基于小波变换和RBF神经网络的电力数据压缩算法

针对电力生产过程中数据种类多,数据量大,而实际存储空间有限的情况,提出了一种基于小波变换和神经网络的数据压缩算法.该算法采用离散小波变换结合径向基神经网络的方法对电力生产过程中的实时数据进行压缩和解压缩.利用实测数据对算法进行验证,结果表明,该算法实现了对原始数据的两级压缩,能够获得较高的压缩比,是一种有效的实时数据压缩方法.     

基于GPS技术的压路机碾压轨迹研究

为了绘制压路机在压实过程中的碾压轨迹,实现压路机碾压轨迹的实时监控,通过对GPS接收机实时数据的解析,获得了压路机在WGS-84世界大地坐标系下的大地坐标.利用高斯投影正算法将大地坐标转换成了北京54平面坐标系下的平面坐标,进而采用平面四参数转换法得到了压路机所需的施工坐标并建立了压路机的施工平面坐标系,实现了压路机在压实过程中的实时定位,最后通过理论分析和试验来验证压路机碾压轨迹纵向和横向的定位方法.研究结果表明:采用的平面定位算法绘制出的压路机碾压轨迹图快捷、可靠、实用,可实现对压路机压实过程碾压轨迹的实时监控.     

Spheripol聚丙烯装置的计算机集控系统设计与实现

以Spheripol工艺环管聚丙烯生产装置为应用背景，研究了计算机集成控制系统构架和系统设计问题，分析了聚丙烯生产装置计算机集成控制系统的主要技术内容.通过运用主元分析理论和神经元网络方法，研究了聚丙烯生产过程关键参数的在线软测量模型；采用多元统计监控理论的核密度估计器方法，实现了过程运行的状态检测与故障诊断；基于过程运行动态模型和非线性最优化理论，提出了装置连续运行过程的最优牌号切换策略并运用迭代动态规划算法加以数值求解.在以上研究的基础上给出了系统的总体结构,并对其进行了实时数据库和界面接口的设计，该设计充分考虑了控制系统的可扩展性；同时还给出了实时数据库与DCS的接口、实时数据库与人机界面接口和工艺控制软件与实时数据库接口3个方面的具体实现技术.     

红外焦平面图像的可重构FPGA通道稳像算法研究

红外末制导中,弹载传感器在飞行过程中的抖动给目标检测算法以及跟踪目标的系统控制误差信号带来了极为不利的影响,必须进行实时的稳像处理,才能使导引头信息处理机正常工作.本文对弹上导引头信息处理机中的实时稳像预处理做了详尽的分析,提出了一种实时高效的稳像算法,构造了一种可重构数据通道模型,并进行了实时电路设计实现.功能仿真和时序仿真的实验结果表明,稳像效果极佳,完全符合实时制导要求.     

基于有限优先级的动态调度分组算法

实时调度是实时系统中的关键问题,实时动态调度是实时调度的主要方面.实时调度在理论分析时,都假设系统能识别任意多的优先级.当实时调度应用于实际的任务系统时,仅能使用有限的优先级数量.在实际的任务系统中进行动态调度分析时包含任务系统动态调度所需的最小优先级数量的判断方法和任务系统分组算法.在此基础上,给出了任务系统分组的算法及最优分组的判定条件,并详细说明了任务系统分组算法的步骤和过程.     

G.729语音编码器定点DSP的实时实现

介绍了G.729语音编码器算法和定点数字信号处理芯片TMS320VC549,重点讨论了低速率语音编码器在TMS320VC549上实时实现过程中软、硬件设计中的关键技术。采用了定点数字信号处理器芯片实时实现G.729语音编解码算法,结果表明,得到了预期的8 Kb/s的低码速率、较低的算法时延和极高的语音音质。     

HLA/RTI中的时间管理算法

研究了HLA/RTI中的时间管理算法,并对其中的关键问题,如LBTS的计算、同步问题、RTI实时性能等进行了分析.通过对时间推进机制的深入研究,提出了一种优化RTI实时性能的方案.最后就一种层次化的时间管理算法的可行性进行了探讨.     

光纤通道仲裁环实时传输的一种带宽分配算法

光纤通道仲裁环节点带宽分配,是以保证网络消息的实时传输为目标的.为解决网络消息集实时发送的问题,保证光纤通道仲裁环在强实时条件下的应用,依据实时系统中的周期任务模型,研究了一种带宽分配算法实现合理的带宽分配,保证各节点的消息均能实时传输,对其实时性能进行了理论分析,该方法在牺牲了少量的带宽利用率的基础上能保证所有消息的实时传输,最后例证了这种带宽分配算法优于其他算法.     

牵引供电系统交流采样高精度实时测量研究

文中介绍了牵引供电系统实时测量中的关键技术--交流采样.针对牵引供电系统的特殊性,为实现交流采样高精度实时测量,本文研究谐波和三相负荷严重的不平衡工况下的无功功率的算法,同时对频率的测量算法进行了研究,硬件上采用锁相倍频技术,实现采样频率对工频频率的在线自动跟踪.     

透明液体药剂中可见异物跟踪算法

为了实现液体药剂生产过程中的自动化质量检测,提高质检的速度和准确性,在智能视觉的基础上对透明液体药剂中可见异物的跟踪算法进行研究.采用中值滤波器对输液图像进行去噪,应用二次差分与能量累积算法对液体药剂中的可见异物进行检测,分别运用漫水填充法和实时运动模板提取异物目标的形态特征和运动特征;在分析异物的运动轨迹基础上,建立基于运动特征的区域匹配跟踪模型,给出搜索窗口的定位与尺寸大小选择原则,根据速度大小和运动方向的差异采取不同的跟踪策略,解决了异物目标在消失和重叠情况下的跟踪难题.实验结果表明,改进的区域匹配跟踪算法的错跟率和漏跟率分别为0%和2.5%,跟踪的正确率可以达到97.5%,且具有较高的实时性,能够满足实际生产的需要.     

2DPCA versus PCA for face recognition

Dimensionality reduction methods play an important role in face recognition. Principal component analysis(PCA) and two-dimensional principal component analysis(2DPCA) are two kinds of important methods in this field. Recent research seems like that 2DPCA method is superior to PCA method. To prove if this conclusion is always true, a comprehensive comparison study between PCA and 2DPCA methods was carried out. A novel concept, called column-image difference(CID), was proposed to analyze the difference between PCA and 2DPCA methods in theory. It is found that there exist some restrictive conditions when2 DPCA outperforms PCA. After theoretical analysis, the experiments were conducted on four famous face image databases. The experiment results confirm the validity of theoretical claim.     

基于主成分和支持向量机的降维和模式分类

首先讨论主成分分析和支持向量机的基本思想和实现过程,由于主成分分析PCA方法具备降维的功能,而支持向量机SVM方法又具有高分类准确率的优点,尝试将两者结合起来进行模式分类,最终经过实验验证获得成功.采用UCI数据库中的wine数据库分别对PCA、SVM、主成分和支持向量机结合的模式分类这三种方法进行实验仿真和比较,并取...     

基于多阶段动态PCA的发酵过程故障监测

针对间隙发酵过程具有多阶段、批次不等长,且过程动态非线性往往与发酵阶段密切相关等特点,提出一种基于多阶段动态主元分析(principal component analysis,PCA)的故障监测策略.该方法采用高斯混合模型(Gaussian mixture model,GMM)对过程数据进行聚类,能客观反映不同阶段操作模态的数据分布特点,可实现子阶段划分.针对各批次阶段划分后存在的不同步问题,采用动态时间错位(dynamic time warping,DTW)方法对各阶段进行轨迹同步,对同步后的子阶段建立动态PCA模型.最后以工业青霉素发酵过程和重组大肠杆菌制备白介素-2发酵过程为背景,采用多阶段动态PCA策略对其进行故障监测,发现算法能有效降低运行过程的漏报和误报率,验证了算法的有效性。     

多尺度主元分析方法在过程监视中的应用

多尺度主元分析方法(MSPCA)将多分辨率分析(MRA)的多尺度分解数据能力和主元分析(PCA)的降低数据维数能力结合起来，为监视多个时间尺度的过程提供了强有力的工具．过程监视时，MSPCA能自动对数据滤波并调节检测控制限，使控制限最容易检测出测量变量中重要的微小变化．由于MSPCA仅能滤除随机误差，不能消除过失误差，因此，为提高统计模型的准确性，在过程监视前，首先应用PCA检测并剔除存在过失误差的数据通过实例说明MSPCA方法监视过程的优越性。     

基于DS的电子战多信息PCA融合方案

该文提出一种新型主成份分析（PCA）电子战信息一体化融合方案。该方案基于信息融合DS理论,采用PCA分析法对数据进行收集和降维处理;再对特征层数据建立基本信任分配函数,实现基于特征的数据融合;最后对电子战系统信息进行智能诊断和挖掘等,有效实现电子战系统中故障检测和分离。进一步,通过大数据挖掘对设备状态进行评估,及时发送给控制系统,实现作战过程中对作战战略的合理指导、预警管控,从而对多系统协同工作提供有力保障。     

5-PSS/UPU并联机构的多目标性能参数优化

在并联机构多目标参数优化方面,针对5-PSS/UPU并联机构,提出基于空间模型技术与主成分分析法相结合的多目标性能参数优化方法. 推导出机构的位置反解、运动传递平衡方程,对单个驱动分支进行螺旋分析,给出多个全域性能指标;应用空间模型技术,研究各全域性能评价指标与机构结构参数之间的分布规律,绘制了各项全域性能图谱;应用主成分分析（PCA）法,研究各全域性能指标之间的相关性,得到综合性能评价指标函数并绘制综合性能图谱;基于综合性能图谱,选取多组结构参数并计算综合性能指标在机构工作空间下的分布规律.研究结果表明,空间模型技术结合PCA法能够综合考虑机构的各项性能,对结构参数进行优化设计,该优化方法同样适用于其他并联机构.     

面向非特定人的语音情感识别特征研究

在模式识别中,对于一些常用的特征选择算法存在理论性不强、随机性高、计算量大的缺点,提出了一种基于主成分分析（PCA）的特征选择方法。对训练数据进行PCA变换;以识别率为准则,考察不同的累积方差贡献率对识别精度的影响;根据识别率的最高点选择相应的变换矩阵进行分析;利用变换矩阵分析出各种原始特征的变换权重,根据权重的大小选择出重要的特征。实验结果表明,选择出的特征子集对不同分类器具备稳定性,并且对识别率具有较高贡献。     

基于秩-1矩阵摄动的递归主元分析算法

针对传统主元分析（PCA）算法仅适用于定常系统监测的不足,提出了一种基于秩-1矩阵摄动的递归主元分析（RPCA）算法以适应实际工业过程的时变特性.RPCA算法首先对初始化样本协方差矩阵进行特征值分解,得到特征向量矩阵与特征值矩阵;然后在各时刻采用秩-1矩阵摄动算法对这两个矩阵递归更新并对其各向量与各元素排序,同时以累计方差百分比（CPV）为标准选取主元数目,从而显著降低了运算复杂度,节省了存储量.青霉素间歇发酵过程在线监测的仿真结果表明,RPCA算法大大降低了系统的误警率,并及时监测出过程中存在的故障.     

应用PCA理论进行多人脸姿态估计的方法

多人脸姿态估计是多姿态人脸识别的关键问题,至今尚未很好地解决。本文提出了一种基于PCA(Principal Component Analysis)算法的多人脸姿态估计方法,以获得人脸姿态与人脸图像在特征空间投影间的对应关系。算法首先利用PCA理论构建训练样本集的姿态子空间与特征向量,然后利用欧氏投影距离进行姿态估计,最后对方差贡献率与姿态估计准确率间的关系进行了研究。为了验证算法的有效性,利用23类姿态,共690个样本进行了实验,实验结果表明,该方法的姿态估计准确率为84%。说明将该方法应用与多姿态人脸估计是有效的,可行的。     

一种新的神经网络分类系统

通过研究目标识别与分类问题，提出了一种新型网络分类系统结构，并在该系统中充分入佞量分析神经网络及子波变换理论，最后通过对海上实录数据的分类处理证实了此新型系统的有效性。