一种基于综合分词和模糊匹配的地名地址匹配方法研究

通过对国内地址匹配现状的全面研究,并结合对原始地址数据的分析,总结出了我国常用地址表述的习惯和规律,抽象出了地址匹配层级模型和地址匹配类型,用于地址匹配的各个过程。在此基础上,提出了基于先验知识的中文分词算法和基于规则的模糊匹配方法,并利用工商注册数据库为原始地址数据文件,建立了工商职能部门企业地址数据与空间数据的地址匹配映射。     

基于视觉感知的海生物吸纳式水下机器人目标捕获控制

针对近海水产养殖环境下海生物目标的机器捕捞,设计了一款海生物吸纳式水下机器人.该水下机器人可以采取手动遥控吸取和视觉伺服控制吸取方式完成对海生物目标的机器捕捞.为了实现基于视觉感知的目标捕获控制,在摄像机平面坐标系上建立了水下机器人和目标之间的运动学关系,并在此基础上提出了自适应递归神经网络控制器.通过设计递归神经网络估计和补偿外界环境干扰,利用S面函数使水下机器人快速到达期望位置并保持稳定,结合递归神经网络和系统动力学模型设计鲁棒函数进一步提高非线性系统在视觉控制中的可靠性和稳定性.最后,在近海自然养殖条件下对海生物进行视觉跟踪控制实验,实现了对海生物目标的主动吸取控制,验证了该控制器的功能.     

基于菜籽油的水包油型乳液的稳定性和摩擦学性能研究

以绿色环保的菜籽油为基础油,加入2种不同的表面活性剂(OP-10和SDBS)进行复配制备得到2种乳化基础液,并考察制备工艺对乳液稳定性的影响;在乳化基础液中添加2种含硫磷酸酯的添加剂和T321,对其摩擦学性能进行研究,并利用SEM对磨损钢球表面形貌特征进行分析,探讨其摩擦磨损机制。结果表明:室温下,制备乳化基础液的最佳工艺:剪切速率为15 000 r/min,乳化时间为10 min,OP-10与SDBS复配比例为1∶2,菜籽油的质量分数为8%;加入添加剂后的乳液具有较好的抗磨和减摩性能,能有效减少磨损,这是因为在摩擦过程中,含硫磷酸酯的添加剂和T321在钢球表面生成了含N、S、P等活性元素的边界润滑吸附油膜,有效地降低了磨斑直径,减小了摩擦因数,从而改善了摩擦学性能。     

串联谐振式电池充电装置研究

针对脉冲电源中电池组充电问题,提出一种基于串联谐振原理的通用型宽幅电压充电装置。根据串联谐振电路输出电流与开关频率线性相关而与负载无关的特性,表明其具有对不同电压等级电池组进行恒流充电的功能,且可通过调节脉宽调制(PWM)脉冲频率改变输出电流大小。分析输出侧滤波电容和滤波电感对输出电流暂态过程的影响,选择合理的滤波参数,既可以减小稳态电流纹波,又能有效改善输出电流的超调。针对500V和1 000 V电池组负载,建立Matlab仿真模型并进行相应的实验验证,仿真和实验表明充电装置可对不同电压等级的电池组实现不同倍率的恒流充电。     

二次栅格扫描与三角形质心迭代的定位算法

为了提高无线传感器网络的定位精度,在Grid-Scan算法的基础上提出一种改进的二次栅格扫描定位算法,再利用三角形质心迭代法进一步提升定位精度。首先通过比较未知节点的所有邻居锚节点到该未知节点的信号强度,找到最近邻居锚节点,利用最近邻居锚节点对可再定位的未知节点所在的估计区域进行二次栅格扫描,再利用PIT法则对定位区域进一步缩减,最后对质心三角形质心进行迭代计算得到最终定位点。仿真结果表明,在相同的网络环境下,与传统算法相比,改进算法明显提高了平均相对定位精度。     

基于卷积神经网络的人像浮雕建模与动画生成EI北大核心CSCD

为克服传统人像浮雕设计专业性强、效率低、效果单一等不足,提出一种人像浮雕快速建模方法.首先基于法向相似原理构建人像浮雕合成数据集;然后建立卷积神经网络模型,实现2.5D高度场的快速压缩;最后对3D模型进行多视角连续采样,通过网络预测批量生成单帧浮雕模型,合成人像浮雕动画.在人像浮雕合成数据集上进行实验的结果表明,所提方法可以实现人像浮雕快速建模,建模效率高于传统方法;建模结果在定量分析指数PSNR方面优于同类方法,具有合理的深度层次,同时较好地保留了人脸细节特征;合成动画为3D人像提供了良好的浮雕艺术展示效果.     

明文口令生成模型研究综述

近些年来,针对明文口令的破解和恢复等技术展开了广泛而深刻的研究,总的来说,该领域的主流方法已经大大提升了口令破解和恢复的成功率,但多种方法之间缺少比较和内在关联的分析。着眼于明文口令字典的生成问题,总结了近十年来主流的明文口令生成模型：马尔可夫模型、概率上下文无关模型和神经网络模型。为了有效并客观地评估这三种主流模型,设计并进行了一系列性能验证实验,给出了三种模型各自适用的场合及优缺点,并从原理层面解释了三种模型存在缺陷的原因,给出了一些优化改进的思路。最后,认为神经网络将会成为未来最具潜力的模型,并指出该领域的进一步研究和发展依赖于规范数据集的建立和多种方法的结合运用。