点与简单多边形关系的新算法

提出一种检测点与多边形关系的新算法，通过扫描建立适合查找的多边形层次结构。检测时，运用二分查找，找到与检测点相关的边，通过该点与相关边的关系判断出点与多边形的关系。实验结果表明，该方法简单有效，有较高的检测速度。  

Modbus关键技术分析及节点开发

Modbus协议是工业控制网络中用于对自控设备进行访问控制的主从式通信协议,由于其具有良好的适用性已在工业控制中得到广泛应用.本文在简要介绍了Modbus通信协议之后,对其关键技术进行了重点分析,设计并开发了基于Modbus协议的节点,给出了相应硬件设计框图及软件流程图.  

一种基于SVM的车牌汉字的有效识别方法

支持向量机(SVM)是20世纪90年代初由Vapnik等人提出的一类新型机器学习方法,此方法能够在训练样本很少的情况下达到很好的分类推广能力。文章应用SVM算法对车牌中的汉字字符进行识别,在无字符特征提取的情况下可得到较高的识别率和识别速度。通过与无字符特征提取的BP网络识别系统比较表明,在小样本的情况下,该方法的识别率远优于神经网络,并避免了神经网络的局部极值等的问题。  

仅有角测量的被动式机动目标跟踪

以往的被动式跟踪研究往往假定目标作匀速直线运动, 采用目标与跟踪站的相对距离和速度为状态变量, 因而相应的跟踪滤波器不能跟踪机动目标. 研究了仅有角测量的机动目标跟踪问题, 采用目标的位置、速度及加速度作为状态变量, 并对测量方程进行适当变换, 推导出一种伪线性机动目标自适应跟踪算法, 可用于单站或多站被动式机动目标跟踪. 大量的仿真研究表明了本算法的有效性, 其中多站跟踪比单站跟踪具有更高的精度、算法稳定性和快速收敛性.  

由倍周期分叉走向混沌的Logistic Map及其控制器设计

详细讨论了Logistic Map映射由倍周期分叉走 向混沌的过程，并根据离散系统Devaney 混沌定义（以μ=4为例）证明该映射确实发生 了混 沌，最后基于反馈方法提出了一种简单实用的混沌控制方法．无论对于定值控制，还是随动 控制，仿真结果表明本文提出的控制方法都优于文献\[1\]提出的逆系统方法．  

基于人工免疫系统的数据简化

针对数据简化中的实例选择问题,基于抗体克隆选择学说提出了一种免疫克隆数据简化算法.利用马尔可夫理论证明了该算法能以概率1 收敛.通过对7 个具有代表性的标准UCI 数据集的简化实验证明了该算法的有效性.通过实验分析了权值参数λ的取值变化对算法性能的影响,确定了其最佳取值区间.针对海量数据集简化时算法收敛较慢的问题,引入分层编码策略.通过对7 个大规模及海量数据集的简化实验表明了在进化代数不变的情况下,新的编码方式能够极大地提高算法的收敛速度,得到更为理想的结果.通过对Letter 和DNA两个数据集的实验给出了分层编码中层数t的最佳取值区间.  

虚拟现实中虚拟场景的建模与协同控制

虚拟现实技术中场景的建模和控制是人们关注的焦点,协同技术可以大大提高群体协同工作的效能;为探讨在虚拟现实中高效的对虚拟场景进行建模和控制,应用协同技术思想,设计了一个虚拟协同交互系统,并在其基础上通过利用VRML和Java技术实现了一个融合了协同机制的虚拟就业市场系统。  

改进的极小连通支配集SLAM数据关联方法

地图的极小连通支配集(MCDS)方法解决了机器人同时定位与地图创建(SLAM)过程中数据关联的规模随地图的不断增长而增加的问题.为了进一步优化MCDS方法的性能,对它进行了两处改进:一是延迟建立极小连通支配集;二是自适应地搜索极小连通支配集.K时刻的极小连通支配集子图延迟一个时间步而在K+1时刻建立,根据环境特征的疏密,搜索与K时刻接近的N个时间步内获得的地图数据,同时应用联合相容检验准则和分支定界搜索算法进行数据关联.仿真结果表明,改进的极小连通支配集方法的数据关联结果是可信的,大大降低了算法计算复杂度.  

自适应加权完全局部二值模式的表情识别

为了有效地提取局部特征和全局特征以提高表情识别的性能，提出自适应加权的完全局部二值模式（Adaptively Weighted Compound Local Binary Pattern，AWCLBP）的人脸表情识别算法。首先对人脸表情图像进行预处理分离出表情子区域，与此同时生成表情子区域的贡献度图谱（Contribution Map，CM）；然后对表情子区域和整幅表情图像做完全局部二值模式变换提取三种特征（差值符号特征CLBP_S、差值幅值特征CLBP_M、中心像素特征CLBP_C）并连接三种特征生成级联直方图，并根据CM对表情子区域的级联直方图进行加权和整张图像的直方图进行融合；最后用卡方距离和最近邻方法进行分类识别。本算法在JAFFE库上做了实验并和LBP、Gabor小波、活动外观模型进行了比较，验证了本算法的有效性。  

氧化铟纳米材料的水热合成、结构表征及其气敏性能研究

通过水热法制备了立方结构纳米In2O3的前驱体In(OH)3,研究了煅烧温度对颗粒尺寸和分散性的影响.前躯体In(OH)3和In2O3的结构、形貌以及组成分别由XRD、TEM、TPD、TG-DSC和XPS表征.结果表明,600℃煅烧可以得到50-80nm立方形的纳米In2O3,颗粒大小均匀、分散性好.随着煅烧温度的升高,纳米In2O3的平均粒径逐渐增大,分散性能下降;XPS元素分析表明,由于吸附氧的存在,合成的纳米In2O3与化学计量比存在偏差;氧化铟表面存在着四种类型的O,和In2O3对氧气的程序控温脱附结果一致.用静态配气法测试了元件的气敏性能,结果表明煅烧温度为600℃时气敏性能最好;通过和化学沉淀法制备的样品进行对比,发现水热法合成的样品具有更好的灵敏度和选择性.