基于矩形的三维物体位姿估计研究

本文针对矩形特征提出一种新的位姿估计算法,该算法计算简单、求解容易,同时由矩形能够得到三维物体位姿值的唯一解。并阐述了该算法的实现过程。因此,该算法能够避免多解现象的干扰,在实际工程应用中具有良好的应用价值。仿真实验表明,该算法具有很好的实时性。     

基于改进粒子群算法的移动机器人路径规划方法研究

针对移动机器人传统路径规划算法效率不高、寻优能力差等问题,本文提出一种基于改进粒子群优化算法(PSO)的移动机器人路径规划方法。该方法采用神经网络训练碰撞罚函数,得到无碰撞路径,然后采用粒子群优化算法解决路径的最优问题。利用神经网络实现大量的并行和分布计算,发挥PSO简单、容易实现的优点,提高了路径规划的计算效率和可靠性。仿真结果表明,这种新路径规划方法是可行且有效的。     

基于合同网协议交互投标的动态调度方法研究

柔性制造系统使生产加工路径有很多可选性，所以调度系统必须考虑机器调度问题。分配规则调度是一种最基本、最具影响力的动态调度方法。然而，分配规则调度方法很少考虑机器顺序选择。兼顾工件选择和机器选择两方面，本文运用交互投标过程，构建基于合同网协议调度的协商规则。研究作业车间动态调度问题，提出并构建了5种合同网规则调度方法。通过实验分析结果表明，基于合同网交互投标模式的规则调度能够大大改善调度系统性能，提高设备的利用率和设备负荷平衡指标。     

分布式多维标度定位算法的研究

针对经典MDS-MAP定位算法在定位精度和算法复杂度方面的不足,提出一种分布式多维标度定位算法。改进后的算法加入了分簇的思想,将大规模网络分成多个具有簇首的局部网络。局部定位时,引入Hop-Euclidean算法,计算簇内节点间距离,再用局部网络融合算法将局部相对坐标图合并成全局相对坐标图。仿真分析表明,提出的算法在各向同性和各向异性网络中都有很好的定位精度,而且在定位精度提高的情况下可用于不规则网络,有利于网络的扩展,更适用于大规模密集型网络。     

基于图像显著区域检测的SIFT特征匹配方法研究

针对目标检测中利用SIFT算法在提取图像特征时提取的背景特征点所占比例较大,提出了一种图像显著区域与SIFT算法相结合的目标匹配方法。为使检测出的极值点与人眼观察到的极值点相似,提出对尺度空间中的图像进行显著区域的检测;为了使特征点具有仿射不变性,对特征点进行椭圆拟合;特征匹配时引入夹角余弦相似度测度方法。实验表明,该算法在实时性以及匹配准确率方面都优于传统的SIFT算法。     

高分辨雷达一维距离像的融合特征识别

雷达目标识别中,提取目标的有效特征将直接影响识别效果。针对雷达目标高分辨距离像(HRRP)具有平移敏感性,提出了一种基于多特征的融合特征来作为目标特征进行识别。利用PCA将三种平移不变特征融合,采用支持向量机算法来实现识别。仿真实验结果表明,该方法不仅降低了目标特征的存储量,同时也克服了高分辨距离像的平移敏感性,具有较高的识别率和很好的推广性。     

增强层次CNN模型在目标识别应用中的研究

受生物视觉信息处理机制启发的目标识别是当前计算机视觉领域研究的热点之一,其主要思想是对大脑视觉皮层中视觉信息的层次性处理过程进行模拟,构建数学模型来实现目标识别。然而传统的层次化计算模型通常以前馈信息传递为基础,层与层之间采用被动的硬连接方式,强调对视觉信息的多层分解,却较少涉及视觉神经系统的主动感知和学习过程。因此选择以同时具备稀疏连接思想和自我学习机制、并且具备良好网络拓扑结构的卷积神经网络为框架,基于经典卷积神经网络模型,融入分层和仿生的思想,提出新的基于视觉神经增强层次CNN模型——IH-CNN。实验结果表明,IH-CNN模型可以较好的解决大规模图像中的目标识别问题,目标识别准确率高达84%。     

复杂产品方案设计中公理化设计和多级实例推理的研究

为提高复杂产品设计的客户满意度和规范性以及设计本身的智能性,利用公理化设计的科学规范性并将其作为复杂产品设计的基础流程和模型,充分发挥它在设计中的优点。在此基础上为提高设计的智能性,运用多级实例推理的知识根据客户需求得到的功能特性、物理特性、工艺特性建立相应的多级实例库,并从多级实例库中根据功能特征进行搜索,通过功能特征的匹配,得出物理特征以及对应的工艺特征,最终得出符合要求的实例方案,然后对搜索出的实例根据公理化设计进行修改评价最终得出复杂产品的设计方案。通过实例验证了此方法的可行性。     

高校声乐教学中的哲学思考

声乐艺术是通过一种较为兴奋和激动的状态以及情绪进行创作的高级神经活动。从哲学的角度来分析高校声乐教学的过程以及教学目标。声乐的发声过程本身就是呼与吸对立统一的过程,而对立统一规律又是哲学领域非常重要的理论,对于学习声乐的人来说,如果能够从哲学的角度来正确的理解和把握对立统一的原则,对他们的声乐学习有所裨益。同时,声乐教学的目标也具有哲学的规律,声乐教学应围绕教学目标做到具体问题具体分析。     

磁控形状记忆合金在液压领域的应用和展望

介绍了磁控形状记忆合金(MSMA)的变形原理及数学模型。针对提升液压元件的响应速度和液压系统工作性能,综述了MSMA在液压流体控制、液压控制阀、微型液压泵等液压领域的应用。提出MSMA在液压元件间隙密封、吸振缓冲、自传感效应方面应用的设想,以期更大程度地提高液压系统的响应性能和工作效率。