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提出將結構損傷的物理參數辨識問題轉化為識別損傷位置和損傷程度的優化問題,利用結構時程響應的唯一性,通過預測結構模型與實際損傷結構構建目標函數,采用QPSO算法全局優化定位定量進行結構損傷識別,最后通過六層框架的數值模擬驗證該方法的有效性。
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時延數據下的高識別性能是紅外人臉識別系統應用的基礎,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對時延數據識別率.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據,去除每個圖像塊受環境溫度影響較大的特征值.最后,為了結合整體特征,并將余下的特征值組合成特征向量用于識別.實驗結果表明,本文提出的方法可以提高紅外人臉識別系統對時延數據的識別率.
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