基于遗传算法的预应力二次张拉拐点识别研究

为了提升传统预应力二次张拉拐点识别方法的精度,提出了预应力二次张拉的数学模型,总结出了预应力二次张拉拐点识别的定义,同时将遗传算法引入预应力二次张拉拐点识别中,分别在种群的初始化、适应度计算、交叉、变异和选择这几个阶段运用遗传算法进行收敛搜索.将该算法运用在预应力二次张拉拐点识别中,测试结果表明,该算法的运用有效地提高了对拐点识别的精度.     

新型智能预应力张拉设备的研制

在传统预应力张拉设备进行钢绞线张拉时,通常通过人工操作换向阀进行换向,而依靠人工测量钢绞线张拉长度来进行换向,存在人为干扰大、精度低、安全系数低等缺点。针对这些缺点,结合专用应力传感器、位移传感器、可编程逻辑控制器以及上位工控机,对设备进行了改造,改进后的系统实现了预应力张拉过程的远距离监控和操作等功能。实验结果表明,智能预应力张拉装置具备良好的精度、实时性及安全性能,完全达到预应力钢绞线张拉工程需求。     

基于SVM的数字二次识别方法与仿真研究

数字识别作为模式识别发展的一个分支,在实际应用中有很强的应用价值,如何进一步提高识别率也一直是研究的热点.该文通过分析模式识别的两类主要方法,结合数字结构特征和数字统计特征共同提高数字识别的正确率.支持向量机(SVM)是本文应用的主要识别机器.针对支持向量机在训练过程中存在被错误分类的样本,该文提出了一种基于二次识别的SVM算法.该算法通过提高支持向量在样本中的比例,提高了SVM的识别性能.结合数字结构特征的SVM二次识别算法提高了识别正确率,也为数字识别提出了一种新的思路.     

二次雷达系统干扰识别方法仿真研究

研究雷达系统干扰问题,现有的干扰技术对IFF系统模式S信号干扰不稳定,且干扰效果不明显。为解决上述问题,提出了一种采用伪随机码M序列的新型干扰方法 -伪码调相干扰方法,伪随机码调相干扰不但有随机性高易实现等特点,同时由于其干扰集中并可以对接收机造成欺骗性干扰,干扰性能较传统方法有明显优势。建立了伪随机码调相的干扰仿真模型,通过多次模拟仿真,论证了伪码调相干扰方法对于模式S信号干扰效果明显,并验证了敌我识别模式S的伪码调相干扰方法的有效性和可行性。     

基于整体特征神经网络数字二次识别方法

根据数字字符整体特征, 提出一种基于字符整体特征的Bp神经网络数字二次识别方法. 该方法首先根据Bp神经网络原理对数字字符进行预识别; 然后对预识别结果中存在混淆的字符按照字符整体特征进行二次识别, 从而准确获得识别结果. 该方法结合了神经网络非线性、自主学习特点和字符整体特征形状结构不变性特点, 有效的在低样本量情况下, 获得较高的字符识别精度.     

基于区域分割和二次判别的手静脉识别

提出了一种基于区域分割和二次判别的手静脉识别方法,首先,将静脉图像分割成一些相同大小的互不重叠的子区域,在每一个小的子区域内抽取仅带有该区域局部特征的Gabor相位信息,再将这些特征信息级联成整幅图像的特征矢量,进行静脉识别.在抽取特征的过程中,使用Fisher线性判别(Fisher linear discriminant,FLD)降低特征矢量维度.最后,利用得到的相位信息重建一幅静脉图像,并根据阈值将图像二值化,从而分割出手静脉骨架,结合静脉骨架的相似性得到手静脉的二次识别.在香港理工大学的数据库上测试了算法性能,实验结果表明,通过区域分割获取局部特征在手静脉识别中起到了关键作用,在进一步结合了二次判别后,本文提出的手静脉识别方法取得了0.09％的等错误概率(Error equation rate,EER).     

二次样条插值研究

样条技术在计算机辅助设计,计算机辅助制造,和计算机图形系统得到了广泛应用。分析了二次样条函数插值的条件,分5种边值条件给出了二次样条插值的求解方法,最后给出实例验证求解方法。     

电网二次设备量化风险评估研究

分别从面向保护系统的可靠性评估和面向实时调度的运行风险评估两个方面总结并评述了电网二次设备量化风险评估的研究现状,并介绍了故障树分析法、事件树法和马尔科夫过程等主要模型和方法。     

智能变电站二次设备检修方法研究

为了适应经济的快速发展,我国正在积极的推广智能变电站。智能变电站具有功能齐全、技术先进、体积小等特点,极大的提高了电力企业的供电稳定性和安全性。本文分析了智能变电站二次设备的特点,并在此基础上根据二次设备检修的现状提出了智能变电站二次设备检修的方法。     

一种带有二次调制信号的调制识别算法与仿真

针对卫星测控链路中的一种带有二次调制信号,研究了该信号调制识别的算法.从信号的数学描述、频谱分析人手.讨论了不同调制指数下二次调制信号的特点,确定了基于谱分析的调制识别方法.算法先对外调制进行识别,进而采用CZT与FFT联合算法进行信号频率进行估计,然后对信号进行解调,得到内调制信号.对于两路内调制信号的识别,算法采用滑动窗的思想及离散化的方法进行处理,平滑凸现信号后再进行分路,最后对各路内调制信号进行识别.计算机仿真及实际应用证明了该算法在较低的信噪比条件下具有良好的工作性能.方案可以适用于多路内调制信号的情况.     

离散型函数拐点算法及应用

在数学定义及物理意义的基础上,研究了利用计算机来计算数学拐点的一种快速有效的方法,提出了对于离散数据以非拟合曲线的方式计算拐点的算法。该方法已成功地应用于漆包线生产过程质量监控。     

NAO机器人的快速迷宫拐点测距及航向矫正

针对NAO机器人在迷宫中行走缓慢以及因电机误差、发热等因素导致的行走偏离航线等问题,提出一种快速拐点测距和前进航向矫正算法。首先,在室内复杂环境下进行快速拐点检测。接着按照摄像机成像原理构建几何模型,在此模型上进行图像几何关系推导,得到目前机器人距离拐点的距离,进而根据偏离夹角旋转一定的角度,控制机器人快速到达拐点。实验证明,所提出的方法可以准确防止机器人走偏,偏差率低于0.4%,同时NAO的行走速率提高了大约34.8%。     

分级移动IPv6中的移动锚点选择算法

分析了分级移动IPv6（HMIPv6）现有移动锚点（MAP）选择算法的不足,提出了一种支持负载分担的新算法。该算法利用MAP的优先级值来表征MAP自身的负载情况,引入了分担门限对特定MAP的负载情况进行考察,并依据考察结果动态调整MAP选择策略,实现方法简单易行。仿真结果表明,该算法在有效减少协议开销的同时,达到了较好的负载分担效果。     

基于光纤Bragg光栅应变传感器的量测锚杆拉力研究

由于被锚固结构自身的风化作用和锚杆自身的受力,蠕动变形等会改变锚杆的受力状态。为了实时反映锚杆的受力状态,将光纤Bragg光栅应变传感器通过引脚沿轴向焊接在锚杆的杆体上。由于锚杆杆体受力带动光纤Bragg光栅应变传感器引脚间距发生变化,使得应变传感器内的光纤Bragg光栅中心波长发生移位。通过对光纤Bragg光栅中心波长移位量的测量,可以实现对锚杆轴向拉力的在线监测。锚杆拉力试验表明:拉力灵敏度为6.5 pm/kN,线性度为1.78%FS。     

第二小方向导数信息熵的兴趣点检测

目的 为了提高兴趣点检测的定位准确性和对噪声的鲁棒性,提出利用图像轮廓线及其邻域内像素点方向导数信息熵检测兴趣点的方法.方法 首先利用多方向Gabor虚部滤波器提取图像灰度变化信息得到第二小方向导数.然后利用Canny边缘检测器提取边缘映射,并填补断裂边缘映射提取边缘轮廓线.最后求解图像边缘轮廓线及其邻域内像素点对应的第二小方向导数所对应的信息熵归一化值并作为新的兴趣点测度.和直接由灰度变化信息及分析边缘轮廓形状或曲率提取兴趣点的方法相比,本文算法结合了两种算法的思想,利用轮廓线上及其邻域内的像素点梯度方向信息熵值作为兴趣点测度.同时不同于同质及边缘区域的梯度方向变化,兴趣点处的梯度方向变化信息呈现各向异性的特性,利用兴趣点第二小方向导数(第一小方向导数可能为零)对应的信息熵值作为新的兴趣点测度可提高算法的定位准确性.结果 通过对检测图像进行仿射变换和加入高斯噪声处理后,分别利用Harris算子、CSS算子、He&Yung算子和本文算法提取图像兴趣点,并比较各算法在仿射变换和高斯噪声情况下检测到的兴趣点的平均重复率和定位误差两个性能指标的平均值.其中本文算法的性能指标平均值为1.625,远高于Harris(3.25)、He&Yung(2.625)和CSS(2.5)三大兴趣点检测算子.结论 通过与典型的3种算法相对比,本文算法具有较好的平均重复率及噪声鲁棒性,尤其是图像在外界干扰的旋转变换和尺度变换下对兴趣点的定位性有着更好的检测性能.     

缠论和相似灰色模型的预测方法在股价拐点预测中的研究应用

针对股价拐点预测研究中拐点序列重构和振荡序列预测问题,提出一种缠论和相似灰色模型结合的预测方法。首先,在缠论基础上系统地给出序列重构的基本理论,再针对灰色理论在振荡序列中预测的不足,提出纵向残差和横向偏差相关系数与灰色理论相结合的相似灰色预测模型;然后利用纵向偏差—横向残差相关系数对历史数据进行匹配计算,得到预测误差最小的灰色模型参数,以加权求和的方式实现具有振荡特性的股价拐点预测。最后两组股价拐点预测实验表明,所归纳的序列重构理论是有效的,与其他常用灰色模型对比表明,相似灰色模型可有效提高振荡序列的预测精度。