包装适度化概念及过度包装的界定方法

列举了商品过度化包装产生的原因及其危害性,剖析了目前世界各国采用的防治过度化包装的法规措施,认为其界定处理方式需要综合考虑商品属性、消费者心理、环境保护、资源利用等因素。进一步提出了包装适度化的概念,并对其内涵与实施原则做了初步论证。对商品包装过度化的界定,建议采用正态分布函数作价值、体积、材料等方面的数据拟合处理,设置过度包装的界定数值系数g0,得出可即时修正更新的过度化包装的界定参数Xg。     

全最小二乘法在三坐标测量中的应用

介绍了全最小二乘法的原理,并通过实例阐述了以点到直线距离平方和最小为条件的空间直线拟合方法,同时,比较了三坐标测量对两平面平行度全最小二乘法与最小二乘法的精度,说明这种方法适用于三坐标机测量后的计算.     

风电机组功率曲线建模方法对比研究

风电机组功率曲线表征了风机的实际运行状态,可以为风电机组故障诊断、功率预测等工作提供依据.而风电机组的标准功率曲线一般是由制造商在特定的测试环境下给出的,与实际运行曲线之间往往存在较大差异.为此研究了四种功率曲线拟合方法,并以多项式拟合法为基础展开,介绍了局部加权多项式拟合法,并说明了其相较于多项式拟合的优点.此外还介绍了三次样条和三次B样条曲线拟合法,为曲线拟合提供了更高的精度并引入了灵活性.利用河北某风电场SCADA系统记录的16号风机的实测数据对各种方法的拟合效果进行了分析,结果表明三次B样条拟合法拟合精度最高,可以将其应用于功率曲线的建模工作中.     

基于卷积神经网络的标识牌识别技术

目前而言,我国标识识别技术正处于飞速发展阶段,具体体现在处理精度、再现性、灵活性、适用面、信息压缩等方面,但是,在实际发展过程中,该技术的发展还是受到了实际需求的限制.深度学习模型运算量大,难以在轻量级嵌入式设备上运行,工业生产中噪声种类繁多复杂,影响识别准确性.针对上述问题,本文提出一种基于卷积神经网络的标识识别技术,利用改进的Canny边缘检测算法,来增强对边缘信息提取时的鲁棒性,实现在高噪声环境下对标识牌精准提取.另外为了进一步提高识别准确率,本文利用CNN和椭圆拟合相结合的思路,把模型识别结果和椭圆拟合结果相结合来判别识别的准确性,在增加少量运算量的同时提高识别准确率.     

基于距离加权重叠度估计与椭圆拟合优化的精确目标跟踪算法

为解决判别式相关滤波（DCF）跟踪算法在跟踪目标旋转或非刚性形变时的模型漂移、尺度粗糙、跟踪失败问题,提出一种基于距离加权重叠度估计与椭圆拟合优化的精确目标跟踪算法（DWOP-EFO）。首先,同时采用矩形框之间的重叠度和中心距离作为动态锚框质量评价的依据,能够缩小预测结果与目标区域之间的空间距离,缓解模型漂移问题;其次,为了进一步提高跟踪精度,采用轻量化的目标分割网络将目标从背景中分割出来,再利用椭圆拟合算法对分割轮廓进行优化并输出稳定的旋转矩形框,实现对目标尺度的精确估计;最后,通过尺度置信度优化策略对置信度高的尺度结果实现门控输出。所提算法能缓解模型漂移问题,同时有利于增强跟踪器的鲁棒性和提升跟踪精度。在两个最为流行的评测数据集VOT2018和OTB100上进行了实验,结果表明：在VOT2018数据集上,所提算法的期望平均重叠率（EAO）指标比基于重叠度最大化准确跟踪算法（ATOM）提高2.2个百分点,相较于基于可学习的判别模型跟踪器（DiMP）提高1.9个百分点;同时,所提算法在OTB100评测数据集上的成功率指标比ATOM高出1.3个百分点,特别是在非刚性形变属性上效果显著。所提算法在评测数据集上的平均运行速率均超过25 frame/s实现了实时跟踪。     

基于滑窗滤波和多项式拟合的时变信道估计方法

基于长期演进（LTE）的车辆到一切（LTE-V2X）标准沿用LTE标准的帧格式,并采用块状导频辅助的单载波频分多址（SC-FDMA）系统完成信道估计。然而,由于V2X信道的时变特性,接收机信道估计面对巨大的技术挑战。因此,设计了一种基于滑窗滤波和多项式拟合的时变信道估计方法。针对导频符号处的噪声问题,在最小二乘（LS）方法基础上,采用了自适应长度的滑动窗口滤波进行降噪处理,从而保证导频符号处的信道估计精度。另外,根据多普勒频移大小,设计了自适应阶次的多项式拟合方法来跟踪数据符号处的信道变化。仿真结果表明,所提方法在LS方法的基础上有良好的去噪效果,在低速移动情况下的估计精度介于LS方法和线性最小均方误差（LMMSE）方法之间,而该方法在高速移动条件下能更好地拟合信道的时变特性,且性能上超过了LMMSE方法结合线性插值的信道估计方法。以上结果说明,所提方法相对于对比方法具有更好的自适应性,适用于不同的信道噪声和终端移动速度下的LTE-V2X通信场景。     

基于视觉的门把手位姿估计方法研究

本文针对门把手位姿估计的实时性和准确性问题。为了提高系统获取门把手位置及姿态的准确性,利用最小二乘法平面拟合算法获得在摄像机平面下的门把手的空间姿态信息。并针对门把手姿态的准确性进行实验验证,本文的方法在实际应用中,能够满足要求。     

光刻调焦调平测量系统算法比较研究

调焦调平测量系统是光刻机对焦控制的核心部件,调焦调平测量系统的数据处理精度影响光刻机的对焦控制性能,计算速度影响光刻机产能。论文通过仿真与实验对比分析了多项式拟合算法(polynomial fitting)、RF(random forest)算法和XGBoost(extreme gradient boosting)算法在调焦调平测量系统中的测量精度与计算耗时。仿真与实验结果表明,多项式拟合算法精度随时间变化不敏感,RF算法和XGBoost算法精度随计算时间的增加而迅速提升。对于不存在噪声的仿真数据,7阶多项式拟合的3σ值为0.001nm;RF算法在2ms时可对仿真数据完全拟合;XFBoost算法在5ms时,拟合精度基本趋于稳定,为0.6nm。对于存在噪声的实验数据,RF算法与XGBoost算法对噪声有较好的鲁棒性,随计算时间的增加,RF算法与XGBoost算法拟合精度不断提升并分别于3ms和5ms超越多项式拟合算法,但精度提升有限。在光刻机中,为了兼顾对焦精度和产能,必须兼顾算法的拟合精度与拟合时间,因此调焦调平测量系统选用多项式拟合算法较为合适。     

基于坐标变换的圆柱体点云数据拟合方法

为了解决工程测量中圆柱体点云数据的拟合问题,论文通过迭代逼近法求解圆柱体中轴线方向向量,再将点云数据按照中轴线方向进行坐标变换到与竖直方向平行,最后通过拟合平面圆形得到圆柱体的模型参数,将三维的非线性拟合问题转换为二维的线性拟合问题,降低了处理的复杂度,也避免了非线性最小二乘拟合过程中初值选取的问题,同时也能处理任意方向的圆柱体拟合问题.另外通过计算拟合中误差进行噪声点剔除处理,通过迭代拟合提高了圆柱体的拟合精度.实验结果表明该算法能够满足实际工程测量中圆柱体拟合的精度需求.     

多MEMS监测系统温度补偿及在猴子岩大坝应用

多MEMS监测系统是高面板堆石坝安全监测的新技术。在实际监测中,由于运行管道内外存在温差,会使MEMS陀螺仪产生温度漂移,影响测量结果的精确度。为了抑制温度漂移对陀螺仪输出结果的影响,通过室内温度特性试验总结出MEMS陀螺仪的温度漂移规律,在此基础上,建立了基于回归理论的最小二乘法多项式温度补偿模型与一阶马氏链温度补偿模型,在猴子岩面板堆石坝的应用结果表明:两种方法均能有效降低陀螺仪的零偏误差,马氏链模型补偿效果优于多项式拟合模型的,精确度更高,能更好反映面板挠度和堆石体沉降的变形情况,可为大坝运行安全评价提供可靠依据。