气溶胶粒子等效复折射率的BP神经网络建模

利用改进的BP算法,结合Mie散射理论,建立了波长、散射系数、吸收系数与气溶胶粒子等效复折射率之间的非线性映射关系,实现了反演实际大气非均匀气溶胶粒子等效复折射率的BP神经网络模型的建模.利用该模型对气溶胶粒子等效复折射率进行了反演,根据反演得到的等效复折射率计算了其光学特征量,计算结果与实测结果基本吻合.     

基于双边滤波的Retinex图像增强算法

针对Retinex图像增强技术在高对比度边缘区域存在“光晕伪影”这一缺点,提出了一种基于双边滤波的Retinex算法。该算法先使用带有边缘保存功能的双边滤波将原图像分解成照度图像和反射图像,再分别采用不同的策略压缩照度图像和增强反射图像,最后把两部分图像合成为新的图像。通过从主观视觉效果和客观质量评价两方面对该算法进行检验,实验结果表明它有较好的增强效果,解决了“光晕伪影”问题。     

伟晶岩型锂辉石矿石浮选药剂及工艺研究现状

在锂资源需求十分旺盛的今天,为了促进选锂技术更好地发展,对伟晶岩型锂辉石矿石浮选药剂的种类、特点、应用及浮选工艺现状进行了系统的总结。(1)指出伟晶岩型锂辉石矿石浮选药剂主要分为捕收剂和调整剂2大类,捕收剂方面,主要从单一捕收剂、组合捕收剂和新型捕收剂3方面介绍了捕收剂的研制、试验及应用情况,以及所存在的优缺点;调整剂方面,主要从"三碱"和金属离子为主的活化剂以及传统与新型的抑制剂等方面分别介绍了调整剂的特点、机理以及应用现状。(2)根据目前实际矿石的现状,指出伟晶岩型锂辉石矿石浮选工艺主要集中在预先脱泥浮选、不脱泥直接浮选、阶段磨矿阶段选别方面。最后指出研发绿色环保的新型药剂与高效的组合药剂,以及根据矿石性质的特点确定合理的浮选工艺是锂辉石矿石浮选技术进步的重要方向。     

基于多Agent传动关系的股市趋势预测

股市趋势预测是机器学习领域中一个具有挑战性的任务。由于一些因素对于股市的影响是动态且不确定的,导致股市趋势难以预测。针对已有方法在股市预测时存在的灵敏性差、适应力弱等问题,从快变量和慢变量的传动关系出发,利用Agent技术对股市中的快周期和慢周期进行联合建模,提出一种多Agent传动影响图(MATID)股市趋势预测方法。给出股市中快周期和慢周期的划分标准,并引入周期能量的概念;通过对相关趋势指标的特征融合,给出周期能量的量化计算方法;通过分析快周期和慢周期的动态作用过程,给出传动因子的表示方法;将快周期和慢周期分别对应成不同的Agent,利用多Agent影响图模型建模快周期和慢周期的传动过程;利用股市振子模型表示快Agent和慢Agent之间的传动效用,利用联合树的自动推理技术对股市趋势进行预测。在不同样本数量和不同股市趋势下进行实验,结果表明,与门控循环单元、S-LSTM和Hybrid-RNN预测方法相比,MATID方法预测精确率提升1.5%～7.0%,召回率提升5.4%～6.7%,F1值提升3.7%～6.2%,具有良好的灵敏性和适应力。     

基于神经网络的预测器及其应用

本文运用人工神经刚络理论卡口方法，对BP网的拓扑结构进行改造，建立了预测器的神经网络模型．并利用遗传算法的全局搜索能力，克服了传统BP网易陷入局部极小点的弱点，最后讨论了该预测器在土木工程结构主动控制中的应用，并进行了仿真实验。     

基于Haar小波分解的轮式移动机器人轨迹跟踪控制

利用Haar小波在满足机器人动力学约束的前提下 ,对期望轨迹进行曲线分解 ,得到所需的一系列参考点 ,并由这些参考点构造出虚拟小车的运动轨迹 .基于控制Lyapunov函数设计了速度跟踪控制律 ,驱动机器人跟随虚拟小车实现对期望轨迹的跟踪 .该方法的突出特点是可实现对任意复杂轨迹的跟踪控制 ,且不存在速度跳跃点 .仿真实验结果表明它的有效性 .     

GMAW管道打底焊视觉监控系统研究

针对熔化极气体保护焊(GMAW)打底焊特点,利用CCD相机和复合滤光技术组成的光学系统,实时获取焊接图像,采用熔池检测、焊丝提取和焊缝跟踪算法,实时处理焊接图像,获取精确的焊缝边缘位置和焊缝宽度完成焊接,统计焊丝中心位置,并计算该位置与焊缝中心位置偏差,控制微调电机,完成焊丝中心纠偏.开发了一套完整的视觉监控系统,实验结果表明,系统能很好地完成GMAW管道打底焊.     

直流断路器技术发展综述

柔性直流输电和多端直流电网对能够快速开断大电流、可靠性和经济性好的高压直流断路器有日益迫切的需求。综述了直流断路器的拓扑形式,分析了机械、全固态及混合式等直流开断方式的特点及适用场合,指出混合式强制换流方案、机械式预充电人工过零方案更易满足高压大容量直流系统的高速开断要求。提出混合式直流断路器的研制重点在于提高机械开关的操动速度,减少元件数,提高可靠性与经济性;机械式直流断路器应重点关注详细拓扑、机械开关灭弧单元在人工零点下的极限开断能力、振荡回路参数优化和快速机构的研制。     

基于深度金字塔网络的Pan-Sharpening算法

为了利用高空间分辨率单波段的全色(PAN)图像和低空间分辨率的多光谱图像(MS)生成高分辨率的多光谱图像,提出一种基于深度金字塔网络的遥感图像融合(即pan-sharpening)算法,通过图像金字塔的方式逐层上采样来重构高分辨率的多光谱图像.在细节保持方面,针对全色图像和多光谱图像在尺度上跨度过大的问题,采用深度金字塔网络多尺度地融合全色图像的细节信息;在光谱保持方面,使用反卷积层代替传统的超分辨算法来上采样低分率的多光谱图像;最后将这2部分相加,得到最终的融合图像. GeoEye-1数据集上的实验结果表明,文中算法综合性能优于BDSD, PRACS, PNN and PanNet算法.     

滤波器可变的Retinex雾天图像增强算法

针对现有中心环绕Retinex图像增强算法滤波器固定,不能对雾天图像有效地同时增强细节与色彩保真的问题,提出一种滤波器可变的Retinex图像增强算法.首先根据雾天图像雾化程度的分布特征得到滤波参数的阈值;然后将原图中每一子块的局部信息与阈值信息作差运算得到相应的滤波器,由此计算出该子块的入射分量,并通过部分重叠策略平移子块完成对整幅图像的入射分量估计;最后将原图减去整幅图像的入射分量得到反射分量,实现对图像的增强.通过主观观测和客观评价的结果表明:该算法比现有的中心环绕Retinex算法在细节增强和颜色保真方面具有更好的效果.