随钻测量用微小型惯性测量单元设计

为满足随钻测量仪器在小口径油井、高频振动、强冲击等环境中的应用需求,使用光纤陀螺与石英挠性加速度计作为传感器组件,设计加速度计信号采样电路,小型化导航计算模块采用SOPC＋SDRAM＋FLASH,完成传感器信号采集、误差补偿、导航解算以及与上位机通信等功能。惯性测量单元（ IMU）集成了电源模块、传感器组件和导航计算机,最终制作成38 mm的随钻测量仪器。实验结果表明：当井斜角不小于5°时,样机能够达到系统姿态解算精度要求（井斜角误差小于±0.2°,方位角误差小于±2°,工具面角误差小于±0.2°）。     

基于传感器丢包率不确定性预测的分布式H∞滤波算法

针对无线传感器网络（ WSNs）在测量数据丢包不确定性情况下的分布式H∞滤波问题,提出一种基于传感器丢包率不确定性预测的分布式H∞滤波算法。通过设计一种线性全阶滤波器,使得滤波误差能够收敛在均方渐近为零,同时抑制外界的干扰造成的H∞滤波衰减。根据滤波参数符合伯努利分布随机分布的原理,利用Lyapunov函数的方法,通过寻找最佳的滤波参数来保证在丢包率不确定的情况下对真值预测的随机稳定性。实验仿真结果表明：当观测数据存在不确定性丢包时,该滤波算法能发挥有效的滤波效果。     

迭代学习控制在电力系统中的应用进展

根据迭代学习控制基本原理及其特性,归纳迭代学习控制在电力系统中的各种应用,对迭代学习控制的最新进展进行详尽的叙述,讨论迭代学习控制在电力系统中应用存在的问题,并对其发展进行展望.     

核的正交完备鉴别局部保持投影

针对完备鉴别局部保持投影算法所求得的最优判别矢量间存在信息冗余问题,提出了核的正交完备鉴别局部保持投影算法。通过将核函数技术与正交性原理融合,采用高斯核函数将原始样本映射到高维特征空间,在高维特征空间的局部总体散度矩阵中计算最优判别矢量,只需在整个范围内对值域空间进行特征值分解,去除局部零空间达到样本降维目的。该算法分别在 UMIST 人脸库和 JAFFE 人脸表情库上进行实验,实验结果表明算法的识别率高达95．59％。     

基于高斯变异的人工萤火虫算法在云计算资源调度中的研究

如何合理地分配云计算资源一直都是研究的热点.建立云计算环境下的资源调度模型,通过人工萤火虫算法个体最优与云计算节点资源分配对应起来,在算法中引入高斯变异算法,通过与经典函数比较,优化后的算法在搜索精度上以及收敛速度上有了很大的提高.通过在CloudSim平台上与经典智能算法的比较,该算法能够有效地提高云计算中的资源调度性能,缩短任务完成的时间,提高系统整体处理能力.     

单足机器人垂直跳跃动态特性研究

单足机器人一个跳跃周期经历触地相和腾空相两种约束状态,针对机器人触地相落地碰撞、缓冲、起跳,腾空相起跳冲击和伺服定位各过程,综合应用动力学、热力学、流体力学、碰撞和控制理论等建立了机器人一个跳跃周期的综合数学模型.在Matlab上建立了机器人一个跳跃周期的联合仿真模型,对影响单足机器人落地碰撞、起跳冲击和跳跃高度的主要因素进行了仿真研究,得出了实现机器人增高跳跃、减高跳跃和等高跳跃时各影响因素的取值范围和较佳值,包括机器人落地时刻气缸下腔气压预设值和活塞相对坐标预设值,起跳过程气缸充排气转换相对坐标等因素影响跳跃高度、落地碰撞和起跳冲击的规律性认识.搭建了单足机器人垂直跳跃实验台,针对各主要影响因素对机器人跳跃过程的影响规律进行了实验研究,实验结果与仿真数据吻合良好.     

基于深度网络的多形态人脸识别

在实际的自动人脸识别系统中,输入的识别图像往往在表情、分辨率大小以及姿态方面呈现出多种变化。现在很多方法尝试通过线性或局部线性的映射来寻找由这些变化共享的统一的特征空间。利用由受限玻尔兹曼机(RBM)堆叠成的深度神经网络来发掘这些变化内在的非线性表达。深度网络能够学习高维数据到低维数据的映射关系,并且有助于提高图像分类和识别的性能。同时,为了实现在一个统一的深度框架下同时进行特征提取和识别,在网络的顶层增加了一个监督的回归层。在预训练阶段,通过训练集中不同姿态、不同表情以及不同分辨率的图像对网络进行初始化。在微调阶段,通过网络的输出与标签之间的差 并利用标准反向传播的方法 对模型的参数空间进行调整。在测试阶段,从测试库中随机选择一幅图像,获得统一空间下的特征向量。通过与参考图像库中的所有特征向量进行对比,利用最近邻域的方法识别人脸身份。在具有丰富表情以及大姿态变化的CMU-PIE人脸数据库上进行了全面的实验,结果表明,提出的方法取得了比最新的局域线性映射(或局部线性)的人脸识别方法更高的识别率。     

基于密度的不确定数据离群点检测研究

针对不确定数据集进行离群点检测,设计了基于密度的不确定数据的局部离群因子(Uncertain Local Outlier Factor,ULOF)算法.通过建立不确定数据的可能世界模型来确定不确定对象在可能世界中的概率.结合传统的LOF算法推导出ULOF算法,根据ULOF值判断不确定对象的局部离群程度;然后对ULOF算法的效率性和准确性进行了详细分析,提出了基于网格的剪枝策略、k最近邻查询优化来减少数据的候选集;最后通过实验证明了ULOF算法对不确定数据检测的可行性和效率性,优化后的方法有效地提高了异常检测准确率,降低了时间复杂度,改善了不确定数据的异常检测性能.     

基于人脸图像的年龄估计

年龄是人固有的生物特征,随着年龄的变化,人脸特征也不断变化.近年来基于人脸图像的年龄估计方法的研究不断深入.基于人脸图像的年龄估计主要有两个阶段:特征提取和估计方法.针对以上两个阶段,分别提出相应的方法.在特征提取方面,为了更好地描述年龄变化,特别是针对未成年人,引入了方向梯度直方图(Histogram ofOriented Gradient,HOG)特征,并将其与局部二元模式(Local Binary Pattern,LBP)特征进行融合;在估计方法方面,提出了软双层估计模型,其采用由粗到细的策略.首先,在第一层将人脸分成“未成年人”与“成年人”两类;然后,在第二层通过在两类的边界设置重叠区域,分别对其建立年龄估计模型,以对第一层的错误分类进行补救.通过实验发现,融合的特征具有更强的年龄判别性,同时,软双层模型也进一步提高了年龄估计的准确度.     

编码与同义词替换结合的可逆文本水印算法

从通信编码的角度,该文探讨一种利用编码方法和同义词替换相结合的可逆文本篡改检测水印算法。以可替换同义词为标志对文本进行分组,提取分组文本特征生成认证水印信息;利用霍夫曼编码和纠错编码对同义词库各词进行编码,利用同义词替换技术完成水印的嵌入。在接收端,利用分组文本特征和霍夫曼编码,实现水印文本的篡改定位,利用纠错码实现可替换同义词的还原恢复。仿真实验表明,算法嵌入的水印具有良好的不可见性和较强的鲁棒性,在实现对文本篡改定位的同时,较好地实现了可替换同义词无损还原。