基于稠密变形场能量优化的非刚性在线体积重建方法

针对动态非刚性在线重建存在的重建漂移问题,提出了一种基于单个RGB-D传感器的稠密变形场在线融合策略,实现了对非刚性几何形状的动态重建.通过局部平滑和输入约束处理,将空间的最优变形转换为非线性正则变分优化问题,并使用数据并行闪存优化策略,以摄像机捕获速率,实现对非刚性场景的在线跟踪重建.通过实验表明,本文方法实现了对非刚性场景的鲁棒跟踪,减少了在线重建过程中的漂移现象,适用于快速运动和缺乏几何特征的场景重建.     

正则化图形模糊聚类及鲁棒分割算法

针对现有图形模糊聚类算法合理性差和抗噪能力弱的问题，提出嵌入对称正则项的图形模糊聚类鲁棒算法。将样本聚类所对应的中立度与拒分度相结合构造对称正则项，嵌入现有图形模糊聚类所对应的目标函数；同时，利用像素邻域所对应的均值信息辅助当前像素聚类并构造了空间信息约束正则项，采用拉格朗日乘子法获得正则化图形模糊聚类鲁棒分割算法。不同噪声干扰图像分割结果表明，所建议的分割算法是有效的，相比现有的鲁棒模糊聚类分割算法具有更强的抑制噪声能力。     

3-UPU并联自动调平机构控制系统设计

为解决自动调平机构系统稳定性差和调平精度低的问题,设计了一种基于3-UPU并联机构和PI鲁棒滑模控制的调平系统。首先,基于螺旋和反螺旋理论,设计了一种3-UPU并联机构作为系统的调平机构,并建立了机构的动力学方程,为调平控制系统提供了控制对象。然后,在PI控制的基础上,利用鲁棒滑模算法的抗摄动、实时修正系统非线性的功能,设计了一种PI鲁棒滑模控制器,并运用Lyapunov函数证明了控制器的稳定性。最后,分别采用两种控制方法对机构的调平误差进行了仿真分析,结果表明:PI鲁棒滑模控制器有更佳的调平精度和较小的稳态误差,为调平机构的研究提供了一种参考方案。     

风电与多能源储能联合调峰多场景动态鲁棒优化模型

针对大规模风电出力的随机性和不确定性所导致的电网调峰困难及成本高的问题,在考虑电池储能与电锅炉等装置的能源储放特性的基础上,提出了电-热多能源储能系统架构;基于风电出力不确定性而进行调峰多场景划分,为提高电热多源储能系统在多场景下的运行经济性,建立了风电与电热多源协调储能的鲁棒优化模型,并利用多目标进化算法进行求解。文章通过仿真验证了所提出的模型与电池储能系统具有更优的运行经济性与鲁棒性,能够有效地应对大规模风电波动下的调峰难问题。     

基于深度概率图模型的鲁棒人脸画像合成

针对基于数据驱动的人脸画像合成算法像素特征缺乏对光照变化和复杂背景的鲁棒性,常合成低质量的画像的问题,文中提出基于深度概率图模型的鲁棒人脸画像合成算法.采用预处理方法调整测试照片的光照亮度和人脸姿态,使之与训练照片一致.采用深度特征代替像素特征进行近邻匹配,采用深度概率图模型对画像重建权重和深度特征权重联合建模,得到合成画像的最佳重构表示.为了提高画像合成速度,提出快速近邻搜索方法.实验验证文中算法的鲁棒性和快速性.