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关键词： 激光传感器   状态检测   噪声干扰   特征向量  

摘要： 受到多种因素的影响,激光传感器在运行过程中会产生异常状态,为了获得更优的激光传感器检测效果,提出基于信号特征分析的激光传感器状态检测方法。首先采集激光传感器状态信号,并进行预处理,然后从预处理后激光传感器提取激光传感器状态检测特征向量,最小二乘支持向量机进行训练描述输入与输出之间的映射关系,建立激光传感器状态检测分类器,最后进行激光传感器状态检测的仿真测试。测试结果表明,本方法的激光传感器状态检测正确率均值为:93.87%,误检率均值为:3.49%,漏检率的平均值为:2.64%,检测时间为12.69 s而对比方法的检测误差要高于本方法,而且检测时间要少于对比,整体性能要明显优于其他方法。

关键词： 市政道路   事故易发路段   线形设计   线性组合  

摘要： 在各种交通事故中,特别是在道路交通事故中,道路的线形设计起着至关重要的作用,线形设计直接影响着驾驶员的视觉感知、车辆行驶轨迹以及交通流的顺畅度。因此,对于易发生交通事故的路段进行线形设计研究,具有重要的理论和实践意义。本文旨在探讨市政道路交通事故易发路段的线形设计问题,通过对事故易发路段的特征分析,结合相关的线形设计理论和方法,提出针对性的线形设计优化策略,从而减少交通事故的发生,改善道路交通安全性。

关键词： 数学模型   威胁检测   特征值   感知方法   安全态势   通信网络  

摘要： 为实现对网络安全的实时感知,提高感知结果的准确性,基于数学模型的应用,以某通信网络为例,开展安全态势感知方法的设计。以距离最短为目标进行寻优,提取通信网络数据属性特征值;构建融合卷积层特征提取能力、门控循环单元(GRU)时序信息处理能力以及自注意力机制信息突出能力的数学模型,检测通信网络威胁,进行通信网络安全态势感知。对比实验结果表明,设计的方法不仅可以实现对网络安全态势的感知,还能在降低通信网络安全态势感知中误差平方和的基础上,实现对异常攻击类型的辨识。

关键词： 微地图   推荐系统   DBN   推荐因子   特征值  

摘要： 在微地图推荐系统的冷启动阶段,针对传统深度信念网络无法高效挖掘数据中的细粒度信息而导致推荐精度下降的问题,提出了顾及微地图推荐因子的深度信念网络(deep belief network, DBN)。利用聚类的结构化信息和DBN中丰富的语义信息解决推荐系统在冷启动阶段推荐精度低的问题,并且挖掘出用户和微地图的隐语义交互信息,达到“千人千面”的推荐效果。首先,采用针对噪声数据的基于密度的空间聚类算法对用户与微地图历史样本进行聚类;然后,选取出核心点(即推荐因子)、边界点及离群点,将聚类后的推荐因子构建成不同的可视层与隐含层;最后,将受限玻尔兹曼机的可视神经元替换为高斯单元,利用DBN对输入数据从低层到高层进行逐层微调训练,以提升推荐的准确性。所提方法在美食、自驾、旅游、校园4类微地图数据集上推荐的精度分别为0.77532、0.76818、0.77518、0.774 64,推荐的均方根误差分别为0.19078、0.19476、0.19033、0.19092,可以为用户准确地推荐感兴趣的微地图信息。

关键词： 状态空间   特征值   电力系统   电磁暂态  

摘要： 随着经变流器并网的各类新能源大规模接入系统,传统基于机电暂态模型的状态空间法已无法反应各类电磁暂态尺度的宽频振荡现象。电磁暂态分析多以电压、电流的瞬时值为分析对象,无传统意义的平衡点,现有各类判定稳定性理论均难以直接使用。文中从渐进稳定性的基本定义入手,结合电力系统的特点,首先定义电磁暂态尺度各状态变量的类型及其稳定性,并证明应用Park变换不会改变非线性系统的稳定性;其次,构建典型电源元件、电网元件的电磁暂态尺度状态空间模型,并实现全系统状态空间模型建立;再次,考虑到状态空间法具有全局全要素分析的特点,应用特征值灵敏度与右特征向量,分析不同振荡模态的主导影响因素与各状态变量、各机组的参与情况;最后,结合典型多机系统算例验证所提方法的可行性与正确性。

关键词： 图像识别   高层建筑   消防安全   智能检测   图像分割   特征向量  

摘要： 为克服因高层建筑环境复杂、光照变化、烟雾干扰等因素导致的消防安全检测中特征提取困难问题,提出图像识别技术在高层建筑消防安全智能检测中的应用研究。针对高层建筑火灾特征识别与智能检测,采用基于颜色的图像分割方法,对火灾图像完成RGB到HLS颜色空间转换,利用HLS颜色空间特性进行火和烟的精准分割。同时,提取了面积变化率、圆形度、尖角数目等关键特征用于火灾识别,有效区分真实火灾火焰与疑似火焰物体。针对消防设备状态智能检测,采用基于特征向量的图像识别算法,通过正交多项式变换建立图像特征空间,捕获消防设备的几何形态与纹理特征,实现设备状态的实时监控和及时更换。实验结果表明,该技术能够在复杂环境干扰下准确识别火焰、烟雾及消防设备状态。同时,与其他火灾检测方法相比,图像识别技术在火灾预警时效性上更优,可快速捕捉火灾特征并发出预警,且提取面积变化率、圆形度、尖角数目关键特征的误差较低。

关键词： 认知无线电   多主用户信号   盲频谱感知算法   中心Wishart随机矩阵   特征值分布  

摘要： 单主用户信号的出现主要引起多天线接收信号取样协方差矩阵中极值特征值的变化,而多主用户信号的出现则会同时扰动取样协方差矩阵极值特征值和其他特征值,此时,经典的极值特征值检测算法则会表现出次佳的检测性能。针对这一问题,本研究设计了一种基于极值特征值差与特征值几何平均(difference of extreme eigenvalues and geometric average of eigenvalues,DEEGAE)的多主用户信号检测判决规则;提出了一种基于Wishart矩阵特征值统计分布理论的感知判决门限的闭式求解方法。该算法在频谱感知过程中直接利用认知用户的多天线接收数据构造判决规则并实施感知判决,具有全盲检测的优点;通过融合2种极限特征值门限分析结果,提高了非渐近感知条件下感知结果的准确性。Monte-Carlo仿真试验表明,新算法具有比经典的最大最小特征值之比算法和协方差绝对值检测算法更优的多主用户信号检测性能,同时能获得比传统基于最大最小特征值之差及其改进算法更为可靠的检测结果;与此同时,新算法的检测性能随着样本数目以及天线数目的增大而显著提升。

关键词： 全球出口贸易网络   中心度   接近性   特征向量   贸易格局  

摘要： 基于2001-2023年全球200个国家(地区)的双边出口数据,分析全球出口贸易网络的动态变化,重点探讨中心度、接近性和特征向量三种网络指标的演变。研究表明,全球出口贸易网络正经历从单极化向多极化转型的过程,随着中国的崛起,全球贸易网络的重心逐步东移。中国在低技术和高技术产品领域的出口持续上升,特征向量和中心度排名不断攀升,在全球贸易中的核心地位日益重要。同时,美国、德国等传统经济体尽管保持较高的中心度,但正面临来自新兴经济体,尤其是中国及其他亚洲国家的竞争压力。接近性分析进一步揭示了全球贸易网络中心国家之间日益紧密的联系,中国与其他重要贸易伙伴之间的互动加深。全球贸易网络的东移趋势促使亚洲和拉丁美洲地区的贸易逐步增长,推动了全球供应链的重新布局。基于这一变化,提出相关建议,进一步巩固中国在全球贸易网络中的竞争力和话语权。

关键词： 射频干扰   综合孔径微波辐射计   信源估计方法   支持向量机  

摘要： 针对综合孔径微波辐射计射频干扰(Radio Frequency Interference,RFI)定位与抑制中缺乏科学简便信源估计方法的问题,提出一种基于支持向量机(Support Vector Machine,SVM)与特征值差分的RFI信源估计方法。通过模拟综合孔径成像中的吉布斯振荡现象,分别构建无干扰及不同干扰源数量的相关矩阵;采用矩阵分解获取特征值序列,计算特征值的二阶差分作为特征向量;基于多分类SVM构建干扰源数量识别模型,分别对T型、Y型和U型阵列进行仿真实验;通过对比传统信源估计方法与新方法在不同干扰数量、阵元配置及场景下的均方根误差(Root Mean Squared Error,RMSE),验证了方法的有效性;利用C波段7阵元实测数据(含强干扰及水陆交界弱干扰)验证了方法的有效性。仿真实验表明,所提方法在T/Y/U型阵列中的RMSE较传统方法在不同应用场景下都有提升。实测数据验证显示,训练后的SVM模型对强干扰和弱干扰场景都可以有效识别。所提出的SVM-特征值差分方法能准确识别综合孔径微波辐射计的RFI信源数量,性能明显优于传统方法,为复杂场景下的RFI抑制提供了新的技术途径。

关键词： 防洪   特征值   洪水预警   防汛调度  

摘要： 防洪特征值是洪水预警和防汛决策中的重要参数,在防汛调度、巡堤查险等工作中发挥着直接作用。防洪特征值是评价洪水量级、工程防洪能力和组织防守力量的重要指标。通过实地踏勘和水文分析,确定了神河水文站观测断面附近的河道防洪特征值,为神河洪水防御提供了科学依据。