基于小波金字塔和轮廓特征的医学图像配准

提出一种快速而精确的自动医学图像配准算法.先提取图像的轮廓,根据力矩主轴法计算初步配准变换参数的值,实现参考图像和待配准图像的初步配准;然后在此基础上,利用小波分解图像,提取图像的边缘特征点,采用小波金字塔分层搜索的策略在一个相对较小的范围对变换参数进行迭代搜索,最终实现图像的精确配准.不但提高了配准的精度,而且可减少精配准过程中所需的时间,有效地降低了配准过程所需的计算量.由实验结果可以看出,配准结果精确,实现速度快,因此是一种实用的多模态配准算法.     

基于无迹卡尔曼滤波的旋转倒立摆LQR控制

LQR控制器在含有系统噪声与量测噪声的旋转倒立摆系统应用中,难以获得精确的状态向量实现对系统的最优控制.为了提高LQR的控制精度,引入了无迹卡尔曼滤波(UKF)状态观测器,以获得系统的最优状态估计量,实现基于动态规划的自抗扰二次型最优反馈控策略.与卡尔曼滤波(KF)相比,UKF用于非线性系统的状态估计的主要优势是不需要线性化去计算状态转移矩阵,避免了系统线性化带来的模型误差.在含有系统噪声与量测噪声的旋转倒立摆仿真模型下,对基于KF和UKF的LQR控制器进行了仿真对比分析.仿真结果表明,UKF对系统响应时间、控制精度、鲁棒性的优化效果更好.     

回转窑烧成带状态混合智能识别方法

针对氧化铝回转窑过程复杂、长期依赖人工看火操作而造成的生产过程不稳定、 产品质量一致性差、能源消耗大等问题,提出了基于烧成带火焰图像特征与关键过程数据融合的烧成带状态自动识别方法, 该方法由烧成带火焰图像的分割、特征提取、 关键过程数据的融合以及二叉树支持向量机分类器模型组成.工业实验表明, 该方法能够较准确地识别烧成带状态,为基于产品质量指标优化的窑温控制器提供决策依据.     

基于惯性系的旋转式惯导系统快速对准算法

针对船舶大幅角晃动和线运动等复杂干扰,导致旋转式捷联惯导系统初始对准性能下降的问题,设计了基于惯性系的旋转式捷联惯导系统快速初始对准算法.针对旋转式捷联惯导系统的误差特性,设计了基于惯性系的粗对准方案;并提出了一种改进的罗经对准算法,达到缩短对准时间和提高对准精度的目的.仿真实验证明:该方法可以实现快速初始对准,7 min航向精度达到1.35′.     

高光谱影像库的数据存取技术研究

在GeoRaster数据存储模型的基础上,使用基于存储过程的影像入库方法,创建Import_Img_Data存储过程,利用C#语言调用该过程实现高光谱影像的存储。采用基于动态数据表转换的数据获取方法,从数据库的GeoRaster对象中获取像元的光谱曲线,在数据库层面上实现高光谱数据的图谱合一。研究结果表明,2种方法能为高光谱影像数据库的建设提供技术支持。     

一种改进的群体智能寻路算法

以游戏中群体智能角色的路径搜索为研究背景,提出一种改进的群体智能寻路算法。该方法把游戏寻路过程划分成三个阶段:第一阶段为预处理阶段,针对特定的目标点,采取逆向路径搜索策略,建立最优解路径表。第二阶段,针对动态障碍物的避让,运用实时A*算法生成局部动态路径,并与初始路径进行拼接。第三阶段,对找到的路径进行关键点优化和Catmull-Rom样条平滑处理。实验结果表明该方法在游戏开发中的实用价值。     

基于BP神经网络的三轴转台偏航控制

三轴飞行仿真转台系统作为一种非线性、强耦合系统,难以用精确的数学模型进行描述。文中以三轴飞行转台系统中的回转转台伺服控制系统为研究对象,在分析了回转转台的驱动机构一直流无刷电机的数学模型的基础上,对常规PID控制算法和BP神经网络PID控制算法进行了比较分析。对BP神经网络算法和计算流程进行了简介。同时对阶跃和正弦信号进行MATLAB仿真。仿真结果表明,该方法可以实现有效的控制,并且与传统PID算法相比,具有更好的自适应性和鲁棒性。     

基于文丘里的湿气流量测量实验研究

对可应用于民用湿天然气流量测量的小口径文丘里管进行了实验研究。通过一台气流式雾化器用氮气把水雾化成湿气,再通过一台入口直径6mm,直径比0.567的文丘里管进行在线流量测量,获得了一定工况参数范围内不同压力、气体密度弗鲁德系数和洛克哈特-马蒂内利参数下的湿气虚高特性数据。分析了洛克哈特-马蒂内利参数、气液密度比、气体密度弗鲁德系数、韦伯数和液气体积比对湿气虚高修正系数的影响。调研了基于差压流量计的7种虚高指数修正关系式,并根据实验数据改进了R-H关系式。提出了针对小口径文丘里测量湿气的气相流量计算模型。实验结果表明,在压力0.5~2.0 MPa,气体密度弗鲁德系数1.0~8.5,洛克哈特-马蒂内利参数0~0.34, 气相体积比95%~100%范围内,该模型修正的气相流量相对误差小于士2.1%,气相均方根误差为1.2%,优于其他模型的修正结果。     

基于模糊自调节算法的乒乓球机器人回球速度计算

提出了一种新的回球速度计算模型, 达到以期望的落球速度定点回球的目的. 首先, 忽略了运动过程中马格努斯力的影响, 以多项式拟合乒乓球的运动轨迹, 利用LM算法求解得到回球速度的初始值. 然后, 提出了一种新的基于区域分割的经验数据存储与替换模式, 经线性拟合经验数据得到回球速度, 并与初始速度求加权平均值, 作为模糊调节的初始值. 分析了回球速度的各分量对落点误差的影响, 根据预测的落点误差, 利用模糊算法调节回球速度, 将调整后的结果用于控制回球过程中的球拍位姿与击球速度. 实验结果验证了方法的有效性.     

一种面向车辆实时数据并行处理的任务调度算法

车辆实时监管正面临着不断增长的大规模车辆监测数据的实时处理需求,需要采用分布式的并行计算架构来提升大规模车辆监测数据处理的性能,支撑多样化的车辆监测数据处理任务,应对支撑环境的伸缩性需求。在这种架构下,对系统中不同计算节点间的车辆监测数据处理任务的调度提出了更高的要求。针对这一要求,并结合流式到达及历史积累的车辆监测数据的持续化处理需求以及大规模车辆监测数据实时处理中内存敏感的特征,提出一种基于路由表的并行任务调度算法。该算法基于车辆监测数据时空属性以及各计算节点的内存信息建立路由表,并以路由表的形式来进行任务的并行划分和分配调度,从而使得各计算节点达到负载均衡的状态。实验表明该算法能够使计算节点间的负载差异缩小到12%以内。此外,该算法在某市车辆监管实时系统中的实际应用也证明了其有效性。