自聚焦透镜成像矩阵公式的近似性

从光线方程出发,对自聚焦透镜成像矩阵公式做了详细推导,由推导过程即可看出该公式的近似性及应用范围,纠正了一些文献上认为该公式可应用于非高斯光学成像的观点.     

一种视频图像三维子带编码方法

介绍一种视频图像三维子带编码方法，它采用非对称滤波器进行子带划分，对各子带进行量化时，低频子带采用非对称树结构矢量量化方法，高频子带采用几何矢量量化方法。实验证明，由此构成的比特率为１１２ｋｂ／ｓ视频图像编码器获得了良好的重建图像质量。     

发射药的分解机理及其安定性研究

在研究发射药中硝酸酯的分解机理及其与发射药安定性关系的基础上,分析了热分解,水解和自动催化作用对发射药安定性的影响,以色谱法和粘度法等实验手段探索发射药安定性的变化规律,通过不同温度下发射药老化过程的动力学研究,提出了确定发射药安全使用寿命的可靠方法。     

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.     

基于变邻域人工蜂群算法的航空不规则零件下料优化研究

针对航空不规则零件规格种类多样,毛坯数量庞大,原坯料利用率低等实际生产中的问题。为了解决上述问题,提出基于变邻域人工蜂群不规则零件下料优化算法及算法流程,构建双坐标系下料模型,设计交换策略、顺序策略及逆序策略进行变邻域搜索,采用SCO、DCO、HO、WO、AO解码方式进行图样解码。最后,将变邻域人工蜂群算法与原始人工蜂群算法进行仿真分析,仿真实验结果表明：变邻域人工蜂群算法能够有效可靠地提高原坯料利用率及排样效率。     

大规模无人机遥感影像快速区域网平差

随着无人机遥感的快速发展和广泛应用,大规模无人机影像的区域网平差成为遥感影像处理的重要研究内容。针对大规模影像区域网平差对计算机内存开销大、时间消耗长的问题,提出了一种快速高效的解决方案。一方面对传统区域网平差解算流程进行了优化,分别采用矩阵的Schur补和预处理矩阵减小了未知数的数目和法矩阵的条件数,并利用共轭梯度的截断牛顿法进行法方程的答解,大大提高了法方程答解速度;另外一方面尽量发挥平台的计算资源优势,借助CPU和GPU设备对矩阵运算进行了加速。利用典型无人机影像进行实验,结果表明提出的解决方案可以处理上万幅无人机影像而且具有较高的效率。     

基于直觉判断矩阵和证据理论的群组决策方法

针对属性权重已知的群决策环境,根据直觉模糊和证据理论相关知识,提出了一种群决策方法。采用直觉模糊数描述专家关于方案的两两比较结果,构建直觉判断矩阵;根据直觉判断矩阵排序中转法,按一致性要求确定属性直觉模糊数型权重;以直觉模糊评价值构造Mass函数,结合证据冲突度和犹豫度,在属性层面区对专家权重进行合理分配;利用直觉模糊集加权集结算子集结决策信息,并根据得分值和精确值进行方案排序。通过算例,验证了所提方法的合理有效性。     

基于ICEEMDAN和小波阈值的Φ-OTDR信号去噪算法

针对分布式光纤声波传感系统信号信噪比较低的问题,提出了一种改进的自适应噪声完全集成经验模态分解方法。改进方法利用样本熵和小波阈值去噪算法,从高噪声分量中提取有效成分。通过改进的自适应噪声完全集成经验模态分解(ICEEMDAN,Intrinsic Computing Expressive Empirical Mode Decomposition With Adaptive Noise)对实际采集的信号进行分解,计算样本熵,将其中的含噪分量进行小波阈值去噪,最后与未处理的信号分量进行重构。实验结果表明,对实采的信号进行降噪处理后,信噪比提高了5.34 dB,均方误差降低了0.014 8,波形互相关系数提高了5.7%。与其他常用的去噪方法相比,该方法不仅在信噪比方面表现更优秀,而且在均方误差和波形互相关系数方面也具有更好的性能,能够更好地保留有用信号。     

小波分析模式辨识的几个重要问题

小波分析是模式辨识研究中十分有用的工具,基于小波分析的基本原理和方法,提出并分析了模式辨识中的几个重要问题。     

具有坐标耦合和处理时滞的二阶离散多智能体系统的一致性

根据系统的拓扑结构、离散步长和旋转矩阵的旋转角,确定系统的渐近行为,给出多智能体系统达成二阶一致性的充要条件。证明了当0是拉普拉斯矩阵的一个简单特征值且离散步长、旋转角小于由代数方程确定的临界值时,会出现渐近一致性。数值模拟结果证明理论结果的正确性。设计了特征参数影响二阶一致性的相关案例,说明特征参数相关结论可为控制理论的一致收敛分析提供重要判据和理论支撑。