核空间聚类在图像纹理分类中的简化算法

模糊c均值聚类已广泛应用于模糊模式识别领域,但对于线性不可分数据并不适用.在核方法中通过将输入数据经过非线性映射投影到高维特征空间来解决非线性分类的问题.将传统的模糊c均值聚类算法应用于核空间中,对线性不可分的样本进行了核空间聚类的分类实验,得到了正确的分类结果.由于图像分类中分类样本(对应图像像素)数目庞大,造成了核空间聚类算法中特征距离的计算量过大.因此,在核空间聚类的基础上,提出了对图像先进行过分割,再对过分割的图像块进行核空间聚类的方法,大大降低了高维空间特征距离计算的运算成本,并取得了良好的分类效果.      

一种网格并行自适应处理方法

给出了一种可压流数值模拟的网格并行自适应处理方法.首先,发展了一种简单的误差估算方法.然后,以初网格上获得的当地误差估算值为权,应用递归谱对剖分方法(Recursive spectral bisection,RSB)划分初网格,以解决负载平衡问题并保证各子域上总体误差近似相等.接着,以误差值为判据对网格进行了并行的自适应处理.最后,在整合的总体网格上应用Galerkin有限体积法分区并行求解Euler方程.为验证方法的可靠性,给出了数值模拟结果.     

一种应用于星光观测导弹姿态确定的强跟踪滤波算法

为提高基于星光观测的导弹姿态确定系统的非线性滤波器性能,对更具自适应能力的强跟踪扩展卡尔曼滤波器进行了研究。针对一般强跟踪扩展卡尔曼滤波算法的自适应能力有限的缺点,推导了一种能根据每一个状态噪声的变化来调解误差方差阵中相应的渐消因子的强跟踪滤波算法,根据其在导弹姿态确定中的应用特点对其进行了优化;并将其应用到基于星光观测的导弹姿态确定仿真中以验证算法的效果;仿真实验说明算法的速度、精度和可靠性能够满足基于星光观测的导弹姿态确定的需要。     

折翅也能飞 美国测试新概念自适应容损飞控系统

如果你驾驶一架 F/A-18这样的战斗机,作战中飞机右侧机翼大半被敌人的炮火轰掉,那么你有可能成功驾驶飞机返航么?一般而言,几乎可以确定地说,不可能。但实际上如果你的头脑能够转得飞快,行动速度也够快——当然这实际上几乎已经超出了人的生理极限——那么你还是能够把这样一架大黄蜂飞回来的——即使其右翼的60%都被炸飞!研究表明,要想做到这样的事情,大多数飞行员都无法胜任,但计算机却有可能借助特定的飞控软件完成如此高难的举动。最近美国罗克韦尔·科林斯公司     

不锈钢点焊自适应控制的研究

分析了１Ｃｒ１８Ｎｉ９Ｔｉ不锈钢点焊过程中的动态电阻变化特性,研究了点焊工艺、结构等对动态电阻的影响,提出了用“相对电阻”进行点焊质量自适应控制,研制了以“相对电阻”为质量判据的单片机点焊质量监控系统。     

航空发动机仿真模型参数自适应校正

采用修正因子方法建立自适应仿真模型,运用改进的共轭梯度算法求解非线性规划问题,依据发动机台架试车和空中试飞测量数据,对发动机仿真模型的部件特性参数进行校正,使模型的计算输出与试验测量数据吻合。应用本文方法对某型双转子加力涡喷发动机仿真模型进行校正,获得了满意的仿真精度。     

舱外机动装置姿态自适应控制研究

舱外机动装置是一种帮助宇航员在航天器舱外活动的机动装置,航天员自身的质量特性的不确定性使得其姿态控制问题为非线性时变,并且带有不确定参数的系统的控制问题,传统的控制系统理论难以处理该问题.自适应控制指令跟踪法用于舱外机动装置的姿态控制系统以应付质量特性不确定性的影响,研究结果表明该方法可以实现对舱外机动装置姿态机动和稳定控制,具有良好的抗干扰性和控制鲁棒性,姿态控制精度达到0.5°,姿态稳定度达到0.1 °/s.      

输入饱和约束下导弹自动驾驶仪鲁棒最优自适应控制

针对遭受外部扰动和输入饱和约束条件下的导弹自动驾驶仪系统,研究其鲁棒最优控制问题。首先,引入光滑函数处理输入饱和约束,并设计超螺旋干扰观测器实现对外部扰动的实时估计;然后,结合滑模控制理论,设计基于观测器的自适应滑模控制策略;接着,针对等效滑动模态系统,引入自适应动态规划算法构造评价网络求解哈密顿-雅可比-贝尔曼(HJB)方程,设计新的更新律在线学习最优控制策略使得系统稳定的同时满足预设的性能指标;最后,导弹自动驾驶仪系统的仿真结果表明了算法的有效性。     

参数自适应凸优化下的月面着陆最优轨迹规划

针对月面高精度下降着陆问题,提出了一种基于最优观测器的参数自适应凸优化月面着轨迹规划算法。首先,针对下降着陆主减速段需要尽可能减少燃料消耗的问题,考虑约束及动力学模型的非凸性,采用无损凸化技术将月面下降着陆问题转化为二阶锥规划问题;其次,为减少下降着陆过程中质量、比冲等参数不确定性影响,设计了基于Riccati方程的最优观测器;再根据标称参数凸优化所产生的最优轨迹进行飞行,利用该过程中加速度计实时测量信息,结合推力器输出信息,实现对着陆器参数的在线实时估计;在参数估计实现收敛后,通过在线求解二阶锥规划问题实现最优轨迹的在线规划。仿真结果表明,该观测器能够实现在线参数实时估计;该算法相较其他定点着陆算法,仅需要发动机具有离散的推力域,且具有精度更高的优势。     

基于DCT变换的变步长LMS自适应收发隔离算法

将变换域LMS算法和变步长LMS算法相结合 ,提出了一种基于DCT变换的变步长LMS自适应算法 ,从而有效地降低了输入信号自相关矩阵特征值的分散程度 ,并且克服了固定步长因子所导致算法在快的收敛速度和较低的稳态误差之间存在的矛盾 ,达到了改善干扰机接收信号信干比的目的。计算机仿真结果表明该算法具有更快的收敛速度和更小的权失调噪声 ,可以很好地应用于自适应收发隔离系统