基于IMCKD与谱负熵的滚动轴承故障诊断方法

针对轴承故障成分常以周期性冲击成分出现在振动信号中,而冲击信号常被强大噪声淹没,导致轴承故障诊断难度较大的问题,提出一种基于改进的最大相关峭度解卷积(IMCKD)与谱负熵的故障特征提取方法。首先,采用改进的最大相关峭度解卷积以最大相关峭度为目标对原始振动信号进行降噪处理,检测信号中的周期性冲击成分;然后,以最大谱负熵值为准则寻找信号的最佳分析频段;最后,通过平方包络解调提取出轴承的故障特征。仿真和实测信号验证了该方法的有效性。     

基于子束变换的自适应线性特征检测

子束变换是一种在多个尺度上对图像线段求积分的线段检测算法.针对二值图像中的线性特征,在强杂波环境下,研究了子束变换的特征检测问题.综合利用了不同尺度上的子束特性,引入线性插值、新的目标函数和Chebyshev不等式,提出了一种自适应线性特征检测算法.仿真结果表明,该算法对杂波环境下的线性特征检测非常有效,并对短线干扰有一定的抑制能力.     

基于CNN-PCA-DT算法的合成孔径雷达目标识别

合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)目标识别是SAR图像解译的重要环节,已广泛应用于国防和国民经济领域。在传统的卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)的基础上,提出了将CNN,主成分分析(Principle Component Analysis,PCA)和决策树(Decision Tree,DT)相结合的算法,记为CNN-PCA-DT:利用CNN提取出SAR图像的特征向量,再用PCA降维,最后用DT分类器取代CNN中的Softmax分类器实现SAR目标识别。实验结果表明,所提出的算法在MSTAR实测数据集上取得了较高的识别准确率,从而说明了实验的有效性。     

一种基于线性流形的基因表达数据的聚类方法

由于基因表达数据的稀疏性和噪声性,传统聚类算法对其聚类时不能取得好的效果。针对这一问题,一种新的线性流形方法被提出,它的基本思想是搜索数据集中的线流形聚类,再将其中某些线流形聚类融合构造高维流形聚类。该算法将切向距离和法向距离作为线性流形的距离度量,运用空间近邻信息,采用聚类基因的平均表达水平作为转移向量,提高了聚类的准确度。实验结果表明,该算法的聚类准确性优于其它聚类算法,并且对带有噪声的数据可以保持较高的聚类准确度;在对Hela基因表达数据聚类时,算法得到了具有显著生物学意义的聚类。这些都说明提出的算法对基因表达数据聚类的适用性和有效性。     

二维矩阵卷积在向量处理器中的设计与实现

为了加快卷积神经网络模型的计算速度,便于大规模神经网络模型在嵌入式微处理器中的实现,以FT-matrix2000向量处理器体系结构为研究背景,通过对多核向量处理器体系结构的分析和对卷积神经网络算法的深入研究,提出将规模较小的卷积核数据置于标量存储体,尺寸较大的卷积矩阵置于向量存储体的数据布局方案。针对矩阵卷积中数据难以复用的问题,提出根据卷积核移动步长的不同动态可配置的混洗模式,通过对所取卷积矩阵元素进行不同的移位操作,进而大幅提高卷积矩阵数据的复用率。针对二维矩阵卷积由于存在数据相关性进而难以多核并行的问题,提出将卷积矩阵多核共享,卷积核矩阵多核独享的多核并行方案。设计了卷积核尺寸不变、卷积矩阵规模变化和卷积矩阵尺寸不变、卷积核规模变化的两种计算方式,并在主流CPU、GPU、TI6678、FT-matrix2000平台进行了性能对比与分析。实验结果表明:FT-matrix2000相比CPU最高可加速238倍,相比TI6678可加速21倍,相比GPU可加速663 805倍。     

创造奇迹的16字奥秘

连日来,第四十集团军创破军事训练纪录活动中涌现出的27名义务兵,成为官兵们议论的焦点。这些入伍不到两年的义务兵,缘何能在创破纪录活动中力挫兵龄更长、经验更丰富的老兵?他们创造奇迹的奥秘究竟在哪里?近日,记者深入该集团军一探究竟。奇迹来自"高看一眼""若是没有连首长的高看一眼,我也不会创造今天的奇迹……"日前,刚刚创造了集团军抗干扰收发报训练纪录的某炮兵旅指挥连上等兵戴杰向全旅官兵介绍经验时说的一番话,深深感染了大家。"过去一到训练场就打蔫儿,咋也提不起精神头儿,可一玩网络游戏又激动得像服了兴奋剂,玩个三天两夜也不累……"戴杰说自己在新兵连时,军事     

占领青春高地的稚嫩肩膀

老班长说过很多话,但有一句,大家都会记得,并且深有同感:没驻过训,就别说自己当过兵!是的,当兵不习武,不算尽义务。没经历过驻训,武艺怎能练得精!又是一年芳菲尽,却闻沙场战鼓震天响!剑战横空金气肃,旌旗映日彩云飞。野外驻训总会给人壮丽画卷般的遐想,但是,经历过的人都知道,单调枯燥也能与幽默欢乐"齐飞",铮铮铁骨亦可与儿女柔情"共长天一色"。以苦为乐、苦中作乐,等到凯旋、回到营区,对着镜子里黝黑的自己,喊上一嗓子:瞧瞧,这才是兵!刀在石上磨,人在苦中练。让我们把目光聚焦到野外驻训场——     

别把架子当面子

“官不大架子不小”,这是人们经常挂在嘴上的一句话,表示对爱摆架子者的不满与讽刺。现实生活中,确实有一些年轻干部为了体现自己的威信和面子,喜欢在基层和群众面前装腔作势地摆摆“架子”。比如,有的态度冷漠,故作深沉,对群众爱理不理;有的自命不凡,颐指气使,对群众动辄训斥;甚者有的居高临下,以权谋私,对群众吃拿卡要,等等。这种摆着“架子”求“面子”的现象有一定的普遍性,既影响了干群关系的团结和谐,又制约了单位风气建设,应该引起重视。     

基于复杂网络理论的舰船电力网络脆弱性分析

从舰船电力网络拓扑结构及设备布置特性的角度出发,对舰船电力系统的脆弱性进行量化评估能为电力系统的优化设计提供理论指导。基于复杂网络理论,从舰船电力系统本身的拓扑结构对其脆弱性进行了研究。首先,用邻接矩阵将某一环形电力网络表示出来,并计算其特征参数,从度数指标和介数指标可以看出主配电板节点是电网中的重要节点;然后,对该环形舰船电力网络进行了故障模拟,结果表明:电网元件故障对整个电力网络造成的影响由最大连通子图规模来衡量,该指标值越小表明此元件故障对网络的影响越大,同时这一指标比介数指标更好地揭示了舰船电力网络的脆弱环节。     

山顶上的快乐时光

那年冬天的一次野外驻训,我和3名战友在一座山顶上开设通信点位。天公不作美。就在我们刚搭好帐篷,一阵狂风来袭,气温骤然下降,瞬间天空中下起了蒙蒙细雨。南方的冬天异常湿冷,尤其是阴雨天。晚上,因没有通信业务处理,我们早早就休息了。可一钻进被窝里,被子和褥子潮湿得就像刚被雨水淋过,湿乎乎的。帐篷外,漆黑如墨,风中夹带着细雨,伴随着"呜呜呜"的声音,听着难以