一种改进的局部切空间排列算法

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基于局部切空间排列与MSVM的齿轮箱故障诊断

振第３２卷第５期
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Ｊ０ＵＲＮＡＬＯＦＶＩＢＲＡＴＩＯＮＡＮＤＳＨＯＣＫ
基于局部切空间排列与ＭＳＶＭ的齿轮箱故障诊断
陈法法，汤宝平，苏祖强
（重庆大学机械传动国家重点实验室，重庆４０００３０）
摘要：针对齿轮箱故障特征重叠难以有效分离问题，提出基于局部切空间排列与多核支持向量机的齿轮箱故障
诊断模型。在由振动信号时域统计指标及内禀模态分量能量构造的多元特征空间中，据局部切空间排列算法对多元特征进行非线性降维处理，得到初始低维流形结构，获取最优敏感特征向量；将该特征向量输入至多核支持向量机进行学习训练与故障辨识。局部切空间排列能克服传统降维方法的不足，多核支持向量机可实现复杂故障高精度、自动化智能诊断。
通过齿轮箱故障模拟实验验证该方法的有效性。
关键词：局部切空间排列；多核学习；支持向量机；齿轮箱；故障诊断
中图分类号：ＴＨ１３２文献标识码：Ａ
Ｇｅａｒｂｏｘｆａｕｌｔｄｉａｇｎｏｓｉｓｂａｓｅｄｏｎｌｏｃａｌｔａｒｇｅｔｓｐａｃｅ
ｆｅａｔｕｒｅｓ，ａｇｅａｒｂｏｘｆａｕｌｔｄｉａｇｎｏｓｉｓｍｏｄｅｌｂａｓｅｄｏｎｌｏｃａｌｔａｒｇｅｔｓｐａｃｅａｌｉｇｎｍБайду номын сангаас ｎｔａｎｄｍｕｌｔｉ — ｋｅｒｎｅｌｓｕｐｐｏｒｔｖｅｃｔｏｒｍａｃｈｉｎｅ

基于改进局部切空间排列的流形学习算法

关键词：模式识别；流形学习；降维；局部切空间排列ｆＬＴＳＡ）；Ｌ１范数
中图分类号：ＴＰ３９１．４
文献标识码：Ａ
文章编号：１００９ — ５８９６（２０１４）０２．０２７７ — ０８
Hale Waihona Puke ＤＯＩ：１０．３７２４／ＳＰ．Ｊ．１１４６．２０１３．００１３５
种基于Ｌ１范数的局部切空间估计方法，由于同时考虑了距离和结构因素，该方法得到的切空间较主成分分析方法更为准确。其次，在坐标排列步骤为了减小排列误差，设计了一种基于流形结构的加权坐标排列方案，并给出了具
体的求解方法。基于人造数据和真实数据的实验表明，该算法能够有效地处理稀疏和非均匀分布的流形数据。
ｉｓｓｔｒａｉｇｈｔｆｏｒｗａｒｄｔＯｉｍｐｌｅｍｅｎｔａｔｉｏｎａｎｄｇｌｏｂａｌｏｐｔｉｍａ１．Ｈｏｗｅｖｅｒ．ＬＴＳＡｍａｙｆａｉｌｗｈｅｎｈｉｇｈ — ｄｉｍｅｎｓｉｏｎａｌ
基于改进局部切空间排列的流形学习算法
杜春邹焕新孙即祥周石琳赵晶晶
（国防科学技术大学电子科学与工程学院
摘
长沙４１００７３）
要：局部切空间排列是一种广受关注的流形学习算法，其具备实现简单、全局最优等特点，但其难以有效处理
稀疏采样或非均匀分布的高维观测数据。针对这一问题，该文提出一种改进的局部切空间排列算法。首先，提出一

改进的线性局部切空间排列算法

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改进的线性局部切空间排列算法
作者：李文华
来源：《计算机应用》2011年第01期
摘要：线性局部切空间排列算法（LLTSA）是一种能很好地适用于识别问题的非线性降维方法，但LLTSA仅仅关注了数据的局部几何结构，而没有体现数据的整体信息。

提出了一种基于主成分分析（PCA）改进的线性局部切空间排列算法（），该算法在LLTSA的基础上，考虑了样本的全局结构，进而得到更好的降维效果。

在经典的三维流形和在MNIST图像库手写体识别的实验中，识别率较PCA、局部保持投影算法(LPP)，LLTSA有明显提高，证实了该算法在识别问题中的有效性。

关键词：主成分分析；局部切空间；流形学习；算法；识别。

局部切空间排列算法分析

局部切空间排列算法分析作者：刘子新来源：《中国·东盟博览》2013年第11期【摘要】在现代计算机技术与网络信息技术广泛应用的背景下，人们对于信息的获取渠道、途径得到了进一步的拓展。

从信息数据集的角度上来说，其所对应的维数正呈现出非结构化、系统化、集成化、以及综合化的发展趋势。

特别是对于具有高维数据的数据集而言，无法直接通过感知的方式判定与之相对应的内在规律，对于数据集的理解需要通过数据分析以及降维分析的方式。

因此在，这一问题备受各方工作人员的关注与重视。

本文依据这一实际情况，研究了一种建立在传统LTSA算法基础之上的，改进ILTSA算法，并将其成功应用于局部切空间排列计算工作当中，具有相当的可行性与可操作性，值得重视。

【关键词】局部；切空间；排列；算法；分析文章编号：1673-0380（2013）11-0226-01对于非数据点的切空间而言，在一些非均匀采样的流形学习问题中，数据点邻域的均值点有可能远远偏离数据点，其数据点切空间的计算方法就会造成较大的误差，甚至失效。

因此，需要对算法进行合理的改进。

本文即对其做详细分析与说明。

1 切空间基本计算方法分析假定以MRD作为一个基础性的黎曼流形，同时，定义Rd作为一个基础性的开域。

同时，设定满足以上关系的充要条件为：d对于按照如前述方式所指定的任意点x来说，在满足x∈M的前提条件下，可以将与之相对应的y定义为：y∈。

在满足以上条件的情况下，能够联立x、y之间的对应关系，其关系的表达方式为：ψ（y）=x。

从这一角度上来说，两者之间的关系还可进一步表述为：ψ在y点上所对应的Jacobi矩阵（以Jψ（y）方式表示），与之相关的列向量能够形成与x点切空间（以Tx（M）方式表示）相对应的标准正交基。

但，还需要特别注意的一点是：尽管在Jacobi矩阵的干预作用下，x、y之间能够形成联立对应关系，但由于该关系式当中的ψ数值处于未知状态，则势必会导致Jacobi矩阵下所对应的Jψ（y）处于位置状态。

《算法设计与分析》期末必考复习及答案题整理

《算法设计与分析》期末必考复习及答案题整理1、分治法的基本思想：是将一个规模为N的问题分解为K个规模较小的子问题，这些子问题互相独立且与原问题相同。

递归地解这些子问题，然后将各子问题的解合并得到原问题的解。

2、贪心选择性质：指所求问题的整体最优解可以通过一系列局部最优的选择，3、 Prim算法：设G=(V,E)是连通带权图，V={1,2,…,n}。

构造G的最小生成树的Prim算法的基本思想是：首先置S={1}，然后，只要S是V的真子集，就作如下的贪心选择：选取满足条件i?S，j?V-S，且c[j]最小的边，将顶点j添加到S 中。

这个过程一直进行到S=V时为止。

4、什么是剪枝函数：回溯法搜索解空间树时，通常采用两种策略避免无效搜索，提高回溯法的搜索效率。

其一是用约束函数在扩展结点处剪去不满足约束的子树；其二是用限界函数剪去得不到最优解的子树。

这两类函数统称为剪枝函数。

6、分支限界法的基本思想：(1)分支限界法常以广度优先或以最小耗费(最大效益)优先的方式搜索问题的解空间树。

(2)在分支限界法中，每一个活结点只有一次机会成为扩展结点。

活结点一旦成为扩展结点，就一次性产生其所有儿子结点。

在这些儿子结点中，导致不可行解或导致非最优解的儿子结点被舍弃，其余儿子结点被加入活结点表中。

(3)此后，从活结点表中取下一结点成为当前扩展结点，并重复上述结点扩展过程，这个过程一直持续到找到所需的解或活结点表这空时为止。

5、什么是算法的复杂性：是该算法所需要的计算机资源的多少，它包括时间和空间资源。

6、最优子结构性质：该问题的最优解包含着其子问题的最优解。

7、回溯法：是一个既带有系统性又带有跳跃性的搜索算法。

这在问题的解空间树中，按深度优先策略，从根结点出发搜索解空间树。

算法搜索至解空间树的任一结点时，先判断该结点是否包含问题的解。

如果肯定不包含，则跳过对以该结点为根的子树的搜索，逐层向其祖先结点回溯；否则，进入该子树，继续按深度优先策略搜索。

基于几何距离摄动的局部切空间排列算法

ｓｔｉｔｏｘｍａｉｅｒｐｔｈａｃｒｉｇｔｈｅｍｅｒｉａｃｅｔｒａｉｎＴｅＬＡｌｅａｐｉｄｔｈｓｍａｉｌｅｎｏｓｍｅｍａｉｌｌａａｃｃｏｄｎｏｔｅｇｏｔｉｄｓｎｅｐｒｂｔ．ｈＴＳｗｉｂｐｌｎｃｔｕｏｌｅｏｔｉｘｍａｌｅｒｐｔｈｔｏｌｔｈｍｂｄｉｇｄｍｅｓｏａ—ｅｕｔｎＥｘｅｉｎｅｕｔｖｌａｅｈｆｅｔｅｅｓｏｈｌｏｉｍ．ｉａａｃｏｃｍｐｅｅｔｅｅｅｄｎｉｎｉｎｌｄｃｉ．ｐｒｎｒｏｍｅｔｒｓｌａｉｔｓｔｅｅｃｉｎｓｆｔｅａｇｒｔｄｖｈ
１南大学信息科学与工程学院，冲长沙４０８１０３
２长沙理工大学电气与信息工程学院，．长沙４００４１０
１ＳｈｏｆＩｆｒｔｏｃｅｃｎｇｎｅｉｇＣｅｔａｏｔｉｅｓｔＣｈｎｓａ４１０３，ｉａ．ｃ０ｌｏｎｏｍａｉｎＳｉｎｅａｄＥｎｉｅｒ，ｎｒｌｕｈＵｎｖｒｉｎＳｙ，ａｇｈ８Ｃｈｎ０
Ｋｅｒｓｉｎｉａｒｄｃｏ；ｏａＴｎｅｔＳａｅＡｌｎｎ（ＴＡ）ｍａｉｌ：ｅｍｅｉｐｒｒａｉ；ｘｍａｌｅｒｐｔｙｗｏｄ：ｄｍｅｓｎｌｅｕｔｎＬｃｌａｇｎｐｃｉｍｅｔＬＳ；ｎｏｄｇｏｔｃｅｕｂｔｎｍａｉｌｉａａｈｏ－ｉｇｆｒｔｏｎｃ

改进的线性局部切空间排列算法

ｒｓｅｕｈ．Ｉｔｅｌｓｉａｅｐｅｍｅｏｎｈｃａｓｃｌｘｒｎｔｆ３ＤｍａｉｏｄｎｄｉｎｆｌａＭＮＳＴｉａｅＩｍｇｄａａｅｓｒｐｔｅｏｎｔｏｔｓｔｃｉｒｃｇｉｉｎ，Ｐ・ＬＬＴＳＡｈｓｈｉｈｒａａｇｅ
ｒｃｇｉｉｎｅｏｎｔｏ
０引言
随着计算机技术、多媒体技术、息技术的飞速发展，信海量数据及高维数据已经成为数据处理的一大难题。高维数据往往包含一些冗余维数，这些维数不但会降低数据处理的效率，还会增大数据处理的误差。这些高维数据同时也会表现出一定的线性或非线性的几何结构。如何降低这些数据的维
ｐｏｏｅ，ａｄｔｉｍｅｈｄｔｏｈｌｂｌｓｒｃｕｅｏａｌｎｏｃｎｉｅａｉｎａｄｃｎａｎｄａｂｔｒｒｄｃｉｎｄｍｅｓｏｒｐｓｄｎｈｓｔｏｏｋｔｅｇｏａｔｕｔｒｆｓｍｐｅｉｔｏｓｄｒｔｎｏｔｉｅｅｔｅｕｔｉｎｉｎｏｅｏ
ｄｉ１．７４Ｓ．．０７２１．Ｏ４ｏ：０３２／ＰＪ１８．０１０２７
改进的线性局部切空间排列算法
李文华
（江大学计算机科学学院，湖北荆州４４２）长３０３
（ｅｈａ９＠ｑ．ｏｗｎｕ９９ｑｃｍ）
ｇｏａｉｏｔｎｏａ．ＩｈｓｐｐｒｎｉｐｏｅＬＳｌｏｉｍｂｓｄｏｒｃａｃｍｐｎｎｎｌｓＰＡｗｓｌｂｌｎｒｉｆｔｎｔｉａｅ，ａｍｒｄＬＴＡａｇｒｈａｅｎｐｎｉｌｏｏｅｔａｉＣ）ａｆｍａｏｄａｖｔｉｐａｙｓ（

车间作业调度(JSSP)技术问题简明综述

车间作业调度(JSSP)技术问题简明综述l 引言生产调度是CIMS 研究领域生产管理的核心内容和关键技术，车间作业调度问题(JSSP)是最困难的约束组合优化问题和典型的NP 难问题，其特点是没有一个有效的算法能在多项式时间内求出其最优解．现代经济日益强化的竞争趋势和不断变化的用户需求要求生产者要重新估价生产制造策略，如更短的产品生产周期和零库存系统等，而JSSP 生产环境最适宜满足现有经济和用户的需求．利用有限的资源满足被加工任务的各种约束，并确定工件在相关设备上的加工顺序和时间，以保证所选择的性能指标最优，能够潜在地提高企业的经济效益，JSSP 具有很多实际应用背景，开发有效而精确的调度算法是调度和优化领域重要的课题．研究JSSP 问题最初主要采用最优化方法，但计算规模不可能很大，且实用性差．近年来，基于生物学、物理学、人工智能、神经网络、计算机技术及仿真技术的迅速发展，为调度问题的研究开辟了新的思路．本文根据JSSP 问题的大量文献，对研究理论与方法进行系统的分类并介绍这一领域的最新进展，讨论进一步的研究方向．2 JSSP 问题的一般框架2．1 问题描述JSSP 问题可描述为：m 台机器(用集合()m j j M M 1==表示)加n 个工件(用集合|()ni i J J 1== 表示)，每个工件包含由多道工序组成的一个工序集合．工件有预先确定的加工顺序，每道工序的加工时间t 在给定的时间每个机器只能加工一个工件，并且每个工件只能由一台机器处理．不同工件的加工顺序无限制，工序不允许中断；要求在可行调度中确定每个工序的开始时间ij s 使总完工时间max C 最小，即(){}M M J J t s C C j i ij ij ∈∈∀+==,:max min )min(max *max 求解满足以上条件的工件加工顺序即构成JSSP 调度问题．流水作业调度问题(FSSP)是JSSP 问题的特殊形式(即所有工件有相同的加工工序)．此外目标函数可选取等待时间、流程时间和延期时间的平均值或者最大值等，或多个目标组合形成的多目标问题．2．2 JSSP 的模型表示2．2．1 整数规划(IP)模型整数规划模型由Baker 提出，需要考虑两类约束：工件工序的前后约束和工序的非堵塞约束．用jk t 和 jk c 分别表示工件 j 在机器k 上的加工时间和完工时间．如果机器h 上的工件加工工序先于机器K （用k h J J <表示），则有关系式jh jk jk c t c ≥-；反之，如果h k J J <，有jk jh jh c t c ≥-。

空间循环知识点总结归纳

空间循环知识点总结归纳一、什么是空间循环空间循环是一种通过模拟时间和空间的交替变换，以及对时间和空间的快速排列，从而达到空间数据处理和优化的目的。

在计算机科学领域，空间循环通常用于解决空间数据的处理和计算问题。

空间循环可以有效地提高算法的执行效率，降低算法的时间复杂度，从而提高计算机程序的执行速度。

二、空间循环的基本原理1. 时间和空间的交替变换空间循环是通过对时间和空间的交替变换来实现对空间数据的处理和优化。

在空间循环中，时间和空间是密切相关的，通过对时间和空间的快速排列和变换，可以实现对空间数据的快速处理。

2. 时间复杂度和空间复杂度时间复杂度和空间复杂度是算法执行效率的两个重要指标。

时间复杂度是指算法执行所需的时间，而空间复杂度是指算法执行所需的空间。

空间循环通过降低算法的时间复杂度和空间复杂度，来提高算法的执行效率。

3. 空间数据的处理和优化空间循环主要用于对空间数据的处理和优化。

通过对空间数据的快速排列和变换，可以实现对空间数据的高效处理和优化。

三、空间循环的应用领域1. 计算机图形学在计算机图形学领域，空间循环常常用于对图形数据的处理和优化。

通过空间循环可以实现对图形数据的快速渲染和处理，提高图形处理的效率。

2. 数据挖掘在数据挖掘领域，空间循环可以帮助对大量数据进行快速处理和分析，提高数据挖掘的效率和准确性。

3. 计算机视觉在计算机视觉领域，空间循环可以用于对图像数据的处理和优化，提高图像处理的效率和准确性。

4. 人工智能在人工智能领域，空间循环可以用于对大规模数据的处理和优化，提高人工智能系统的计算速度和智能性能。

四、空间循环的实现方式1. 时间和空间的交替变换空间循环通过对时间和空间的交替变换，实现对空间数据的处理和优化。

通过时间和空间的交替变换，可以实现对空间数据的快速排列和变换。

2. 时间复杂度和空间复杂度的优化空间循环主要通过降低算法的时间复杂度和空间复杂度，来提高算法的执行效率。

Python学习总结【第九篇】：Python之算法（排序、搜索）

Python学习总结【第九篇】：Python之算法（排序、搜索）算法概述算法（Algorithm）是指解题⽅案的准确⽽完整的描述，是⼀系列解决问题的清晰指令，算法代表着⽤系统的⽅法描述解决问题的策略机制。

也就是说，能够对⼀定规范的输⼊，在有限时间内获得所要求的输出。

如果⼀个算法有缺陷，或不适合于某个问题，执⾏这个算法将不会解决这个问题。

不同的算法可能⽤不同的时间、空间或效率来完成同样的任务。

⼀个算法的优劣可以⽤空间复杂度与时间复杂度来衡量。

1、算法特征有穷性(Finiteness):算法的有穷性是指算法必须能在执⾏有限个步骤之后终⽌；确切性(Definiteness):算法的每⼀步骤必须有确切的定义；输⼊项(Input):⼀个算法有0个或多个输⼊，以刻画运算对象的初始情况，所谓0个输⼊是指算法本⾝定出了初始条件；输出项(Output):⼀个算法有⼀个或多个输出，以反映对输⼊数据加⼯后的结果。

没有输出的算法是毫⽆意义的；可⾏性(Effectiveness):算法中执⾏的任何计算步骤都是可以被分解为基本的可执⾏的操作步，即每个计算步都可以在有限时间内完成（也称之为有效性）。

2、评定同⼀问题可⽤不同算法解决，⽽⼀个算法的质量优劣将影响到算法乃⾄程序的效率。

算法分析的⽬的在于选择合适算法和改进算法。

⼀个算法的评价主要从时间复杂度和空间复杂度来考虑。

时间复杂度算法的时间复杂度是指执⾏算法所需要的计算⼯作量。

⼀般来说，计算机算法是问题规模n 的函数f(n)，算法的时间复杂度也因此记做。

T(n)=Ο(f(n)) 因此，问题的规模n 越⼤，算法执⾏的时间的增长率与f(n) 的增长率正相关，称作渐进时间复杂度（Asymptotic Time Complexity）。

空间复杂度算法的空间复杂度是指算法需要消耗的内存空间。

其计算和表⽰⽅法与时间复杂度类似，⼀般都⽤复杂度的渐近性来表⽰。

同时间复杂度相⽐，空间复杂度的分析要简单得多。

例谈数学竞赛中的局部调整法

数学竞赛中的局部调整法，是一种有效的、常用的解决问题的方法。

局部调整法，更多的用于数学竞赛中解决困难、复杂的问题，其有效
性被不断验证。

局部调整法，又称为“迭代式调整法”，它根据当前状态偆取对应的改变，使其他状态趋于较优状态，以解决或改进当前的问题或优化当前
的结果。

此过程需要反复迭代改变、调整，当算法找到最优解或接近
最优解时，就可以停止迭代，使当前的问题或结果达到最佳。

例如，某数学竞赛题中出现了n个变量，可以用局部调整法求解。

首先，将所有变量赋予初值，然后对每个变量进行调整，比如把某个变
量改为X1+1。

此时可以观察到结果是否变得更好，即，是否达到更优解。

如果满足，则继续调整下一个变量，如果不满足，则回到改变前，重新改变第一个变量，再次观察结果是否向最优解迭代，以此类推，
反复调整至最优解。

局部调整法的有点是，它的计算成本较低，省去了大量的计算量，能
够在相对短的时间内达到最优解，效率比较高；缺点是，在调整迭代
过程中，容易出现局部最优解，从而陷入局部最优解陷阱，不能得到
最优解。

总之，数学竞赛中的局部调整法是一种有效的，常用的解决问题的方法。

它的有点是计算成本较低，较快的达到最优解，从而满足数学竞
赛的要求；但缺点也不可忽视，所以在使用的时候需要十分谨慎，才
能保证最优解的准确性。

改进的枝切法在相位展开中的应用

改进的枝切法在相位展开中的应用1关于改进的枝切法在相位展开中的应用枝切法（branch-and-bound）是一种优化技术，它主要应用于禁忌搜索，特别适用于最优搜索问题，它能够将无穷多解空间中的极值分解为许多选择，从而减少解空间中搜索解的数量，提高算法的求解效率。

随着计算机科学的发展，枝切法也可以用于多种优化问题。

我们将介绍一种改进的枝切法，它在相位展开问题中的应用。

枝切法从整个变量空间中以一种遍历的方式进行搜索，以寻找整个最优解空间的极值。

改进的枝切法引入了比对的思想，并在搜索时有更多的调整，以提高求解效率。

例如，在相位展开问题中，我们可以利用枝切法来解决多目标最优极值问题。

改进的枝切法包括构建一个整体目标函数，然后以多个子问题的形式来解决这个问题，通过一系列的比对来搜索空间最优解的极值。

在相位展开问题中，改进的枝切法可以调整搜索空间来改善求解效率。

首先，将最大问题分解为低维子问题，然后利用改进的枝切法在子问题空间中进行搜索。

枝切法能够比较给定目标函数的最优值，这样可以更有效地对问题最优解空间进行搜索。

改进的枝切法还可以将子问题空间中的解空间和全局解空间进行比较，以查找全局最优解的极值。

此外，在相位展开问题中，改进的枝切法还可以使用最优值解空间中的极值估计函数来提高求解精度。

最优值解空间中的极值估计函数能够更精准地比较目标函数的最优值，从而有助于在子问题空间中查找最优解的极值。

总之，改进的枝切法在相位展开问题中的应用能够很有效地提高求解效率。

因为它可以根据实际情况进行有效的搜索空间去除，然后可以调整搜索排序以寻找最优的解空间中的极值。

此外，改进的枝切法还可以使用最优值解空间中的极值估计函数来提高求解效率，从而实现有效的相位展开。

基于LTSA的芯片固化温度场时空建模方法

基于LTSA 的芯片固化温度场时空建模方法A spatiotemporal modeling method for curingtemperature field based on LTSA刘硕，张师源，林朗LIU Shuo, ZHANG Shi-yuan, LIN Lang（中南大学机电工程学院，长沙 410083）摘要：芯片固化热过程是典型的非线性分布参数系统，针对其无限维、时空耦合的特性，提出一种数据建模方法—基于局部切空间排列（LTSA）的时空建模方法。

首先使用非线性方法LTSA对炉温系统进行维数约减，得到能够表征系统非线性特征的空间基函数，然后利用时空分离得到低阶时间系数并使用径向基神经网络（RBFNN）拟合，通过时空合成，得到全局的时空温度分布。

利用dSPACE实时采集与控制平台对实验室固化炉进行实验验证，结果表明，该模型能够准确预测温度数据，相较于传统的KL时空模型精度更高，对工业热过程的准确建模与实时控制有较好的推广应用价值。

关键词：芯片固化炉；局部切空间排列；时空分离；dSPACE实时仿真平台中图分类号：TP183 文献标识码：A 文章编号：1009-0134(2021)05-0138-06收稿日期：2019-12-30作者简介：刘硕（1995 -），男，山东济宁人，硕士研究生，研究方向为温度系统建模与控制。

0 引言芯片固化环节是半导体芯片生产的一个关键过程，该环节需要在固化炉内进行。

在固化过程中，环氧树脂等材料通常需要特定的固化温度，以及稳定均匀的温度场分布[1]。

因此，对固化炉温度场的分析与控制有很高的要求，而分析与控制的关键，就是对炉内温度场建立一个准确、可靠的模型。

固化炉的热动态过程属于典型的非线性分布参数系统（Distributed Parameter System ，DPS ），通常用偏微分方程（Partial Differential Equation ，PDE ）来表示[2]。

211018237_改进YOLOv5+DeepSort的行人跟踪算法

现代电子技术Modern Electronics Technique2023年4月1日第46卷第7期Apr.2023Vol.46No.70引言近年来，计算机视觉在行人多目标跟踪[1]领域得到广泛的应用，该技术的发展有助于视频监视、辅助驾驶、人机交互等[2⁃4]。

行人多目标跟踪算法大多基于Trace⁃By⁃Detection [5⁃7]，即检测和跟踪，通过检测器将结果传输到跟踪器中，进行卡尔曼预测和匈牙利算法匹配，得到匹配轨迹，输出跟踪结果。

文献[8]提出了卷积块注意模块（Convolutional BlockAttention Module ，CBAM ），它可以嵌入任何卷积网络架构中，更加关注重要特征、抑制次要特征，有效细化了中间特征。

文献[9]介绍了一种全新的损失函数SIoU ，其中考虑到回归之间的向量角度，重新定义了惩罚指标，能有效提高训练速度和推理准确性。

文献[10]利用简单在线和实时跟踪Sort 算法，使用卡尔曼滤波器与匈牙利算法相结合的思想，在线性环境下取得了不错的效果，但在非线性环境下，跟踪效果较差。

文献[11]在Sort 的基础上提出了DeepSort 算法，较之前算法引入了外观信息，改进YOLOv5+DeepSort 的行人跟踪算法韩晓冰，王雨田，黄综浏，张玮良（西安科技大学通信与信息工程学院，陕西西安710000）摘要：针对复杂环境道路行人跟踪易发生身份丢失、切换的问题，提出一种改进的YOLOv5检测并结合DeepSort 跟踪算法。

检测阶段，融合注意力模块CBAM 与YOLOv5颈部网络增强对行人特征的提取；用SIoU 边界框损失函数代替CIoU 边界框损失函数，加速边界框回归的同时提高准确定位度。

跟踪阶段，改进DeepSort 利用拓展卡尔曼滤波器对非线性环境行人位置进行预测，通过匈牙利算法匹配预测和检测轨迹，优化复杂环境下行人身份切换频繁的问题。

最后连接改进后的YOLOv5与DeepSort 算法，对MOT⁃16数据集进行检测跟踪。

特征检测和特征描述符综述_概述及解释说明

特征检测和特征描述符综述概述及解释说明1. 引言1.1 概述特征检测和特征描述符是计算机视觉领域中非常重要的技术。

它们在图像识别、物体跟踪、三维重建等应用中起着关键性的作用。

特征检测是指从图像或视频中找到显著的局部结构，如角点、边缘等。

而特征描述符则是将这些特征点转化为数值描述，以便于后续的匹配和识别。

1.2 文章结构本文将对特征检测和特征描述符进行全面综述，主要包括以下几个方面内容：引言、特征检测、特征描述符以及它们之间的关系。

具体来说，我们将首先介绍引言部分，然后详细讨论特征检测和特征描述符的定义、作用以及常见方法。

接着，我们会探讨它们在计算机视觉领域中的应用，并深入研究它们之间的相互依赖关系。

最后，我们将总结文章内容，并展望未来发展趋势。

1.3 目的本文旨在全面了解和掌握特征检测和特征描述符这两个重要技术的概念、原理和应用。

通过对现有算法和方法的综述，我们希望读者能够深入理解特征检测和特征描述符之间的关系，并能够根据具体应用选择合适的方法。

同时，我们也希望通过分析现有技术问题和未来发展方向，为进一步研究提供参考和启示。

2. 特征检测:特征检测是计算机视觉领域的一个重要研究方向，它主要通过分析图像或视频中的局部区域来找到具有显著性或独特性的图像特征。

这些特征通常是物体边缘、角点、斑点等在不同图像之间有稳定性和可区分性的区域。

2.1 特征检测的定义与作用:特征检测旨在识别出具有唯一性和可描述性的局部结构，并对其进行定量描述。

其定义包括两个关键概念：唯一性和可描述性。

唯一性是指每个特征点都应该具有其他任何点所没有的某种属性，使其能够在各个图像帧或场景中被准确地匹配。

可描述性则要求我们能对每个特征进行准确而有效地量化描述，以便于后续的处理和识别任务。

特征检测在计算机视觉中起着至关重要的作用。

首先，它可以用于实现目标识别、跟踪和姿态估计等高级视觉任务。

其次，对于基于内容的图像搜索、相册管理和三维重建等应用，特征检测也是不可或缺的。

一种改进的局部切空间排列算法

一种改进的局部切空间排列算法顾艳春【期刊名称】《计算机应用研究》【年(卷),期】2013(30)3【摘要】局部切空间排列(LTSA)算法是一种有效的流形学习算法,能较好地学习出高维数据的低维嵌入坐标.数据点的切空间在LTSA算法中起着重要的作用,其局部几何特征多是在样本点的切空间内表示.但是在实际中,LTSA算法是把数据点邻域的样本协方差矩阵的主元所张成的空间当做数据点的切空间,导致了在非均匀采样或样本邻域均值点与样本自身偏离程度较大时,原算法的误差增大,甚至失效.为此,提出一种更严谨的数据点切空间的计算方法,即数据点的邻域矩阵按照数据点本身进行中心化.通过数学推导,证明了在一阶泰勒展开的近似下,提出的计算方法所得到的空间即为数据点自身的切空间.在此基础上,提出了一种改进的局部切空间排列算法,并通过实验结果体现了该方法的有效性和稳定性.与已有经典算法相比,提出的计算方法没有增加任何计算复杂度.%As one of the classical manifold learning algorithms, LTSA algorithm can yield low-dimensional embedding coordinates from high-dimensional space effectively. Tangent space plays a central role in LTSA algorithm by projecting each neighborhood into the tangent space to obtain the local coordinates. However, in practice, LTSA algorithm takes the space which spanned by principal components of the sample covariance matrix of the neighborhood as the tangent space of the point. This paper presented a more rigorous method to calculate tangent space, that the neighborhood matrix of data points was centralized inaccordance with the data point itself. By mathematical deduction, it proved that, under the approximation of first order Taylor, the space attained by our method is even the tangent space of data points itself. Based on this method, it proposed an improved local tangent space alignment algorithm. The effectiveness and stability of this algorithm are further confirmed by some experiments. Moreover, the proposed algorithm has no increase in the computational complexity.【总页数】4页(P728-731)【作者】顾艳春【作者单位】佛山科学技术学院电子与信息工程学院,广东佛山528000【正文语种】中文【中图分类】TP391.4【相关文献】1.基于改进局部切空间排列的流形学习算法 [J], 杜春;邹焕新;孙即祥;周石琳;赵晶晶2.泛化改进的局部切空间排列算法 [J], 赵辽英;李富杰;厉小润3.一种新的局部空间排列算法 [J], 刘胜蓝;冯林;金博;吴振宇4.改进的线性局部切空间排列算法 [J], 李文华5.一种改进的局部切空间排列算法 [J], 杨剑;李伏欣;王珏因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

材料切割优化算法

材料切割优化算法一、算法简介材料切割优化算法是一种用于优化材料切割过程的算法。

该算法可以帮助企业提高材料利用率，降低生产成本，提高生产效率。

该算法主要解决的问题是如何将原材料切割成多个需要的尺寸，并且使得废料最小化。

二、常见的材料切割问题1. 一维材料切割问题：将一定长度的原材料（如钢管、木条等）按照给定长度进行切割。

2. 二维材料切割问题：将一定大小的原材料（如板材）按照给定尺寸进行切割。

3. 三维材料切割问题：将一定大小的原材料（如立方体）按照给定尺寸进行切割。

三、常见的算法1. 贪心算法：贪心算法是一种简单而常用的算法。

它通过每次选择局部最优解来达到全局最优解。

2. 动态规划算法：动态规划算法是一种通过分解问题为子问题并将子问题递归求解来求解复杂问题的方法。

3. 遗传算法：遗传算法是模拟自然进化过程的一种优化算法。

它通过对个体进行选择、交叉和变异等操作来得到最优解。

4. 粒子群算法：粒子群算法是一种模拟鸟群或鱼群等自然现象的优化算法。

它通过模拟粒子在搜索空间中的移动来寻找最优解。

四、材料切割优化算法的实现步骤1. 输入原材料尺寸和需要切割出的尺寸。

2. 选择合适的算法进行求解。

3. 对于一维材料切割问题，可以采用贪心算法或动态规划算法进行求解。

对于二维和三维材料切割问题，可以采用遗传算法或粒子群算法进行求解。

4. 根据求解结果生成切割方案，并输出废料面积或体积。

五、常见的应用场景1. 制造业：如钢铁、木材、塑料等行业中，可以利用该算法来提高生产效率和降低成本。

2. 包装业：如纸箱、塑料袋等行业中，可以利用该算法来提高包装利用率和降低包装成本。

3. 家具制造业：如板式家具制造中，可以利用该算法来提高材料利用率和降低生产成本。

六、算法的优缺点1. 优点：能够有效地提高材料利用率，降低生产成本，提高生产效率。

2. 缺点：求解过程比较复杂，需要选择合适的算法进行求解。

对于大规模问题，计算时间较长。

[精彩]霍尔三维结构

霍尔三维结构是美国通信工程师和系统工程专家A·D·霍尔于1969年提出的。

它以时间维、逻辑维、知识维组成的立体空间结构来概括地表示出系统工程的各阶段、各步骤以及所涉及的知识范围。

也就是说，它将系统工程活动分为前后紧密相连的七个阶段和七个步骤，并同时考虑到为完成各阶段、各步骤所需的各种专业知识，为解决复杂的系统问题提供了一个统一的思想方法。

因此，作为运用系统工程解决各种实际总是的方法论基础，霍尔三维结构已被广泛采用。

在霍尔提出的三维结构中，他十分重视系统工程各项工作中人的创造性和能动性。

他认为，系统工程不仅仅涉及到工具，它是程序、人和工具这三者的精心协调；其中人始终是起主导作用，系统工程的程序、原理、观点和手段，只能使一个有才能的人在较短的时间内更好地工作，而不能使一个条件很差的人去做高级工作。

这是霍尔系统工程思想的一个显著特点，同时也表明系统工程的三维结构只是一种科学的思想方法，运用得好坏与人的关系极大。

霍尔三维结构是由时间维、逻辑维和知识维组成的立体空间结构。

（1）逻辑维（解决问题的逻辑过程）。

运用系统工程方法解决某一大型工程项目时，一般可分为七个步骤：①明确问题。

通过系统调查，尽量全面地搜集有关的资料和数据，把问题讲清楚。

②系统指标设计。

选择具体的评价系统功能的指标，以利于衡量所供选择的系统方案。

③系统方案综合。

主要是按照问题的性质和总的功能要求，形成一组可供选择的系统方案，方案是按照问题的性质和总的功能要求，形成一组可供选择的系统方案，方案中要明确待选系统的结构和相应参数。

④系统分析。

分析系统方案的性能、特点、对预定任务能实现的程度以及在评价目标体系上的优劣次序。

⑤系统选择。

在一定的约束条件下，从各入选方案中择出最佳方案。

⑥决策。

在分析、评价和优化的基础上作出裁决并选定行动方案。

⑦实施计划。

这是根据最后选定的方案，将系统付诸实施。

以上七个步骤只是一个大致过程，其先后并无严格要求，而且往往可能要反复多次，才能得到满意的结果。