网络入侵检测中聚类算法的研究

介绍了入侵检测技术中的两种聚类算法,阐述算法在入侵检测技术中的应用原理,并针对算法的优缺点提出改进的算法,通过分析表明,改进算法是一种较为理想的算法。     

特定视频采集系统中的身份识别的实现

该文在迭代阀值算法的基础上,引入Harris角点算法、质心算法,更快速、有效地从采集的标准图像中进行脸部特征点提取。并通过孤立点组合算法形成有效的特征参数。进一步使用欧氏距离衡量法与原有库的标准图像进行比对,找出最近相似人脸,实现对人脸的识别。     

基于小波变换的图像配准

图像配准是信息融合处理中的重要环节。本文分析了图像配准的数学模型,并对小波变换进行了研究。基于小波理论,提出了一种高精度的图像配准方法。该方法利用小波变换将图像分成若干层次,按照互信息最大的原则对小波分解各层的近似分量求取其配准参数,最后通过迭代实现图像配准。实验结果表明,该方法配准精度高、可靠性好,较之传统的方法有明显的优越性。     

倒立摆的迭代学习控制方法研究

针对倒立摆系统典型的非线性、多变量和自然不稳定的特点,在建立系统数学模型基础上,利用迭代学习控制方法,根据动态指标的要求设计了控制器,并完成了系统仿真,结果表明:与传统反馈控制相比较,所设计的迭代学习控制器使系统的动态性能得到了很大的改善。     

注塑机注射速度的模型预测迭代学习控制

针对注射过程具有重复运行和非线性的特性,在对预测控制与迭代学习控制进行综合应用并加以改进的基础上,给出一种模型预测迭代学习复合控制新算法,研究了控制器的设计方案.同时,将迭代学习思想引入到预测步长的在线调整,提出了预测步长的迭代学习方法.仿真结果表明,该方法是有效的,其控制性能优于PID迭代学习控制系统.     

基于牛顿迭代算法的分形艺术图形设计

分形艺术图形是分形艺术最主要的表现形式之一,分形艺术图形的生成需要借助计算机,并通过数学模型和程序才能完成。文中主要利用牛顿迭代算法、特效处理算法和着色算法生成分形艺术图形,其中牛顿迭代算法是核心算法,为创作分形艺术图形提供素材;着色算法也是不可缺少的,为仓Ⅱ作分形艺术图形提供调色板,决定了生成的分形艺术图形的精美程度;特效处理算法是可选的,对分形艺术图形进行二次加工,也在一定程度上决定了分形艺术图形的精美程度。笔者利用Visual C＋＋6．0开发工具编制了一个分形艺术图形生成软件,生成了大量绚丽多彩的分形艺术图形,这说明该算法是有效的。     

矩形窗正交时频空检测算法

针对正交时频空(Orthogonal Time Frequency Space, OTFS)调制系统采用矩形窗函数时,信道矩阵结构复杂导致的鲁棒性差的问题,提出了一种基于时域处理和酉近似消息传递的检测算法。该算法首先添加循环前缀,将时域信道转换为分块对角矩阵;然后应用酉变换和近似消息传递建立迭代检测算法。仿真结果表明,所提检测算法能够在不增加复杂度的条件下有效提升检测精度和鲁棒性,特别是存在信道编码的条件下表现出2 dB的性能增益,使得该算法更适用于杂散多径、高速移动等环境,具有较高的应用价值。     

基于改进ICP的复杂机械零件测量点云配准方法

点云配准是基于机器视觉进行复杂机械零件三维非接触精密测量的关键环节。针对传统迭代最近点(iterative closest point, ICP)算法对初始位置依赖性强,迭代收敛速度慢,错误对应点对多,难以满足大批量复杂机械零件测量点云配准效率和精度要求的问题,提出了一种基于ISS-FPFH(intrinsic shape signature-fast point feature histogram)特征结合改进ICP的复杂机械零件测量点云配准方法。为了减少点云配准数量,并保留点云表面原来的细微特征,提出了基于重心邻近点的体素滤波器对点云进行下采样预处理。为解决传统ICP算法因合适初始位置难以确定而导致多视角测量点云配准失败的问题,采用了基于ISS-FPFH特征的采样一致性初始配准(sample consensus intial alignment, SAC-IA)算法进行粗配准。为解决传统ICP算法迭代收敛速度慢、错误对应点对多的问题,提出结合法向量夹角约束的点到平面ICP算法进行精配准。以斯坦福大学的bunny点云模型为对象,验证了本文提出方法对噪声点云的鲁棒性。以常见的复杂机械零...     

基于蝴蝶优化的配电线路双层迭代降损方法研究

为解决10 kV长配电线路损耗大、电压质量差及降损设备年投资回报率低等问题,提出一种结合蝴蝶优化的配电线路双层迭代降损增效方法。首先,考虑线路负荷三相不平衡,应用电力系统仿真软件OpenDSS建立目标配电线路分相潮流仿真模型。其次,增加10 kV线路无功补偿装置容量与位置以及调压器分接头挡位与位置为控制变量,建立以考虑全寿命周期成本(life cycle cost, LCC)的年投资回报率最大为目标的外层规划模型,以年有功损耗及年平均电压偏移量最小的多目标为内层运行模型。然后,利用蝴蝶算法通过Python调用OpenDSS潮流计算模型仿真,得到潮流结果和理论线损并求解降损模型。最后,以某供电公司线路为算例进行验证,结果表明该方法能为线路降损提供实用的实施方案。     

切换拓扑下测量受限多智能体系统一致性迭代学习控制

针对通信拓扑至少含有一个沿迭代轴的联合生成树且同时沿有限时间轴和无限迭代轴切换的情况,文本研究了存在测量受限的连续线性多智能体系统输出一致性迭代学习控制问题.首先,文章采用迭代学习控制方法设计了一种基于跟随者局部信息的分布式输出一致性协议.然后,给出了系统可解输出一致性问题的两个充分性条件,其中之一可使跟随者实时获取迭代学习增益,避免了全局信息对学习增益设计的影响,且保证了算法的分布式实现.接着,利用λ范数理论和圆盘定理严格证明了所设计算法的收敛性.最后,通过实例仿真验证了所得结论的有效性.