制效果。然而，现有的主导声辐射模态确定方法，要么仅考虑辐射效率的作用而忽视模态幅度的影响，要么就需要用到结构模态信息，难以实现工程应用。基于此，综合运用计算和测试手段，全面考虑辐射效率和模态幅度两个因素，提出了一种基于“初选—预留—后验”的主导声辐射模态确定方法，并通过实验研究证明了该方法的有效性和可行性。结果表明：提出的确定方法能够准确认定主导声辐射模态，确定过程中不需要用到辐射体的结构模态信息，可用于指导控制目标选取或重构封闭声腔声势能。     

结构化装备型号需求论证模式研究

结构化是系统工程分析问题的重要手段。为给装备型号需求论证工程化提供理论依据与技术支撑,对结构化装备型号需求论证模式的相关问题进行了研究。分析了装备型号需求论证流程,界定了装备型号需求论证工作范围,明确了装备型号需求论证的内部流程和外部边界;针对一体化联合作战要求,提出了有指导性的需求论证策略,确保结构化装备型号需求论证模式的科学性;借鉴美军体系结构技术,构建了结构化装备型号需求论证空间,对整个论证空间的结构设计、论证域的划分和各论证环节的论证任务进行了深入研究,从技术角度实现了需求论证过程的结构化。     

基于不变矩和神经网络的目标识别方法

针对寻的导引头成像制导中实时采集图像由于存在几何失真及像质模糊而导致目标识别精度差的问题,提出了一种基于不变矩和神经网络的目标识别方法.该方法采用一种改进的不变矩算法提取目标图像的不变矩特征量来训练BP神经网络,实现目标图像的识别和分类.仿真结果表明该不变矩特征库训练的神经网络分类器具有较高的识别精度,是一种比较实用的目标识别方法.     

水面舰船对声自导鱼雷防御机动方法研究

根据水面舰船机动对其辐射噪声和反射强度的影响,首先建立了水面舰船与声自导鱼雷规避机动对抗的数学模型,然后采用Monte-Carlo法,计算水面舰船不同规避机动方法的生存概率,并分析了水面舰船转向、加速对其生存概率的影响,最后,得出水面舰船对声自导鱼雷防御的最优规避机动方法.提出的规避机动方法对水面舰船水下防御系统研究,具有十分重要的指导意义.     

基于公平谓词法的JMS消息过滤改进算法

研究了JMS发布／订阅消息传递模式的工作机制，分析了JMS在对事件进行匹配时的过滤算法，针对该算法的不足提出了采用公平谓词法来改进JMS的消息过滤速度，改进方法对基于JMS的发布／订阅应用程序的开发具有一定的指导意义。     

一种新的Gabor小波支持向量机人脸识别算法

提出了一种新的基于Gabor小波特征重组的支持向量机人脸识别方法。该方法首先计算5个尺度和8个方向的Gabor小波变换结果,再把不同人脸中的同一尺度和方向的变换结果进行特征重组,得到40个新特征矩阵,分别利用PCA方法降维去噪,最后构造40个支持向量机分类器并采用选票决策机制决定识别结果。实验结果表明,该方法不仅拓宽了主元分析法中累积方差贡献率可选范围,并在一定程度上解决了核参数选择难的问题,同时取得了理想识别效果。