基于主动视觉的摄像机自标定方法

在研究了基于主动视觉摄像机自标定原理的基础上,结合现有的3次平移自标定方法,给出了该标定方法的实现过程。对影响标定精度的主要因素进行分析,提出了极点计算误差对标定精度的影响机理,并在此基础上提出了通过减小极点计算误差来提高标定精度的方法。最后利用该方法进行了对比实验,实验结果证明该方法是有效的。     

一种基于神经网络的变换域数字水印提取算法

从理论上分析了变换域数字水印嵌入和提取过程,研究了图像处理和攻击对水印产生破坏的机理,并在此基础上提出了一种基于神经网络的变换域数字水印提取算法。实验证明,该算法对各种常见攻击具有较强的鲁棒性。     

非自伴情形下时滞抛物方程的惯性流形

利用Lyapunov-Perron方法在适当的谱间隙条件和适当小的时滞假设下,证明了一类非自伴算子情形下半线性时滞抛物方程惯性流形的存在性。     

几种UWB-SAR窄带干扰抑制方法的分析和比较

SAR(Synthetic Aperture Radar)信号处理窄带干扰抑制技术是SAR抗干扰技术的重要内容。对3种UWB-SAR(Ultra-W ideBand Synthetic Aperture Radar)窄带干扰抑制方法———陷波滤波法、AR模型参数化干扰抑制法以及小波包分析自适应干扰抑制法进行了分析,利用自行开发的成像软件,对SAR理想点目标和实录数据进行干扰抑制仿真实验,从定性和定量的角度对3种方法的干扰抑制效果作了比较。     

基于改进的BP算法的舰载C4I威胁判断模型

为解决传统舰载C4I威胁判断模型的不足,寻求适应信息化作战要求的舰载C4I威胁判断模型,将神经网络引入舰载C4I系统,提出了基于BP神经网络的威胁判断模型,并对BP算法进行了改进;通过Matlab仿真计算,结果表明该方法计算速度快、精度高.     

基于小波神经网络的蒸汽发生器水位辨识与控制仿真

提出一种基于小波神经网络的控制方法,对蒸汽发生器水位进行控制仿真.该方法利用小波神经网络作为控制系统的辨识器和控制器来构成控制系统.小波神经网络辨识器能更准确逼近非线性对象,小波神经网络控制器能自适应产生最佳的控制规律.仿真结果表明,该方案具有响应快、超调量小、较强抑制干扰能力等良好性能.     

基于时滞分割法的具有leakage项时滞的离散型神经网络状态估计

摘要：研究一类具有leakage时滞的离散型神经网络的状态估计问题．通过构造新的Lyapunov泛函得到保证估计误差全局渐近稳定的充分条件,并通过求解一个线性矩阵不等式（LMI）得到状态估计器的增益矩阵．采用一种新的时滞分割方法将变时滞区间分割为多个子区间,使该结果在获得更小的保守性同时也降低了计算的复杂度．     

基于改进半监督FCM聚类的复合材料超声检测脱粘缺陷识别

针对径向基（RBF）神经网络在进行超声检测脱粘缺陷识别时存在参数选择不确定、网络结构鲁棒性差等问题,提出一种改进的自适应半监督模糊C均值聚类（FCM）的RBF神经网络的方法,将kw近邻估计法和半监督模糊C均值聚类方法相结合,改进了隶属度函数,自适应确定聚类数目。将改进的RBF神经网络应用于超声检测脱粘缺陷识别,实验结果表明：与传统RBF神经网络相比,本方法减弱了孤立样本对网络结构的影响,增强了网络结构的鲁棒性,提高了脱粘缺陷识别的准确率,是一种较好的超声检测脱粘缺陷识别分类方法．     

动态演化油料保障网络运行可靠性仿真分析

基于军事油料保障网络的特点,构建了反映油料保障活动平、战时不同特性的效率优先网络拓扑模型和成本优先网络拓扑模型,并构建了可对油料保障网络运行可靠性进行评价的网络测度指标体系。通过仿真模拟实验,对两种网络在敌方节点打击和路径打击两种不同攻击模式下的网络运行可靠性进行了分析,得到了两种网络拓扑模型在不同攻击模式下的运行效能。本研究可为军事后勤防卫重点的选取,增强部队后勤保障力的生存能力和保障效能提供决策参考。     

一种用于GAF协议的优化邻居表算法

GAF协议是一种基于地理信息的无线传感器网络路由协议,由于采用多跳传输,将导致热区的产生。提出了一种优化邻居表算法,可以有效辨识GAF虚拟网格内的节点密度,从而选择密度大的网格通行,以均衡热区能耗,延长网络寿命。仿真结果验证了该算法的可行性。