一种非线性离散动态投入产出系统的最优控制

阐述了基于动态投入产出模型的最优控制理论,并对当前国内外的研究成果进行了对比研究。在分析其优缺点的同时,针对非线性离散动态投入产出系统的特点,提出了一种动态投入产出系统最优控制的逐次逼近方法。此方法首先将系统的最优控制问题转化为非线性两点边值问题族,然后通过构造线性两点边值问题族,将非线性两点边值问题转化为非齐次线性两点边值问题族;得到的最优控制律由精确控制项和非线性补偿项两部分组成,精确控制项可以通过求解Riccati方程求出其精确解,非线性补偿项由逐次逼近法求解一族线性伴随向量方程的解序列求得;最优控制律的最终目标是在规划期内使实际产出尽可能地与理想产出接近。实验仿真测试表明,采用逐次逼近法获得了非线性离散动态投入产出的最优系统控制,从而为最优控制问题的有效解决提供了参考和借鉴。     

一种用于印刷图像防伪的水印算法设计与实现

阐述了基于DCT变换域的数字水印理论和算法,并根据相关理论模型,提出了一种在离散傅里叶变换中实现的、可用于印刷品防伪的数字水印嵌入算法。研究表明与传统的LSB算法和Patchwork算法相比,该算法有较好的抗攻击能力。给出了系统的水印嵌入算法和水印提取流程设计的过程。实践证明,基于DCT变换域的数字水印算法能确保水印的不可见性,并保持较好的鲁棒性,实现了印刷图像载体数字版权的保护,并可检测出用此算法嵌入印刷图像中的不可见标记。最后通过实验验证了此算法的可行性、可靠性和有效性,为印刷品版权保护提供参考和借鉴。     

基于模式识别的零件表面瑕疵图像提取的设计与实现

针对精密零件表面瑕疵处理问题,将计算机视觉技术用于精密零件表面瑕疵图像的提取和分析,提高了生产中机械零件自动识别的实时性和分拣的准确率,并结合嵌入式系统进行控制。设计了一个基于机器视觉的零件表面瑕疵图像自动识别系统,采用图像处理及模式匹配的方法,实现了零件表面瑕疵图像的提取,为零件表面瑕疵的处理做好了准备工作,达到了对许多加工件和产品表面质量进行快速检测的目的。     

基于图像配准的食品包装印刷缺陷检测与实现

传统食品包装印刷缺陷检测系统采集的实时图像和标准图像在空间上存在着较大的差异,在缺陷检测前首先要将实时图像与标准图像配准,再进行图像缺陷检测与识别。针对传统检测方法检测时间长、分拣效率低、漏检率高和对人视觉要求高等缺点,在图像增强处理的基础上,提出了一种适用于食品包装印刷缺陷检测的图像配准算法。该算法利用小波变换改进算法对图像边缘进行检测,有效地解决了噪声所产生的误检问题。实验仿真结果表明,该算法具有较高的稳定性和可靠性,能够精确检测出小于0.1 mm的刀丝和拉条等细微缺陷,实现了食品包装印刷品的无损检测。     

L-M优化BP算法在短期负荷预测中的应用

在分析传统BP算法的不足的基础上,提出了将Levenbery-Marquard、优化法与神经网络模型相结合的L-M优化BP算法。此方法与传统算法相比学习速度得到了提高,网络的收敛加快,尽量避免了系统陷入局部最小;针对某电力局某地区的单条线路的实际数据,采用基于Levenbery-Marquardt优化的I3P算法的神经网络模型对其进行了仿真,结果表明该方法具有较高的预测精度和较强的适应能力。     

基于移动网络技术的车载导航/监控系统

阐述了一种集GPS导航技术、GPRS/CDMA移动网络通信技术、Internet技术于一体的车载导航系统,对其监控服务的系统结构、功能及其设计方法进行了分析。剖析了现有车载系统的性能特点和存在的不足,提出了基于无线通信技术的车载嵌入式终端的优势;并对车载导航系统的中心服务器(WEB Server)的设计方法及其与车载终端的双向信息传输协议进行了说明。