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行星齿轮箱振动信号包含多种频率成分和噪声干扰，频谱具有复杂的边带结构，容易对故障识别造成误导甚至引起错判.在不同故障状态下，行星齿轮箱振动信号的多域特征量将偏离正常范围且偏离程度不同，根据这一特点，提取振动信号的时域、频域特征参量用于故障识别.为了避免传统分析方法中负频率及虚假模态问题，增强对噪声干扰的鲁棒性，采用局部均值分解法将信号自适应地分解为单分量之和，提取时频域单分量瞬时幅值能量.针对多域特征空间构造过程中出现的高维及非线性问题，采用流形学习对数据进行降维处理.提出基于改进的虚假近邻点的本征维数估计及最优k邻域确定方法，并通过等距映射对多域特征空间进行降维分析.对于行星齿轮箱实验信号，根据样本流形特征聚类结果，分别识别出了太阳轮、行星轮和齿圈的局部故障，从而验证了上述方法的有效性

基于马氏距离和模糊C均值聚类算法提出了一种数字彩色图像抠图算法.该算法首先对彩色图像像素的红绿蓝三种彩色分量进行正则化处理；然后在正则化图像背景中选取适当的掩膜作为样本集，计算各像素与样本集之间的马氏距离；再利用模糊C均值聚类算法对计算出的马氏距离进行分类；最后利用填洞操作提高抠图质量.对八幅彩色数字图像进行对比实验，结果显示本算法可以自动抠图，且结果优于马氏距离算法、Grow-Cut算法和正则化线性回归算法的相应抠图效果

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3.1模糊模型识别 模型识别 已知某类事物的若干标准模型,现有这类事 物中的一个具体对象,问把它归到哪一模型,这 就是模型识别. 模型识别在实际问题中是普遍存在的.例如 ,学生到野外采集到一个植物标本,要识别它属 于哪一纲哪一目;投递员(或分拣机)在分拣信件 时要识别邮政编码等等,这些都是模型识别. 模糊模型识别 所谓模糊模型识别,是指在模型识别中,模型 是模糊的.也就是说,标准模型库中提供的模型是 模糊的

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为改善高强度钢的塑性和韧性，对中碳低合金马氏体高强度钢分别采用常化后空冷＋回火和常化后控冷＋回火工艺，研究常化后冷却工艺对钢中残余奥氏体及力学性能的影响.采用扫描电镜获得钢的组织形态，利用X射线衍射和电子背散射衍射技术分析钢中残余奥氏体的体积分数、形貌和分布.发现两种工艺下均得到板条马氏体＋残余奥氏体组织，残余奥氏体均匀分布在板条之间，随工艺参数不同，其体积分数在3%~10%变化.常化后加速冷却能显著细化马氏体板条，提高钢的屈服强度和抗拉强度100 MPa以上，冲击功下降4 J.残余奥氏体的体积分数随常化控冷终冷温度的升高呈现先升高后降低的变化，常化后的控制冷却也可以作为进一步改善马氏体类型钢组织和性能的方法