面向三维特征描述子的自适应二进制简化方法

在三维（3D）局部特征描述子研究中,准确度、匹配时间以及内存消耗存在此消彼长的问题。针对上述问题,基于统计理论中的标准差原理提出一种面向3D特征描述子的自适应二进制简化方法。首先,通过改变简化模型中二值化单元长度和标准差个数来生成不同的二进制特征描述子;然后,将它们应用到当前被广泛使用的基于签名的方向直方图（SHOT）描述子中,并通过实验确定最优的二值化单元长度和标准差个数的组合;最后,将最优组合下的简化描述子命名为SD-SHOT。实验结果表明,与未进行简化的SHOT描述子相比,SD-SHOT在关键点匹配时间上减少为原来的1/15,内存占有率降低为原来的1/32;与现有主流简化方法如B-SHOT等相比,SD-SHOT的性能达到了综合最优水平。此外,在由五种不同类别的物体构成的实际机器人分拣场景中验证了所提方法的有效性。     

新型发电技术

根据世界和我国能源科技的特点,对未来主流发电技术进行了分析,包括其流程、特点、优势及需克服的技术难点。指出了21世纪我国新型发电技术发展的方向:在突破洁净煤技术中有战略地位的重大关键技术的基础上,对未来主流系统加紧研发以适应世界发电技术发展趋势,实现高效、环境相容、经济的多目标的发电系统。     

基于BD结构的历史数据流存储与查询

实际应用中,人们往往不仅需要近期数据流,还需要结合大量历史数据流来共同解决问题。研究表明,处理大量历史数据流时,传统数据库索引技术(如B+树)不能提供高的存储利用率和查询效率。针对任意时间段历史数据流的存储查询问题,提出一种基于BD结构的存储与查询方法。该方法将BDTree和BDHash相结合,能有效降低BDTree的高度,减小索引项的规模,同时可以避免数据结点规模过大。在此基础上,研究了部分扩充策略以解决数据插入失败问题。理论分析和实验结果表明,该方法能提高存储空间利用率和查询效率,可以有效应用于历史数据流的存储和查询。     

一个物联网实验平台的设计与制作

探索了目前方兴未艾的物联网技术,以一个智能化车间为基础,实现了“物”的互联网接入、信息的流通、远程控制、信息的安全管理等.使用一个工控PC作为网关,接入因特网,使用在全世界范围内接入因特网的个人电脑、手机等手持式终端设备作为远程控制端,启动浏览器,输入一个固定的网址,经过安全认证,登录成功后就可以在网页上很直观、方便、安全地操作车间内的被控设备,并实时接收、查看各传感器所采集到的信息.     

喷嘴雾化对湿化器内空气加湿过程的影响

建立了可用于湿空气透平(HAT)循环加湿过程研究的湿化器试验台。采用自行设计的旋流式喷嘴,通过改变喷嘴顶端喷孔的直径,测得了不同喷雾场中空气进出口参数,并分析了液滴尺寸对传热、传质过程的影响。在试验条件下,热质传递性能与液滴尺寸并非呈单调增减关系,而是存在一最佳雾化粒径分布(索太尔平均直径SMD)。     

改进Hough变换在虹膜定位中的应用研究

目的提出了一种基于改进Hough变换(HT)的虹膜定位算法,解决标准HT定位虹膜计算量较大,且定位不准确的问题.方法根据虹膜的形状和圆近似的性质,用改进的圆HT定位虹膜,定位时采用点对和梯度信息确定潜在的虹膜中心和对应的圆半径.为了使输出结果仅为虹膜的外边界,定义了一个阈值.结果采用点对和梯度信息并定义相应的阈值定位虹膜,在较大程度上减少了计算量,并且保证输出结果为虹膜的外边界.结论采用改进HT能以较小的计算代价准确地定位虹膜.     

一种用于CBR推理机的案例学习算法研究*

案例学习是CBR(Case-Based Reasoning)推理机的重要环节,但由于案例的多样性以及对领域的依赖性,导致CBR系统中案例自动生成困难的问题。针对这一问题,本文提出将seq2seq(Sequence-to-Sequence)模型用于案例学习,通过seq2seq模型自动生成案例,引入attention机制,提高seq2seq模型生成案例的效果,并利用潜在语义分析LSA(Latent Semantic Analysis)对网络爬取语料库进行筛选,利用过滤后的语料库对模型进行训练,提出一种基于三元组的评估方法,对生成案例进行评估和存储,从而实现CBR推理机的自主学习。最后将改进的案例学习系统应用到实际的智能机器人上进行验证,测试结果表明该方法具有可行性,且能够有效提高机器人的智能性及易用性。     

熔融碳酸盐燃料电池单体传热传质数值模拟

在分析熔融碳酸盐燃料电池性能的基础上，考虑了电池内的电化学反应、传热传质及电压－电流关系等影响因素，提出一套计算稳态条件下熔融碳酸盐燃料电池的温度与电流密度分布的数学模型。并利用它对不同气流方式（叉流、顺流和逆流等）的电池分别做了计算。计算结果对电池的运行及优化设计提供了一定的理论指导。