仿人机械臂构型综合与臂姿规划

仿人机械臂是当今机器人研究的前沿课题。随着社会需求与科学技术的发展,特别是服务型人形机器人的商品化与市场化,仿人机械臂的拟人特性成了机器人研究的新要求。仿人机械臂的拟人特性主要包含两方面：结构拟人化和运动拟人化。结构拟人化使机械臂外观与结构更接近人臂,而当机械臂看起来与人自身形状—样时,它就很容易引起人类操作者的“共鸣”,从而增强其心理舒适度。运动拟人化使机械臂如同人臂—样工作,人类作为自然进化的高等生物,其运动机理必然有着独特的优越性,以人臂的运动机理控制机械臂的运动必然将提高其效率。     

一种基于改进LBP特征的人脸识别

传统的LBP算子只利用了局部的信息,而忽略了全局信息。MB_LBP算子虽然充分考虑了全局信息,但对局部信息的表示不足。在此提出一种改进后的LBP特征的人脸识别方法,改进后的LBP算子不仅能够利用局部特征,同时也兼顾了全局信息。该方法首先将人脸图像分块,对于每个分块,计算LBP特征,对于得到的LBP特征,根据其中心像素和分块灰度均值关系重新进行计算得到改进后的LBP特征,最后采用最近邻分类器进行识别。在ORL和YALE标准人脸数据库上的实验表明,改进后的识别效果优于使用传统LBP算子和MB_LBP算子。采用改进后的LBP算子,能够明显提高识别率,在ORL和YALE的实验显示能提高3%~8%左右的识别率。     

多任务的高光谱图像卷积稀疏编码去噪网络

目的 高光谱图像由于其成像机理、设备误差和成像环境等因素导致采集到的数据存在噪声。传统稀疏表示方法需要把高光谱图像划分为一系列的重叠局部图像块进行表示,通过对重叠图像块去噪结果进行平均,实现整体图像去噪。这种局部—整体去噪方法不可避免地会破坏高光谱图像空间关系,产生较差的去噪效果和视觉瑕疵。本文利用卷积算子的平移不变性,采用卷积稀疏编码（convolutional sparse coding,CSC）对高光谱图像进行整体表示,保留不同图像块之间的空间关系,提升高光谱图像去噪性能。方法 将每个波段去噪看做单任务,采用卷积稀疏编码描述单波段的局部空间结构关系。通过共享稀疏编码系数,实现不同波段之间的全局光谱关联关系建模,形成多任务卷积稀疏编码模型。多任务卷积稀疏编码模型一方面可以实现高光谱图像的空间—光谱关系联合建模;另一方面,对高光谱图像进行整体处理,有效地利用图像块之间的关系,因此具有很强的去噪能力。借鉴深度学习强大的表征能力,将多任务卷积稀疏编码模型的算法迭代过程通过深度展开（deep unfolding）方式转化为端到端可学习深度神经网络,即多任务卷积稀疏编码网络（multitas...     

聚光太阳能热发电中吸热器吸收涂层的选择

对各类聚光比的聚光太阳能热发电中的吸热器吸收涂层进行了研究,同时对耐高温太阳吸收涂层进行了高温热处理和辐射性能测试.研究表明,菲涅耳线式和抛物面槽式聚光吸热器由于聚光比较小,吸热体表面温度较低,主要采用选择性涂层以提高吸热表面温度和吸热效率;而塔式和抛物面碟式聚光吸热器由于聚光比大,吸热体表面温度较高,高温时的吸收涂层在红外波段的吸收率下降,因此主要采用高吸收率的耐高温涂料为太阳吸收涂层.     

用户侧多能互补发展的实践、问题及对策

梳理了我国在多能互补领域的相关政策,概述了地方政府积极探索的经验做法,通过典型工程案例分析了企业先行先试的实践,同时指出在用户侧多能互补发展领域尚存在标准体系未建立、部分关键技术未突破、项目资源开发受限、用户参与意愿不强、项目投资运行成本较高、项目经济性不佳、商业模式不成熟、综合能源服务水平低等问题和困难,并结合国内新一轮电力体制改革趋势,从用户侧多能互补项目投资机制选择、建设方案确定、运营机制创新、市场机制建设、产业政策完善等多个方面对今后如何进一步推进用户侧多能互补发展提出了建议。     

层次分类方法综述

层次分类方法利用类别层次结构来分解问题和组织分类器,可有效解决多类分类问题。依据是否要求类别之间存在显式层次关系,层次分类方法可分为两大类。文中对不要求类别之间存在显式层次关系的层次分类方法进行综述。首先归纳和阐述此类方法所采用的基本框架,然后介绍和分析其中若干关键技术的研究进展,最后从算法和应用两个角度对国内外相关研究进行详细叙述,进而对现有方法进行总结,并给出进一步研究的方向。     

基于位置的非对称相似性度量的协同过滤推荐算法

为提升推荐系统的准确率,针对传统协同过滤(CF)推荐算法没有有效使用位置信息的问题,提出了一种基于位置的非对称相似性度量的协同过滤推荐算法(LBASCF)。首先,分别利用用户-商品评分矩阵和用户历史消费位置,计算出用户间的余弦相似性和基于位置的非对称相似性;其次,将余弦相似性与基于位置的相似性融合,得到一个新的非对称用户相似性,融合后的相似性能够同时反映用户在位置上和兴趣上的偏好;最后,根据用户的最近邻居对商品的评分向用户推荐新的商品。用某点评数据集和Foursquare数据集对算法的有效性进行了评估。在某点评数据集实验结果证明,与CF相比,LBASCF的召回率和精确率分别提高了1.64%和0.37%;与位置感知协同过滤推荐系统(LARS)方法比较,LBASCF的召回率和精确率分别提高了1.53%和0.35%。实验结果表明,LBASCF相对于CF和LARS在基于位置服务的应用中能够有效提高系统的推荐质量。     

半周加热横纹管内熔盐强化传热特性

半周加热太阳能吸热器管给管内对流传热系数带来影响,基于此,建立半周加热横纹管内熔盐对流传热的实验台和数值计算模型,分析横纹管槽宽、槽深对管内熔盐传热性能的影响规律,结果表明：从横纹管绝热侧到加热侧,周向管内壁温度逐渐升高,周向管内局部Nusselt数先减小后缓慢增大至稳定。横纹管凹槽处轴向管内壁温度明显低于平滑段,凹槽处轴向管内局部Nu较大,凹槽后与平滑段交界处管内局部Nu最小。横纹管槽越宽,加热侧轴向管内局部Nu越小,管内平均Nu越小,传热综合性能评价因子PEC越大。横纹管槽越深,轴向管内局部Nu越大,管内平均Nu越大,传热强化倍数Nu/Nu _ST越大。槽宽对横纹管PEC的影响比槽深明显,槽深对横纹管内Nu/Nu _ST影响比槽宽大。通过线性拟合得到半周加热横纹管内熔盐传热Nu的关联式,其计算Nu与模拟值最大偏差在±7%以内。     

半结构化环境稀疏点云可通行区域检测方法

传统的激光雷达可通行区域检测算法实时性好,但算法通常对点云数据的高度特征依赖较强,半结构化环境中斜坡等区域高度特征不稳定,易降低算法的性能。基于半结构化环境下三维稀疏点云数据,提出了一种基于直线特征的可通行区域实时检测算法,预处理原始点云数据,并从中速提取直线特征;对直线聚类和筛选,从而提取有效的直线特征;使用直线特征检测结构化障碍物和非结构化障碍物;标记出可通行区域,并构建环境地图。实验结果表明,在校园半结构化环境中,该算法可以较稳定地检测可通行区域,在检测路缘石等高度较低的障碍物时表现出良好的性能,并且适应斜坡、颠簸、负障碍等地面。     

模糊图像盲复原的鲁棒自适应滤波算法

运动模糊图像盲复原是图像处理中的关键问题之一.由于模糊信息估计的复杂性以及图像噪声的影响,现有算法往往难以做到高质量的图像复原.为改善模糊信息估计的效果,提出一种基于自适应线性滤波的改进算法.首先在原有模糊信息估计过程中引入自适应动态线性滤波以抑制噪声影响,达到改善模糊信息估计结果的目的,同时可以起到调整优化目标的作用,使原问题变得较容易求解,从而获得高质量的模糊信息估计;在此基础上提出了改进的重定权值split Bregman迭代法,用于获得模糊信息后求解原始图像的过程中,进一步改善模糊图像复原的效果.实验结果表明,与3种现有的模糊图像盲复原算法相比,该算法能更准确地估计模糊信息,对多数图像复原任务具有更好的鲁棒性,能有效地用于运动模糊图像复原任务.