不等距超球体支持向量机

针对现实中经常遇到的各类样本分布范围相差很多、将各类样本误判的危害程度不同、或者各类样本数量差异悬殊等情况,提出了一种基于不等距超球体的SVM（NMS-SVM）算法。该算法以最大间隔为优化目标建立分类模型,同时引入距离比例参数λ,调整最优分类面到两类之间的距离。通过UCI数据库中数据集的分类仿真实验,比较了该算法与普通超球体算法以及最大间隔超球体算法的分类精度,证明了该算法的有效性。     

一种基于彩色图像边缘检测的道路检测方法

针对非结构化道路的特点,提出了一种基于色度差的边缘检测算法。算法将原始图像的RGB颜色空间转化为L*a*b*颜色空间,利用L*a*b*颜色空间中明度与色度分离的特点,通过对色度差的信息融合提取图像道路边缘,排除了大面积阴影、水渍对真实道路边界的干扰,有效地提高了道路识别的准确性。通过Hough变换提取出图像边缘得到道路边缘信息。实验表明,该算法的优点在于对道路形状不敏感,需要先验知识少,能够很好地过滤道路中存在的水渍、阴影等干扰。     

一种嵌入式Linux环境下图像压缩及传输的实现

本文以S3C2410和ARMLjnux操作系统下Web服务器为基础，研究了视频图片压缩及其传输的实现方法。采用离散余弦变换JPG图像编码，应用于图像传输中以减小数据流量。实现了具有视频采集、软件图像压缩及网络传输的低成本模块，可以直接接入以太网，能满足工厂环境或一些实时性不高的监控应用需要。     

智能化煤矿气灌装管理系统的设计与实现

介绍了一种嵌入式、射频及网络等技术在煤气灌装中的一种应用方法.系统现场部分可对煤气气瓶进行快速的身份识别并实现快速有效的充装,信息管理系统实现了对气瓶的集中管理.经过现场运行,系统精确度、灵敏度达到设计要求,可广泛应用于煤气灌装的信息化管理.     

基于并联自适应陷波器的风力发电机组塔架振动频率跟踪

针对大型风力发电机组塔架振动多频率、时变耦合等特点,提出基于知识驱动的并联自适应陷波器,在线跟踪塔架振动多频率,消除各频率的振动分量影响。首先利用坎贝尔图知识离线分析共振频率点,确定陷波器结构和搜索区间。在区间内各子陷波器从低频到高频采用黄金分割法在线跟踪中心频率,避免频率交叠且减少计算量。为提高振动基频识别可靠性,融合确定基频频率。最后基于FAST和Matlab对NERL 5 MW风力发电机组塔架振动进行仿真,验证方法的有效性。     

无水保活运输温度对史氏鲟氧化应激的影响

为了提高史氏鲟的保活时间和存活率,选取合适质量浓度MS-222麻醉史氏鲟,研究不同无水保活运输温度（4、8、12 ℃）对史氏鲟氧化应激的影响,分别记录模拟保活运输12 h和24 h后各温度组的存活率,分析保活运输前后应激指标和抗氧化指标变化。结果表明：MS-222麻醉史氏鲟,较佳镇静质量浓度为100 mg/L、镇静时间为（2.1±0.1） min,较佳麻醉质量浓度为110 mg/L、麻醉时间为（2.1±0.3） min;保活运输12 h时,12 ℃条件下存活率最高,为85%,保活运输24 h时,4 ℃条件下存活率最高,为62.5%;保活运输12 h后12 ℃条件下血糖浓度和皮质醇含量显著低于其他组,超氧化物歧化酶和谷胱甘肽过氧化物酶（glutathione peroxidase,GPX）活性显著低于其他组,同时丙二醛（malondialdehyde,MDA）含量最低（P＜0.05）,表明受到的应激最小;保活运输24 h时,各温度组过氧化氢酶活性无明显差异,4 ℃条件下GPX活性较低,同时MDA含量显著低于其他组（P＜0.05）。因此在史氏鲟短时间（12 h）保活运输时,较高温度（12 ℃）减少应激效果明显,是较适的保活温度;在较长时间（24 h） 保活运输时,低温能更好保持低代谢和麻醉状态,4 ℃是较适的保活温度。     

结合标准对冲与核函数稀疏分类的目标跟踪

针对经典稀疏分类目标跟踪算法在噪声,遮挡等恶劣环境下精度不高的问题,提出了一种新的目标跟踪算法。该算法在标准对冲框架下结合了核函数稀疏分类方法以及自适应字典更新方法,能够较好地适应类间相似度较高与目标外形变化较大等恶劣情况。核函数技巧能够增强分类器性能,但通用方法求解凸优化问题的效率较低,不能满足目标跟踪问题的实时性要求,故提出用核函数随机坐标下降(KRCD)算法来高效求解稀疏系数,并使用核函数稀疏分类方法(KRCD-SRC)来计算各个粒子的代价值。为了避免模板漂移问题,解释了目标字典和背景字典的在线更新方法。最后,结合标准对冲算法估算目标的状态信息。在使用50个粒子进行跟踪时,本文算法的处理帧率能够达到14frame/s。相比其它几种经典目标跟踪算法,本文算法具有更好的精确性和鲁棒性。     

免疫agent概念与模型

阐述了免疫agent(ImA)这一新概念，分析了免疫agent求解实体的个性特点。构造出一种能对动态环境进行实时监控和故障预警的多免疫agent的形式化网络模型。并提出一种新颖的免疫agent算法，以此构建的系统具有更强的灵活性，鲁棒性和局部更新能力，是一个适用于动态环境的自组织系统。     

基于自适应滑模观测器的新能源汽车驱动系统电流传感器微小故障诊断EI北大核心CSCD

为及时准确地检测出新能源汽车永磁同步电机驱动系统电流传感器微小故障,该文提出一种基于自适应滑模观测器的微小故障诊断方法。该方法首先构建含有电流传感器微小故障的驱动系统混合逻辑动态模型,其次利用状态增广和非奇异坐标变换对电流传感器微小故障进行故障重构,然后设计收敛速度快且能够抑制高频抖振的自适应滑模观测器以精确估计系统重构状态,最后采用系统重构状态实际值与观测值残差作为检测变量并利用范数设计自适应阈值。该文提出的方法不仅能诊断微小故障和显著故障,而且可以检测从微小故障演变为显著故障乃至失灵的整个过程,准确性高、鲁棒性强。实验结果验证了所提诊断方法的准确性和鲁棒性。     

基于Kullback-Leibler距离的闭环系统传感器微小故障诊断

在闭环控制系统中,当故障幅值较小时,由故障带来的影响会被控制量所掩盖.因此,闭环系统中的微小故障诊断实现更为复杂.本文针对闭环系统中的传感器故障,提出了基于Kullback-Leibler(KL)距离的微小故障在线检测与估计方法.本文首先介绍了KL距离的定义及其在多变量故障检测中的应用,然后提出了结合KL距离与快速移动窗口主成分分析(MWPCA)的在线微小故障检测与估计模型.在高斯分布的假设下,利用系统输入输出残差构造MWPCA的数据矩阵,然后通过在线更新数据矩阵主成分的均值与方差实现KL距离的在线更新,最终实现闭环系统中传感器的在线故障检测与估计.仿真实验表明,该方法能有效实现具有低故障—噪声比(FNR)特性的微小故障诊断.