基于改进型人工鱼群算法的支持向量机参数优化

支持向量机在高维度、小样本情况下具有独特优势,但同时支持向量机的参数优化极大制约了其分类效果,目前参数优化缺乏系统的理论指导;针对传统DAG-SVM训练分类器较多,训练耗时长,分类效果受到结构排序的影响,提出了一种基于“1 vs R”策略的改进型算法;针对 SVM传统参数优化方式耗时大,优化精度不高,提出了改进型人工鱼群算法;最后结合1 vs R-DAG支持向量机算法与改进型人工鱼群算法,得到一种新的改进型支持向量机算法;仿真对比实验证实,对支持向量机的参数优化是有效可行的。     

电子油门踏板的磁场仿真和实验研究

对于汽车电子油门踏板利用可编程霍尔传感器将踏板的位置变化转换为线性模拟电压输出,具有产品一致性好、寿命长等优点正越来越获得广泛应用;针对踏板磁钢片位置布局不良容易导致的传感器校准异常和输出非线性等问题,进行了踏板旋转件永磁磁路分析,并用ANSYS软件进行了磁场有限元建模仿真,分析了踏板旋转角度和传感器位置安装之间的影响因素,并在电子油门性能检测平台上进行了实验验证;实验结果表明,双路输出式电子油门踏板的输出线性度达到1.45%,同步度指标为0.12%,符合产品技术标准。     

基于FPGA和CAN控制器软核的CAN总线发送系统的设计与实现

基于FPGA嵌入式片上系统可编程技术,采用现有的CAN总线控制器软核模块,设计了软核控制程序,将由CAN控制器软核及其控制程序组成的CAN发送软件嵌入在FPGA内部,开发了CAN总线通信系统,实现了对CAN总线数字量的发送;经过软件仿真验证、静态时序分析和硬件系统测试,仿真和测试结果表明,该系统设计合理,方案可行,时序正确,功能、性能满足要求;系统将硬件软件化,有效的减少了外围芯片的数量,降低了系统的体积和功耗,提高了产品的集成度、通用性和可靠性,具有良好的实用价值和推广前景。     

基于LabVIEW和GPIB的数字示波器数据自动采集系统设计

为了满足数据采集自动化的需要,提高数字示波器的使用效率,充分发挥示波器的自动化优势,利用现有的数字示波器和工控机建立了一套数据自动采集系统;通过GPIB接口,用一台工控机对多台数字示波器进行控制,实现对信号数据的采集、处理并将处理结果存入数据库中;系统软件使用LabVIEW语言开发;实验结果表明,该系统能快速准确地获得被测信号数据并可根据需要对以往的实验数据进行查询分析,极大地方便了使用人员;采用这种方法建立的系统简单、经济、通用性强,具有一定的实用价值。     

基于薄板样条插值算法的巨幅影像分块并行处理

薄板样条函数是空间插值中的一种重要方法。对于巨幅影像数据使用薄板样条函数进行空间插值时,可能会出现运行时间太长,以及计算机内存空间不足或程序运行无响应的问题。针对这些问题,根据薄板样条函数光滑、连续的特点,基于GDAL开源函数库,提出对巨幅影像数据的分块读取,在块内利用并行技术求解线性方程组,确定薄板样条函数,最后进行空间插值的方法。结果表明,该方法可以有效的解决这些问题。     

荒沟抽水蓄能电站尾闸室金属结构设备布置与设计

依据抽水蓄能电站设计导则及工程整体布置的需要,荒沟抽水蓄能电站设置有尾闸室。设计中在汲取相关已建抽水蓄能工程尾闸室布置设计经验的基础上,摒弃设计中所存在的问题的基础上,经多次方案比较、优化,最终确定平面滑动事故闸门配液压启闭机方案,可满足工程的使用要求,使电站的运行更加安全。     

多新息优化MFAC控制律在网络控制系统中的应用

网络控制系统建模难度大或代价高,并且网络环境受时延、丢包、其他节点干扰的影响时刻都在变化,使用传统的控制方法已经难以满足控制要求,在网络控制系统中引入仅利用当前在线数据的无模型自适应控制,从而避开了系统建模问题,同时为了更好地适应网络环境变化,将多新息理论应用于无模型方法的控制律计算,加快其收敛速度,达到准确快速控制的目的;利用TrueTime仿真工具箱,搭建了一个以太网网络控制系统的仿真平台;仿真结果证实了无模型自适应控制算法在非线性系统下的控制效果优于PID,并且证实了使用多新息理论改进无模型控制律算法的有效性.     

改进的分层A*算法在停车场路径寻优中的应用

在大型停车场车位路径寻优中,传统的评价指标是把距离最短作为最优指标,并没有考虑实际路况,为此引入了切实可行的时间较优评价指标,既能简化引导系统硬件设计,又能节省软件开销;首先,建立了停车场网络图R (P,C,D,V)数学模型,并把网络中的所有节点分成两层,分别构建了不同的估价函数,采用改进的A*算法,提高了以时间较优为评价指标的路径搜索效率和搜索精度;最后,程序运行结果表明,针对不同的路段属性参数,算法总能较快的找到时间较优路径.     

靶场测量中跟踪目标的多尺度多级模糊聚类分类算法

靶场测量中的连发弹目标数量较多,需要对此目标进行分类跟踪,文章提出了一种多尺度多级模糊聚类的分类算法,首先对靶场测量中的多连发目标的特性进行分析,定义了3种不同的类目标群序列,其次针对模糊聚类算法必须先验确定聚类初始点以及聚类中心的缺陷,在此基础上加入尺度因子,并根据目标群的位置信息以及运动方向信息进行多级聚类,最后通过多次聚类实验证明分类结果能够满足靶场测量中的多连发目标的分类要求.     

基于Gabor小波变换的ICA火灾图像纹理识别算法

针对火灾图像纹理识别问题,提出了基于Gabor小波变换的ICA火灾图像纹理识别算法,并根据火灾图像纹理识别特点进行了优化;首先用不同尺度和方向的Gabor滤波器对待识别图像滤波,得到其特征图像,然后将特征图像转化成特征向量作为ICA的输入,得到基矢量子空间,再将测试图像经过Gabor滤波器的特征向量投影到ICA子空间中得到系数向量作为目标识别特征,最后用支持向量机进行识别;通过与Gabor滤波器法和ICA方法的对比实验,表明该算法可以在火灾纹理图像的识别率上比传统方法提高5％以上,为火灾图像识别提供了一种新思路.