广东省前兆测项观测背景总结

广东省前兆台网包括形变,电磁、流体三大学科,前兆台网中心从2014年开始开展数据跟踪分析工作,该文介绍分析了各学科测项的正常观测背景和基本变化态势背景,分析了各测项的背景噪声水平,对于进一步开展异常的识别与跟踪具有重要意义。     

H.264视频流自适应多纹理方向错误隐藏方案研究

H.264标准的错误隐藏算法对于纹理信息复杂的错误宏块,视频图像恢复后的平滑性较差。针对H.264标准算法存在的不足,提出了一种自适应的视频流多纹理方向错误隐藏方案,采用两个阈值设定策略自适应的设定Sobel边缘检测算法的阈值,通过改进的Sobel算法,检测出错误宏块的相邻块可能边缘方向,同时结合边缘像素差值成本函数自适应的确定错误数据块中每个像素点的插值方向,并根据其插值方向进行方向插值来恢复。JM8.6仿真结果表明,与标准算法相比,其隐藏效果在主观视觉判断和客观数值计算上都有一定的提高。     

基于AGIMM的临近空间机动目标跟踪滤波算法

由于临近空间高超声速目标的机动形式复杂,单一模型很难满足高精度跟踪的需要。因此需要使用基于多种模型进行交叉耦合的交互式多模型算法,这种算法特点与临近空间目标高速、高机动特性相适应。提出了一种自适应网格交互多模型跟踪算法用于临近空间高超声速机动目标的跟踪问题。所提方法能够处理自适应时变模型集合,随时调整当前时刻使用的模型数量,相比于固定结构交互式多模型算法极大减少了计算量,计算效率和跟踪精度更高,数值仿真结果验证了所提算法的有效性。     

基于随机森林分类的快速标签检测

主要解决了传统的人工标签检测中存在的成本高、速度慢以及检测率低的问题。与传统算法相比,提出了一种基于随机森林分类的快速标签检测算法。文章首先设计了自适应特征选择方法,能够在大规模的特征中自动选择鉴别力最高的特征,较好地区分前景和背景。在此引入了基于金字塔随机撒块的随机森林分类器,能够快速有效地完成多种标签的检测。实验结果验证了本算法的高速、高精度特性,适用于高速自动化生产线上的标签检测。
     

基于自适应模拟退火的改进混合粒子群算法

为了改善旅行商(TSP)优化求解能力,对模拟退火与混合粒子群算法进行改进,引入了自适应寻优策略。交叉、变异的混合粒子群算法,易于陷入局部最优,而自适应的模拟退火算法可以跳出局部最优,进行全局寻优,所以两者的结合兼顾了全局和局部。该算法增加的自适应性寻优策略提供了判定粒子是否陷入局部极值的条件,并可借此以一定概率进行自适应寻优,增强了全局寻优能力。与混合粒子群算法实验结果对比,显示了本文算法的有效性。     

一种基于预警机制的自适应选择AS-AKA协议

针对UMTS认证与密钥协商AKA机制中使用序列号SQN不能有效抵抗重放攻击的问题,提出了一种基于预警机制自适应选择AS-AKA协议的方案,移动站MS收到用户认证请求消息后,通过验证接收消息的时间差或频率是否超过门限判断是否发出重放攻击预警.若有重放攻击预警,服务网络SN将协议切换到能有效抵抗重放攻击的APAKA协议.仿真结果表明,AS-AKA协议能够有效地抵抗重放攻击,相比UMTS AKA协议通过重同步过程抵抗重放攻击,本文方案抵抗重放攻击的同时降低了网络的比特通信量.     

基于滑膜控制和SAFNN的鲁棒混沌同步

针对带有干扰的混沌系统,进行了基于自组织自适应模糊神经网络(SAFNN)的同步控制器的设计,采用基于聚类划分的模糊神经网络,推导出模糊神经网络参数在线更新算法,并设计了神经网络结构自适应算法,从隶属度函数的生长、模糊规则的分裂和模糊规则的修剪三个方面动态调整模糊神经网络结构,摒弃了常规的试错法来调整系统的结构和参数,以便更好地满足对计算负荷和控制性能的要求,实现两者之间的平衡;最后结合滑模控制器和鲁棒控制器,对带有干扰的混沌系统进行同步控制仿真,仿真结果表明该方法有效。     

基于自适应模糊PID方法的轮毂无刷直流电机控制与仿真

针对轮毂式电动车用永磁无刷直流电机转速PID控制精度低、控制不稳定和响应滞后等特点,根据轮毂电机参数的变化,利用模糊控制对PID参数进行在线自适应调整,提出了一种基于自适应模糊PID的转速控制方法,获得了高精度的转速控制。首先分析永磁无刷直流电机的动态数学模型,在MATALB/Simulink平台下,将模型按功能进行子模块建模,并通过与S函数相结合构建无刷直流电机的转速自适应模糊PID的双闭环控制系统模型,最后考虑车辆实际行驶情况,进行了电机系统运行工况的仿真分析。结果表明,采用自适应模糊PID控制无刷直流电机,能够实现控制精度高、响应速度快、无超调,且系统对干扰和参数变化具有较强的鲁棒性,明显改善对电动车用轮毂驱动电机的控制效果,提高电动车辆行驶的操纵性和稳定性。     

拉索支座减隔震桥梁自适应推倒分析方法

以拉索支座减隔震桥梁为研究对象,提出了自适应推倒分析方法(AMPP),对比多模态推倒分析方法(MPA)和一阶模态推倒分析方法(PO-1),研究AMPP方法应用于这类桥梁抗震性能评估的可行性及效果.结果表明:推倒分析方法可以成功应用于拉索支座减隔震桥梁的抗震性能评估,AMPP方法对关键参数的计算精度高于一阶模态推倒分析和多模态推倒分析,但多模态推倒方法对下部构件的内力评估精度较好.     

适用于光伏多峰功率跟踪的改进型粒子群优化算法

针对在自然环境下光伏阵列上时常发生的局部阴影而引起P-V曲线由单峰转变成多峰状态,从而导致常规最大功率跟踪算法失效的问题,在研究传统粒子群算法的基础上,提出了一种改进型控制算法。该算法采用全局模式和局部模式两种运行手段定位最大峰值点,在对粒子群优化的速度更新方式上,去除了大量的随机变量干扰,使结构优化非常明显。改进后粒子群优化算法能够使功率跟踪避免陷入局部最优,使之找到真正的最大功率点。通过与传统粒子群算法对比仿真及试验,结果表明,在光伏阵列局部遮荫的情况下,改进后的粒子群优化算法可以快速准确地搜索到最大功率点,追踪精度高达95%,并且比传统的粒子群算法在搜索效率上提升28%,较好地避免了陷入局部最优。