基于子空间半监督学习线性判别方法的目标跟踪技术研究

文中提出一种基于半监督学习的线性判别方法用于目标跟踪。首先,根据少量的目标图像和背景图像样本,利用增量线性判别分析在子空间中找到最大化标记样本分类间隔的分类面;然后在当前帧采样,获得大量未标记的图像样本并投影到子空间中,通过半监督学习修正分类面,在这些候选目标中找到离目标最近、离背景最远的作为目标在当前帧的状态估计;最后,在分类结果中挑选置信度高的目标图像和背景图像样本加入到训练集中,删除训练集中置信度低的目标图像和背景图像样本,并更新投影子空间的基。实验结果表明,所提方法可以很好地适应目标的各种变化,并获得比基于监督学习方法更好的效果。     

GEM状态转换在化学机械抛光设备系统中的应用

根据Generic Model for Communications and Control of Manufacturing Equipment (简称GEM)通讯协议的要求,分析了子状态、状态要求、状态转换的条件、触发状态转换的模块等;根据上述不同内容,选择不同的消息传递路径,最终实现GEM状态的转换,为设备端和主机端的交互提供了基本条件。     

一种实用的蓄电池充放电检测、记忆及控制电路

本文介绍了一种实用的蓄电池充放电状态检测、记忆及控制电路工作原理。     

网络安全浅析

本文主要讨论网络安全存在的弱点,通过对网络安全体系层次结构的分析,介绍几种网络安全技术;根据网络的不断变化发展,进行网络安全业务与安全状态评估,制定安全策略,以提高网络的安全性,保证网络信息的正常传输。     

协作分集中中继选择算法的研究

协作分集是近几年无线通信技术的研究热点.在协作通信中合理地选择中继能给系统带来更大的增益.本文介绍了协作时机的选择和协作关系的形成,重点讨论了3种主要的中继选择方法:基于位置信息、基于平均接收信噪比和基于瞬时信道状态的中继选择算法,并对这些方法进行了分析和比较.     

电动汽车锂离子电池荷电状态估算方法研究综述

锂离子电池具有循环寿命长、能量密度高、自放电率低、环境污染小等优点,在电动汽车产业中得到广泛应用.电动汽车中的电池管理系统(BMS)可以维护和监测电池状态,确保电池的安全性和可靠性.电池荷电状态(SoC)表示电池中剩余的电量,是BMS的重要参数之一,实时精确的SoC估算可以延长电池寿命,保障行驶安全.然而锂离子电池是一个高度复杂的非线性时变系统,电池寿命、环境温度、电池自放电等许多未知因素均会对估算精度造成影响,使估算难度大大增加.为了满足不同条件下对锂离子电池SoC精确、快速、实时估算的要求,需要对SoC估计算法进行进一步研究与改进.近年来已有相关文献对锂离子电池SoC的估算方法进行了综述,然而已有相关综述对估算方法的总结不够全面且缺少流程表达.该文首先介绍了锂离子电池的工作原理,阐述了影响电池SoC估算的因素;其次,通过总结最新的研究成果对电池SoC估算方法进行了归纳分析,根据各类算法的不同特性将其分为查表法、安时积分法、基于模型的方法、数据驱动的方法以及混合方法五大类,说明了各类估算方法的主要特征并对模型或算法的优缺点进行综合的比较和讨论;最后,对电动汽车中锂离子电池SoC估算方法的未来发展方向做出展望.     

拦截弹状态变结构交互多模滤波估计方法

针对弹道导弹自主探测和机动突防技术中对拦截弹状态估计精度的要求,提出了一种变结构交互式多模型滤波算法(VSIMM).通过引入拦截弹的多种机动模型并采用依概率准则的方法进行交互计算,使滤波估计结果迅速收敛,同时对拦截弹的机动状态进行检测,合理调整参与交互计算的模型个数,使滤波估计模型与拦截弹的真实机动运动情况相近.仿真结...     

基于相应簇回声状态网络静态分类方法

借鉴模仿哺乳动物大脑皮层分簇结构的复杂网络拓扑结构,提出一种基于相应簇储备池回声状态网络的分类方法.将时间窗函数机制引入到回声状态网络储备池的构建中,利用具体问题中需分类数据的类别数量,生成具有对应分簇数目的储备池,以期提高分类精度.基于标准数据集和模拟电路故障诊断的实验验证结果表明,本文方法与标准回声状态网络等方法相...     

雷声公司获ALR-67(V)3继续生产合同

2011年5月25日,雷声公司获得美国海军航空系统司令部授予的一份价值为8470万美元的合同,继续生产ALR-67(V)3数字雷达告警接收机,预计将于2013年1月交付。ALR-67(V)3代表了美国海军的数字雷达告警接收机技术,用于所有的前线舰载F/A-18E/F类