汽车智能LED前照灯照明系统算法研究

文章主要研究了汽车的行驶速度、转弯半径、车身高度变化与前大灯水平和垂直方向上的函数关系。论文以安全刹车距离为有效照明的判断依据,研究了汽车车速、方向盘转角、弯道半径与汽车前大灯调整角度之间的关系,建立了内、外前大灯水平调整和垂直调整角度计算公式,并对公式进行了修正,然后在MATLAB／Simulink平台上建立汽车AFS仿真模型,并给出仿真结果。     

求解上层含约束条件的模糊二层 多随从线性规划的结构元方法

讨论了一类上层含约束条件的模糊二层多随从线性规划模型;利用结构元理论,证明了该模型的最优解等价于上层含约束条件的二层多随从线性规划模型最优解;并通过极点搜索法,得到了该模型最优解;最后通过数值算例验证了该方法的可行性。     

Efficient fuzzy full-text type-ahead search

Traditional information systems return answers after a user submits a complete query. Users often feel “left in the dark” when they have limited knowledge about the underlying data and have to use a try-and-see approach for finding information. A recent trend of supporting autocomplete in these systems is a first step toward solving this problem. In this paper, we study a new information-access paradigm, called “type-ahead search” in which the system searches the underlying data “on the fly” as the user types in query keywords. It extends autocomplete interfaces by allowing keywords to appear at different places in the underlying data. This framework allows users to explore data as they type, even in the presence of minor errors. We study research challenges in this framework for large amounts of data. Since each keystroke of the user could invoke a query on the backend, we need efficient algorithms to process each query within milliseconds. We develop various incremental-search algorithms for both single-keyword queries and multi-keyword queries, using previously computed and cached results in order to achieve a high interactive speed. We develop novel techniques to support fuzzy search by allowing mismatches between query keywords and answers. We have deployed several real prototypes using these techniques. One of them has been deployed to support type-ahead search on the UC Irvine people directory, which has been used regularly and well received by users due to its friendly interface and high efficiency.     

基于(μ+λ)演化策略的超二次曲面三维建模与分割

针对离散不规则数据点的三维建模与分割,用超二次曲面参数模型作为初始化种子,结合(μ λ)演化策略来产生最佳初始化播种状态,采用最近邻方案对最佳初始化种子进行合并与分割.实验结果表明,该方法既产生了较好的建模与分割效果,又得到物体各部分之间的拓扑关系,可作为物体识别的重要依据.     

基于迁移学习与智能模式识别的城市地标可视性研究 ——以南京紫峰大厦为例

城市地标可视性研究是城市设计及景 观风貌保护等相关规划的重点内容。目前,传统 的“眺望”视线控制方法在可视域划定、可视度 分析上存在缺陷,后续结合数字化手段改进的 三维可视域模拟分析方法部分解决了可视域划 定的问题,但数据精度要求高,且无法满足可视 度分析要求。针对此问题,本文提出了一种基于 迁移学习与智能模式识别的城市地标可视性分 析方法,以南京紫峰大厦为例,利用自主采集的 街景数据,结合地标数据集,训练出结合迁移 学习、深度神经网络的人工智能体,完成对不同 尺寸下,符合紫峰大厦特征的地标识别。通过改 进的智能模式识别方法,可以实现地标的可视域及可视度识别。经验证,分析结果较过去的“眺望”视线控制方法,三维可视域模拟分析方法 更为精准、真实。弥补现有方法在可视域、可视度分析上的不足。     

住宅空调室外机搁板设计

文章介绍了利用住宅室外墙的窗和阳台作为空调室外机搁板设计的几种方法,以及设置中应注意的问题.     

Novel iterative learning controls for linear discrete-time systems based on a performance index over iterations

An optimal iterative learning control (ILC) is proposed to optimize an accumulative quadratic performance index in the iteration domain for the nominal dynamics of linear discrete-time systems. Properties of stability, convergence, robustness, and optimality are investigated and demonstrated. In the case that the system under consideration contains uncertain dynamics, the proposed ILC design can be applied to yield a guaranteed-cost ILC whose solution can be found using the linear matrix inequality (LMI) technique. Simulation examples are included to demonstrate feasibility and effectiveness of the proposed learning controls.     

基体对SnO_2 UPF成膜结构的影响

对不同基体上采用直流气体放电活化反应蒸发沉积法（ＤＣ－ＧＤＡＲＥ）制备的氧化锡超微粒薄膜的晶相结构进行了分析。结果表明：不同的基体对此类薄膜的生长有极重要的影响作用。     

基于人工神经网络与主成分分析的建筑工料(工日)估算方法

针对建筑工料(工日)估算问题,本文首先利用主成分分析得到一组新的输入变量,相对于原始输入变量,有效降低了输入维数,且消除了各输入分量之间的相关性。然后以新的输入变量作为改进型BP网络的输入进行训练与估算,得到了一种新工料(工日)估算方法。仿真结果表明与直接利用BP网络训练估算相比较,采用本文的方法,估算结果更加准确。     

迭代学习初态问题研究及其在机器人中的应用

在迭代学习控制研究中,通常的一个假设是：系统每次迭代初态与理想初态相等。这个假设对于系统的稳定性分析是非常重要的,因为迭代初态扰动将直接影响到迭代学习控制的跟踪精度。针对此问题,本文提出了一种新的迭代学习控制方法：利用遗忘因子控制初态偏移的影响,在保证系统迭代收敛的前提下,同时对初态进行学习,使其最终趋于理想初态,从而实现非线性系统对期望轨线的严格跟踪。最后,本文所提出方法在机器人模型中的仿真应用表明了本文方法的有效性。