基于特征融合和集成学习的运动想象脑电解码方法

开发高性能的脑电解码方法一直是脑机接口系统研究的重点和难点。为了进一步提高运动想象脑电解码的性能,提出了基于特征融合和集成学习的脑电解码方法。首先,针对每个通道脑电信号提取方差、自回归(AR)系数和带通功率特征,接着进行特征融合。其次,提出两种新的集成学习方法,分别是基于K最近邻(KNN)的集成学习模型和基于最小绝对值收缩和选择算子(LASSO)的集成学习模型。其中,KNN集成模型针对KNN分类器的K值以及闵式距离的P值进行集成,LASSO集成模型针对LASSO分类器的正则化参数进行集成,这两种集成学习方法计算简单且不需要烦琐耗时的交叉验证过程进行模型选择。最后,在三个公开的运动想象脑电数据集上验证所提方法的有效性。实验结果表明,新提出的集成学习方法,其分类结果优于支持向量机、随机森林等现有的分类器。LASSO集成模型优于KNN集成模型,在三个数据集上取得了71.75%的最高平均分类准确率。     

发射井口引射流场理论计算与仿真

针对发射井口引射流场,改进了环形线汇描述方法.推导了速度势和速度的计算公式,建立了流场的FLUENT仿真模型并进行了计算,对理论计算和软件仿真的结果进行了对照验证,根据改进的环形线汇速度计算公式,求取了流场特征曲线的近似方程并进行了验证.结果表明,改进的环形汇线的模型和FLUENT仿真的计算结果高度吻合,验证了理论公式...     

基于高置信局部特征的车辆重识别优化算法

根据车辆重识别中区域置信度不同,提出了基于高置信局部特征的车辆重识别优化算法。首先,利用车辆关键点检测获得对应的多个关键点坐标信息,分割出车标扩散区域和其他重要的局部区域。根据车标扩散区域的高区分度特性,提升局部区域的置信度。使用多层卷积神经网络对输入图片进行处理,根据局部区域分割信息,对卷积得到的特征张量进行空间维度上的切割,获得代表全局信息和关键局部信息的特征张量。然后,通过全连接层特征张量转化为表示车辆个体的一维向量,计算损失函数。最后,在测试阶段使用全局特征,并利用训练好的车标扩散区域提取分支获得高置信局部特征,缩短局部识别一致的车辆目标距离。在典型车辆重识别数据集VehicleID上进行测试,验证了所提算法的有效性。      

一种小天体旋转参数估计方法

小天体旋转参数是科学数据,也是小天体测绘,着陆导航的基础数据.研究一种在小天体探测接近段过程中使用的基于图像上特征点跟踪和扩展卡尔曼滤波器的小天体旋转参数估计方法.该方法首先建立小天体旋转关系模型,表示小天体在相机坐标系中的姿态变化;然后定义小天体旋转的状态方程,推到了扩展卡尔曼滤波器的计算过程.通过对观测图像序列上的特征点跟踪,利用扩展卡尔曼滤波器方法得到小天体旋转轴指向和自转角速度估计.实验中,在仿真相机与小天体相机100 km距离上,分析了相机坐标系小天体坐标系之间的四元数初值,图像上特征点跟踪精度,相机的观测指向等因素对小天体旋转参数估计精度的影响.实验结果表明,提出的基于图像特征点跟踪和扩展卡尔曼滤波器的小天体旋转参数估计方法能够得到具有较高精度的估计结果.     

视觉测振技术在柔性太阳翼模态试验中的应用

针对8 m×5 m的柔性太阳翼在倒立状态下进行模态试验,设计数字摄像视觉测振系统,基于图像特征跟踪法实现了从相机标定、图像采集、信息提取到三维振动数据获取的过程,通过工况模态辨识方法获取了柔性太阳翼模态频率及振型等动力学参数。并考虑空气和重力影响建立太阳翼有限元模型,通过与基于基恩士激光位移传感器的传统模态试验结果及仿真分析结果进行对比,验证了基于视觉测振工况模态试验方法的准确性,为柔性太阳翼在轨模态辨识奠定基础。     

石墨渗铜喉衬材料的微观结构与抗热震性能

采用粗粒级高强石墨加压渗铜工艺，制备了石墨渗铜(CIG：copper-impregnated graphite)喉衬材料。对其微观结构与抗热震性能的关系进行了研究。结果表明，由于渗铜提高了原石墨的热导率及整体增韧的综合效果，使石墨渗铜材料比通用的5种石墨材料具有更好的抗热震性能，更好地适应了小型高性能战术导弹、航天飞行器高压强大流量SRM对喉衬材料的要求。     

三阶时变离散系统的一致渐近稳定性

特征建模的方法为智能控制器设计和一些高阶对象进行低阶控制器设计提供了理论依据，特别是为大型空间挠性航天器的控制提供了一种有效的途径。但是，对于阶次和参数未知的高阶线性定常系统基于特征模型设计的自适应控制方案，其稳定性问题尚未完全解决，这一问题实际上归结为时变离散系统的稳定性问题。对于位置保持或位置跟踪控制，基于特征模型设计的自适应控制方案其稳定性问题即为三阶时变离散系统的稳定性问题，利用Lyapunov直接方法定量地给出了三阶线性时变离散系统和一类非线性三阶时变离散系统一致渐近稳定的判据，从而为基于特征建模设计适当的控制律以满足稳定性的要求提供了理论依据。     

基于多变量特征模型的机械手自适应控制

机械手系统动力学模型所设计出来的控制器一般具有比较复杂的形式。为了解决机械手系统控制器复杂性问题,推导出机械手系统的线性多变量时变二阶离散差分方程,得到了其方程系数所满足的特征关系,并由分析可知当采样时间间隔足够小时,该方程系数具有慢时变特性。基于建立的差分方程及其系数的特征关系,给出了带有遗忘因子的最小二乘辨识方法和多变量黄金分割控制律相结合的且形式简单的自适应控制算法。利用系数的特征关系,能使需要辨识的参数个数减少。此算法具有只需要关节的位置信息而不需要速度信息的优点。数学仿真结果表明该方法对机械手控制的有效性和鲁棒性。     

航天铝基复合材料零部件超精密加工技术研究

针对航天高碳化硅铝基复合材料零部件采用聚晶金刚石PCD刀具进行了超精密车削加工试验，用原子力显微镜AFM和扫描电子显微镜对其进行了检测，分析了零部件表面粗糙度值的大小及影响因素、SiCw变形破坏机理、已加工表面微观结构及加工变质层特性。结果表明，超精密车削高碳化硅铝基复合材料零部件可以获得超精密级加工表面（如Ra11．5nm）；超精密车削过程中SiC，存在着三种主要变形破坏机理：直接剪断型、拔出型和压入型，且以直接剪断型为主。直接剪断的SiCw对表面粗糙度值影响最小，而后二者是影响表面粗糙度值达到超精密级的主要障碍；超精密加工零部件表面仍会产生很薄的加工变质层。