混沌神经网络及其在联想记忆中的应用

提出了一种新型的混沌神经网络模型及其相应的学习算法。该学习算法利用了输入模式各元素之间的关联性信息。此文的神经网络可以用于多值模式的联想记忆,与现有的混沌神经网络相比,具有更好的性能。     

基于GPS/GPRS/GIS的车辆监控系统的设计

本文介绍了车辆监控系统的组成,研究了如何应用Rockwell GPS OEM板和WISMOQUIKQ2406B模块进行移动单元的软硬件设计,以及监控中心 GIS软件的设计.重点介绍嵌入TCP/IP协议处理的Q2406B模块如何通过AT指令接入Internet以及如何和监控中心传输TCP数据.     

基于GPRS/GPS的车辆监控系统的设计

分析了利用GPRS网络传送车辆定位数据的优点。研究了如何应用Rockwell GPS OEM板、WISM02C-2模块和TCP\IP芯片进行移动单元的软硬件设计,以及应用Socket组件进行监控中心通信软件的设计。     

"电机及拖动基础"课程教学改革研究

本文分析了"电机及拖动基础"课程教学中存在的问题,针对该课程理论教学学时有限,课程内容抽象,课程理论与实践紧密结合的特点,对教学内容、教学方法和实验教学等进行了改革与探索.通过将虚拟仿真实验教学平台与实物实验教学相结合的方法以及建立网络辅助教学平台手段,提高了教学效果,满足高质量人才培养的需求.     

基于卡尔曼滤波的迟滞神经网络风速序列预测

通过将迟滞特性引入神经元激励函数的方式,构造了一种前向型迟滞神经网络模型.结合卡尔曼滤波方法,将其应用于风速时间序列的预测分析中.在原始风速时间序列的基础上,构造出风速变化率序列.采用迟滞神经网络分别对两种序列进行预测分析,并将预测结果利用卡尔曼滤波方法进行融合,从而得到最优预测估计结果.仿真实验结果表明,迟滞神经网络具有更加灵活的网络结构,能够有效改善网络的泛化能力,预测性能优于传统神经网络.采用卡尔曼滤波方法对预测结果进行融合后能够进一步提高预测精度,降低预测误差.     

迟滞混沌神经网络及应用

提出了一种同时具有迟滞和混沌特性的神经元模型,并利用该模型构造出神经网络,用于求解优化计算等问题.通过在神经元中引入自反馈,使得神经元具有混沌特性.将神经元的激励函数改为具有上升分支和下降分支的迟滞函数,从而将迟滞特性引入神经元和神经网络中.结合模拟退火机制,在优化计算初期,利用混沌特性可提高网络的遍历寻优能力,利用迟滞特性可在一定程度上克服假饱和现象,提高网络的寻优速度:在优化计算末期,网络蜕变为普通的Hopfiled型神经网络,按照梯度寻优方式收敛到某局部最优解.可通过构造能量函数的方法,将图像识别中的特征点匹配等问题转化为优化计算问题,从而可采用该神经网络进行问题求解.仿真结果验证了该方法的有效性.     

表面缺陷检测综述

基于机器视觉的表面缺陷检测技术已经广泛地应用在视觉检测各个领域中,它是确保自动化生产中产品质量的一个非常重要的环节。然而表面缺陷检测技术仍然面临着缺陷和非缺陷区域之间的低对比度,噪音和细微缺陷的相似性,检测速度慢和识别精度低等难题。为此,给出了近年来表面缺陷检测技术的最新进展。将表面检测技术分为3类：统计法、频谱法和模型法。对几种典型的表面缺陷检测技术进行了深入比较,包括特征提取、识别算法和算法性能,并分析了方法有效性的原因。最后,总结了表面缺陷检测技术面临的挑战和未来的发展趋势。     

求解TSP的并行混沌优化算法

结合群体优化计算的思想,提出一种并行混沌优化算法,即每一个个体进行混沌串行搜索,得到新的个体,从而在搜索过程中保留了混沌优化的随机性、遍历性等优点.所有个体按照寻优指标进行淘汰,保证算法具有并行的寻优策略,从而保证算法能够在解空间进行充分的寻优搜索.仿真试验验证了该方法的有效性.     

模糊直方图模型的运动目标跟踪

为改善跟踪系统对跟踪场景中目标色度和光照变化鲁棒性,提出基于模糊直方图的目标模型建立方法。首先,在色度论域内定义色度模糊等级,根据模糊隶属度函数建立目标区域模糊直方图,由此降低目标直方图模型对色度等级阈值的敏感性。然后,利用模糊直方图模型进行反向投影,建立跟踪场景的概率分布图。最后,利用Camshift方法实现目标的识别、定位与跟踪。仿真实验结果表明:与传统方法相比,采用模糊直方图模型的跟踪方法对色度漂移等干扰具有更好的适应性,目标在顺光、侧光以及逆光环境下移动时,该方法能够完成目标的准确定位与跟踪,单帧平均跟踪时间与基本Camshift方法相当,单帧最大跟踪时间小于40 ms,满足电视跟踪等系统实时性要求。     

运动目标的自动选取与跟踪

为了提高连续自适应均值漂移跟踪方法在复杂背景中的跟踪性能,提出一种基于显著性色度特征的运动目标自动选取及跟踪方法.利用高斯混合模型确定出目标模板,根据目标模板与其背景区色度直方图的对比确定出目标的显著性色度等级,将目标模板中具有显著性色度等级的区域确定为跟踪目标.根据跟踪目标的色度直方图模型利用反向投影建立跟踪图像的概率分布图,采用自适应均值漂移方法实现目标跟踪.仿真结果表明:该方法能够有效提取目标的显著性色度等级,从而确定出易于区分背景的跟踪目标,可有效抑制背景对目标跟踪的影响,改善复杂背景情况下目标跟踪的性能,单帧平均跟踪时间小于15 ms,满足跟踪系统实时性的要求.