一种基于局部不变特征的图像特定场景检测方法

图像场景的自动检测,对于图像的标注以及语义检索具有非常重要的作用。本文研究根据实际应用的需要,围绕会晤、集会、海滩等八类特定场景图像的检测问题展开。首先对图像进行局部关键点的检测以及SIFT特征描述子的计算,从而提取图像的局部特征,在此基础上基于支撑向量机构建多分类器,进行特征训练,最终获得较为准确的检测结果。实验重点针对分类器核函数的确定以及特征选取策略等问题展开,实验结果表明,采用径向基核函数构建多分类器以及特征点按尺度大小排序取前n位的选取策略可以获得较为准确和鲁棒的特定场景检测结果。本方法在保证满足一定程度场景检测准确率的前提下,具有简单快速的特点,能够满足实际应用的需要。     

基于VMD和SVM的舰船辐射噪声特征提取及分类识别

针对复杂海洋背景下舰船声频辐射噪声特征提取困难的问题,提出一种基于变分模态分解、中心频率、复杂度特征和支持向量机的舰船辐射噪声特征提取及分类识别方法。对四类舰船辐射噪声信号使用变分模态方法分解,得到一定数量的固有模态函数。通过比较提取能量最大的固有模态函数中心频率和排列熵作为特征参数,并利用支持向量机方法对四类舰船信号样本进行分类识别。实验结果表明,该方法可以实现对舰船辐射噪声的特征提取,与已有方法对比,该方法具有较高的识别率。     

电偶腐蚀下非稳态扩散瞬时静电场分析

为分析在浓差极化条件下非稳态过程中的静电场分布情况,在斐克第二定律的基础上利用拉普拉斯变换求解电极表面氧浓度随时间的变化。通过法拉第定律分析受氧浓度控制下的电偶腐蚀电流密度,在此基础上利用电流元模型求解电解质溶液中任意位置处产生的瞬时电位及静电场强度,并通过实验验证结果的正确性。结果表明：浓差极化下的非稳态扩散传质产生的静电场及电位会随着时间的增加而逐渐减小,并最终达到稳态,且电流密度会随着氧的浓度减小而减小。     

基于似然比检验的橡胶密封件加速试验机理一致性判别方法

加速退化试验广泛应用于橡胶密封件等长寿命产品的可靠性评估,试验过程中需要将高应力水平下的试验结果外推到正常应力水平。要获得准确的产品可靠性评估结果,需要保证加速应力下的退化失效机理与正常应力下的退化失效机理一致。基于似然比检验原理,提出加速退化试验机理一致性判别方法及流程。针对失效机理一致与失效机理变化两种场合,提出对数线性及非对数线性两类加速模型,并结合混合效应模型描述产品退化过程。利用似然比检验判断加速模型参数是否变化,完成失效机理一致性判别。仿真算例和应用实例表明,该方法能够有效判别橡胶密封件失效机理是否变化,并找到失效机理不变的应力水平边界。     

舰船中央冷却系统多智能体自治控制

面向下一代舰船电力推进装置的分布式冷却需求,针对复杂情况下系统自重构与自愈控制问题,提出以某型中央冷却系统为控制对象的多智能体自治控制体系。设计各类智能体的个体结构和多智能体的分布式结构,采用智能体联盟和熟人机制对合同网协作模型进行改进,并优化自动任务分配和故障恢复过程中的多智能体协作流程。在此基础上,设计中央冷却系统原理性装置,建立以多智能体控制系统为核心的自治控制试验研究平台,对控制系统效能进行分析验证。试验结果表明：所设计的多智能体自治控制体系能够自主地完成系统动态重构和故障恢复控制,使电力推进装置中央冷却系统具备自重构和自愈的能力。     

舰船腐蚀电场建模及补偿最优解验证

基于等效偶极子法,从补偿偶极子长度、角度、大小三方面给出了任意角度的补偿偶极子场解析式,再利用电荷矢量叠加原理,建立了"腐蚀偶极子+补偿偶极子"电场模型。仿真以单轴桨船为例,先验证"腐蚀偶极子+补偿偶极子"电场模型的正确性,再进行补偿偶极子对舰船电场的影响验证,从而得出补偿最优解。模拟实验结果表明,补偿阳极在工程允许条件下距离补偿系统接船端最远处,且补偿系统平行于水平面和船体时补偿效果最优;在补偿最优条件下,理论上是可以抵消原舰船腐蚀电场的。     

多种服役环境下航空铝合金疲劳裂纹扩展行为

通过收集机场环境数据并依据环境谱编谱流程,编制出试验室环境下航空铝合金加速腐蚀试验谱,并依据该谱开展LD2CS铝合金预腐蚀疲劳试验。统计分析试验数据,利用影响平均值方法,筛选出三个重要腐蚀损伤表征量,即最大蚀坑深度、最大蚀坑宽度、点蚀率。通过归一化无量纲处理和加权平均方法,计算出腐蚀损伤综合指标α。对比不同损伤程度下预制裂纹疲劳扩展行为特点,定义腐蚀加速系数Ω(α)。利用加速腐蚀第18—20a的试验数据验证Ω(α)表达式的有效性,得到预测值相对误差均小于10%,这说明修正后的疲劳裂纹扩展公式适用于表示腐蚀损伤对长裂纹扩展的加速作用,为航空铝合金的损伤容限设计提供新的思路。     

集对分析和LS-SVM相结合的装备研制风险综合评价法

为有效降低或规避武器装备研制风险,确保装备研制项目的顺利推进,提出一种基于集对分析理论与最小二乘支持向量机方法的装备研制风险综合评价方法。根据武器装备研制特点,建立装备研制风险评价指标体系。在此基础上,引入集对分析理论中的联系度和集对概念构建训练样本和测试样本。利用样本对最小二乘支持向量机进行训练测试,得到装备研制风险的评价模型,并给出评价结果。案例分析表明,所提方法过程简便,定性定量结合,形式易于理解,评价结果也更加贴近实际,对于提升装备研制项目风险管理和决策水平,具有重要的实际意义。     

基于小波包和支持向量机的舰用发动机故障诊断

舰用发动机是一个复杂的大系统,由于受到海洋恶劣气候的影响,其故障发生的概率大大增加,因此,对舰用发动机故障诊断进行研究具有重大实际意义。以舰用发动机的主泵轴承为例,提出了基于小波包和支持向量机的故障诊断方法。首先采用振动加速度传感器获取轴承的振动信号,然后对采集数据进行多层小波包分解,求各频带信号能量,形成各种故障模式下的特征向量。将形成的故障特征向量训练集输入到支持向量机,通过训练建立诊断分类器,并运用测试数据对建立的诊断分类器进行测试。实验结果表明,该方法可以很好地实现舰用发动机故障诊断效能,具有很好的工程应用前景。     

基于支持向量机的多目标分类和识别

支持向量机(SVM)算法广泛应用于模式识别等领域,但是SVM最初是针对二类别分类提出,在多分类识别中稍显逊色。对将SVM由二分类扩展到多分类的算法进行了研究,发现有向无环图(DAG-SVM)是其中用的最多的算法之一。因此,针对军事领域图像的多目标分类,选择有向无环图算法来实现军事图像中单兵、装甲、低空等多目标的分类识别。