霉变小麦的电子鼻区分及其传感器阵列选择优化

采用电子鼻区分不同霉变程度的扬麦23号样品,连续检测不同霉变程度小麦样品,并记录检测数据。将检测数据耦合到双稳态随机共振系统,调解系统参数诱发产生共振,依据系统输出信噪比特征值建立小麦霉变程度预测模型。为了提高电子鼻对霉变小麦样品区分效果,进行了电子鼻传感器负荷加载分析,对电子鼻传感器阵列进行了优化研究,结果表明传感器阵列优化可有效提高电子鼻检测小麦霉变程度的准确度。采用华麦6号样品构建验证实验,结果证明所建立的方法具有较好的应用意义,并具有普遍意义上的适用性。     

基于传感器阵列优化的东北山参品质检测方法研究

研究了一种基于传感器阵列优化的储存山参品质检测方法.实验记录气体传感器阵列对山参样品的响应信号,采用传感器载荷分析的方法对传感器阵列响应信号进行优化.优化后传感器阵列主成分区分度提高了10.46％.优化后传感器阵列检测信号输入非线性数据共振模型,基于系统输出互相关系数COE(Cross Correlation Coefficient,)特征值经由线性拟合方法构建储存山参品质检测模型Q=(COEmax-0.23)/0.02(R2=0.99026).验证实验结果表明所构建的模型的预报准确度为83.3％.所探索的方法有望在储存中药材品质检测领域得到广泛应用.     

基于胶囊网络的群智感知数据分类模型

针对群智感知平台中感知数据分类的准确度问题,提出了一种基于胶囊网络的感知数据分类模型。首先,构建了群智感知系统模型,结合感知数据构建了胶囊网络结构和样本数据,通过胶囊网络实现了样本数据和预测值之间的映射。然后,胶囊网络对样本数据的像素点特征矩阵进行拟合学习,使用动态路由算法更新胶囊网络的耦合系数。最后,结合间隔损失函数和重构损失函数,实现了对基于胶囊网络的感知数据分类模型参数的优化。仿真结果表明相对于残差网络的数据分类模型,所提模型有效提高了数据分类的准确度。     

机器人自主感知模型在网络机器人中的应用

基于机器人自主感知模型(RAPM)构建了机器人系统,该系统可通过网络自主感知获得动态网络信息,实时建立路径,使机器人完成超出其视野范围的任务．机器人自主感知模型具有很强的扩展能力和合理的构架,突破了以往移动机器人仅使用自身传感器或使用网络固定传感器的局限,对提高基于Internet的机器人智能及其行为能力有重要意义．实验结果证明了机器人自主感知模型的可行性和有效性．     

有限空间爆炸瞬态温度的动态补偿方法研究 �

为改善铠装绝缘型热电偶的动态特性,采用集总热容法建立了热电偶传热模型,将其系统特性简化为一阶惯性系统,为验证系统阶次的合理性并确定传递函数参数,建立了最小二乘支持向量机系统辨识模型,采用高温油浴法进行了热电偶动态标定实验,基于动态标定数据和粒子群优化算法,建立了热电偶动态补偿模型。实验结果表明:由集总热容法和系统辨识模型确定的系统传递函数能够较为准确的描述铠装绝缘型热电偶的动态特性,传递函数在阶跃激励下的响应曲线与动态标定实验中传感器的输出曲线具有较高的一致性,基于粒子群优化算法的动态补偿模型表现出较好的补偿效果,经补偿后系统响应时间由7.124s减小为1.187s,且传感器工作频带得以有效扩展,将该方法应用于有限空间爆炸瞬态温度的动态补偿中,能够在一定程度上减小传感器的动态测量误差。     

一种基于光纤光栅压力传感阵列的飞机燃油液位测量方法研究

本文提出了一种基于光纤光栅压力传感器阵列的飞机燃油液位传感系统,研究了基于聚氨酯材料的压力敏感薄膜和光纤光栅压力传感器的制造工艺,通过光纤光栅(FBG)压力传感器阵列搭建了燃油液位传感系统,开展了液位传感实验。实验结果表明,该系统在75cm液位量程范围内可实现16.09pm/cm的测量灵敏度,最大相对误差<４％。论文提出的基于线性拟合曲线截距测量的液位高度计算方法,可以克服实际应用中测量液体密度和重力加速度变化对液位测量精度的影响,保证了系统的检测精度。该光纤光栅液位传感器为飞机燃油液位检测提供了一种新的技术思路。     

基于矩阵补全的无人车感知系统的攻击防御技术

环境感知系统是无人驾驶技术中至关重要的一环,是整个无人车安全和稳定的前提。目前无 人驾驶领域内对于环境感知技术的研究主要集中在理想环境下的环境信息获取、语义信息高精度识别 以及多传感器的信息融合等,而未形成系统全面的攻击检测和防御体系。该研究利用感知系统中多传 感器感知信号在时域和空间域上的相关性,建立了多传感器之间的信息交叉数学模型,可有效检测到 被攻击的传感器,并基于矩阵补全方法对失真数据进行恢复。实验结果显示,该方法能够较好地检测 被攻击传感器,并恢复因攻击而缺失的目标信息。     

模型数据相结合的电液伺服系统传感器早期故障检测与辨识

电液伺服系统中存在各类非线性因素和不确定干扰,传感器早期故障引起的系统状态量变化往往小于干扰引起的变化,因此很难发现。本文提出了一种模型和数据相结合的电液伺服系统传感器早期故障诊断方法,通过基于模型的方法对系统中难以准确测量的外干扰力进行有效解耦,通过建立观测器组对系统中常见的传感器故障进行辨识,针对系统中的建模误差、测量噪声等剩余不确定干扰,采用基于神经网络的方法进行模型补偿,通过建立补偿规则,可进一步提高对早期故障的敏感性。仿真和实验结果验证了所提出的混合式故障诊断方法的有效性。     

基于视频感知哈希的视频篡改检测与多粒度定位

为了对被篡改过的视频进行准确快速的篡改检测与定位,引入人类视觉可计算模型,提出一种多层次、多粒度的视频篡改快速检测与定位算法.采用随机分块采样技术,提取视频结构感知特征及视频图像时域感知特征,利用哈希理论的单向摘要特性量化感知特征,获取视频摘要哈希.通过应用相似度矩阵进行多粒度、多层次篡改部位检测与定位.实验结果表明,相似度拟合图能够体现视频篡改攻击强度和攻击部位,算法表现出更好的篡改检测准确率与定位精确度.     

基于V1细胞特性的边缘检测

针对均衡边缘检测精度和抗噪性能难度大的问题,借鉴初级视皮层（V1）细胞的动静态感知特性,建立具有方位选择性的V1细胞模型应用于图像边缘检测。采用时空滤波器来模拟简单细胞的感受野,通过使用能量模型和归一化来整合简单细胞的响应得到V1细胞模型,从而利用V1细胞静态感知特性来检测自然图像边缘。仿真结果表明,所提V1细胞模型能够基本拟合生物数据,具有生物上的普适性;与传统的边缘检测算子相比,该模型的性能更优,鲁棒性更强。依据生物实验结论来构建生物视觉模型并用于图像处理,对生物视觉和计算机视觉的融合进行了有益的探索。     

一种仿生触须传感器的设计与分析

为了增强机器人对未知环境的感知与识别能力,设计了一种基于霍尔效应的仿生触须传感器。针对该传感器建立了触须感知模型,并在此基础上进行仿真实验,分析触须轴的不同材质和长度对触须传感器感知结果的影响。同时,提出了可通过触须的偏转幅度来估计目标物距离和角度位置的被动和主动感知方法。实验结果表明：利用该触须传感器能够快速、准确地感知外界环境信息。     

含时间参量的传感器网络修正感知模型

目标与传感器之间的距离对传感器感知能力具有重要影响,但现有研究仅考虑以距离作为参量建立量化传感器感知能力的模型,而忽略了时间因素的影响。为此,引入时间参量建立修正的传感器感知模型。实验结果表明,与已有的感知模型相比,该模型能更真实地模拟传感器对目标的感知行为,量化传感器对运动目标的感知能力。     

霉变小麦气相色谱–离子迁移谱的宽度学习检测模型

常用的小麦霉变检测方法存在检测程序复杂、环境适应性差等问题. 本文针对这一现状, 将具有高灵敏度的气相色谱–离子迁移谱(GC-IMS)应用于小麦的早期霉变检测, 对不同霉变程度的小麦样品进行GC-IMS测试并采用宽度学习模型(BLN)进行模式分类. 为了提高宽度学习模型的分类精度, 在模型中引入了空间注意力机制(SAM),通过使用节点的特征信息和结构信息计算注意力权重, 提取更重要的特征信息. 实验结果表明, 与现有的深度学习模型相比, 本文提出的模型在训练时间上大大减少, 在样本较少的情况下, 对霉变小麦早期识别的准确率(AUC)也得到了相应提高, 有效地解决了过拟合问题. 实验也证明了GC-IMS结合BLN-SAM模型的方法在小麦霉变早期检测中的有效性     

一种压阻式微悬臂梁免疫传感器及其动力学分析

针对传统光学读出微悬臂梁传感器所需测量系统复杂的局限,将生物素—亲和素系统的放大效应与压阻式微悬臂梁传感技术结合起来,成功构建了一种读出方式简单的压阻式微悬臂梁免疫传感器。利用构建的传感器对相思子毒素进行检测,检测限达8μg/L,反应在20 min内基本完成,具有很好的特异性和重现性,能满足水样、土壤、食品等实际模拟样品检测的要求。建立了压阻式微悬臂梁免疫传感器检测相思子毒素的反应动力学模型,并对实际检测数据进行了拟合分析,相关系数R值在0.971 1以上(P0.001)。根据拟合方程求出的传感器对不同浓度相思子毒素反应达到平衡的响应电压ΔU e、响应时间t0均与实测值非常接近。     

基于二次曲面拟合的二维传感器数据处理技术研究

针对温度、湿度传感器在测量系统中相互干扰所导致的测量误差问题,提出了基于二次曲面拟合理论的数据处理模型,实验以温湿度集成传感器为例,采用传感器标定系统对二维传感器进行多点温度、湿度标定,基于二次曲面拟合方程对数据进行处理,结果表明:该方法有效地提高了温度、湿度传感器的测量精度,具有很高的实用价值。     

基于感知区域覆盖的自动驾驶传感器布局优化方法

传感器是自动驾驶汽车感知环境的重要组成部分。为了提高传感器感知数据质量,文章提出了一种传感器布局优化方法,其以加权信息覆盖面积为优化模型的目标函数,以传感器的安装位置和安装角度为决策变量,构建了传感器布局优化数学模型;模型中引入计算几何理论和DSM技术,实现了多类型传感器感知区域归一化建模和感知对象建模,并借助三角形网格的离散化算法实现了感知区域判定。最后设计了一种粒子群优化算法对模型进行求解,仿真实验结果证明了该模型的正确性和优化方法的有效性。     

用于绍兴黄酒总糖含量预测的电子鼻系统构建及其实验研究

构建了电子鼻检测系统,用于绍兴黄酒总糖含量的快速预测,采用具有8种气体传感器的电子鼻系统检测了元红、花雕、善酿、香雪4种经典黄酒样品,同时实验检测了黄酒样品的总糖含量,采用非线性双重叠加随机共振提取电子鼻检测数据的特征值,采用特征值结合黄酒样品总糖含量检验结果建立了总糖含量预测模型.该模型不但可以预测黄酒样品的总糖含量,而且可以实现黄酒样品的类型检测.该方法在黄酒品质分析领域具有广阔的应用前景.     

基于SKPCA的卫星整流罩空调系统传感器故障检测研究

针对卫星整流罩空调系统对传感器故障检测的高可靠性的要求,在分析常见故障模式的基础上,采用了基于统计量核主元分析（ SKPCA）的故障检测方法,建立整流罩空调系统传感器故障检测模型,对整流罩空调系统传感器容易出现的偏置故障进行了验证实验。实验结果验证了SKPCA方法在整流罩空调系统传感器故障检测中的正确性和有效性。     

基于无线多传感器信息融合的火灾检测系统

传统的火灾监控系统往往采用基于单传感器的有线信息检测与传输系统,布线不方便,环境适应性和抗干扰能力较差.本文提出了一种基于ZigBee无线多传感器网络的火灾监控系统,运用包括烟雾、温度、CO气体等多传感器感知火燃烧状态,对是否发生火灾分配不同信任度函数,利用D-S证据理论融合3种传感器信息以判断火灾状态.本文详细阐述了系统工作原理、多传感器信息、D-S证据理论等关键技术,并给出了多传感器响应燃烧实验的曲线图,理论分析和实验结果表明,该无线传感器火灾监测系统能更准确地检测火情,减少误报率,提高系统的可信度.     

机器人感知系统本体模型研究

机器人感知系统对开放性和互操作性提出了越来越高的要求,统一的设计模型是接口定义和标准制定的基础.利用本体理论方法构建感知系统各模块本体,在此基础上建立传感器节点的UML关系图.将该模型应用到机器人足部感知系统中,显示了其在机器人感知系统可重用等方面的作用.该模型能够降低机器人开发成本,为建立具有广泛互操作性的机器人系统打好基础.