一种类Lorenz系统与Lorenz系统的异结构混沌同步

用两种不同的方法──主动控制法和Lyapunov直接法,实现了一种具有极其丰富的动力学现象的类Lorenz系统和Lorenz系统的异结构同步,并且设计了不同的控制器使得响应系统与驱动系统同步,采用Matlab进行数值仿真,方法切实可行。     

一种应用于RTPS的轮廓线修改算法

放射医疗技术中,放射治疗计划系统对CT、MRI等医学影像数据进行处理,以获得体表、器官等医生所关注区域的轮廓,这是进行最终放射剂量计算的重要基础。文章针对自动提取或手动勾画的感兴趣区域的轮廓,提出并实现了一种修改算法。该算法可对自动提取不准确和勾画不正确的区域轮廓线进行修改,以达到用户预期的效果。算法实现方便,运行交互性好,能满足放射治疗计划系统的要求。     

基于小波自适应算法的轿车顶棚振动控制

以小波变换为基础,采用小波自适应控制方法,利用压电陶瓷片作为传感器和执行器对汽车顶棚进行振动主动控制.分析了小波变换的基本理论及基于D-LMS算法的小波自适应控制原理.设计了相应的实验系统,并搭建了实验平台.实验结果表明:利用小波自适应控制方法,对轿车顶棚进行振动主动控制是可行的,且控制效果良好.     

螺旋CT的三维空间面皮参数平面化方法*

将三维空间面皮转换为二维平面可以使获取面皮特征、颅骨与面皮的关联信息更方便。通过改进的轮廓线提取方法剔除原始切片冗余数据,对重构得到的面皮数据进行空间坐标系的规范,并以最近邻区域(NNR)划分方法将空间面皮的点云数据点集化,最后结合新划分的平面点数据集的特点提出了线性插补的参数平面化方法和基于链表的参数平面化方法。实验证明两种方法的效果良好,验证了其正确性和可行性。     

ZYBG型矿用瓦斯输送管道自动抑爆装置研制

为了保障瓦斯输送管道的安全性,采用主动抑爆技术研制了ZYBG型矿用瓦斯输送管道自动抑爆装置。该装置利用火焰探测器探测瓦斯爆炸信号,并将信号通过光电转换传输给控制器,控制器对信号进行判定和分析,在爆炸接近防护区间的瞬间快速打开高压抑爆器,释放抑爆介质,熄灭火焰,阻断爆炸的进一步传播。抑爆性能试验结果表明,该抑爆装置能够在5ms内快速捕捉火焰信息,并在35ms内迅速喷洒抑爆介质。     

充分利用多媒体教学培养学生主动探究的学习能力

《数学课程标准》倡导"以学生的终身发展为本"的理念,注重培养学生的自主学习和创新能力,本文结合日常课堂教学的实践,从创设良好的学习环境,激发学习兴趣,运用恰当的教学方法以及加强思维训练等方面培养学生的主动探究自主发展的学习习惯进行探索。     

激发高中地理课堂活力的途径探讨

学习是一种个性化行动,学生应在教师的指导下主动地、富有个性地学习。而学生的主动学习、主动发展是主体意识的本质特性,是素质教育的灵魂。那么对于教师来说,就要转变教学思想,改变教学方式,应当在课堂教学环境中创设一个有利于张扬学生个性的“场所”,让学生的个性在宽松、自然、愉悦的氛围中得到释放,展现生命的活力,让学生真正成为学习的主人。如何让我们的地理课堂焕发新的生命力呢？     

多相主动轮廓模型的眼底图像杯盘分割

目的 视盘及视杯的检测对于分析眼底图像和视网膜视神经疾病计算机辅助诊断来说十分重要,利用医学眼底图像中视盘和视杯呈现椭圆形状这一特征,提出了椭圆约束下的多相主动轮廓模型,实现视盘视杯的同时精确分割。方法 该算法根据视盘视杯在灰度图像中具有不同的区域亮度,建立多相主动轮廓模型,然后将椭圆形约束内嵌于该模型中。通过对该模型的能量泛函进行求解,得到椭圆参数的演化方程。分割时首先设定两条椭圆形初始曲线,根据演化方程,驱动曲线分别向视盘和视杯方向进行移动。当轮廓线到达视盘、视杯边缘时,曲线停止演化。结果 在不同医学眼底图像中对算法进行验证,对算法抗噪性、不同初始曲线选取等进行了实验,并与多种算法进行了对比。实验结果表明,本文模型能够同时分割出视盘及视杯,与其他模型的分割结果相比,本文算法的分割结果更加准确。结论 本文算法可以精确分割医学眼底图像中的视盘和视杯,该算法不需要预处理,具有较强的鲁棒性和抗噪性。     

基于事件驱动的主动数据库在WSN的研究与应用

针对于无线传感器网络在监控应用方面的特点以及现有被动对象模型存在的不足,提出了基于事件驱动的主动数据库模型。本文研究了无线传感器网络(WSN)的实时监控、检测方面的应用,并且考虑到WSN最关心的节能问题,由此将无线传感器网络数据库设计成一种基于事件驱动的主动数据库。通过增加自定义的事件驱动的支持,从而增强了节点的智能性,大大减少了数据的传输进而提高了节点的使用寿命。     

改进教与学优化算法的LQR控制器优化设计

为了快速有效地确定线性二次最优控制(linear quadratic regulator,LQR)问题中的加权矩阵Q和R,针对主动悬架LQR控制器权系数设计问题,提出一种改进的教与学优化算法进行LQR优化设计。算法对基本教与学优化算法中的"教"与"学"阶段进行了进一步的改进,同时提出一种"自我学习"策略。通过仿真实验表明,和基本教与学算法、粒子群算法、遗传算法相比,本文算法在对主动悬架LQR控制器优化时,具有收敛速度快,求解精度高和稳定性强等优势。