提出鲁棒多尺度地震层位识别与可视化方法,解决复杂层位识别和分类难题.为了抑制噪声,增强层位连续性,提出基于三边滤波的地震体数据结构增强算法.对于结构增强的地震体数据,提出多尺度层位识别方法,根据层位平坦度在层位识别过程中自动调整识别尺度实现层位自动分类.为了观察所识别的层位,给出多体可视化与层位识别过程可视化方法.集成地震体数据结构增强算法、多尺度层位识别方法和层位可视化方法等新技术为一个地震层位识别与可视化系统.大量实验结果验证了该层位识别方法的有效性.
针对状态方程和输出方程同时含有未知参数的多输入-多输出连续线性时变系统,采用构造性方法设计一种带指数遗忘因子的自适应观测器.证明当系统无噪声时该自适应观测器的全局指数收敛性,在此基础上考虑有噪声系统,在若干假设成立的条件下证明了该自适应观测器的估计误差均值也是全局指数收敛于0的.该自适应观测器采用带指数遗忘因子的时变增益矩阵,以自适应的方式克服噪声的影响,改善了估计的一致性.数值仿真结果表明,该自适应观测器具有良好的快速收敛性、跟踪性及抗干扰性等期望性能.
针对分布式发布/订阅系统的特点,结合结构化P2P网络负载均衡算法的优点,实现了一种基于结构化P2P网络的语义发布/订阅系统的负载均衡算法.采用本体支持语义,定义本体类权重、节点权重、虚拟订阅等概念,将本体类权重树映射到代理权重网络.由代理节点管理虚拟订阅,本体路由表维护映射信息.事件和订阅根据其本体信息被分配到不同的代理节点上.实现了对结构化P2P网络的基于语义的划分,达到分布式计算和匹配的目的.在此基础上,提出一种动态负载均衡算法：动态调整本体类权重及代理节点的权重,在代理节点负载过载时,进行虚拟订阅的交换或迁移,使得系统获得高效的负载均衡.实验结果表明,负载均衡算法显著地改善了结构化P2P代理网络的可用容量,具有良好的可扩展性,在网络资源消耗方面取得了良好的平衡效果.
为了解决喷墨印花纹理图像在噪声环境下配准精确度低,以及局部区域存在大的配准偏差的问题,提出一种新的基于单元分解光流场的图像配准算法.利用单元分解技术对光流场图像配准问题进行建模,采用阶谱分层策略和基函数自适应调整,对单元分解过程中生成的局部和全局网格实施灵活度控制.通过引入一个新的能够对纹理结构的光滑效果实施约束的特征能量项,可以使网格单元取得令人满意的纹理表征效果,并且能够提高光流场模型在定位精细纹理边缘时的配准精度.对含噪喷墨印花纹理图像的配准实验结果表明了本文算法的可行性.
为了提高超磁致伸缩微位移变形控制的精度与实时性,针对一般超磁致伸缩微位移控制中存在的迟滞非线性问题,提出将超磁致伸缩材料(GMM)的磁感应强度作为反馈量构成闭环控制系统的方法.通过谐振电路测量探测线圈动态阻抗的方式,使得探测线圈阻抗的变化反映GMM内部变化的磁导率,从而计算获得GMM的磁感应强度.实验结果表明,当交变电流或直流电流通入励磁线圈时,通过谐振电路测量探测线圈动态阻抗获得GMM的磁感应强度,其平方值与GMM微位移变形始终保持良好的线性关系.
通过逆向增强学习和策略不变条件下的回报函数变形原理,研究已有标准轨迹前提下的车辆轨迹评测问题,提出基于倾向性分析的轨迹评测技术.对于标准轨迹和评测轨迹应用逆向增强学习算法,分别求出两者相对应的特征权重,将特征权重在策略不变条件下分别扩展成线性子空间,通过计算由正交投影矩阵定义的子空间间距离得到对评测轨迹的评测值.在四轮车辆仿真实验中,针对几种典型的驾驶风格轨迹对该方法进行验证.实验结果表明,该方法能够对于避障评测轨迹按其与标准轨迹的差异给出评测结果,克服了相同策略对应回报函数不唯一性所带来的影响,有效解决了车辆轨迹之间难于定量比较的难题.
基于传统的交叉相关追踪回波(TREC)算法,通过对“匹配元”所含的多普勒雷达反射率进行一定的分类来动态选择符合判定条件的“匹配元”进行交叉相关计算.为了提高反演风场的可靠性和稳定性,通过选取多重不同尺度的“匹配元”、分位法剔除风向奇异点、用椭圆型权重再插值等技术来订正反演的风场,在一定程度上弥补了传统TREC技术对较小尺度回波云团精度判定不足的缺陷,使得“匹配元”中的雷达反射率要素特征覆盖更有效.结果表明：对TREC算法进行修订后得到的反演风场,可以更好地反映雷达回波团的整体流场,同时一些回波单体的个性风场特征得到较好的保留.
采用干涉矩阵和拆卸深度矩阵建立拆卸模型,给出可行拆卸序列生成方法,产生了拆卸可行域.设计一种自适应粒子群算法,该算法基于锯齿波提出惯性权重因子周期线性衰减,实现全局与局部搜索的平衡,给出适应变异策略,避免陷入局部最优解.针对拆卸序列规划问题,使用拆卸序列可行链表对粒子编码,构建区段拆卸序列,应用到粒子变异和基于浮动窗口的粒子更新中,保证每次迭代后粒子序列的可行性,避免对不可行序列的判断,提高了求解效率.通过一个典型实例,验证了该方法的有效性.
针对乳腺X线影像肿块分割易受弱边缘和周围组织干扰的问题,提出一种基于自动随机游走的乳腺肿块分割算法.利用二维最大熵阈值法、区域生长及形态学方法自动确定一系列标记点,采用平均边缘梯度评价法选择有效标记点进行随机游走分割以获得初步分割结果,并在此分割基础上进行星芒状结构检测,获得完整的肿块分割边缘.随机选取227例肿块图像进行分割,对分割结果进行特征提取和分类.实验结果表明,该算法克服了半自动随机游走的应用局限性,提高了乳腺肿块的分割精度；与其他分割算法相比,该算法在后续的分类中具有更高的分类精度.
为了提高加热炉炉温控制精度,设计集成干扰观测器的BP-PID控制器.通过干扰观测器观测出等效干扰,在BP-PID控制器输入端引入等效的补偿,构成一种新的控制器.该控制器继承了BP-PID控制器的智能性,能够对工况进行学习识别,使输入功率逐渐逼近当前的耗散功率,并在耗散功率附近小幅波动,达到动态平衡状态；同时具有干扰观测器抑制干扰的特性,可以对进料、卸料等干扰进行实时估计和补偿,弥补了单纯BP-PID控制器收敛慢、鲁棒性差的缺陷.仿真和实验结果均表明,该控制器可以自动适应各种工况条件,具有很高的稳态精度,对大范围的负载扰动具有很强的抑制作用.
为了实现蔬菜嫁接过程中砧木抓取点和子叶方向的精确定位,对机器视觉采集的砧木苗图像进行处理.对砧木侧视图进行区域分割判断子叶与茎的连接处,作为抓取点；对砧木俯视图利用形态学处理分离子叶和真叶,根据区域长短轴差值识别真叶并予以去除,计算子叶与水平线的夹角,得出旋转角度.结果显示,基于机器视觉方法的砧木抓取点的判断,绝对误差最大为2.09 mm,最小为0.03 mm；利用机器视觉判断砧木旋转角度,真叶和子叶区分的成功率达97.9 %.
参考微动量轮的实测数据,讨论并建立描述转速随机变化的马尔可夫模型.在该模型基础上,提出并分析用于皮卫星的偏置动量轮备份、切换策略.该策略定义了4个正常模式和3个异常模式：在普通情况下,系统在正常模式下定时切换飞轮；当故障发生时,系统切入异常模式,隔离故障飞轮.与常规的冷备份方法相比,该策略为飞轮性能、功能的故障检测提供了更方便的途径,同时在更长时间段内,能够保持星体连续姿态稳定.数学仿真表明,应用本文策略,正常情况切换时,造成的姿态扰动最大不超过20°；对于突发故障,切换带来的姿态扰动恢复时间约为30 min.
为了实现人体电阻抗的自动连续扫描,开发设计一套基于直角坐标机器人的穴位点与经络阻抗扫描系统.为了检测该阻抗扫描系统的稳定性与可重复性,提出采用Hausdorff距离来评价不同数据曲线的相似程度.选取人体背部两肩胛冈下角点之间的直线段作为扫描路径.采用同惠公司生产的TH2825阻抗分析器来测量阻抗数据.该实验中激励信号为幅值为1 V、频率为1 kHz的正弦波,量程设为100 kΩ.直角坐标机器人经过调节可以沿着上述的直线段自动、连续地测量处于凝胶电极与银电极之间的阻抗.该实验共选取7名受试者,在25 ℃、湿度为50%的环境下进行测量.每名受试者在同一直线上进行5次连续扫描.采用Hausdorff距离来评估从同一名受试者获得的5次阻抗采样数据曲线的可重复性与相似性.实验结果表明,该阻抗测量系统具有良好的稳定性与可重复性.
