天线相位中心位置的计算方法

本文提出了一种天线相位中心位置的计算方法,该方法基于天线远场幅度与相位方向图,能够快速计算出天线相位中心位置。首先建立天线相位中心位置与远场相位方向图之间的模型,然后求远场相位SSD对位置偏移的偏导,得到相位SSD的最小值以及此时的位置偏移。在计算相位中心的过程中可以根据要求选取不同的幅度加权方法,在计算结束后,通过补偿后的相位方向图来比较几种加权方法的计算效果。     

二级倒立摆的Sugeno型模糊神经网络控制

为了提高二级倒立摆系统实时控制的响应速度和稳定性,在设计Mamdani型模糊推理规则控制器控制倒立摆系统稳定的基础上,设计了一种更有效率的基于Sugeno型模糊推理规则的模糊神经网络控制器.该控制器使用BP神经网络和最小二乘法的混合算法进行参数训练.能够准确归纳输入输出量的模糊隶属度函数和模糊逻辑规则.通过与Mamdani型控制器的仿真对比及实际控制实验结果,表明该Sugeno型模糊神经网络控制器时二级倒立摆实验装置的控制具有良好的稳定性、快速性和较高的控制精度.     

表格型票据中框线检测与去除算法

字符笔画与表格线的粘连或交叠是表格型票据中普遍存在的现象,严重影响了后期票据自动识别处理的性能.现有方法大多基于二值图像,未能充分利用灰度图中的框线特征.基于票据图像中的框线特征,提出一种表格型票据预处理中的框线检测与去除算法,首先充分利用票据灰度图像的特点准确地检测出框线,再采用一种连通链结构描述叠加后的框线区域,然后对交叠进行判断和标记,根据标记保留字符笔划去除框线干扰.经过实际银行支票图像测试证明了算法的有效性和鲁棒性.     

中文日期词的分割与识别

非限定性手写汉字串的分割与识别是当前字符识别领域中的一个难点问题.针对手写日期的特点,提出了整词识别和定长汉字串分割识别相结合的组合识别方法.整词识别将字符串作为一个整体进行识别,无需复杂的字符串分割过程.在定长汉字串分割过程中,首先通过识别来预测汉字串的长度,然后通过投影和轮廓分析确定候选分割线,最后通过识别选取最优分割路径.这两种分割识别方法通过规则进行组合,大大提高了系统的性能.在真实票据图像上的实验表明了该方法的有效性,分割识别正确率达到了93.3%.     

百度百科词条编辑时间间隔的幂律分布研究

针对百度百科词条收集百科特色词条以及普通词条的编辑历史数据,从整体编辑历史时间间隔和用户编辑历史时间间隔两方面对两组词条分析其分布。通过最大似然估计法计算参数以及似然比检验法对结果进行检验,结果显示特色词条的整体编辑历史时间间隔分布服从双幂律分布,前半段的参数近似等于1.1,后半段参数均大于2;用户编辑历史时间间隔服从单幂律分布,参数近似等于1.1。普通词条的整体编辑历史时间间隔分布服从单幂律分布,参数近似等于1.1;用户编辑历史时间间隔服从单幂律分布,参数近似等于1.1。     

基于改进YOLOv3的车辆尾灯检测方法

在自动驾驶场景中,对前车尾灯的检测是一个广泛且具有研究意义的问题。Darknet53是YOLOv3的特征提取网络,其使用5个残差单元对原始图像进行特征提取并采用三尺度的特征图进行融合预测,尺寸越小对大目标的特征表达能力越强。因为尾灯检测属于小目标检测,所以本文舍去Darknet53的最后一个残差单元,同时增加小尺度特征提取残差单元的重复次数。针对K-means聚类算法存在k值难以确定以及对初始聚类中心敏感的问题,本文使用K-means+〖KG-*3〗+聚类算法获取anchor值,同时结合IOU距离度量指标。实验结果表明,改进后的YOLOv3网络上尾灯检测的准确率和检测速度都要高于改进前的,mAP由79.63%提高到89.32%,单张图片检测时间由0.014 s缩短到0.01 s。对比其他主流目标检测框架,本文改进的YOLOv3模型具有优越的检测性能。     

全贯流泵流动特性数值模拟和性能预测

为研究全贯流泵(电机泵)的性能,采用CFD软件对全贯流泵模型装置进行三维流动数值模拟,分析了全贯流泵内部流态和整体性能。结果表明:全贯流泵模型装置在各个工况下前导叶进口流速均匀度均在97%以上、叶轮进口流速均匀度均在91%以上,均匀度足以保证水泵性能。进水喇叭管、前导叶水力损失小,后导叶、出水喇叭管水力损失大。出水喇叭管出口断面流速分布不均匀,流态差。该装置最高效率为69.47%,对应工况流量为290L/s时,扬程为4.855m。在各个工况下,全贯流泵模型装置扬程比对照轴流泵装置扬程小,效率比对照轴流泵装置效率低,消耗的轴功率比对照轴流泵装置消耗的轴功率多。全贯流泵管路短,出水喇叭管出口流速大,扩散不充分,水力损失大,这是全贯流泵装置效率低的主要原因。     

基于轮廓和统计特征的手写体数字识别

提出了数字规范化模板特征,并利用这一特征与轮廓分段特征相结合对手写体数字进行识别。首先使用基于轮廓分段特征的分类器进行识别,通过提高拒识率获得高可靠性的分类结果。然后由基于数字规范化模板特征的分类器对前一级分类器的拒识样本分类。实验结果表明分别基于这两个特征的分类器在分类结果上具有较强的互补性。实验的数据为真实支票上采集的10000个手写体数字样本,该方法的识别率为98.06%。     

瑞士乳杆菌产蛋白酶的培养和提取条件的研究

本文利用正交试验对瑞士乳杆菌ATCC15019产胞内蛋白酶的培养条件及超声波细胞破碎条件进行了研究,得到的优化条件如下：最优培养条件是含0.5%的蔗糖和1%的牛肉蛋白胨的MRS改良培养基,初始pH为7.4,在37℃下培养20h;最佳超声波破碎条件为破碎功率200W,破碎时间10min.