使用局部支撑径向基函数的隐式曲线曲面几何迭代算法

由散乱数据稳定重构曲线曲面,在变分拟插值方法的基础之上,提出了使用局部支撑径向基函数的隐式几何迭代算法.首先,根据给定数据点的法向构造隐式函数的非零约束,构造计算隐函数系数的迭代格式,并讨论其收敛性;然后,在此基础上引入加速因子,对隐式迭代算法进行加速,同时讨论了加速算法的收敛性;最后,为了降低迭代过程空间和时间的复杂度,给出了一种加速算法的改进版本.数值实验表明,使用局部支撑径向基函数的隐式几何迭代算法对曲线曲面重构是有效的,并对部分信息缺失、非均匀分布、带噪声采样数据的重构也达到了较好的效果,且实现简单,易于并行.     

高斯径向基函数重构特征对表面肌电信号识别

针对在不同动作模式下对表面肌电信号提取的特征信息总是有较大差异,而相同动作模式下提取的特征信息较为接近这一特点,提出了高斯径向基函数重构算法对肌电信号进行识别。该算法在对表面肌电信号提取特征信息后,用高斯径向基函数对特征矢量进行重构,使得重构的特征矢量的空间分布存在很大差异而直接进行识别。用该重构算法对提取的AR系数重构,然后进行识别,平均识别率为97.2%;对小波系数重构,平均识别率为99%。     

移动最小二乘法在多功能传感器数据重构中的应用

针对传统最小二乘法全局拟合的局限性, 将一种新型的数值算法---移动最小二乘法应用于非线性多功能传感器的信号重构. 通过详细研究插值函数的构造方法及性质, 合理地选取基函数和权函数, 求出试函数的系数, 进而得到信号的重构值. 详细分析了基函数维数、影响域节点数及权函数因子对计算结果的影响, 并对最小二乘法以及移动最小二乘法的重构数据进行了对比, 重构的相对误差分别小于 15.3 % 和 1.03 %, 结果表明移动最小二乘法更适合非线性曲面拟合, 且适当地增加基函数维数或影响域节点数可以进一步提高数据重构的精度.     

基于混合基稀疏图像表示的压缩传感图像重构

单一基函数不能对同时包含边缘和纹理信息的自然图像进行最优压缩传感图像重构. 本文根据Meyer的卡通--纹理图像模型和生物视觉原理, 用拉普拉斯塔式分解和圆对称轮廓波分别表示图像的光滑成分和边缘成分, 并构造了窄带轮廓波变换实现纹理成分的稀疏表示. 三种稀疏变换的基函数分别与视觉皮层中的侧膝体、简单细胞及栅格细胞的感受野类似. 结合三种图像稀疏表示方法和凸集交替投影算法提出了基于混合基稀疏表示的压缩传感图像重构算法. 实验结果表明,与基于块匹配三维变换迭代收缩的图像重构算法比较, 本文算法能获得更高的图像重构质量.     

新小波阈值函数在医学图像去噪中的应用

为了提高小波阈值去噪算法中的软阈值和硬阈值以及已有改进阈值函数存在的不足,提出了新的分层阈值函数的方法。该算法首先对噪声图像进行分解,从而得出小波系数。然后用改进的阈值函数对高频部分系数进行分层阈值处理。最后根据所得估计的小波系数在小波基的条件下,对图像进行重构,得到去噪后图像。该阈值函数具有优良的数学特性,通过对医学图像仿真实验结果表明,该算法去噪的效果无论是在视觉效果上,还是在均方差和信噪比性能分析上均优于常用的阈值函数,所以该算法在解决实际去噪问题中值得推广与应用。     

基于傅立叶函数基变换的过程神经元网络学习算法

针对过程神经元网络训练涉及的时域聚合运算问题,提出了一种基于傅立叶正交函数基展开的过程神经元网络学习算法。在网络输入函数空间中引入傅立叶正交函数基,将输入函数和网络连接权函数表示为该组正交基的有限项展开形式,利用函数基的正交性,可简化过程神经元在时间聚合运算中的复杂性,提高网络学习效率。给出了具体的实现算法,仿真实验结果证明了算法的有效性。     

分段光滑曲面重构的面片图稀疏优化方法

针对离散点云拓扑关系恢复及特征提取困难的问题,提出了一种健壮有效的分段光滑曲面重构方法。获得由基函数集定义的局部曲面面片图,建立尖锐特征节点的拓扑连接,通过求解一个稀疏优化问题,获得每个节点基函数的最优系数,并输出清洁的流形网格曲面。实例证明,该算法实用性好,对分段光滑曲面重构效果理想。     

具有指定多项式重构精度和连续阶的插值曲线构造方法

将数值计算中的函数插值和外形设计中的参数曲线插值相结合,提出构造具有指定多项式重构精度的函数插值和具有指定连续阶的参数曲线插值的一般方法.该方法以Hermite插值的基本形式为桥梁,首先以用于函数插值时达到指定的精度为目标来推导基本形式中的导向量表达式,通过解方程获取导向量中的系数;然后将导向量代入Hermite插值的基本形式,并将其按照插值数据点进行整理,得出插值基函数表达式;最后给出以插值数据点和插值基函数的线性组合形式表达的插值曲线.数值实验结果表明,曲线形状可以固定也可以做局部调整,所给2n+1次Hermite插值多项式的重构精度一般会超过n次.     

基于小波框架的自适应径向基函数网络

给出了由高斯径向基函数生成的一组小波框架,建立在小波框架理论的基础上,构造 性地证明了高斯径向基函数网络可以任意精度地逼近L2(Rd)中的函数.在此基础上,利用高斯 径向基函数的时频局部化性质和自适应投影原理,进一步给出了构造和训练网络的自适应学习 算法.应用到信号的重构和去噪,获得了良好的效果.     

基于小波包最优基的语音信号压缩方法

提出了基于方差准则的小波包最优基压缩方法.首先选择一个合适的小波函数及分解层次对语音信号进行小波包分解.然后基于方差准则确定小波包最优基,保留语音信号的重要特征,实现信号压缩.最后对小波包最优基中的小波系数进行量化、编码,以便于信号在信道中传输.在接收端进行译码,重构压缩后的语音信号,观察压缩效果.实验中对语音信号采用不同方法进行了压缩实验,验证了本文算法的可行性.实验结果表明,本文算法的搜索量小,易于实现,压缩效果比较明显.     

Effective solution of certain problems of theory of schedulings of nets

Cybernetics and Systems Analysis -     

机车空调逆变电源设计

本文讨论的是机车空调逆变电源系统的设计与研究。该电源系统主要是由DC/DC的BOOST升压部分和DC/AC三相逆变部分两部分组成。DC/DC部分所得直流电压通过DC/AC部分逆变成三相交流电,供给空调机组工作。同时,为使电源系统能更可靠的运行,也设计了相应的故障检测、保护等辅助电路。     

制造型企业仓储物流管理的RFID应用——卷烟厂按垛出库及到货扫描系统初探

针对国家烟草管理的现状,有关主管部门在全国推行“行业卷烟生产经营决策管理系统工程”,利用条码等自动识别技术手段实时掌握全国的生产经营信息。但某卷烟厂此前的物流环节已经是“件烟成垛”运输,如何在尽可能保持原有企业管理体系的前提下,达到有关部门的数据统计要求,解决成垛卷烟的物流和信息流的交互与统一问题成为技改的核心。该项目成功的将条码识别与射频识别有机结合起来,为烟草行业信息化提供了生动的应用案例。     

煤矿多功能物联网读写器的设计

介绍了物联网的概念和结构组成,分析了物联网在煤矿中的具体应用,详细介绍了一种具有煤矿特色的多功能物联网读写器的设计与实现。该读写器应用在物联网的感知层,能够进行物体识别和各类物理信号与环境参数的传送,为煤矿应用物联网提供了一个很好的感知层解决方案。     

机械臂绝对定位精度测量

提出了用激光跟踪仪标定机械臂的D-H参数、测量机械臂绝对位姿以及对机械臂的绝对定位精度进行分析的方法;用激光跟踪仪测量机械臂各个关节单独运动时得到的一系列离散点,就可确定机械臂各个关节的轴线,由此建立机械臂的D-H坐标系,并对D-H参数进行标定;然后,给出了由6D激光头位姿确定机械臂末端位姿的方法;最后,推出了由测量位姿值与命令位姿值相比较,得到机械臂绝对定位的位置和姿态偏差的方法;这些方法可以有效、迅速地完成对机械臂绝对定位精度的测量.     

Determination of the possible duration of performance of a set of tasks

Cybernetics and Systems Analysis -