“疯狂”班长杨国峰

汽车漂移,就是打横,会让人紧张得心都要跳出来。可是,你看过坦克漂移吗?数十吨重的铁碉堡,瞬间甩身转向,然后摧枯拉朽般地碾碎一切阻碍,绝对会带给您不一样的震撼。我们连队的班长杨国峰,就会来这一手。坐他开的坦克的人,都要万分当心,说不定啥时候坦克一打横,冷不防就撞你个鼻青脸肿!你小子不能温柔一点吗?有人曾如此抗议。杨国峰说:坦克是打仗的,急转     

基于模糊均值聚类算法的图像分割

将图像直方图统计特性引入到FCM聚类算法的目标函数中,用混合粒子群优化算法对目标函数进行全局最优求解,提高了图像分割的运算速度。     

基于改进半监督FCM聚类的复合材料超声检测脱粘缺陷识别

针对径向基（RBF）神经网络在进行超声检测脱粘缺陷识别时存在参数选择不确定、网络结构鲁棒性差等问题,提出一种改进的自适应半监督模糊C均值聚类（FCM）的RBF神经网络的方法,将kw近邻估计法和半监督模糊C均值聚类方法相结合,改进了隶属度函数,自适应确定聚类数目。将改进的RBF神经网络应用于超声检测脱粘缺陷识别,实验结果表明：与传统RBF神经网络相比,本方法减弱了孤立样本对网络结构的影响,增强了网络结构的鲁棒性,提高了脱粘缺陷识别的准确率,是一种较好的超声检测脱粘缺陷识别分类方法．     

声表面波对汽油胶质含量响应特性的理论与实验研究

从理论上分析了沉积于压电基片表面的汽油胶质对声表面波（SAW）传播特性的影响,在此基础上参照国家标准规定的汽油胶质含量测定试验条件,基于自制的SAW传感器,实验研究了SAW对不同汽油胶质含量的响应特性.结果表明SAW传感器的中心频率及幅度随SAW传播路径上沉积胶质的含量变化表现出敏感且单调的变化规律,这一结果可为车用汽油胶质含量的快速检测提供参考.     

材料随机梁的有限元分析

提出一种以柔度为基础的具有随机刚度弯曲梁的有限元公式。在计算过程中 ,用与刚度均值有关的内力近似表示未知内力值。通过蒙特卡罗模拟可示出刚度的一维可靠性密度函数和相关函数 ,可用来估算柔度的均值和协方差函数。最后根据新的公式计算出随机梁的均值和协方差。     

一种抗遮挡的时空上下文目标跟踪

目标跟踪是一个比较热门的研究方向,其性能受到多方面影响。时空上下文跟踪算法是利用目标附近的信息对目标进行跟踪,但该算法的不足是仅使用单一的灰度特征和固定的学习率。将HOG(Histogram of Oriented Gradient)特征与灰度特征进行融合,且对跟踪结果进行相似度计算进而抑制目标的漂移,采用自适应变化的学习率以适应跟踪目标的变化。经过仿真实验证明,相较于时空上下文跟踪算法所提出的方法鲁棒性更好,对光照的变化、目标形变以及遮挡等情况下都具有较强的跟踪能力。     

一种新的支持向量机决策树设计算法

支持向量机决策树的精度和速度取决于树结构。为了获得好的泛化性能,应由可分性强的类为树的上层结点定义分类子任务。提出了一种新的支持向量机决策树设计算法。决策树中每个结点的分类子任务定义规则如下:采用模糊核C-均值将当前训练集粗分为两个子集,然后基于隶属度从各个子集中选择可分性强的子类定义当前结点的分类子任务,并将可分性弱的子类移至下层结点。实验结果表明,该方法的精度和速度都优于其他传统的多类分类方法。     

面向像斑的高分辨率遥感影像自优化迭代分类方法

针对高分辨率遥感影像提出了一种面向像斑的自优化迭代分类算法,基于半监督聚类算法获取训练样本,以支持向量机为核心设计了自优化迭代分类器。使用分型网络演化算法获取像斑,并从中选取少量标记样本;结合标记样本,利用半监督模糊C均值算法对像斑进行聚类,并基于密集度筛选得到训练样本;设计了自优化迭代支持向量机分类算法,对所有像斑进行迭代分类直到满足分类要求,并在分类过程中对近邻分类结果进行统计得到高可信度样本以自主优化训练样本集。基于以上方法分别对武汉市QuickBird和WorldView影像进行分类实验,分类总精度分别达到94.67%与92%,与基于人工选取训练样本情况下进行分类的分类总精度（82%与82.67%）、常规支持向量机分类总精度（87.33%与88%）、最小二乘支持向量机分类总精度（88%与89.33%）相比,精度有明显提升,分类效果较好。     

岩土材料屈服准则的可靠度解析

视岩土材料强度参数为正态分布随机变量,以可靠度理论为基础,推导了Drucker-Prager准则和Mohr-Coulomb准则可靠度判别的解析表达式,并通过Monte-Carlo法和一次可靠度方法验证了其正确性.应用所得到的可靠度解析公式分析了岩土材料强度参数的均值和变异性对屈服准则判别结果的影响.结果表明,强度参数的变异性对Drucker-Prager准则和Mohr-Coulomb准则可靠概率的影响程度不尽相同,在变异系数较大的情况下,它们对可靠概率的影响显著,不可忽略.该研究结果为岩土材料屈服的可靠度判别提供了一条新思路.     

一种新型模糊神经网络及其在故障诊断中的应用

提出了一种基于模块化模糊神经网络的非线性系统故障诊断新方法.该方法先使用模糊c-均值聚类算法(FCM)实现测量空间的模决分割以决定模糊规则的个数,再使用模糊IF-THEN规则对分割后的各区域分别采用局部BP模型去进行逼近,最后再通过离线学习以获得不同区域故障输出与测量输入的非线性动力学特性.应用表明,提出的模糊神经网络结构、原理及实现方法是合理可行的,经过离线学习后的网络可实现对非线性系统的在线实时状态跟踪和诊断,可提高故障检测的正确率和快速性,并具有较好的泛化性能.