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更新時間：2025.04.20
基于時程響應(yīng)QPSO算法識別結(jié)構(gòu)損傷的研究

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提出將結(jié)構(gòu)損傷的物理參數(shù)辨識問題轉(zhuǎn)化為識別損傷位置和損傷程度的優(yōu)化問題,利用結(jié)構(gòu)時程響應(yīng)的唯一性,通過預(yù)測結(jié)構(gòu)模型與實際損傷結(jié)構(gòu)構(gòu)建目標函數(shù),采用QPSO算法全局優(yōu)化定位定量進行結(jié)構(gòu)損傷識別,最后通過六層框架的數(shù)值模擬驗證該方法的有效性。

面向時延數(shù)據(jù)的分塊PCA紅外人臉識別

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時延數(shù)據(jù)下的高識別性能是紅外人臉識別系統(tǒng)應(yīng)用的基礎(chǔ),提出一種基于分塊PCA的紅外人臉識別方法,提高紅外人臉識別系統(tǒng)對時延數(shù)據(jù)識別率.為了充分利用圖像的局部特征,對圖像進行大小分塊,并對各分塊圖像進行主成分分析;然后,為了緩解外部環(huán)境溫度對識別的影響,通過訓練學習不同溫度下的紅外人臉數(shù)據(jù),去除每個圖像塊受環(huán)境溫度影響較大的特征值.最后,為了結(jié)合整體特征,并將余下的特征值組合成特征向量用于識別.實驗結(jié)果表明,本文提出的方法可以提高紅外人臉識別系統(tǒng)對時延數(shù)據(jù)的識別率.

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