基于改进BP神经网络的菌体浓度软测量

提出一种改进的BP神经网络(IBPNN)用以建立发酵过程中菌体浓度软测量模型.结合菌体浓度变化范围大这一特点,将传统BP网络的误差函数进行了改进,并利用最优停止法对网络进行训练,避免了过拟合现象.最后针对诺西肽发酵过程中菌体浓度的估计问题,根据隐函数定理选取辅助变量,应用IBPNN建立菌体浓度软测量模型,实验结果验证了所提方法的有效性.

     

改进块式递推偏最小二乘建模方法及应用

针对传统偏最小二乘（ＰＬＳ）模型的在线更新问题,提出了带有自适应遗忘因子的块式递推ＰＬＳ建模方法．通过ＨｏｔｅｌｌｉｎｇT² 和Q统计量确定遗忘因子的大小,并且进行模型递推更新,确保模型跟踪过程特性的变化．将所提出的方法应用于管坯斜轧穿孔能耗过程,表现出较强的模型在线更新能力．测试结果表明,带有自适应遗忘因子的块式递推ＰＬＳ方法的性能优于传统的迭代偏最小二乘方法的性能．

     

光电平台MEMS陀螺性能及滤波算法的Allan方差评价

光电稳定平台被广泛应用于火控、侦察、制导等武器系统中,具有提供重要的态势感知、监视、瞄准和搜跟能力。随着光电技术的发展,光电稳定平台变得更加精准和轻便小巧。MEMS陀螺具有体积小、重量轻、成本低、可靠性高、测量范围大的优点,使其已经成为小体积、低成本光电稳定平台的首选惯性传感器。但在光电稳定平台设计时,选用MEMS陀螺和陀螺滤波处理就成了首要的问题。本文首先介绍了基于Allan方差评价MEMS陀螺随机漂移误差的方法,描述了4种常用的陀螺滤波算法,然后基于Allan方差详细地分析了这几种滤波器的应用特性和滤波器参数对滤波性能的影响。可以看出,使用Allan方差可以很好地评估MEMS陀螺和滤波器性能,指导陀螺滤波器选型和滤波参数配置,该评估方法可有效地解决光电稳定平台设计阶段的陀螺选型和滤波器选型。     

基于状态反馈控制器的多无人水面船集群控制

研究在时变环境干扰和输入饱和约束条件下,基于状态反馈控制器的多无人水面船集群控制.首先,为了准确地估计时变的海洋环境干扰,提出一种有限时间干扰观测器;然后,为了处理执行机构的物理约束,采用一种辅助动态系统;最后,为了实现多无人水面船集群控制,设计一种状态反馈控制器.采用李雅普诺夫方法证明了系统的稳定性,仿真结果验证了所设计的状态反馈控制器的有效性.     

“数据库应用基础”开放式实验平台与实验过程综合自动评价系统研究

介绍如何利用开放式网络平台进行"数据库应用基础"课程实验教学改革,并对建立客观、科学、完整的学生实验结果评价体系和评价系统进行了探索。     

改进的纹理合成图像修复算法

提出一种新的基于纹理合成的图像修复算法,针对Criminisi算法优先权函数不准确等缺点,改进优先权函数;另外在模板的选择上,利用方差表征频率的变化来选择模板的大小,不仅可以抑制噪声对模板选择的干扰,也更能体现图像的局部差异性,从而能更加准确地寻找最佳匹配块.算法经过实验仿真证明了其准确性.     

自来水厂出水浊度的前馈反馈智能控制

针对国内大多数水厂都是手动控制加药,对水量大幅度变化或者遇到暴雨天气使得浊度变化剧烈时难以准确控制投药量的问题,提出了采用无模型控制器的前馈-反馈方案来对水厂投药过程进行控制.它针对上述问题进行有效的控制,达到对原水浊度剧烈变化时能实时且有效控制出水浊度,使出水达到工业标准并能节约成本.无模型控制器实时控制能保证加药量既不会浪费也能控制水质到水厂规定的浊度值,其良好的鲁棒性及快速性,表明了其在水厂智能加药控制过程中的可行性.     

TV改进算法及其在人脸识别中的应用

针对传统全变分（TV）模型在测试过程中存在的问题,将弹性网引入TV模型中,采用二次多项式对TV模型所丢弃的人脸低频信息进行光照归一化处理,并提取图像的高频信息,在YaleB图像库中测试其性能,仿真实验结果表明,相对于TV模型,TV＋二次多项式模型能够有效提高图像识别率。     

基于Rollout算法的测试不可靠条件下的诊断策略*

实际复杂装备系统测试时存在虚警和漏检,其导致的误诊费用往往超过了测试成本。针对复杂系统故障诊断中诊断精度低、虚警率高的问题,进行了不可靠测试条件下,基于Rollout算法的诊断策略优化方法研究。首先建立综合考虑测试点的故障检测能力、信息量、测试费用以及测试结果信任度的启发函数,然后利用Rollout算法生成诊断策略,最后用阿波罗检测系统实例验证了该算法的优越性。理论和实验表明,Rollout算法的平均测试费用低于贪婪算法,而且计算时间在可接受范围内,因此可用于测试不可靠条件下的诊断策略设计。