品香的人

香道,是指呼吸去享受香气,养身健体、凝气安神的一种高尚优雅的方法。近年来由日本传入我国,但它一直以一种神秘的姿态展现世人,首要原因是因为它的代价太高,香材香具原本就价格不菲,就像用量极小的香料也花费惊人,几乎跟烧钱差不多,所以长期以来真正玩香的人(正式品香、玩香的人,不包括生活用香)都不多,所以它在大部分国人眼中,一直隔着一层神秘的面纱。很多人都以为这是传统的日本文化,殊不知,它却是源于中国。品香,是香事仪式中一个鉴赏香的过程,闻香者闻辨香的品类,体会传燃变化的不同香味,尔后在香笺上记下闻香心得。在宋代,香事仪式普及民间,已成为文人雅士的一种休闲活动,品香与斗茶、插花、挂画并称为修身养性的"四般闲事"。     

基于“北斗”的低空空域通航飞机导航监视技术研究

针对目前ADS-B发射机定位信息主要取自GPS以及自身传输链路距离受限的问题,研究了基于"北斗"的ADS-B监视技术,在深入研究ADS-B报文协议的基础上,将"北斗"通信作为ADS-B传输链路的补充,研究了通航飞机的无缝导航监视技术,设计了基于"北斗"定位源的多网融合的机载监视终端系统。利用锐翔电动飞机RX1E和搭建的监视中心系统对机载终端的ADS-B和"北斗"传输进行测试验证,实验结果表明:数据传输链路实现了对低空空域通航飞机的广域监视,机载终端发送的飞行态势信息实现了监视中心对低空通航飞机的在线态势感知。研究结果为服务我国通航飞机作业安全以及提高低空空域管理的信息化水平提供了技术参考。     

基于改进的FCM和信息熵修正的航迹融合算法

在局部航迹信息质量不均衡条件下,选择所有局部航迹进行航迹融合的算法会造成系统航迹质量下降。为了提高跟踪性能,提出了一种基于改进的模糊C均值(FCM)和信息熵修正的航迹融合算法。通过交互式多模型(IMM)滤波后的航迹信息对聚类数据做“质量”修正,改进后的FCM算法对局部航迹进行聚类分析,利用信息熵和隶属度对局部航迹进行选择和融合,达到修正聚类中心和提高系统航迹质量的效果。仿真结果表明：当多个传感器跟踪机动目标时,在传感器的观测精度发生变化和存在量测丢失的情况下,该算法的跟踪性能优于已知的航迹融合算法。     

无人驾驶矿用运输车辆感知及控制方法

针对当前矿区生产作业效率低下、安全事故频发等问题,提出了一种矿用运输车辆无人驾驶感知及控制方法。感知部分,设计出基于激光雷达和毫米波雷达融合的多目标识别架构,在数据关联的基础上,应用基于卡尔曼滤波的联合概率数据关联（JPDA）算法实现矿区环境下多目标识别;控制部分,采用路径预瞄-跟踪的方式,将横向控制与纵向控制进行解耦,并通过反馈机制实时进行偏差修正,实现无人驾驶矿用运输车辆精准的横向与纵向控制。此外,搭建了矿车无人驾驶系统平台,在矿区不同场景下对上述感知及控制方法进行了测试。实验结果表明,感知算法能够实现道路可行驶区域的精确检测,并可识别出多种障碍物类型,控制算法在上下坡等场景下可实现无人驾驶矿用运输车辆纵向速度和横向位置的精准控制,满足实际应用需求。      

MEMS陀螺阵列的RCC-OBE估计融合方法

为提高微机电系统（MEMS）陀螺的精度,提出一种基于松弛Chebyshev中心（RCC）的最优定界椭球（OBE）算法,并用于陀螺阵列信号的融合。以单个陀螺误差输出模型为基础,建立了阵列系统的机动融合模型;由于噪声统计特性的不确定会导致传统融合方法精度下降,引入仅要求噪声未知但有界的集员估计理论,运用OBE算法实现角速率信号的稳健估计;在OBE算法中,往往采用椭球几何中心作为真实值的点估计,但该中心并没有理论上的最优特性,而可行集的Chebyshev中心具有很多优良特性,同时,考虑到准确的Chebyshev中心求解十分困难,转而求解可行集的RCC,作为速率信号的点估计,设计了以RCC作为输出的OBE更新过程和新的参数优化准则。采用6个陀螺构成的阵列进行了验证试验,结果表明基于该算法的阵列估计融合方法在获得角速率保证边界的基础上,可以进一步提高MEMS陀螺精度。      

关于《计算机文化基础》课程教学的几点思考

《计算机文化基础》是我校首批校级重点课程之一 ,其教学质量好坏也是衡量学校计算机基础教育水平的一个重要指标 ,文章分析了目前我校在该课程教学中出现的一些问题 ,并对这些问题提出了相应的解决办法。     

基于验前信息的测试性验证试验方案确定方法

针对目前测试性验证试验方案样本量过大、工程上实现困难的问题,提出了基于验前信息的复杂设备的Bayes测试性验证试验方案.首先,利用Beta分布对测试性验前信息的不确定性进行描述,运用不同来源的验前信息确定验前分布超参数;然后,定义了验前分布不确定性测度和支持度作为验前信息加权因子,设计了相应的融合算法;接着,利用融合后的验前信息建立成败型装备测试性验证试验方案的Bayes决策模型;最后,通过实例分析表明,与经典验证试验方案相比,新方案减少试验样本量40%左右,又克服了传统Bayes验证试验方案的冒进.      

基于关键字的海报自动合成系统

智能化的普及对图像编辑提出了新需求,海报作为一种以图像形式传递信息的方式,在日常生活和工作管理中起着重要的作用。海报的制作需要多元素图像进行合成,目前缺少一种交互式的、一键式的图像合成系统,因此,结合当前流行的图像处理技术,设计并实现了一款海报自动合成系统。提出了一种基于关键字的图像检索方案,构建基于文本和内容的双重过滤方案,为用户提供精准快捷的图像检索手段;通过对大量精心设计的海报图像统计构图规律并引入美学常识的构图规则,提出了一种基于双向规则的人像布局推荐方案;在双向规则的共同作用下辅助用户进行人像布局设计。实验结果表明:所提方案能够稳定高效地运行,用户能够通过简单的交互操作实现图像合成,最终图像合成的效果真实有效。      

小样本下基于孪生神经网络的柱塞泵故障诊断

针对目前基于深度神经网络的柱塞泵故障诊断方法在小样本条件下精度低、模型欠拟合问题,提出一种小样本条件下基于孪生神经网络的柱塞泵故障诊断方法。搭建了柱塞泵故障实验台,采集柱塞泵在不同健康状态下的壳体振动信号;使用由卷积层和池化层组成孪生子网络自适应地从原始振动信号中提取低维特征,使用欧式距离判定输入样本对的特征相似度;通过相似度对比的方法扩大训练样本数量并训练孪生神经网络模型;最后,对测试样本进行健康状态识别。实验结果表明：与传统深度神经相比,所提方法在小样本情况下具有更高的准确率。同时,多通道数据融合实验表明：所提方法能够从不同通道的信号中学习到有关故障信息,多通道数据融合可以进一步提高诊断准确率。