DNA计算求解连续空间优化问题

首先构造了二进制编码的网络空间,其两个节点连接权的四条边对应到DNA编码,设计了相应的算子起到DNA计算酶的作用,该算法设计使得DNA计算能够求解连续空间优化问题。通过测试函数表明该算法具有较好的收敛速度和稳定性,求解结果非常好。     

中科院声学所知识创新工程项目基于内容分析的中文问答处理算法及系统实现*

提出了一种基于HNC自然语言理解框架下的中文问答处理算法,并在此算法基础上加以系统实现。试验证明,该系统在中等规模常识库基础上效果显著、准确率高。     

Web文本特征选择算法的研究

以向量空间模型作为Web文本的表示方法,结合Web文本的结构特征对向量空间模型中的特征选择算法进行了分析并加以改进。在改进的算法中,体现出了特征词在Web文档结构中的位置信息;引入了信息论中熵的概念,用词的熵函数对权值进行调整,从而更加准确地选取有效的特征词。实验验证了改进算法的可行性和有效性。     

一种虚拟场景控制方法的研究与实现

针对虚拟场景中视点控制和模型控制两种情况,研究了应用二维鼠标和三维输入设备拾取三维对象模型、移动对象模型和在虚拟场景中漫游的方法,提出了一种用二维鼠标拾取三维模型的方法——粗区域判断、最近拾取,并基于Vega视景仿真开发平台和VC++提出了一种基于二维鼠标拾取、三维输入设备移动的虚拟场景控制方法。     

一种基于LUV均匀颜色空间的彩色分割方法

本文提出一种通过转换颜色空间和颜色聚类的方法来实现对彩色图像的分割。由于RGB颜色空间是非均匀空间,算法首先把RGB颜色空间转换到LUV均匀颜色空间,然后对颜色进行相似合并,最终由几种颜色表示待分割的图像,从而实现对彩色图像的色彩分割。     

含沉水植物河道水流流速特性研究

在梯形平底水槽中,用塑料草模拟了沉水植物对水流的影响。结果表明：（1）流速不同、相对植物高度不同的情况下,植物对流速的影响是不同的;（2）含沉水植物的水流垂向流速分布曲线存在一条流速分界线,在其上部流速变大,下部流速变小,流速分界线在植物冠层以上,在相对水深h／H=0．3附近;（3）两株植物叶片之间是否有交叉重叠对水流的阻碍作用是有区别的;有交叉重叠时会额外增加水流阻力;在流速分界线以下,叶片有交叉重叠时流速减小幅度较大。     

中小山水城市绿地系统塑造城市特色的途径和方法

绿地是形成城市特色的重要组成部分,城市绿地系统与城市自然人文环境相结合是城市特色构建的一个重要方面。中小山水城市绿地系统规划在塑造城市特色方面具有独特的代表性。文章总结了中小山水城市的特色,提出绿地系统塑造城市特色的手法,并且以泾县为例来分析绿地系统塑造中小山水城市特色的手法。首先分析整理城市特色资源,对主要的关键词进行抽取比较,得到主要的城市特色;然后从整体出发为绿地系统定位,通过城市绿地系统结构布局强化城市山水环境;通过绿道体系的构建打造城市特色的展示体系;最后从树种规划的角度出发塑造城市的宣纸之都的城市特色.     

6自由度装校机器人逆解的确定

为了实现对自主研发的6自由度装校机器人的精确控制,提出了一种机器人的逆解确定方法。通过D-H(Denavit-hartenberg matrix)法建立机器人各连杆的参考坐标系获得D-H参数,推导出机器人的运动学正解并采用解析法求得运动学逆解。基于作业时间最优的思想,采用在X-Y平面末端定域方法从多组逆解中确定出一组运动学逆解。运动学逆解可以用于机械臂末端执行器的精确定位和运动规划,为实现机器人的轨迹规划及实时控制等提供了理论基础。     

大视场纤维丝集束检测系统

设计了一种大视场纤维丝集束检测系统。系统采用环形荧光灯均匀照射透明纤维丝,利用自主设计的高压静电分丝系统将直径为几十微米的细丝集束进行分离,采用步进电机控制摄影物镜进行两次成像,实现了大视场纤维丝的图像采集。为了减少运算量,提出采用多模板、限定搜索区域、减小搜索面积的匹配算法完成了大视场范围内的纤维丝集束图像的拼接,提出的单像素跟踪计数法很好地解决了细丝图像中分叉重叠等问题,实现了大视场纤维丝的检测和计数。测试结果表明,系统测量精度不低于93.3%,重复性平均误差不超过1%。     

Chance-constrained model predictive control for spacecraft rendezvous with disturbance estimation

A robust Model Predictive Controller (MPC) is used to solve the problem of spacecraft rendezvous, using the Hill-Clohessy-Wiltshire model with additive disturbances and line-of-sight constraints. Since a standard (non-robust) MPC is not able to cope with disturbances, a robust MPC is designed using a chance-constrained approach for robust satisfaction of constraints in a probabilistic sense. Disturbances are modeled as Gaussian allowing for an explicit transformation of the probabilistic constraints into simple algebraic constraints. To estimate the distribution parameters a predictor of disturbances is proposed. Both robust and non-robust MPC control laws are compared using the Monte Carlo method, which shows the superiority of the robust MPC.