视频处理器软硬件协同设计

为了提高视频图像处理速度与硬件资源利用,针对一种基于精简指令集处理器与数字信号处理器（RISC/DSP）混合体系结构的媒体处理器：浙大数芯（MD32）,给出了一种软硬件协同设计策略.所给策略结合视频处理核心算法,研究分析MPEG视频编码标准的处理过程,进行了视频处理指令扩展设计,提高了数据的并行处理能力,利用了指令内并行执行特性.为有效实现扩展指令,处理器执行级采用了可扩展流水级技术.实验结果表明,指令扩展硬件成本仅占MD32的2.7%,逆离散余弦变换实现性能比MMX/SSE指令集实现的性能分别提高31%和23%,运动补偿性能比MMX指令集实现的性能提高了40%.     

基于复合余弦基神经网络的图像去噪滤波器

针对图像受噪声干扰问题,提出了一种基于复合余弦基神经网络的图像去噪低通滤波器,以及保证该神经网络算法收敛的收敛定理,并给出了证明.该方法通过复合余弦基神经网络对幅频响应训练,调整网络权值,控制总的能量函数在给定的极小范围内,使得实际滤波器特性逼近理想图像去噪低通滤波器特性,从而达到满意的去噪效果.仿真结果显示,复合余弦基神经网络图像去噪滤波器各项特性接近理想滤波器.与传统的图像滤波器去噪方法比较,该方法设计的图像去噪滤波器具有更好的去噪效果.     

海底热液长期原位探测器流控系统的设计与实现

为了实现深海热液长期原位探测,设计了3套能实现深海热液传感器在线自校正与自维护功能的流控系统.在实验的基础上,针对系统结构、功耗以及流量特性3个主要方面,对3种流控系统进行了比较,最终选择采用二位二通阀配合泵工作的系统作为探测器的流控系统.针对流控系统不能在高压下工作的缺陷,借助于甲基硅油介质,采用压力补偿的方式设计了流控系统的压力补偿装置,并实验验证了在40 MPa的压力下,所设计的流控系统仍能正常工作,证实了该流控系统合理且实用,从而为深海热液长期原位探测的实现提供了技术支撑.     

超磁致伸缩换能器磁路设计及优化

为优化超磁致伸缩换能器的电磁性能,研究了线圈的几何尺寸和磁路元件的选择对换能器磁场特性和输出位移的影响,并进行了磁路损耗和气隙磁导分析.给出了合理的线圈结构参数,提出了在超磁致伸缩材料(GMM)棒两端安装高磁导率的软磁体和减少GMM棒涡流损耗的设计方案,并忽略了气隙的影响.采用有限元方法仿真了不同磁路设计方案对换能器性能的影响,并进行了试验分析.结果表明,在GMM棒两端安装电工软铁能够提高工作磁场强度,减少磁通泄漏,增加换能器输出位移并降低驱动电流,改善换能器的发热情况,从而整体改善超磁致伸缩换能器的性能     

声发射与EMD相结合的埋地水管泄漏定位检测

针对运用水管泄漏定位方法的直接相关法受到噪声和声传播方式的影响,使其定位精度低的问题,提出了一种基于经验模态分解（empirical mode decomposition,EMD）与能量特征提取相结合的水管泄漏定位.该方法用声学传感器采集数据,通过分析噪声和声传播方式对直接相关法定位的影响,采用EMD分解将采集数据分为不同的频段,再基于能量特征的方法从其中提取有用的频段作互相关分析,通过比较相关系数来确定泄漏位置.仿真和实验表明,该方法消除了直接相关法的缺点,提高了定位精度.     

一种新的基于多信息测度融合的边缘检测方法

针对高强度噪声图像, 提出了一种新的基于信息测度概念和Dempster Shafer(DS)证据理论的边缘检测算法. 利用邻域一致性、方向性和结构性3种信息测度定量描述边缘特征; 引入检测不确定性, 根据各信息测度响应分布设计基本可信度分配函数, 并利用DS合成规则加以融合; 融合后根据组合决策规则将像素分类成边缘与非边缘. 实验通过检测结果以及Pratt品质因数的分析比较, 表明该算法能够有效地区分边缘点和噪声点. 在低噪声情况下, 检测性能与传统检测方法相近; 而对于高强度噪声图像, 该方法具有较强的噪声免疫力.     

球域Bézier曲线的边界

针对几何造型和产品测量中的有效误差分析和误差控制,提出了球域Bézier曲线.借助于微分几何中空间曲面族的包络算法和变量替换方法,求得球域Bézier曲线的精确边界表示;进一步利用函数逼近论中Legendre多项式的最佳一致平方逼近方法,把球域Bézier曲线的边界曲面近似地表示为一张Bézier曲面或分片Bézier曲面的组合.利用球面族的隐式方程,得到球域Bézier曲线的边界曲面的隐式方程,进而把边界曲面参数化为显式方程.理论推导和实例运算结果表明,球域Bézier曲线是一种表达方式简洁、存储空间节省、运算速度较快的误差分析和误差控制工具.     

基于正交补空间的人脸识别

为了实现人脸识别免于特征提取,提出了一种基于正交补脸(OC-faces)的人脸识别方法.该方法基于空间正交分解理论,对不同类的原始训练样本进行Gram-Schmidt正交化,以正交化后的基张成各个不同的子空间,将测试样本分解为子空间投影及子空间正交补两部分.正交补的范数体现了测试样本到各类子空间的距离,并以此作为分类的依据.在Yale库和AT&T库上的实验结果表明,与主成分分析(PCA)、线性判别分析(LDA)两种经典识别手段相比,该方法有更好的识别效果.     

基于CLIPS的故障诊断专家系统开发环境

为了缩短故障诊断专家系统的开发周期,增加开发过程的灵活性,提出了一种基于Protégé+CLIPS+Eclipse工具链的运行于Linux操作系统下的故障诊断专家系统开发环境搭建方法.利用Protégé实现故障诊断专家系统构架模型,并对其进行了本体语言描述.结合C语言集成产生式系统（CLIPS）的应用程序接口,设计实现了系统的推理机与知识库,进行了相关规则的推理与判断,缩短了专家系统核心框架的开发时间,增加了系统柔性.基于构件化思想,将各系统模块以Eclipse插件的形式进行封装集成,根据用户的具体需求进行配置、重构,统一编译生成了专家系统应用实例.实验结果表明,该开发环境可移植性较好,能够在较短的时间内开发出有效的故障诊断专家系统.     

有机磷农药乙酰甲胺磷的太赫兹光谱研究

为了获得有机磷农药乙酰甲胺磷在远红外波段的光学特性, 采用太赫兹时域光谱技术(THz TDS), 测量了室温下乙酰甲胺磷在0.2~2.2 THz的高分辨率吸收谱和折射率谱. 结果表明,在室温和氮气环境下,特征吸收峰位于1.58和2.10 THz处, 平均折射率为1.45. 同时运用密度泛函理论(DFT)计算了乙酰甲胺磷分子结构及其在太赫兹波段的振动频率, 并根据计算结果对实验数据进行了解析, 计算结果与实验数据吻合较好. 研究结果表明, 实验光谱的特征吸收峰是由分子的集体振动及扭转形成, 不同的吸收峰位对应分子不同的振转模式.     

Sub-pixel mapping method based on BP neural network

A new sub-pixel mapping method based on BP neural network is proposed in order to determine the spatial distribution of class components in each mixed pixel.The network was used to train a model that describes the relationship between spatial distribution of target components in mixed pixel and its neighboring information.Then the sub-pixel scaled target could be predicted by the trained model.In order to improve the performance of BP network,BP learning algorithm with momentum was employed.The experiments were conducted both on synthetic images and on hyperspectral imagery(HSI).The results prove that this method is capable of estimating land covers fairly accurately and has a great superiority over some other sub-pixel mapping methods in terms of computational complexity.     

基于BP神经网络整定的PID温度控制

展示了一种基于BP神经网络的PID控制器,利用神经网络的自学习特性,将神经网络与PID控制方法相结合,采用3层前向网络,动态BP算法,实现对温度控制系统的在线智能控制,显示了BP神经网络PID控制方法很强的鲁棒性,同时也显示了神经网络在解决高度非线性和严重不确定系统方面的能力．仿真结果表明,此种PID在温度控制中能够取得较满意的效果．     

一种基于奇异值分解和反传神经网络的多小波域数字水印算法

针对图像经过CARDBAL多小波变换后,各层系数的能量平均分配,且其同一尺度、同一方向上的4个子块系数相近这一特性,结合奇异值分解和BP神经网络将二值图案水印嵌入到多小波系数的高频分量中。实验表明,该算法有良好的不可感知性和强健的鲁棒性。     

一种基于双曲函数的BP网络改进算法

提出了一种新的BP(Back Propagation)网络权值调整规则算法。该算法以双曲函数为基础,将BP网络输出层节点的实际输出值与期望输出值的差作为双曲函数的输入,输出为权值的变化量。实例仿真表明,该算法简单,容易实现,加快了网络的学习速度,提高了学习效率。     

基于BP神经网络的变压器故障诊断及其应用

针对电力变压器故障的特点以及传统故障诊断方法在变压器诊断应用中的局限性,研究一种基于BP神经网络算法的变压器故障诊断方法．通过选择足够的故障样本训练神经网络,达到变压器故障诊断的要求,并通过实例证明本算法的有效性．     

居民出行产生量BP神经网络预测方法

居民出行产生量预测是交通需求分析的重要内容之一,预测结果是确定各类城市交通设施发展规模及布局规划的重要依据.通过分析人工神经网络的作用机理和居民出行产生量的影响因素,建立了居民出行产生量预测的四层BP神经网络模型,以土地利用作为输入神经元,以交通区居民出行产生量作为输出单元,以赣州市城市综合交通规划交通调查数据对模型进行了标定与检验,并与出行次数法和回归分析法进行了比较,结果表明BP神经网络模型具有较高的预测精度.     

基于三色法和BP神经网络的回转窑温度检测

回转窑内的燃烧是个非常复杂的过程,针对以往温度测量的不足,根据三基色原理和Plank定律建立三色测温公式,结合光学技术和图像处理技术, 提出了一种基于BP神经网络模型的温度场测量方法. 同时给出系统的软、硬件的设计及工程实现. 实验结果表明,该系统简便实用,与传统测量相比,它具有测量精度高和适应性强等优点,可满足系统温度场的在线检测,并能对炉内的燃烧状况做出符合实际的评价.     

基于BP神经网络的工程项目风险评价

工程项目风险评价是工程项目管理的一个重要环节,将神经网络理论引入工程项目风险评价,建立了工程项目风险评价的BP神经网络模型,并通过实例对模型进行了验证。     

基于BP神经网络的工业视觉检查系统研究

研制了一套能在生产线上自动检查产品形状、尺寸及缺陷的工业视觉检查系统．在模式识别阶段采用BP神经网络,并针对BP算法的局限性,给出了一种改进的BP算法．采用有导师学习方式,并选取一种新的误差函数,根据训练过程中的样本情况,动态、系统地调整其参数．实验结果表明,该系统可正确识别工业生产线上的零件,有效地提高生产率和保证产品的质量．     

改进的BP神经网络模型预测充填体强度

为了准确评价和预测充填体强度,采用改进的BP神经网络算法,利用实验室做的18组充填体单轴抗压强度试验结果,建立了充填体强度与影响因素之间的5-7-1网络模型结构(输入层为5个神经元,隐含层为7个神经元,输出层为1个神经元,输入为胶砂比及各胶凝材料掺量,输出为充填体28 d单轴抗压强度).结果表明,改进的BP神经网络对于充填体的强度具有良好的预测能力,建立的网络模型不仅收敛速度快而且训练精度高,对充填体强度的预测结果与训练数据和测试数据的最大相对误差仅为4.23％.