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941.
942.
基于改进遗传算法辨识空间机器人动力学参数 总被引:3,自引:0,他引:3
为了减小空间机器人动力学参数的误差,提高轨迹规划精度,根据空间机器人的角动量守恒方程,利用名义动力学参数估计角动量与真实角动量的差异,建立动力学参数辨识的误差模型,给出遗传算法的适应度函数.针对常规遗传算法容易出现"早熟"现象,采用小区间生成法、大变异策略和精英保留策略对其进行了改进.以六关节空间机器人为例进行的仿真结果表明,在参数复杂的情况下,采用改进后的遗传算法,计算效率和辨识精度均得到了提高。 相似文献
943.
目前的视觉注意显著区域检测算法,主要依赖像素间的相互对比,缺乏从全局角度对显著目标的分析理解。依据显著目标是显眼、紧凑和完整的思路,提出一种基于目标空间分布特性和局部复杂度的无监督视觉注意显著目标自动提取算法。首先根据局部区域与其多个尺度邻域的对比,得到亮度显著图;然后利用颜色信息的显眼性、空间分布和区域一致性得到颜色显著图;同时通过对方向的空间分布和局部复杂度进行多尺度分析得到方向显著图;最后通过显著值的空间分布和面积增强因子相结合的融合策略得到输入图像的显著图,根据显著区域确定感兴趣区域位置,在基础上完成目标检测。将此方法应用于各类具有不同特点的彩色图像进行仿真实验,得到较好的检测结果,表明该算法是切实可行。 相似文献
944.
利用人工和天然地震剖面解释,地面地质资料分析,研究了位于塔里木盆地西北缘的南天山与西昆仑帕米尔冲断带的空间对接关系.结果表明:在浅层阿图什与克拉托—明尧乐背斜带之间是来自于南天山与西昆仑帕米尔冲断带的构造结合带,南天山冲断带可分为浅层叠瓦式冲断系统和深层的隐伏双重冲断系统,西昆仑帕米尔冲断带以乌泊尔基底断裂为界分成北部的克拉托—明尧乐背斜带和南侧的乌泊尔背驮盆地;在深层塔里木地块受到新生代以来印度板块与欧亚板块的碰撞和乌泊尔右行走滑断裂的控制作用,产生南北两侧的双向大陆深俯冲作用,致使南天山与西昆仑仰冲于塔里木地块而抬升,形成南北两大新生代复活造山带. 相似文献
945.
根据滩浅海近地表结构特征,尝试利用地震记录中的面波进行近地表结构研究,以便了解滩浅海地区的近地表地层介质结构变化,为深层油气勘探提供准确的低降速带资料.针对面波频散反演已有方法存在的不足,引入一种基于BP神经网络的迭代反演方法对面波的频散曲线进行拟合迭代,用于反演预测滩浅海低降速带地层参数.由于神经网络具有很强的自学习、自适应、自组织和容错能力,它的反演预测能力非常强大,能够较精确地预测出所要求解的目标数据,同时结合传统迭代反演方法的优点,增强了该方法的反演预测能力.通过对滩浅海近地表结构模型试算,获得好的效果,同时进一步对实际记录进行了计算,也取得了比较满意的结果. 相似文献
946.
基于拉格朗日力学原理建立了吸气式高超声速飞行器(AHFV)的动力学模型,并分稳定飞行和机动飞行2种情况进行了动力学分析。首先选择确定飞行器位姿的广义坐标,然后建立动能、势能以及广义力的表达,接着推导了AHFV的质心运动方程和绕质心转动运动方程。与传统飞行器动力学模型相比较,AHFV动力学模型中包括了发动机内流体质量变化对飞行器动力学的影响项。最后对AHFV动力学模型进行分析,分析表明:在稳定飞行时,AHFV发动机内流体质量变化对飞行器动力学的影响项可以忽略,而在机动飞行时,要考虑发动机内流体质量变化对飞行器动力学的影响。 相似文献
947.
948.
令φ,u分别是复平面C上的单位开圆盘D中的解析自映射和解析函数.加权复合算子定义为(uCφ)(f)(z)=u(z)f(φ(z)),z∈D,f∈H(D).主要讨论了从Zygmund空间到Bloch-type空间的加权复合算子的有界性和紧性. 相似文献
949.
复平面子空间分解的TOA无线定位方法 总被引:1,自引:0,他引:1
提出了一种利用复平面对二维移动站定位进行建模的方法,将到达时间信息转化为复数求模,通过代数运算,
利用子空间的方法对目标进行定位,再利用蜂窝站址的旋转不变性对定位解进行融合,推导了复平面下TOA定位的克拉美界
(CRB)。通过计算机仿真证明该方法具有较好的定位性能,在TOA测量精度较高时能够达到CRB界,有较好的应用价值。 相似文献
950.
经典的Mean-Shift跟踪算法以颜色直方图为特征对目标进行跟踪。颜色直方图反映的是图像中颜色的组成情况,即出现了哪些颜色以及各种颜色出现的次数。颜色直方图具有旋转不变性、缩放不变性等优点,经常用于图像检索,即通过比较颜色直方图的差异来衡量两幅图像在颜色全局分布上的差异。但是颜色直方图不能反映颜色的空间分布特征,当跟踪目标与背景色颜色相近时可能造成错误跟踪,导致跟踪失败。考虑目标颜色空间分布特征,将空间分布信息融入颜色直方图中,提出了基于空间颜色直方图的Mean-Shift跟踪方法,全面地反映了颜色的整体分布信息和空间分布信息。在VC 6.0上利用新方法和经典Mean-Shift跟踪方法分别对发生遮挡的视频和快速运动的视频进行跟踪,实验结果表明,提出的新方法能够更好地对目标进行跟踪,避免跟踪过程中的目标丢失。 相似文献