BP神经网络在波音737自动刹车故障诊断中的应用

随着人工神经网络研究的兴起,智能故障诊断技术成为近年来人们研究的一个热点问题。自动刹车是飞机起降时的重要装置,需要定期对其进行故障检测,以免形成飞行安全隐患,是飞机故障诊断的一个重要内容。本文从传统的BP神经网络算法出发,通过算法改进建立了波音737自动刹车故障诊断的神经网络模型,通过提取故障样本对网络进行训练和诊断,仿真结果显示这种方法能较理想地对波音737飞机自动刹车系统的故障进行分析和检测,对于建立波音飞机的故障自动诊断系统具有重要意义。     

一种采用纹理映射技术实现鱼眼镜头快速校正的方法

鱼眼镜头摄像机具有大视场角的特点,但存在严重的图像变形,常规的校正算法实时性较差。本文详细介绍了采用纹理映射技术实现鱼眼镜头校正的方法。实验表明,该方法不但较好地完成了镜头的校正,而且大大提高了系统的实时性,解决了传统方法中的几个问题。     

典型纹理映射实现方法的研究

建立了一个初步实现正向映射、反向映射以及局部区域纹理映射的实验平台,该平台具有反走样功能。描述了纹理映射的实现过程;分析了实现几种纹理映射的优化算法,并对正向算法和反向算法进行分析比较;最后尝试对正向映射算法进行改进。     

三维机场模型中纹理处理方法研究

纹理是影响三维模型逼真程度的最主要因素。当三维模型建立以后,需要将纹理映射在三维模型上,以真实地模拟三维景象。在机场三维建模工作中,纹理处理的工作量非常大,因此纹理处理方法在三维建模中起着不可忽视的作用。该文介绍了纹理的摄取和处理方法,以及某些纹理的特殊处理方法。     

基于Memcached的日历搜索引擎系统优化设计与实现

研究基于航信的日历搜索引擎（CS）系统,针对日历搜索引擎系统计算量大、响应速度慢、重复计算的问题,提出了一种利用Memcached对计算单元结果进行缓存的方法,基于此方法对系统架构进行重新设计,并对日历搜索引擎系统进行性能优化。实验结果显示该优化方案减少了系统响应时间,使系统性能得到了大幅度的提升,为民航运价领域中日历搜索引擎系统的优化提供了方法和理论支持。     

增益控制策略下的梯度域路径追踪算法

针对梯度域路径追踪算法在像素平面均匀采样的策略会使渲染图像在不同频率区域的渲染质量差别较大的问题,提出增益控制策略下的梯度域路径追踪算法.引入平均梯度计算局部平均梯度值,筛选并标记出高频区域和低频区域,将低频区域的样本用于对高频区域增强采样;随着每轮渲染高低频区域的不断更新,自适应地对样本进行分配,实现像素平面采样的增益控制.一方面,在不同材质和光照的场景下,将改进算法和梯度域路径追踪算法进行实验对比,结果表明,文中算法使人眼敏感的高频区域渲染更加细腻;另一方面,使用均方误差、峰值信噪比和结构相似度3种图像质量评价指标评价渲染图像,并对比采样过程中3个指标的变化情况,结果表明,在保证样本数量相同的条件下,文中算法可以加快渲染的收敛速度,提高渲染效率.     

兼顾采样与光照影响的改进多通路Metropolis光照传播算法

为了解决多通路Metropolis光照传播算法局部明暗混合位置采样数量和光照分布不对称的问题,提出一种兼顾采样数量和光照影响的改进算法.首先记录采样数量和光照强度;其次当采样数量达到阈值,根据采样数量和光照强度计算出当前像素八邻域位置的采样权重;最后,以采样权重来影响不同位置的采样比重.采用不同算法在不同光照和材质场景下进行实验,结果表明,该算法改进了明暗混合位置的对称性问题,提升了渲染逼真度.