摘要：目的在行人重识别任务中,行人外观特征会因为遮挡发生变化,从而降低行人特征的辨别性,仅基于可视部分的传统方法仍会识别错误。针对此问题,提出了一种融合姿态引导和多尺度特征的遮挡行人重识别方法。方法首先,构建了一种特征修复模块,根据遮挡部位邻近信息恢复特征空间中被遮挡区域的语义信息,实现缺失部位特征的修补。然后,为了从修复的图像中提取有效的姿态信息,设计了一种姿态引导模块,通过姿态估计引导特征提取,实现更加精准的行人匹配。最后,搭建了特征增强模块,并融合显著性区域检测方法增强有效的身体部位特征,同时消除背景信息造成的干扰。结果在3个公开的数据集上进行了对比实验和消融实验,在Market1501、DukeMTMC-reID(Duke multi-tracking multi-camera re-identification)和Occluded-DukeMTMC(occluded Duke multi-tracking multi-camera re-identification)数据集上的平均精度均值(mean average precision,mAP)和首次命中率(rank-1 accuracy,Rank-1)分别为88.8%和95.5%、79.2%和89.3%、51.7%和60.3%。对比实验结果表明提出的融合算法提高了行人匹配的准确率,具有较好的竞争优势。结论本文所提的姿态引导和多尺度融合方法,修复了因遮挡而缺失的部位特征,结合姿态信息融合了不同粒度的图像特征,提高了模型的识别准确率,能有效缓解遮挡导致的误识别现象,验证了方法的有效性。

摘要：针对大型结构拓扑优化计算成本高和固体各向同性材料惩罚模型(SIMP)在优化后结构边界处求解精度低的问题,提出了一种基于SIMP法的自适应设计域(ADD)拓扑优化方法。将改进四叉树法应用在拓扑优化的过程中,通过自动划分不同等级的网格单元来减少网格数量、减轻计算负担并提高边界处求解精度;采用比例边界有限元法(SBFEM)实时计算划分后结构的有限元信息,解决了不同等级网格间悬挂节点的问题。所提方法可在初始网格相对较少的情况下得到更加精确的结果,大幅度地降低了计算成本。数值算例结果表明,所提方法在最终结构边界处精度相同的情况下,计算时间最快可缩短为原来的1/100,可以为后续降低大型结构拓扑优化的计算成本提供参考。

摘要：现有异常节点识别方法普遍存在精度低或者功耗大等不足,针对这些不足,提出一种基于低秩矩阵分解的无线传感器网络异常节点识别算法。根据传感器节点的特性进行特征选取和属性矩阵构建;通过改进的CUR矩阵分解方法计算异常矩阵;依据异常矩阵中节点向量的总体均值和标准差设定控制限,判断节点是否发生异常。实验结果表明,与其它异常识别方法相比,该方法具有较高的识别准确率。

摘要：通过将统计学理论应用于富氮气体分配方式理论研究中,并基于熵权改进的优劣解距离(technique for order preference by similarity to an ideal solution,TOPSIS)法理论建立氧气体积分数下降速度特性和均匀特性综合评价方法。在此基础上,以某型运输机机翼多隔舱油箱为例,设计了5种典型惰化方案,通过数值仿真方法对以上方案进行建模和计算,获取了多隔舱油箱惰化的各项特性指标,并运用建立的综合评价方法对各方案进行了评价。研究结果表明:①基于熵权改进的TOPSIS理论可有效评价燃油箱惰化性能,实现惰化系统最优分配方式的确定;②综合考虑氧气体积分数下降速度特性和均匀特性时,半均匀进气的富氮气体分配方式为最佳;③速度性为唯一评价指标时,非均匀进气的富氮气体分配方式为最佳;均匀性为唯一评价指标时,半均匀进气的富氮气体分配方式为最佳。

摘要：提出了一种新型的5自由度复合驱动并联机构,并对其进行了运动学分析。首先,根据复合驱动并联机构的构型特点,开展了伴随运动分析,推导得到了位置逆解计算公式;其次,通过分析动平台上一组点的线速度分量与驱动速度间的映射,推导出5×5齐次量纲的雅可比矩阵;采用离散法计算机构的可达工作空间,根据灵活度指标,即条件数的倒数在可达工作空间的分布情况,确定了许用工作空间位置;然后,通过分析最大压力角在机构许用工作空间中的分布情况和驱动力与机构末端受力之间的映射关系,完成了并联机构的奇异性分析;最后,基于MATLAB和ADAMS软件进行了运动学仿真验证。所述工作为下一代样机的优化设计提供了理论基础。

摘要：航空安全事件风险等级预测是主动风险管理的重要手段。考虑海量航空安全事件数据呈现的高维复杂、类不平衡等特性,提出一种基于集成代价敏感深度神经网络(ECSDNN)的航空安全事件风险等级预测方法。采用分类型属性嵌入特征编码和数值型属性拼接的方法实现航空安全事件数据的特征表示;综合考虑错分比例和固定代价设计代价敏感矩阵和代价敏感损失函数,构建基于代价敏感深度神经网络(CSDNN)的基分类器模型;采用硬投票方法,集成多个参数不同、性能各异的基分类器,构建航空安全事件风险等级预测模型。在航空安全事件报告系统(ASRS)数据集上的实验结果表明:相比基准算法,所提ECSDNN模型的预测准确率提升了4.51%;相比单个CSDNN基分类器,所提ECSDNN模型的预测准确率提升了3.17%。验证了基于ECSDNN的航空安全事件风险等级预测方法的有效性。

摘要：为了验证gamma波是否更适用于管制员工作负荷检测,首先设计预实验选取代表性强、区分度大的管制场景场景,在此基础上,设计实验获取管制员在不同工作场景下的脑电(electroencephalogram,EEG)数据及工作负荷数据,并通过S-W(Shapiro-Wilk)检验验证了选取的实验场景的有效性。随后,提出一系列脑电特征并对根据实际情况对脑电数据划分方法做出改进,并对脑电特与工作负荷的相关性进行分析。结果表明:与gamma波相关的特征β+θ+α+γ与工作负荷的相关性最高,可用于管制员的工作负荷检测。最后,选用“留一交叉验证法”建立决策树回归模型对管制员的工作负荷进行检测。检测精度可达0.979~0.996,证明与gamma波相关的功率谱特征可用于管制员工作负荷的检测。

摘要：针对大规模多域无人设备之间难以进行可靠性分析的问题,根据实际“空-基-地”分布式协同编队特征,提出了一种基于多域无人平台运作规则与层网络间逻辑连接失效关系的空基地集群编队可靠性分析算法。用空中网络、通信网络、地面网络组成的3层轻量化方格拓扑结构代替现实中的集群,在综合考虑随机攻击、蓄意攻击以及区域失效关系、关联失效关系、级联失效关系等依赖关系的条件下设计算法,以网络中最大连通子图为可靠性测度,进行不同编队状态及编队形式下的网络可靠性分析。最后与标准仿真平台进行对比,试验结果验证了算法的可行性、快速性以及资源占用率小等优势。该研究为提升多域无人平台协同编队时的可靠性及相关的防控策略的研究提供了研究基础。

摘要：针对一种PUU-2PRRS 5自由度复合驱动并联机构的刚体动力学建模问题,采用拉格朗日法结合虚功原理建立刚体动力学模型并进行仿真分析。首先,在考虑存在次闭环的情况下,采用闭环矢量法对并联机构进行运动学分析,推导出机构各构件质心的线速度和角速度;其次,采用拉格朗日法结合虚功原理建立复合驱动并联机构的刚体动力学模型,为复合驱动并联机构驱动力的求解及后续动力学仿真分析奠定了基础;最后,基于MATLAB软件和ADAMS软件对该并联机构进行动力学仿真分析,在给定相同末端轨迹的情况下,对比两种软件得到的驱动力变化曲线,仿真结果验证了所建动力学模型的正确性。文中不仅为PUU-2PRRS 5自由度复合驱动并联机构控制系统的搭建打下了基础,也为其他复合驱动并联机构的动力学建模分析提供了理论依据。

摘要：针对飞机液压系统故障诊断特征值冗余难以精准获取和准确率不高的问题,提出一种基于变精度邻域粗糙集(Variable Precision Neighborhood Rough Set,VPNRS)和随机森林(Random Forest,RF)相结合的特征选择算法,并以此为基础建立飞机液压系统故障诊断模型。VPNRS-RF算法主要是利用随机森林算法分别对变精度邻域和模糊熵粗糙集约简后的特征进行重要度排序,再次筛选后确定最优特征子集,使用最优特征子集对在线贯序极限学习机(OSELM)分类模型进行训练,从而提高故障信息获取准确率。最后以飞机起落架收放系统为例进行仿真研究,验证了VPNRS-RFOSELM模型的优越性。