应用ART2人工神经网络自组织形成焊缝图象中的典型空间模式

应用ＡＲＴ２人工神经网络算法，使采集到的焊缝横截面方向上的灰度分布数据自组织形成若干种空间模式，并把它们作为典型空间模式存储在ＡＲＴ２人工神经网络的ＬＴＭ中。对实时采样到的灰度分布进行空间模式匹配程度检验，根据模式分布情况确定出焊缝位置。文中对梯度法检测结果进行了分析和比较，结果表明基于ＡＲＴ２人工神经网络的焊缝位置检测方法具有更强的噪声抑制能力，因而检测结果更准确、可靠。     

用奇异模型描述的受限机器人的学习控制

本文了一类受限机器人的迭代学习控制方案，控制器的设计是基于机器人模型的降阶形式。在存在有界未知干扰的情况下，对末端操纵器受线性、无摩擦约束面的受限机器人。本文给出的控制方案保证了机器人系统的完全运动跟踪，同时保证了力跟踪误差有界的，且界的大小是可调节的。     

柔性机器人的控制

柔性机器人的控制周其节，徐建闽（华南理工大学自动控制系·广州，５１０６４１）一些应用领域要求机器人耗能低、快速和重量小，因而机构要设计得轻巧．如果对机器人运动的性能要求较高，则在设计控制器时必须考虑机械在运动中的弹性变形．近年来柔性机器人的控制问题已...     

奇异摄动系统主导极点配置的一种方法

本文将奇异摄动系统看成是存在参数扰动的广义系统的一种特殊形式，然后利用广义系统特征结构配置来使广义系统的有限闭环极点尽可能接近奇异摄动系统的闭环主导极点，从而达到近似配置奇异摄动系统主导极点的目的。本文提供的算法是数值稳定的。     

人工神经网络A／D变换器

本文对［５］的４位人工神经网络Ａ／Ｄ变换器进行了研究．指出按其方法推广实现多位Ａ／Ｄ时存在突触电阻大小以至无法实现且抗干扰能力也不好的问题并给出了解决办法．同时对如何改善神经元转移特性的硬限幅曲线作了简单讨论．     

基于iDEN专网的现代物流信息系统设计与功能实现*

介绍了iDEN(integrated Digital Enhanced Network)专网的VSELP语音压缩编码、M-16QAM调制等关键技术特点以及集群调度、数据传输等主要功能,并结合现代物流信息系统的实际需求特性,进行基于iDEN专网的现代物流信息系统总体架构与系统功能设计,进而对各子系统具体功能做出详细分解.综合运用基于iDEN的车辆定位、图像监控等技术实现各子系统的主要功能.最后对iDEN专网在深圳市现代物流子系统中的应用情况进行了介绍.     

曼维莱水电站沼泽渠道地基处理方案比选

曼维莱水电站输水明渠存在长约300 m的沼泽渠段,因浅层地基以淤泥和粉细砂为主,需进行地基处理以确保工程安全运行。APD阶段,拟对该渠段采用振冲碎石桩加固的地基处理方案。由于振冲碎石桩地基处理方案存在一些不定因素,比如需在制桩试验之后方能最终确定现场施工设备与技术参数、施工质量不易控制和保障、成桩后的质量检测手段比较繁复等,这使得振冲碎石桩法存在一定的风险和隐患。CD阶段,经补充地质勘察,根据沼泽渠段地基工程地质条件,结合本工程输水明渠施工场地开阔、现场换填材料资源丰富、换填后质量可控且抽检简单易行等特点,最终确定该段地基处理采用换填方案。经现场地基换填法实施效果证实,不仅换填后基础质量可靠,而且工程施工进展顺利、施工费用低,经济效果十分显著。     

基于FT2232H的高速数据采集系统设计

针对各种虚拟仪器对传输速率和开发难度的要求,设计了一种基于新型USB2．0高速接口的虚拟仪器采集系统。本系统采用FTDI公司第五代USB2．0接口芯片FT2232H,利用其异步FIFO接口与STM32F103的FSMC接口相互传输数据,使用LabView设计上位机界面,调用其提供的动态链接库DLL和MCU固件库,可快速实现高速接口的数据传输。     

基于RBF神经网络的高速公路交通状况判别

研究交通高峰车辆拥挤问题,通过准确预测车辆的平均行程速度,进而进行交通状况判别对于有效缓解交通拥挤,提高道路的使用效率.采用BP神经网络存在收敛速度慢、易陷入局部最优解等缺陷,预测效果差,难以应用于高速公路交通状况判别.为了克服BP神经网络这螳缺陷,提出基于BBF神经网络的高速公路交通状况判别方法,RBF神经网络结构简单,收敛速度快,具有很强的非线性函数逼近能力,在高速公路交通状况判别中具有广泛的应用前景.从实验结果可以看出,RBF神经网络比BP神经经网络有着更高平均行程速度预测精度.更适合于高速公路交通状况判别.     

基于动态时间弯曲的多模板匹配车型分类

感应线圈采集到的频率变化曲线,取决于车速、车辆自身结构及其通过感应线圈时的相对位置.针对同类车辆的频率变化曲线存在伸长或压缩情况.研究一种基于动态时间弯曲(DTW)的车型分类新方法.首先对采集到的车辆频率变化数据序列进行预处理;其次,结合DTW方法和最优聚类分析原理,选取同类车型的多个频率变化特征曲线作为分类模板,以改善单模板匹配方法的分类正确率;再次,确定同类车型的局部区分度指标,并优化调整局部区分度指标范围;最后对考察车辆的采样曲线进行多模板匹配分析,得出车型分类结论.仿真实验分析了本文方法与其他方法比较存在的优势.