针对行星齿轮箱早期故障信号微弱且受强背景噪声影响,致使故障信号特征频率难提取,通过自适应最大峭度解卷积(MCKD)和变分模态分解(VMD)进行早期故障特征提取。首先,利用变步长搜索,以峭度值为评判标准,搜索最优滤波器长度L;然后,将信号通过优化后的自适应MCKD算法降噪;最后,利用VMD分解降噪信号,通过包络谱进行分析,寻找故障特征频率。经仿真信号和实验信号验证,这里所提方法能够有效地提取出强噪声背景下的行星齿轮箱故障特征。

r级联分类器同时提取双目图像中的人脸,将其提取到的局部人脸左右并联制作成数据集;然后把“shortcut”思想引入到残差块中提高特征的利用率,最后改进了具有注意力机制的SENet模块在SE-ResNet神经网络中的位置。利用实验室采集的图像数据进行验证,结果表明该实验测试集的平均准确率达到了98.62%,较ResNet34网络测试集的平均准确率提升2.07%,本实验对因为光线和角度变化的人脸活体检测有较好的鲁棒性。

针对支持向量机中单尺度高斯核算法存在局部风险的问题,提出一种基于核排列的多尺度高斯核算法。利用核排列这一度量标准来选择高斯核函数的尺度,并把多个弱分类器聚集成一个强分类器得到多尺度高斯核,从而构造支持向量机模型。利用UCI数据集Iris Plants、 Wine Recognition等仿真实验结果表明:所提出的基于核排列的多尺度高斯核算法比传统的单尺度高斯核算法具有更高的分类准确率。

支持向量机（SVM）具有较强的“黑箱性”，用户对数据的处理过程难以理解。基于回归树算法可有效提取规则，但是传统回归树算法叶节点通常采用算术平均数作为规则的结果，缺陷是到达叶节点样本较多且目标值浮动较大会导致训练和预测的准确度严重下降，而目精度严重依赖于终止条件的设定值。由此提出的改进算法是在回归树的叶节点处采用最小二乘法拟合出对应的函数表达式，代替原算法中的算术平均数。应用煤制甲醇数据进行验证，结果表明改进的回归树算法相比于传统回归树算法训练精度提高了10．6％，预测准确度提高16．3％，同时也有效避免终止条件取值的盲目尝试性，提高实验效率。

针对支持向量机中核函数的参数选择问题，提出一种基于核排列的核参数选择的齿轮故障诊断方法。在深入分析核排列这一核度量标准的基础上，利用最大化核排列的方法对高斯核函数的参数进行选择，构造支持向量机模型，对齿轮的正常、断齿、齿根裂纹和齿面磨损四种状态进行识别。与传统经典的10折交叉验证法相比，该算法无须反复的训练和测试分类器，能够高效地实现核函数的参数选择。通过对实验结果的分析可以看出，对比10折交叉验证法，利用核排列进行参数选择在齿轮故障诊断中具有更高的分类精度。

为了解决支持向量机中多特征样本的特征选择问题,鉴于多参数高斯核中的多参数的不同取值可以区分和体现样本中各个特征的重要性差异,在深入分析核极化的几何意义和多参数高斯核特点的基础上,提出了基于核极化梯度优化多参数高斯核的特征选择算法。首先,利用核极化的梯度迭代算法来寻求多参数高斯核的最优多参数值,然后,以优化的多参数大小为基准,进行样本特征的重要性程度强弱标定,进而,采用特征重要性指标来执行SVM的特征选择。最后,将选择出的样本特征子集应用于SVM分类器中。UCI数据的实验结果表明,相较于PCA-SVM、KPCA-SVM和经典SVM方法,所提出算法的分类正确率更高,验证了核极化与多参数模型特征选择算法的有效性。

在分类中,不同的样本特征对准确分类的贡献率大小存在差异,为了解决最小二乘支持向量机的特征选择的问题。在研究多参数高斯核和核极化的基础上,提出了核极化优化多参数高斯核的特征选择LSSVM算法。首先,利用核极化最大化来优化多参数高斯核中的多参数,进而,判断出样本不同特征的重要性权重大小,然后,按特征重要性程度从大到小的顺序,依次添加一个特征到LSSVM中训练和预测。从UCI数据库选取出的数据集上的实验仿真结果验证了所提算法的有效性,在实际应用中,可以用样本中几个重要特征来预测样本以便提高预测效率,而且,LSSVM和SVM在所有特征上的实验结果说明了采用核极化的特征选择算法在LSSVM应用的高效性。

对支持向量机中核函数的核参数选择问题进行了研究,在深入分析核极化这一核函数度量标准的前提下,提出了一种直接最大化核极化的Gaussian核和Polynomial核的核参数选择算法。首先,设置核参数的搜寻范围,然后,计算在特定核参数下的核极化值,最后,选择出最佳的核参数值进行训练和测试。相比于传统经典的10折交叉验证,该算法无须反复训练和测试分类器,能高效地实现核参数的选择。UCI数据集的实验结果表明了所提出的最大化核极化与核参数选择算法在多分类中具有较好的泛化性能和预测精度,验证了该方法的有效性。

针对粒子群算法在多目标优化问题中存在收敛性差,容易陷入局部最优等缺陷,提出了一种改进的粒子群优化算法。该算法在原有的粒子群算法上增加了两个操作：一是引入了一种变异算子,该变异算子为正态分布随机变异算子,可以使粒子在邻域内随机变异,使其在精英解集中搜索;二是在个体最优位置选取时,对未进入过精英解集的粒子进行变异,使其在新的可行域中寻找,从而加快粒子的收敛速度。经过测试函数验证,该算法可以加快粒子的收敛速度,使粒子更快找到最优解,提高解的收敛性。

旅客登机桥设备是民航机场的重要设备之一，其运行直接影响到机场的航运安排，液压系统的正常工作是旅客登机桥正常运行的保障。该文主要计算液压系统工作介质的污染来源、介质变质的判断方法、工作介质的更换方法以及在更换中应该注意的问题。