基于SIFT的三视图像特征匹配算法

提出一种基于SIFT的三视图像特征匹配算法。采用SIFT算法对三视图像进行特征匹配,引入计算机视觉中的三线性关系和基于三焦张量的像素转移误差计算方法,对SIFT算法的匹配结果进行筛选,剔除匹配过程中产生的误配点。真实图像数据实验表明,该算法有效剔除了SIFT算法产生的97％以上的误配点,提高了三视图像匹配的准确度。     

结构区间参数反求的DIRECT算法

提出一种基于DIRECT算法的结构区间参数反求方法。对于结构不确定性参数反求问题,一般转化为不确定性传播和模型参数优化的双层求解问题。首先,区间模型用来描述响应和待识别结构参数的不确定性,并建立了相应区间参数反求模型。其次,在迭代反求过程中自适应更新径向基函数用来近似原系统模型,并利用DIRECT算法来求解内层不确定性传播问题。最后,通过遗传算法来求解外层的优化模型,从而识别结构不确定性参数的区间。数值算例用来验证了该方法的正确性和有效性,并将该方法应用来反求车辆乘员约束系统中的不确定性参数。     

复杂系统仿真模型可信度评估方法对比

为准确评估复杂系统仿真模型的可信度,以某飞行器非线性动力学模型为研究对象,对比多种传统可信度评估方法和基于复杂性测度的可信度评估方法的准确性。结果表明：传统可信度评估方法可以从单一方面进行模型的可信度评估并得到可信的结果,而基于复杂性测度的可信度评估方法可以综合分析信息熵、复杂度和系统结构认知图等信息,客观定量地评价模型的可信度。基于复杂性测度的可信度评估结果可为其他评估方法的准确性判断提供依据。