天基平台小目标特征提取算法研究

针对天基平台凝视模式下小目标成像的特点,根据目标的检测、识别、跟踪的实时性要求,提出了一种以线段表为基础的小目标重心、面积、平均灰度、形状因子等特征的提取算法,并在这些参数的基础上提出了以孤星为基础的图像配准算法提取出目标的配准参数.在Matlab环境下,利用星模拟器输出图像对算法作了验证.     

基于流形学习的基因微阵列数据分类方法

提出了一种结合流形学习方法与分类算法的基因微阵列数据分类模型,先用流形学习算法对基因微阵列数据进行降维处理,然后再对降维后的数据进行分类.在实验中将流形学习算法LLE、ISO-MAP、LE和LTSA与三种分类算法相结合,并与直接用高维数据进行分类的结果进行了比较,实验结果表明所提出的模型极大地提高了分类精度,同时也提高了分类算法的执行效率.     

基于光栅信号的步进电机速度控制

在分析步进电机运行特性的基础上 ,讨论了步进电机运行时高速失步和低速波动的原因及其对策 ,研究了转换角和超前角在步进电机速度控制中的作用 ,采用改变光栅反馈脉冲当量角及延时调整转换角的方法进行速度的平稳调节 ,并给出了速度控制方案及其实现     

红外星图预处理及星点定位精度分析

红外星图是白天观星获取的原始数据,图中含有单点噪声和条纹噪声等多种噪声,严重影响了后续的星点提取和质心定位。针对外场观星获取的红外星图,进行了星图预处理,并分析了星点定位精度。提出了单点噪声的检测与补偿算法和条纹噪声的列均值偏移校正（CMOC）算法,还采用Wiener2 和Top-hat 组合滤波方法对星图进行进一步滤波去噪,最后使用在观测星图中加入理想模拟星点的方法计算了星点定位精度。实验结果表明,预处理算法有效抑制了红外星图中的各种噪声,星点目标峰值信噪比最多由4.7 提高到了31.3,模拟的2 等星的星点定位标准偏差量级为1/30 pixel 水平,满足工程应用的精度要求。     

低温冷风机结霜特性理论和实验研究

以一实际冻结间的冷风机为研究对象,探讨了冻结间内空气的相对湿度、冷风机进口空气干球温度以及迎面风速等对霜层生长的影响,并以确定冻结间的冷风机为实验平台,对仿真结果进行验证:仿真结果与实验结果吻合较好,说明了所建立的蒸发器数学模型是合理可行的.     

相位式激光测距的FFT与apFFT鉴相研究

为实现亚毫米精度相位式激光测距的鉴相,根据FFT与apFFT的鉴相原理,通过仿真考察两者在高斯白噪声和频率偏移影响下的鉴相性能,并考虑采样点数问题.仿真结果表明:在采样点数相同、频率偏移小的情况下,FFT比apFFT鉴相更准确.在测距速率10 KHz,信噪比35 dB,归一化频移量0.02,调制频率50 MHz时,FFT的测距标准误差为0.76 mm.因此使用FFT鉴相满足相位式激光测距的高速、高精度要求.     

利用吸收式循环对热电机组供热首站改造的经济性分析

利用吸收式换热原理对郑州市某热电厂进行集中供热系统热网首站进行改造,依次进行方案设计,供热机组最小抽汽量优化,经济、环境效益分析计算。研究结果表明,利用吸收式换热机组对郑州市某热电厂进行供热首站改造,在有效回收凉水塔废热、显著提升热电厂供热能力的同时,可大量减少燃煤和供热抽汽量,其经济效益和环境效益显著,有效缓解城市供热热源紧张的现状。     

改进的求解TSP问题文化蚁群优化方法

在文化算法基础上提出了一种改进的用于求解TSP问题的蚁群优化算法。改进算法采用新的双层进化机制对文化算法的种群空间与信念空间进行了重新设计,用最大最小蚁群系统（MMAS）构建种群空间,在信念空间中对当前最优解进行改进的3-OPT交叉变换操作,由于采用了这种双层进化机制,种群空间获得了更高的进化效率。通过仿真实验结果表明,改进算法比传统的蚁群算法（ACO）、文化蚁群算法（CACS）效果更好,收敛速度更快,精确度更高。     

基于边缘增强的遥感图像弱监督语义分割方法

随着弱监督学习被应用于遥感图像语义分割,大大降低了模型训练的数据成本。然而,由于监督信息不足,类激活图难以准确激活出遥感图像中不同尺度大小的目标,这使得基于类激活图获得的伪分割掩码边缘粗糙,从而导致最终的分割结果不准确。此外,大部分的弱监督语义分割方法都是基于可视化的两阶段方法,模型复杂繁琐。针对上述问题,设计了一种基于边缘增强的端到端弱监督语义分割网络。在特征空间边缘增强模块中,以自监督方式引导网络学习遥感图像中尺寸不一的目标,并且,细化伪分割掩码的边缘;在输出空间边缘增强模块中,通过端到端训练提升分割精度,同时降低模型训练的繁琐度。在ISPRS 2D数据集上的实验结果表明,该方法在仅使用图像级标签的情况下MIoU分别为57.72%和59.45%,与其他方法相比,效果较好。