基于深度图像的人体关节点定位方法

提出了一个基于深度图像的人体关节点定位的方法:首先将图像中的人体区域分割出来,然后利用随机森林分类器对逐个像素点进行分类,得到身体的各个部件并寻找关节点的位置。通过实验发现,本方法准确性较高并具有一定实时性。分类的准确率为 68%,相较 Kinect技术(40%)达到了较高的分类水平。预测人体关节点位置的平均时间为每帧 150ms,符合实用性要求。     

基于改进深度学习模型的焊缝缺陷检测算法

针对传统深度学习模型在进行焊缝缺陷检测时对小缺陷目标检测效果不理想问题,提出基于改进深度学习Faster RCNN模型的焊缝缺陷检测算法,算法通过多层特征网络提取多尺度特征图并共同作用于模型后续环节,以充分利用模型中的低层特征,增加细节信息;改进模型的区域生成网络,加入多种滑动窗口,从而优化了模型锚点的长宽比设置,提高检测能力。实验表明,改进Faster RCNN模型取得最优的缺陷检测结果,对于小缺陷目标仍取得较好的检测精度,从而验证了算法的有效性。     

无人平台复杂地形探测的视触融合方法

为提高无人平台在复杂环境中的地形探测能力以及解决在小样本数据下识别地形困难的问题,提出了一种无人平台复杂地形探测的视触融合方法。在原始宽度学习的基础上,建立了多模态级联特征节点宽度学习框架。首先进行触觉和视觉初步特征提取和融合特征提取,随后将融合特征矩阵经宽度学习分类器得到地形识别的结果。最后,在自建的视觉-触觉地形 (V-T2)数据集进行了实验验证。结果表明,相比于传统的融合算法,提出的融合算法有很好的准确性和鲁棒性,为无人平台地形探测提供了有效的策略。     

一个识别零件几何与工艺特征的自动分类系统

提出了一种在成组技术中应用模糊综合评判理论识别零件几何与工艺特征、进行计算机辅助零件分类的新方法，据此设计了自动分类软件。本法是根据零件本身间的相似性自动分类，不需建立一套分类用编码系统，也不需事先设定假想零件。对不同的分类要求，修改各种输入信息很方便，具有柔性。本文对２３００个航空附件回转类零件作了试验分析，讨论了特征抽取，目标类别，权级、权重分配，模糊关系矩阵计算，及自动分类应用软件设计．本软件是在ＩＢＭ－ＰＣ微型计算机上用Ｆｏｒｔｒａｎ－７７语言实现的，分类结果满意，自动分类正确率达９０％以上。本软件设计方法也适用于设计管理部门．     

捷联惯性导航系统姿态算法研究

用四元数和旋转矢量在捷联惯导系统中表示姿态矩阵,在圆锥运动的条件下,对旋转矢量算法进行了优化。对四元数、旋转矢量优化算法进行了仿真比较。仿真结果表明:等效旋转矢量算法明显优于四元数算法。     

基于改进GWO-LightGBM的滚动轴承未知故障诊断

针对滚动轴承未知新故障误判影响轴承安全性和检修效率的问题,提出了一种基于改进灰狼算法（GWO）和轻量级梯度提升机（LightGBM）的故障诊断模型,实现已知/未知故障的高精度判别。为避免单一尺度下特征提取的缺失,对滚动轴承振动信号分别提取时域、频域和小波域特征建立多域特征集。设计了带未知新故障判别机制的GWO-LightGBM模型,并构造含有Halton序列和模拟退火策略的GWO实现了模型参数有效优化。实例试验结果表明,模型对已知和未知类故障平均识别率达99.57%,10次随机试验平均识别率分别比单一分类模型逻辑回归（LR）、最近邻分类器（KNN）和支持向量机（SVM）高21.98%、17.00%、9.27%,验证了模型的有效性和优越性,能高准确率地识别出已知或以前从未出现的新故障。      

拓扑数据分析在复杂脑网络分析中的应用

针对复杂脑网络分析中网络结构变化阈值选择中没有公认的标准确定合适阈值这一问题,基于拓扑分析中的持续同调性理论,本文提出一种多尺度大脑网络建模分析方法,该方法在大脑全尺度距离范围之内,通过不断增加阈值,运用Rips过滤算法捕获网络的动态持续拓扑特征,并用条形码和持续图对拓扑特征可视化,最后通过计算持续图之间的Bottleneck距离和Wasserstein距离分析持续特征的稳定性。实验结果表明,该方法能更准确地提取大脑网络的拓扑结构特征并提高诊断分类的准确性。     

碳纤维热导率与其微观结构参数的关系

碳纤维具有多晶多相特性,为了研究微晶结构特性对热导率的影响,本文通过XRD对碳纤维的微观特征结构参数的表征,对导热性能与微观特征结构的关联性进行了研究。研究结果表明,碳纤维热导率随着石墨微晶的基面宽度（L_a）、堆砌厚度（L_c）和平均堆垛层数（N）的增大而增大,随着孔隙率（V_p）的增大而降低。基于Raman图谱的分峰拟合信息,对碳纤维的石墨化度进行分析。结果显示,碳纤维的石墨化度越大,热导率越高。     

基于支持向量机回归的电力负荷预测研究

不同于传统的基于经验风险最小化的回归方法,支持向量机回归方法基于结构风险最小化准则.与神经网络相比,该方法在解决学习精度和推广性之间的矛盾方面有明显的优势.本文以城市电力负荷预测为应用背景,对比研究了基于统计学习理论的支持向量机回归方法和神经网络方法.预测结果显示支持向量机可能是一种非常有前景的预测工具,其预测精度明显好于神经网络.