结合轮廓及骨架序列编码的二维形状识别

二维形状识别是物体识别中的一个基本问题,被广泛地应用于商标检索、指纹识别、物体定位、图像检索等多个领域。其中,基于生物信息学的二维形状识别是近期一个新的研究方向,基本思想是把二维形状的轮廓转化为生物信息序列,借助标准的生物信息序列分析工具来进行二维形状的匹配和识别。不过,利用轮廓进行信息序列编码存在编码冗余和编码准确性不高的问题,本文提出了一种新型的结合形状轮廓和骨架的序列编码方法。该方法利用骨架表示形状的细长分支,减少编码的冗余;并分别对轮廓和骨架进行不同类型的编码,具备编码简洁、后续匹配准确性高等优点。最后,本文在三个公开数据集上进行大量的形状识别实验,并与多种通用形状识别方法进行了比较。实验表明,本文方法在多个实验中均取得了较高的识别准确率,相比基本的形状特征描述方法,准确率提高了近5%。      

平台系统随机数学模型的辨识

本文以PN-01型制导陀螺平台系统为对象,对其横滚通道和俯仰通道的随机漂移进行了数据采集和平稳化处理,并建立了随机数学模型。模型残量检验表明,所建立的平台系统随机漂移数学模型是适用的。从而为今后进一步改善平台系统的精度提供了必要的数学模型。     

时间序列三角极值点线性分段算法

文章在时间序列逐段线性描述方法基础上提出三角极值点分段算法.通过考察时间序列相邻极值点之间幅度变化大小来确定关键点序列.该算法较好地处理了时间序列局部噪声和数据压缩问题.并通过实验说明了算法的有效性.     

CONSTRUCTIONOFACLASSOFPNSEQUENCESWITHPRIMENUMBERPERIODSOF4t＋1FORM

构造了一类４ｔ＋１型质数周期的伪随机序列。该序列提供了比ｍ（Ｍ）序列更多的可供选择周期数，同时证明了它具有良好的伪随机特性     

超高速碰撞碎片云的四序列激光阴影照相

为研究超高速碰撞过程中所产生碎片云的特性,在中国空气动力研究与发展中心超高速所碰撞靶上发展了四序列激光阴影照相系统.该系统由YAG激光光源、阴影仪、成像系统和控制系统组成,在采用多光源空间分离、偏振分光、光束角放大、补偿式滤光等技术后,获得了撞击速度v=4. 6km/s时碎片云的四序列阴影照片.笔者对该系统的工作原理、调试情况及试验结果进行了介绍.调试及试验结果表明:(1)该系统可以获得最小间隔为1μs、曝光时间为10ns的4个不同时刻的超高速碰撞碎片云图像,满足碰撞试验中对碎片云照相的要求;(2)该技术可以发展为更多序列激光阴影照相系统,并应用于其它超高速瞬态过程的测量显示.     

基于Depth from Focus的图像三维重建

应用改进Laplacian聚焦算子实现序列图像的融合显示,用高斯插值算法得到图像三维重建中的高度图,并设计一种轮廓线算法对高度索引图进行了三维重建;成功地应用于摄像机拍摄序列图像的三维重建,弥补了摄像机物镜焦深范围有限不能采样清晰大幅图像的不足.理论和实验结果证明,用该方法生成的二维融合图像和三维显示图像,恢复出比较精确的物体表面深度信息,提高了图像的清晰度.     

基于PCC-LSTM模型的短期负荷预测方法

短期负荷预测是电网合理调度和平稳运行的基础。为提高短期负荷预测精度,提出了一种基于Pearson相关系数(PCC)和长短期记忆(LSTM)神经网络的短期负荷预测方法。该方法运用Pearson相关性分析对原始多维输入变量组成的时间序列进行相关性分析,选取与电力负荷数据相关性较大的影响因素作为输入量,实现原始数据的降维和选优;再通过LSTM神经网络结合Adam优化算法,对与电力负荷相关性较大的影响因素和负荷实际输出序列之间的非线性关系建立网络模型。以嘉捷BOX和重庆丽苑维景国际大酒店的负荷数据作为实际算例,并与Prophet、LSTNet、门控循环(GRU)神经网络模型方法进行对比。结果表明:所提PCC-LSTM模型预测精度均在91%以上,最高可达95.44%,有效提高了负荷预测的精度。      

干涉配合构件的应力腐蚀开裂特性

采用恒载荷拉伸实验技术,研究了镀锌３０ＧｒＭｎＳｉＡ锡螺栓干涉配合连接ＬＹ１２－ＣＺ铝合金构件在３．５％ＮａＣａｌ＋０．５％Ｈ２Ｏ２溶液中的应力腐蚀开裂特性。结果表明,随干涉量的增加,应力腐蚀敏感性有所下降,基材与紧固件的电偶效应对应力腐蚀繁感性有重大影响。     

m序列指令遥控系统的研究

本文提出一种用m序列的平移等价序列做指令的遥控系统。利用m序列的自相关函数具有双值特性的这一特点,可使指令自动纠错,而不增加设备的复杂程度。文中对系统的理论根据作了说明,列出基本公式。然后介绍工作原理,给出有关电路,用7级移住寄存器集成电路产生同一m序列的7个平移等价列序,各寄存器的输出端按7条指令的规律连接、收端用7个匹配滤波器做相关器,通过判决电路进行择大判决,并输出相应的指令至执行机构。     

基于舰船运动时间序列预报的直升机着舰时机判断

为解决舰载直升机在海上返航着舰的安全问题,开展了直升机着舰时机判断研究。首先,基于时间序列预报方法,采用AR自回归模型,模型参数估计使用递推最小二乘算法进行在线辨识,对于存在的数据饱和问题引入了遗忘因子加以解决,实现了对舰船运动的短期预报。然后,根据舰船横摇运动的实时预报结果和周期性特点,选取横摇角度及角速度满足安全阈值的时间段,确定直升机安全着舰的时机。研究结果表明：该方法有效提高了直升机着舰的安全性。