语言文字的层次生成切分

本文提出一种通过人工考察字形、词形层次生成过程,确定汉语字形、词形层次切分的方法。该方法应用于汉字字形分析,揭示了汉字字形系统内部的关系。研究结果将有助于发展检索技术,开发情报检索系统、电子辞典以及中文输入系统等。     

航测法提取动态三维深度信息

目前提取三维信息,重建三维图像的研究很多,本文叙述的是仅用一台摄像机利用航测法来提取动态三维信息的方法。假设物体不动,移动摄像机。在移动摄像机前后,即在摄像机移动的相邻两点,可以得到模型的像片对,通过此像片对来实现同名点交会,求得未知点的三维深度信息。为此,首先要进行绝对定向,计算像片元素和确定各个坐标系。然后实现不依赖像片角定向元素的同名点空间交会;或实现利用对应轴系上的坐标进行空间交会。在此基础上,笔者充分利用先验条件和专家知识来确定飞机模型上的同名点,初步得到了飞机模型的轮廓侧视图。     

基于潜在成分和概率神经网络的时变结构系统的损伤识别

介绍了基于潜在成分(LC)分析和概率神经网络的损伤识别方法,并应用于一个实验室模型的损伤识别.结果表明,基于潜在成分(LC)分析和概率神经网络的损伤识别方法能在正常的时变质量情况下以较高的成功率对位于A或B处的某一损伤程度未知的损伤进行归类,为时变结构系统的定量损伤识别作出了有益的尝试.     

模糊自组织网络在刀具磨损状态监测中的应用(英文)

应用模糊逻辑和无教师自组织神经网络进行车削过程刀具磨损状态监测.根据典型切削条件组合建立由多个子网络组成的自组织网络阵列,其中每一子网络对应一种典型切削条件,并进行训练.对于具体切削条件,运用模糊逻辑技术选取对应的优化子网络.文中所建名为Fuzzy-SOM-TWC监测系统的运行基于加工过程实时采集的切削力、声发射以及电机电流信号.切削实验用于训练和检验监测系统,实验结果显示其对于刀具磨损状态的识别正确率可达到98%-100%.     

判别性正则化:一种新颖的分类器学习方法(英文)

提出了一种新颖的正则化方法-判别性正则化(Discriminative regularization,DR),为分类提供了一种通用的结合样本先验信息的方式.通过将先验信息引入到正则化项中,DR不但使分类器实际输出与期望输出之间的经验损失达到最小, 而且能在输出空间中同时最大化类间散性与最小化类内紧性.此外,通过将等式约束嵌入到目标函数中,DR的求解还可转化为解线性方程组问题,从而得到全局解析解.分类实验验证了DR的优越性.     

裁剪曲面的参数线加工算法研究

结合开发国产化软件的实践，详细论述了ＣＡＤ／ＣＡＭ技术中有关裁剪曲面的描述及加工自动编程算法的研究。从曲面造型及加工编程的通用性角度出发，将曲面的三维几何信息映射到二维参数域上，用二维拓扑信息环来描述裁剪曲面，把各种裁剪曲面的加工编程统一为一种具有拓扑信息环的广义曲面加工编程。同时，采用环形刀计算刀位信息，可方便地推广至球头刀或平底刀的加工编程。根据预先设定的残留高度及插补误差，在编程中对刀切点和刀位点的计算进行有效控制，保证了加工编程的精度要求。从而用较简单的方法实现了对任意裁剪曲面的加工自动编程     

并行集成式工艺设计系统的研究

计算机辅助工艺设计（ＣＡＰＰ）在计算机集成制造（ＣＩＭ）中起着关键的作用，并行工程既是ＣＩＭＳ从信息集成到功能集成的主要方法，又是这类复杂系统的全局优化方法。本文基于并行工程思想，研究和探讨了并行集成式工艺设计模型，它是一个实用化ＣＡＰＰ系统的新模型，不仅能利用设计信息进行初步工艺设计，而且能根据车间环境的状态，充分利用制造工艺和车间环境的柔性产生优化的工艺方案。它是采用分层工艺规划的方法来实现的。系统模型由三个层次组成，即初步规划层，决策层和详细规划层。文中最后还讨论了实现并行集成式工艺设计系统的关键技术。     

FMS实时调度系统的研究

柔性制造系统（ＦＭＳ）运行控制软件是保证ＦＭＳ有条不紊运行并充分发挥其潜在能力和效益的指挥中心，而ＦＭＳ运行软件的核心是实时调软件。本文讨论了面向对象的方法和专家系统技术在ＦＭＳ实时高度软件设计中的应用。该设计技术既能发挥面向对象方法的优势，又能突出专家系统的特点，以对象为中心来构造专家系统，本评论人知识获取、表示和推理三方面进行了论述，重点介绍了ＦＭＳ调度领域专家知识的面向对象表示。     

组合导航信息融合滤波的研究(英文)

提出一种组合导航信息融合新方法,该方法能提高容错性能,更好地进行故障检测、隔离和重构.同时,当故障发生时,由于融合了系统信息,它能使重构的系统以更高的精度工作.采用这种滤波器设计了捷联惯导系统、GPS、多普勒雷达三传感器信息容错系统.仿真结果表明, 这种设计方法对陀螺、加速度计、GPS、多普勒雷达的软故障是有效的.     

基于ML背景参数估计的CDKF-CPHD多目标跟踪算法

针对低信杂比环境下的多机动目标跟踪问题,提出了一种基于极大似然(ML)背景参数估计的中心差分卡尔曼-势概率假设密度滤波(BE-CDKF-CPHD)算法。算法采用ML法实时估计重尾分布模型参数,计算检测概率和虚警概率。运用极大似然-恒虚警(MLCFAR)算法对信号进行处理,提取有效量测值,将幅值似然函数与势概率假设密度滤波器(CPHD)中的目标位置似然函数相结合,通过中心差分法递归更新得到后验均值与协方差,达到对多机动目标进行跟踪的目的。仿真结果表明,在低信杂比环境中,所提算法提高了跟踪精度与目标数目估计准确度。