检索结果-南通市图书馆

工程力学 2011年第7期28卷 130-135页

作者：常军任永辉陈忠汉苏州科技学院土木工程学院江苏苏州215011

结构损伤识别是结构健康监测和结构状态评估的主要前提之一。尽早了解结构的损伤状况和损伤位置有助于提高结构的预期可靠性和安全性,同时降低了结构的维修费用。论文主要研究了如何在环境激励下识别结构的损伤状况。基于曲率模态对结... 详细信息

结构损伤识别是结构健康监测和结构状态评估的主要前提之一。尽早了解结构的损伤状况和损伤位置有助于提高结构的预期可靠性和安全性,同时降低了结构的维修费用。论文主要研究了如何在环境激励下识别结构的损伤状况。基于曲率模态对结构局部损伤比较敏感和频率指标测试简单方便、精度高的特点,提出了一种以结构的曲率模态为基础,综合考虑频率变化的改进结构损伤识别方法。为了能够在不影响结构运营的前提下对其进行损伤识别,随机子空间方法被引入到该改进的结构损伤识别方法中,最后用一简支混凝土梁对该方法进行了试验验证。试验结果表明:改进的结构损伤识别方法结合随机子空间方法能够有效地识别环境激励下的结构损伤,避免了对结构运营的影响。

关键词：随机子空间损伤识别不中断运营曲率模态模态分析综合指标

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优化子空间SVM集成的高光谱图像分类

遥感学报 2016年第3期20卷 409-419页

作者：杨凯歌冯学智肖鹏峰朱榴骏南京大学地理信息科学系江苏省地理信息技术重点实验室卫星测绘技术与应用国家测绘地理信息局重点实验室南京210023

随机子空间集成是很有前景的高光谱图像分类技术,子空间的多样性和单个子空间的性能与集成后的分类精度密切相关。传统方法在增强单个子空间性能的同时,往往会获得大量最优但相似的子空间,因而减小它们之间的多样性,限制集成系统的分类... 详细信息

随机子空间集成是很有前景的高光谱图像分类技术,子空间的多样性和单个子空间的性能与集成后的分类精度密切相关。传统方法在增强单个子空间性能的同时,往往会获得大量最优但相似的子空间,因而减小它们之间的多样性,限制集成系统的分类精度。为此,提出优化子空间SVM集成的高光谱图像分类方法。该方法采用支持向量机(SVM)作为基分类器,并通过SVM之间的模式差别对随机子空间进行k-means聚类,最后选择每类中J-M距离最大的子空间进行集成,从而实现高光谱图像分类。实验结果显示,优化子空间SVM集成的高光谱图像分类方法能够有效解决小样本情况下的Hughes效应问题;总体精度达到75%–80%,Kappa系数达到0.61–0.74;比随机子空间集成方法和随机森林方法分类精度更高、更稳定,适合高光谱图像分类。

关键词：高光谱图像分类随机子空间优化子空间支持向量机

基于深度残差概率随机森林的时间序列分类方法

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控制与决策 2024年第7期39卷 2315-2324页

作者：刘颖李旭吕政赵珺王伟大连理工大学控制科学与工程学院辽宁大连116024

时间序列数据广泛存在于工业、医疗等应用领域,由于其时序相关性强、特征空间维度大,使得传统的时间序列分类方法普遍存在精度不足和需要复杂特征工程等问题.充分考虑深度神经网络在处理复杂时序数据上的优越性以及决策树方法拟合数据... 详细信息

时间序列数据广泛存在于工业、医疗等应用领域,由于其时序相关性强、特征空间维度大,使得传统的时间序列分类方法普遍存在精度不足和需要复杂特征工程等问题.充分考虑深度神经网络在处理复杂时序数据上的优越性以及决策树方法拟合数据能力强的优势,提出一种基于残差网络和概率决策树的端到端统一深度学习模型.该模型利用残差网络从原始时间序列中提取高级特征,为了更好地建立时序数据特征与类别标签间的映射关系,将概率决策树融入至残差网络的分类层.同时,设计随机子空间的集成策略,缓解由于残差网络的深层结构产生的过度拟合现象,并给出联合优化模型分裂参数和预测参数的迭代优化方案.在大量的基准数据集和工业案例上进行实验和分析,实验结果表明,所提出模型的分类性能优于传统方法与其他深度学习方法,且可有效提高残差网络的泛化能力.

关键词：时间序列分类端到端学习残差网络概率决策树随机子空间

基于谱聚类与RS-KNN的城市快速路交通状态判别

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华南理工大学学报（自然科学版） 2017年第6期45卷 52-58页

作者：商强林赐云杨兆升邴其春田秀娟王树兴吉林大学交通学院吉林长春130022 吉林大学吉林省道路交通重点实验室吉林长春130022 青岛理工大学汽车与交通学院山东青岛266520 山东高速公路股份有限公司山东济南250014

为了提高城市快速路交通状态判别的准确性,构建了一种基于谱聚类与随机子空间集成K最近邻(RS-KNN)的交通状态判别模型.以地点交通参数为基础,根据交通流运行特性并结合中国道路服务水平的4个等级,采用谱聚类算法将交通状态划分为4类;然... 详细信息

为了提高城市快速路交通状态判别的准确性,构建了一种基于谱聚类与随机子空间集成K最近邻(RS-KNN)的交通状态判别模型.以地点交通参数为基础,根据交通流运行特性并结合中国道路服务水平的4个等级,采用谱聚类算法将交通状态划分为4类;然后使用已分类的交通流数据训练RS-KNN模型.通过上海快速路的实测数据完成模型的实验验证和对比分析.实验结果表明,所提出的模型不仅能够提高交通状态判别的精度,而且具有良好的鲁棒性,其判别率比标准KNN模型、BP神经网络模型和SVM模型分别提高7.3%、4.9%和4.5%.

关键词：交通工程交通状态判别谱聚类随机子空间 K最近邻

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基于运行检测的小波模态参数识别

土木工程学报 2008年第6期41卷 27-32页

作者：韩建刚徐晓霞任伟新海南大学海南海口570228 福州大学福建福州350002 中南大学湖南长沙410075

众所周知结构的运行条件和实验室测试条件明显不同,在实验室中结构的特性可以较为准确的模拟,结构激励是已知的。但是对于正常使用的结构来讲,激励往往是不可测量的,同时大部分情况下是非稳态的。因此基于运行模态的结构分析方法被提了... 详细信息

众所周知结构的运行条件和实验室测试条件明显不同,在实验室中结构的特性可以较为准确的模拟,结构激励是已知的。但是对于正常使用的结构来讲,激励往往是不可测量的,同时大部分情况下是非稳态的。因此基于运行模态的结构分析方法被提了出来,并将它作为传统模态分析的一个补充方法。提出基于运行检测的小波模态参数识别技术,基于小波的模态参数识别是将信号变换到时(频域),这有利于识别结构的动态特征参数频率、阻尼和振型。给出运行情况下结构振动响应数据的小波变换的振幅和相位与特征频率及阻尼之间的关系。提出小波谱分析方法,并用它来识别结构的振型。数值模拟的例子表明,采用小波的识别方法所识别的结果与频域的峰值法和时域的随机子空间方法所识别的相符。

关键词：小波运行模态模态识别峰值法随机子空间

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一种分段平稳随机信号的参数识别方法

振动与冲击 2007年第6期26卷 17-20页

作者：常军孙利民张启伟同济大学土木工程防灾国家重点实验室

基于振动的结构健康监测的前提是从振动测试信号中提取结构模态参数。随机子空间方法是近年来发展起来的一种线性系统辨识方法,可以有效地从环境激励的结构响应信号中提取结构模态参数。随机子空间识别方法的应用前提是输入满足白噪声... 详细信息

基于振动的结构健康监测的前提是从振动测试信号中提取结构模态参数。随机子空间方法是近年来发展起来的一种线性系统辨识方法,可以有效地从环境激励的结构响应信号中提取结构模态参数。随机子空间识别方法的应用前提是输入满足白噪声的假定,输出信号应当是平稳信号。论文对随机子空间方法的使用前提进行了拓展。将非平稳信号划分为分段平稳随机信号进行处理,为非平稳信号的研究提供一种新的分析方法。基本思想是将在现场采集的结构输出信号进行分段,各段信号应满足稳定的条件,即分段平稳。将各段信号用随机子空间结合稳定图进行识别,然后将所有各段所识别的模态参数再一次用稳定图方法进行分析,得出结构的模态参数。最后用一3跨连续梁的数值模型进行验证,结果表明用随机子空间方法结合两次稳定图可以有效地识别分段平稳的随机信号。

关键词：分段平稳随机信号参数识别随机子空间稳定图

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基于粒子滤波的多模态振动信号在线跟踪

振动与冲击 2013年第8期32卷 199-203页

作者：叶庆卫袁德彬武冬星周宇宁波大学信息科学与工程学院浙江315211

针对多模态振动信号的在线监测和跟踪,提出基于随机子空间(SSI)和粒子滤波(PF)算法的仿真振动信号在线监测和跟踪方法。通过SSI算法提取得到振动系统的模态主频和阻尼比,根据振动系统模型模态主频和阻尼比的计算公式,得到系统的状态矩... 详细信息

针对多模态振动信号的在线监测和跟踪,提出基于随机子空间(SSI)和粒子滤波(PF)算法的仿真振动信号在线监测和跟踪方法。通过SSI算法提取得到振动系统的模态主频和阻尼比,根据振动系统模型模态主频和阻尼比的计算公式,得到系统的状态矩阵和输出矩阵。将计算所得状态矩阵和输出矩阵代入状态方程,利用PF算法进行信号的在线监测和跟踪,实现信号的降噪处理和预测分析。对于大型机械、桥梁等建筑物,对其进行在线监测保障其正常营运对社会经济发展具有深远影响。利用SSI算法提取系统的模态参数,进一步构建振动系统的状态矩阵和输出矩阵,并利用PF算法进行信号滤波抑噪和预测,在此基础上可以对结构状态实施在线监测及预警控制,实际大桥斜拉索振动信号测试也表明该算法可以提供稳定可靠的信号跟踪与预测技术。

关键词：粒子滤波随机子空间振动信号在线监测

在役桥梁结构损伤位置识别的综合指标方法研究

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振动与冲击 2011年第10期30卷 87-90,135页

作者：常军苏州科技学院土木工程学院江苏苏州215011

在役桥梁结构的健康状况关系到人们生命财产的安全,了解其损伤状况极为重要。目前,在役桥梁结构的损伤识别经常要中止桥梁的运营,造成巨大的经济损失。为此,提出了一种不影响其运营的在役桥梁损伤位置识别方法。曲率模态方法是识别结构... 详细信息

在役桥梁结构的健康状况关系到人们生命财产的安全,了解其损伤状况极为重要。目前,在役桥梁结构的损伤识别经常要中止桥梁的运营,造成巨大的经济损失。为此,提出了一种不影响其运营的在役桥梁损伤位置识别方法。曲率模态方法是识别结构局部损伤位置比较理想的方法,该方法具有操作简便,灵敏度高的优点。同时,频率指标具有测试简便,精度高的优点,由此,提出了一种综合考虑曲率和频率变化率的综合指标法。为了在测试中不影响在役桥梁的运营,该方法中引入了随机子空间方法。最后采用一简支钢梁对所提方法进行试验验证。试验结果表明,基于频率和曲率变化率的综合指标法与随机子空间方法相结合能够有效地识别在役桥梁结构的损伤位置,而不会影响桥梁结构的运营。

关键词：在役桥梁随机子空间损伤位置识别频率指标曲率模态综合指标

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一种基于多图的集成直推分类方法

电子与信息学报 2011年第8期33卷 1883-1888页

作者：余国先张国基韦佳任亚洲华南理工大学计算机科学与工程学院广州510006 华南理工大学理学院广州510640

基于图的直推分类器依赖于图结构。高维数据通常具有冗余和噪声特征,在其上构造的图不能充分反映数据的分布信息,分类器性能因此下降。为此,该文提出一种多图构建方法并把它应用到直推分类中。该方法首先生成多个随机子空间并在每个子... 详细信息

基于图的直推分类器依赖于图结构。高维数据通常具有冗余和噪声特征,在其上构造的图不能充分反映数据的分布信息,分类器性能因此下降。为此,该文提出一种多图构建方法并把它应用到直推分类中。该方法首先生成多个随机子空间并在每个子空间上进行半监督判别分析,其次在每个判别子空间上构造图并训练一个直推分类器,最后投票融合这些分类器为一个集成分类器。实验结果表明,对比其它直推分类器,该文的集成分类器具有分类正确率高、对参数鲁棒等特点。

关键词：信息处理直推分类器图结构随机子空间投票