虚拟机应用软件VMware在计算机辅助教学中的应用

本文介绍了虚拟机应用软件VMware,并分析了虚拟机VMware软件作为一种新的教学辅助手段在计算机辅助教学中的应用。     

基于结构聚集度的海面目标特征描述及匹配方法

在对海面目标进行光电图像跟踪时,由于跟踪技术的局限性,跟瞄点往往会出现对目标的"失跟"现象,为了判断这一情况,通常需要对前后帧跟瞄区域的目标图像特征进行对比判别。但红外图像基本不存在颜色及纹理特征,而仅使用形状特征对于持续运动中的复杂目标图像又难以取得良好的效果。为解决这一问题,提出了一种基于目标结构聚集度的特征描述及匹配方法。首先对目标图像进行均匀矩形划分,在此基础上建立基于矩形块填充比的邻域矩阵作为图像特征,计算相邻帧图像该特征的欧氏距离差,并加入面积差参数进行特征匹配。对多种不同情况下的实测及模拟目标进行了计算机仿真实验,结果表明这种特征能够有效判断"失跟"情况,并且对于光学及红外目标旋转具有较好的不变性。     

猎雷具定位水中悬浮目标的方法

猎雷具的前视声纳在发现锚雷时,无法解算其位置坐标,从而使猎雷具无法准确、安全地消灭锚雷,影响了猎雷具的作战效能,因此利用目标在声纳波束中的临界状态,结合单位波束的方向性特点,提出了对水中悬浮目标进行定位的方法,并根据实际作战环境,对计算结果进行了修正,完善了解算模型。     

平面B—样条曲线的拐点定理

利用插入节点的算法,本文研究了Ｂ—样条曲线的形状,得到了Ｂ—样条曲线拐点的一个定理。该定理描述了当控制多边形只有一个拐向点时Ｂ—样条曲线的拐点、尖点和二重点的关系。此项研究对于工程应用中的ＣＡＤ有较实际的指导作用。     

基于神经网络的专家规则推理系统

本文将专家在平衡—模拟倒摆小车时记录下来的数据经处理后，用监督式学习的方法训练一前置式神经网络。训练后的神经网络派生出了一组专家尚未意识到或者表达不出来的规则，并将该规则构造的专家系统控制器与使用Ｑｕｉｎｌａｎ的ＩＤ３算法推导出的规则构造的专家系统控制器进行比较。实验结果表明，神经网络算法学习出来的规则较ＩＤ３算法推导出的规则更为有效，且更有应用价值。本文成功地将该规则应用于火箭的姿态控制，一类似倒摆小车的问题。     

改进类电磁算法在武器目标分配问题中的应用

通过基于级数的粒子编码变换方法,将武器目标分配问题的约束条件进行了化简.对原始类电磁算法,在种群初始化、局部搜索、合力计算以及粒子移动等各步骤对其进行改造,使之适应武器目标分配问题的整数解空间.最后通过数值实验验证了该改造后算法解决武器目标分配问题的有效性.     

利用支持向量机的矢量跟踪通道故障检测算法

为了克服卫星导航矢量跟踪接收机中故障通道对其他正常通道的影响,提高矢量跟踪接收机的鲁棒性,提出一种利用支持向量机的通道故障检测算法,利用矢量跟踪接收机的导航滤波器的新息序列作为支持向量机的输入。支持向量机的输出为通道的状态,根据支持向量机的输出通道的状态来判断该通道是否纳入导航滤波器,用来跟踪滤波器状态值,这样能够有效地避免故障通道对导航结果的污染。仿真实验结果表明:该方法能准确地检测出有故障的通道,提高矢量跟踪环路的鲁棒性。     

多轴数控机床的通用运动学综合空间误差模型

提出了一种适用任意结构多轴数控机床的新通用运动学综合空间误差模型。该模型包含了由于制造、安装、运动控制不精确和刀具、床身、工件热变形以及其它因素引起的初始位置误差与运动误差 ,反应了机床误差的实际变化规律 ,对机床工作区误差适时全补偿特别有效。为了发展该新型误差模型 ,运用了多体系统运动学理论和齐次变换矩阵。最后 ,利用所述建模理论和方法 ,给出了 3轴立式数控机床的空间误差模型表达式 ,并分析了其 36种误差成分的变化规律     

基于统一理论框架的故障诊断模型及学习进化方法

本文以概率图理论为基础,系统研究了基于这一理论框架的故障诊断模型,对模型的构建方法以及在不同场景下的模型演化方案进行了探讨,使得在统一理论框架下可实现多模式系统故障诊断、耦合故障诊断、动态故障诊断、故障预测等复杂情形的诊断。为了弥补单独利用基于模型的方法和基于数据的方法的缺陷,研究了诊断模型的学习进化策略,实现了诊断效果的改进和优化。另外,对模型后续的能力扩展和可能的研究方向进行了展望,为后续理论研究提供了参考。     

使用融合乘加加速快速傅里叶变换计算的向量化方法

融合乘加指令加速快速傅里叶变换计算的向量化方法,通过变换快速傅里叶变换的蝶形单元运算流程,将传统计算方式中独立的乘法和加法操作组合成次数更少的融合乘加操作,使得时间抽取法基2快速傅里叶变换算法的蝶形单元计算的实数浮点操作由原来的10次乘(加)操作减少到6次融合乘加操作,时间抽取法基4快速傅里叶变换算法的蝶形单元计算的实数浮点操作由原来的34次乘(加)操作减少到24次融合乘加操作;优化了蝶形因子的向量访问,减少存储开销。实验结果表明,提出的方法能够显著加速快速傅里叶变换的计算,取得高效的计算性能和效率。