基于物理模型的行星轮系特征提取与评估方法

特征提取与评估是损伤检测和故障预测的基础。针对2K-H行星轮系缺齿损伤,建立了行星轮系的损伤模型,通过分析模型的仿真信号,提出了基于主频边带、小波变换和经验模式分解的多种损伤特征,并采用双样本一致性检验方法对所提取损伤特征的分类能力进行了评估,采用含噪声的仿真信号和试验数据对损伤特征进行了验证。验证结果表明,所提取的损伤特征均具有较强的分类能力,其中主频边带特征的分类性能最优。     

直杆塑性动力屈曲的能量准则和特征参数解

提出弹塑性应力波作用下直杆动力屈曲的定量求解方法,将临界应力和惯性指数作为一对特征参数求解.由相平衡邻位形准则得出屈曲控制方程和边界条件,由所导出的能量转换和守恒准则得出压缩波阵面上的附加约束方程,由此得出了问题的完备定解条件,从而提出了求解直杆塑性动力屈曲的特征参数方法.     

水中目标信号的实时检测方法研究

在对目标信号及噪声背景信号的特性进行分析的基础上,依据目标信号功率主要集中在低频部分的特点,用功率谱估计方法提取低频信号的能量作为特征,对信号滑动地进行目标检测.通过不同浪级情况下海洋水压力场的仿真信号数据,对某型目标舰船的水压力信号进行了检测计算,验证了该方法的有效性,尤其是达到了在高海况、低信噪比条件下,对目标信号正确的检测.     

基于机器翻译的原型句蜕及其包装研究

首先简要介绍了HNC理论及其机器翻译观,结合机器翻译的难点与原型句蜕存在的普遍性,说明了解决原型句蜕变换的意义:接着对原型句蜕构成现象进行了描述,从汉英语义块构成对比分析中导出了汉英变换规则;从现有的机器翻译系统所暴露的问题中,说明原型句蜕变换对提高机器翻译质量的必要性和可行性;最后是对本文的结论和说明。     

《老子》单音动词分析

<老子>五千言,使用动词较多,其中单音动词占大多数,复音动词较少.单音动词大多数使用本义,其中单义词多,多义词少.词义发展途径主要是引申.单音动词主要作谓语,此外还可以作主语、定语、状语等.     

如何读懂英美报刊的标题

迅速读懂英美报刊的标题对搜集处理信息,了解世界动态意义重大.要达到这一目的,就必须了解报刊英语标题的特点,具备一定的西方国家社会发展和文化历史等背景知识.     

雷达情报特征的Bayes识别方法

根据雷达情报目标判性应用背景,对Bayes方法在该领域的应用进行了研究,初步建立了基于雷达情报特征的统计模型,并在算法的收敛速度和稳健性等方面与D-S证据理论进行了比较。仿真结果表明,Bayes方法对先验信息的精确程度要求并不十分严格,能较好地解决雷达情报综合问题。     

不变矩理论及其在目标识别中的应用

几何形状的识别在计算机视觉中具有十分重要的意义,一般几何形状可以分为区域和边界两种。不变矩特征在图像平移、伸缩、旋转时均保持不变。介绍了利用图像的不变矩向量进行目标形状识别的方法,并比较了Hu提出的基于区域的不变矩和Chen提出的基于边界的不变矩的性能和计算速度。     

火炮驻退机状态评估中的特征提取方法

人工后坐条件下各检测参数受驻退机技术状态变化影响较小,为准确评估火炮驻退机的技术状态,需要从检测参数中提取科学有效的指标特征。利用人工后坐在线检测设备中推炮速度可调和高分辨率数据采集卡的优势,将对驻退机磨损比较敏感的液压阻力参数从可测的后坐阻力中分离,基于模板匹配的思路建立了液压阻力模板曲线。对不同技术状态驻退机的液压阻力曲线与模板曲线进行了相关性分析,并对驻退机磨损特征参数进行了有效提取。其结果作为驻退机模式识别中的评估指标,可使驻退机技术状态评估更加精确。     

判决特征选择的快速人脸识别算法

为了在确保识别精度的条件下提高人脸识别的速度,提出了判决特征选择算法(SVM-DFS).针对多类分类问题,判决特征选择算法根据统计学习理论使用支持向量机来实现特征选择,根据全概率定理把特征选择和多类分类集成到一个统一框架.在UMIST和FERET人脸数据库上的实验表明:SVM-DFS算法可以用来挑选对分类最有用的特征,这些挑选出来的特征具有明显的物理意义.使用判决特征选择方法不但可以加快分类器的响应速度,而且不降低分类器的泛化能力.