基于多方向多尺度的强噪声图像边缘检测算法

在噪声图像中如何有效地提取边缘是图像分析中的难点,至今还没有得到圆满解决。本文在修正的广义形态边缘检测算子的基础上,提出了基于多方向多尺度的强噪声图像边缘检测算法。该算法既能检测出具有方向性的边缘,还能有效抑制无方向性的噪声。为验证算法的有效性,针对强噪声图像进行了边缘获取实验,实验结果证明,该算法对获取强噪声的图像边缘是非常有效的。     

神经网络在高空长航时无人机翼型多点优化中的应用

NSGAII算法在翼型多点设计中有着广泛的应用价值,然而其巨大的计算资源和计算成本限制了它的使用。为了解决这个问题,本文引入具有较强非线性映射能力的神经网络代理模型,采用实验设计结合BP法训练神经网络响应面来代替N-S方程求解翼型的性能。在实验点的数值模拟中,为了进一步节省计算资源,提高计算效率,采用网格的变形代替网格的重新划分,使得计算网格的更新速度提高了约50%。在翼型的参数化过程中,采用改进的PARSEC方法,用较少的参数实现了翼型的精确控制。为了增强神经网络的泛化能力,采用12-7-4-3-1的隐层结构。对NLF1015翼型的多点优化算例表明,此方法不仅显著降低了整个优化过程的计算量,而且对翼型的气动性能预测也具有较高的可信度,在高空长航时无人机的翼型设计中具有一定的潜力。     

高校多校区管理探析

分析了高校多校区办学面临的主要问题、管理的主要指导思想及管理模式,并对我校新校区的布局及管理进行了探讨,具有一定的现实指导意义。     

基于代理模型的机载吊舱气动与隐身一体化设计方法

考虑雷达隐身要求的机载吊舱初步设计时,存在载机-吊舱组合体RCS计算复杂度高的问题。为此,本文构造了用于计算RCS的代理模型,并基于此代理模型以吊舱横截面积、吊舱对载机的气动特性影响量和飞机与吊舱组合的RCS为优化目标,用评价函数法构造吊舱外形设计的多目标优化模型,并用复合形法求解该模型的设计参数。按该参数设计的吊舱外形能使载机在挂载吊舱后气动阻力系数与RCS增量均保持较低的水平,同时可保持吊舱较大的装载截面。研究结果表明,本方法在吊舱的初步设计阶段对设计参数的选取具有较好的指导意义。     

基于区域灰度统计信号处理的图像融合方法

针对多源图像融合问题,提出了一种在多分辨率框架下基于区域内灰度特征统计信号的融合算法.利用图像灰度特征的区域生长法对源图像进行区域分割,并以裂缝边缘作为特征区域的闭合边界,对源图像与分割结果的区域映射图作多分辨率变换.在图像低频部分,以联合区域映射图为指导,在区域内建立信号与噪声的高斯混合分布模型,利用期望极大化(EM,Expectation Maximization)算法迭代估计噪声模型分布参数,获得低频融合结果;在图像高频部分,根据系数在区域映射图上的位置差异分别采用窗口系数加权平均法和系数绝对值选大法进行融合,将低频和高频融合结果反变换得到最终融合图像.融合结果表明:该方法是可行和高效的,且比其他图像融合方法具有更好的性能.     

网格之间流场信息传递的高精度方法和验证

理论分析了插值方法引入误差的原因,提出一种利用时间推进方法和移动网格技术实现网格之间流场信息传递的思想,并构造计算方法。在介绍新的信息传递算法原理的基础上,根据三维情况下传递过程需要满足的时间推进步长稳定性条件,推导出最小推进步数的要求。最后,通过对激波诱导物体运动的非定常流动模拟,比较了信息传递算法和线性插值、加权最小二乘插值方法,计算结果表明,与插值方法相比,信息传递过程没有引入误差,能有效抑制非物理振荡,保持流场计算精度。     

某探测器上火箭发动机热防护仿真与设计

根据某探测器的具体结构及工作条件,分析和计算探测器上火箭发动机的热环境参数.利用有限元法计算火箭发动机固壁辐射热流密度,依据热流边界条件设计热防护方案;利用有效发射率表征多层隔热材料隔热性能并进行温度场数值仿真.由于多层隔热材料性能参数的不易确定性,计算了参数在较大范围内的热防护效果.通过仿真计算验证热防护方案的有效性和可靠性,并分析影响热防护效果的主要因素;计算结果表明多层隔热材料的有效发射率是影响隔热性能最重要的因素,比热容、表面发射率、密度对热防护性能影响很小.      

高分辨率多径时延测量算法

提出一种基于最小二乘准则的高分辨率多径信号时延测量方法。对参考信号作三阶样条插值获得每条多径信号最小二乘意义的最优估计,用每条多径信号的测量值重构接收信号,通过反复迭代使重构信号是接收信号最小二乘意义的最优估计,实现多径信号的时延测量。仿真结果表明：新算法在低信噪比、窄带信号条件下仍能获得较高的时延测量精度,性能优于MUSIC类时差测量算法。     

科技成果

国内首款多系统多频率卫星导航SoC芯片研制成功 和芯星通科技（北京）有限公司于2010年9月25日正式发布,国际首款、国内首创的拥有完全自主知识产权的多系统多频率卫星导航高性能SoC芯片——和芯星通Nebulas芯片研制成功。     

多输入傅里叶神经网络及其麻雀搜索优化

鉴于反向传播（BP）神经网络存在灵敏度高但收敛速度慢,以及已有傅里叶神经网络不具备多输入数据特征提取能力,借助多个傅里叶神经网络构建能接收多维数据的堆叠神经网络,进而将其与多层感知器融合,获得基于梯度下降的多输入傅里叶神经网络。结合此神经网络获取全局最优参数值难的因素,通过在麻雀搜索算法中引入Cat混沌映射、动态种群规模调节机制及参数自适应调节方案,提出改进型麻雀搜索算法,并将其应用于多输入傅里叶神经网络的参数优化及高维函数优化问题的求解。理论分析可得,所提算法的计算复杂度主要由种群规模和优化问题的维度决定。比较性的数值实验表明,所获神经网络提取多源数据特征的能力和泛化能力强,同时所提算法处理高维优化问题具有明显优势且收敛速度快。