一种无界区域上椭圆边值问题的重叠区域分解算法

主要研究了一种扇形无界区域上椭圆边值问题,采用重叠区域分解算法．并分析了该算法的收敛性和收敛速度,最后对其进行了有限元处理．该算法对处理此种区域是有效的．     

坐标测量机定位中的边缘算法

通过分析像素梯度分布,提出基于梯度分布的低阈值调整算法.实验证明,改进后的边缘算法能有效地剔除孤立噪声,增强弱边缘信息,更好地为三坐标测量机提供定位信息.     

综合肤色模型和多模板匹配增强Adaboost人耳检测

为克服传统的Adaboost算法出现的样本训练时间过长、过于依赖样本质量等问题,在训练不足及初始人耳定位不好的情况下,引入YCbCr肤色模型和多模板匹配技术策略对人耳进行精确定位。实验表明,改进后的人耳检测性能得到较大的提高,对动、静态人耳均能达到准确定位和检测的效果,算法的鲁棒性较好。     

双对称的线性方程组的迭代算法

充分利用双对称矩阵的性质,研究了双对称的线性方程组Ax=b的迭代算法,给出求方程解的迭代算法,两个数值例子说明算法是可行有效的.     

M-distinct算法改进：面向动态数据集重发布的隐私保护算法

M-distinct extension算法通过将数据添加、删除、更新三种情况分开处理,在删除情况下引入伪记录的概念,使得攻击者无法得出插入和删除数据之间的联系;另一方面提出事实：数据记录的不同属性在不同的发布用途中其信息权重并不相同,根据事实,引入属性权重的概念,减少算法在分配和划分两个阶段的循环次数,提高算法的效率。     

EFT/B interference transmission model and method of anti-interference in a coal mine monitoring substation

Coal mining monitoring system has been enforcing tests for the immunity of Electromagnetic Compatibility (EMC) since 2006.However,not all monitoring substations can pass the Electrical Fast Transient/Burst (EFT/B) immunity test and the explosion-proof test simultaneously.In order to enhance EMC,the EFT/B interfere transmission model was presented at the substation power port,after the EFT/B test method was used to analyze the monitoring substation power ports.Hence,a low-pass filter was designed by using the simulation software PIPICE and an anti-jamming method was proposed by way of a parallel connection of the discharge interfere circuit and the low-pass filter.The improved complex EMI filter was made up of an interference discharge device and a filter.The dynamic equivalent circuit was proposed for the EFT/B immunity test.As a result,the monitoring substation has passed the EFT/B immunity and explosion-proof tests with the complex filter.It is concluded that the complex EMI filter has significantly enhanced the immunity of the coal mining monitoring system.     

飞行器姿态解算方法及仿真研究

飞行器姿态解算是飞行器姿态动力学的基础和核心。首先论述了姿态解算的数学本质,针对飞行器垂直发射时姿态运动学方程退化和欧拉角奇异问题,论述了工程上常用的几种姿态解算方法,最后给出了这些算法的Simulink仿真结果和结论。     

基于融合遗传原理的蚁群算法在配电网故障恢复中的应用

本文对配电网的故障恢复问题进行了研究,提出了结合实际的配电网故障恢复目标函数,在分析了遗传算法和蚁群算法的基础上,结合遗传算法和蚁群算法的各自优点,提出了一种将遗传算法融入到蚁群算法的新策略,利用遗传算法的交叉操作产生蚁群算法的新的旅行路径,以此提高蚁群算法的全局搜索能力,构造了基于遗传算法的混合蚁群算法。实例分析表明,该算法具有较快的收敛速度和较强的全局搜索能力,避免了不成熟收敛,有效地提高了故障恢复的速度和精度。     

一种新的模糊自适应模拟退火遗传算法在配电网重构中的应用

本文对配电网的重构问题进行了研究,提出了结合实际的配电网重构目标函数,并将遗传算法引入其中,用来解决这个复杂的,多目标,多约束的组合优化问题。针对遗传算法收敛速度慢、容易"早熟"等缺点,结合模糊推理、模拟退火算法和自适应机制,采用一种改进的遗传算法——模糊自适应模拟退火遗传算法(FASAGA),实例分析表明,该算法比标准的遗传算法(SGA)具有更快的收敛速度和寻优效果。     

大尺度高分辨率遥感图像机场目标的快速识别

基于对机场的图像特征、目标特征的全面分析,提出了一种从大幅面高分辨率光学遥感图像(10000×10000 pixel)中快速识别机场目标的算法。首先通过预处理去除图像中大部分与目标特性不相关的区域,然后在剩余区域中作精确的检测,其中用到的目标特征有空间频率、均值、方差和能量等,使用canny边缘检测、线段分割与四邻域跟踪技术对目标进行精确识别。研究结果表明,本文算法能够实现对机场的快速识别,识别算法时间小于2 s。