基于Fuzzy Petri网专家系统的研究

提出采用ＦｕｚｚｙＰｅｔｒｉ网作为知识表示和推理机制的模型,发挥其较好的模型描述和能处理并行推理的特点,基于ＦｕｚｚｙＰｅｔｒｉ网构造了一个耦合结构的专家数据库系统（ＥＤＢＳ）,提高了推理的效率及其准确性,同时具有并发控制,数据组织,共享,存取和查询等数据库管理系统的功能,并使用投资决策实例对模型进行了解释和验证。     

一种用于汽车连杆检测的机器视觉系统研究

连杆作为汽车的主要部件之一,有时存在序列号不匹配的情况,目前多用肉眼检测,误判率高,检测效率低下。针对这一问题,设计了基于机器视觉的汽车连杆检测系统,它可实时采集连杆图像,并以Hu矩作为特征向量,采用BP神经网络算法训练分类器进行连杆字符识别,从而实现了对连杆产品的自动检测。研究结果表明,该系统字符识别准确率在97.50%以上,大大提高了工作效率,降低了劳动强度,具有较高的推广价值。     

斗轮堆取料机取料流量控制方式的比较研究

针对悬臂式斗轮机恒速回转取料时存在取料不均、取料效率低和自动化程度不高等缺点,以及角度余弦开环控制方式不能处理料堆塌方等突发情况,提出了视频流量闭环控制方式.该控制方式通过实时检测取料瞬时流量,自动控制斗轮机悬臂的回转速度进行取料.对比研究及运行结果表明,该方式提高了取料效率,达到了节能增效的日的.     

基于不变特征的运动视频序列自动配准算法

快速、鲁棒的图像配准是运动视频处理的基础,也是制约后继应用稳定性及可靠性的关键。针对运动视频中存在的图像平移、旋转、尺度及光照变化,提出一种基于不变特征的快速图像配准算法,包括特征点检测、描述和匹配。首先通过多层箱式滤波器构建图像多尺度空间,并同时考虑质量与空间分布检测特征点;然后用主成分分析法对SIFT(scale invariant feature transform)特征进行降维,用于特征描述;最后根据描述子主成分的差异设计层叠分类器,加速特征匹配。定量分析实验和对视觉监视系统中球形摄像机和无人机航拍视频的实验结果表明,该算法具有良好的匹配性能,为后继运动载台上的运动目标检测、跟踪、分类等处理提供了坚实基础。     

基于肤色和独立成分的人脸检测*

人脸检测是计算机视觉中非常活跃的研究课题,目前大多数人脸检测算法都是依靠灰度信息,而忽略了彩色信息。研究表明,肤色检测在诸多计算机视觉算法中,是一个重要的处理步骤。为了提高检测速度和性能,通过对肤色在H,S空间分布的分析,建立了新的肤色分割公式,并且在Aapo Hyvrinen和Erkki Oja［1］所提算法的基础上,提出了一种新的结合肤色和独立成分分析的人脸检测算法。实验结果表明了该算法的有效性。     

短脉冲雷达模拟实验系统及目标探测初步实验研究

高功率微波技术的快速发展,使得高功率微波短脉冲雷达概念具有了成为现实的很大可能性.分析表明,高功率短脉冲雷达可能具有对抗能力强、距离分辨力高、强杂波背景下目标检测能力强和信号处理(DSP)方式相对简化的优势.本文给出了自行研制的短脉冲雷达模拟试验系统的功能、结构和组成,探讨了短脉冲微波信号的产生、发射和接收方式,对短脉冲雷达模拟实验系统对空中和地面进行高距离分辨力目标探测进行了初步的实验研究.     

交互式多模型算法性能分析

广泛应用于目标跟踪和故障诊断的动态多模型估计（SMME）假设模式的切换服从马尔可夫过程,对马尔可夫切换概率（MTP）的非MonteCarlo分析有助于深入了解SMME的机理,发现参数寻优的法则,设计或发展新的自适应多模型估计器,然而由于SMME的复杂性,非Monte Carlo分析很难给出,本文针对SMM中著名的交互式多模型（IMM）估计器,通过将IMM看作是输入交互和子滤波器串联,分析了具有m个参数的MTP矩阵,给出了六条不依赖主动应用环境及子滤波器设计的结论,部分结果也适用于一阶广义伪贝叶斯算法（GPBI）。     

基于概率统计模型的一类传感器管理方法

基于概率统计模型给出了一种多传感器对多目标检测与分类的优化算法,通过目标环境不确定性定量描述的信息熵及其发生变化而产生的信息增量,给出了一种基于最大信息增量的传感器对目标（静止或运动）的搜索方法,性能分析表明：与其它方法相比,该方法具有错误率低、效率高的特点。     

时间序列度量的斜率偏离距离方法研究

针对数据挖掘领域中时间序列的相似性度量问题,提出一种斜率复合偏离距离方法。以大量噪声的高维多元时间序列数据为目标,提出了一种基于斜率偏离度的时间序列相似性度量方法。该方法主要是在分段线性的基础上,基于角度和斜率进行偏离度计算,解决普通斜率距离度量的局限性,物理意义更为明确,实际度量更为准确。证明了斜率复合偏离的完备性和连续性,最后用仿真算例对算法的有效性进行了验证。     

多传感器冲突信息的加权融合算法

针对在多传感器目标识别系统中,DS规则对高冲突信息融合结果不合理的问题,提出了一种新的加权融合算法.在多源证据信息融合时,首先根据两证据距离大小来确定其相互支持度,将证据支持度矩阵模最大特征值对应的特征向量作为证据的权重向量,然后确定各证据的相对折扣因子,并修正证据信息,最后用DS规则融合.通过实验仿真对比分析了多种方法的融合效果,表明了新方法可以较好的解决高冲突信息融合的问题.