基于Matlab神经网络的水下目标识别

为了实现对水下目标的识别,在现有特征提取方法的基础上,提出了目标像素灰度分布特征提取方法,并针对水下光信号衰减的情况,采用了色彩"补偿"的解决方案.对图像矩阵通过奇异值分解得到了目标有效维特征向量,分类器设计采用了Matlab环境下的BP神经网络,识别结果是令人满意的.这对猎雷具装备的发展具有一定的参考价值.     

随机系统扇形极点和方差约束状态反馈控制

区域极点和稳态方差是表征控制系统性能的两个重要指标,通过把扇形区域极点指标和稳态方差指标融入到一个修正的Lyapunov方程,研究了扇形区域极点和稳态方差上界约束下的状态反馈控制问题.利用矩阵广义逆和矩阵分解的方法得到了扇形区域极点和稳态方差可配置条件以及控制器的求取方法,所得控制器表达式中含有自由参数,便于控制器的工程实现,也为选取控制器的自由参数来使控制系统满足更多的性能指标留下了余地.     

平台式惯导系统初始对准最佳可观性分析

首先应用线性系统的奇异值分解理论对静基座初始对准的可观性及可观度进行了深入地分析.给出了不同奇异值下系统状态可观性状况的直方图,并且计算出不同状态组合时系统奇异值的大小及对可观性的影响.理论分析表明选取(△)N、(△)E、εE为不可观测时,系统的估计效果最好.其次采用卡尔曼滤波器对可观阵的秩为7的三种状态组合进行最优估计,仿真结果验证这种论断的正确性.最后从误差分析的角度阐述了这种论断的合理性.     

部分参数不确定线性系统的鲁棒控制

本文研究了部分参数不确定的线性系统在有界能量噪声作用下的控制问题,即参数鲁棒性控制问题。具有准确模型的飞机在不准确气动参数信息条件下的飞行控制就是一个典型例子。我们先把它简化为一个带正参数的Ｈ∞控制问题,然后采用Ｊ无损分解方法,推导了调节问题的可解性条件和动态反馈控制器的全部显式通解。     

格论在图分解中的应用研究

具有编序的多树组集合是多树格。多树格是几何格。多树组和其多树格的元素之间的有一一对应的关系。一个混合子图的全部树可以由能构成最大独立集的子图的多树组的Ｃａｒｔｅｓｉａｎ乘积的并集得一而勿需用制方法求出。这样在格率和图论之间建立了联系,对图的分解问题提供了一种直观的几何方法。     

捷联惯导大失准角误差模型在快速传递对准中的应用

针对快速传递对准中主子惯导相对姿态存在大角度的情况,推导了捷联惯导大失准角误差模型.该模型采用欧拉角表示姿态误差,并用欧拉运动方程准确描述其传播规律.鉴于该模型中的姿态观测方程是复杂的非线性函数,采用无需求导的UKF算法,并采用奇异值分解(SVD)解决方差阵的病态问题.仿真结果表明,该算法在小角度误差条件下滤波精度优于线性模型,并且适用于大角度误差条件.     

一种改进的MCM算法

平均曲率运动模型(MCM)是基于偏微分方程的图像处理模型的一种,具有明确的几何意义.提出了模型中退化扩散项的精确计算方法,并采用了两种新的方向估计方法.实验证明了新方法所得的结果优于原方法.     

一节运动的合成与分解习题课的教学设计

当今世界各国科技和经济的竞争已经转为国民的创造性思维能力的竞争，教育已经成为创造性教育的主战场，如何在物理教育中培养学生的创造性思维能力将成为物理教育的焦点。如何在课堂教学中体现这种理念呢？     

四元数长方矩阵的同时复对角化

利用四元数矩阵的奇异值分解(SVD),对两个四元数长矩阵给出了其同时复对角化的充要条件,进一步对一个四元数长矩阵集合,针对其同时复对角化问题,给出了一系列充分必要条件.