基于自适应逆控制技术的船舶操纵仿真控制

对自适应逆控制理论中的对象动态控制问题和对象扰动控制问题分别进行了探讨，并且针对船舶模型特性，改进了自适应逆控制的框图，使其能够更好地应用于船舶操纵控制。在算法上用最小二乘法代替LMS(Least Mean Square)算法对船舶进行模型参数辨识和控制器的设计。仿真结果表明，改进后的自适应逆控制算法能适应船舶数学模型的变化，与PID控制相比，这种算法具有动态响应快，抗扰动性好等特点。     

高码率平滑图像质量自适应量化控制算法

针对MPEG-2纯Ⅰ帧编码情况，在MPEG-2TM5自适应量化控制算法的基础上，提出了一种基于平滑图像质量的高码率下自适应量化控制算法。根据已编码帧的复杂度平滑分配各帧目标码字，利用非线性方法使宏块的量化因子变化平缓，以达到高码率下提高图像质量的目的，仿真结果表明，在相同码率下重建图像质量(PSNR)优于TM5算法。     

基于自适应PID算法的制冷装置实时控制

通过离线辨识蒸发器过热度控制的实验数据，得到了基本二阶惯性纯迟延模型以及相关的非线性动态特性。在此基础上，经过控制器参数整定得到了利用单片机开发的实时控制器用的优化控制参数。同时，根据系统时变、非线性的特点，在基本PID算法的基础上，融入自适应控制在线识别系统工况，实时改变控制器的控制参数。实验表明，自适应PID控制相对于单纯PID控制，在控制精度、稳定性等控制品质指标上有较大提高，适于工程实用。     

改进的同态滤波方法校正磁共振图像中偏差场

为提高磁共振图像的均匀性并减小不同生理组织的灰度交叠，针对磁共振图像中存在的光滑、缓慢变化的乘性偏差场，提出了改进的同态滤波校正方法。该方法将同态滤波和B样条平滑相结合，首先采用高斯同态滤波器对污染图像滤波，得到初步估计的偏差场；然后从中选出感兴趣区域用B样条拟合出平滑的偏差场。该方法能快速、有效地校正偏差场，同时去除了滤波后产生的边缘伪迹。在有偏差场的人头模型图像和计算机仿真的MRI图像的校正中，均取得了满意的结果。     

具有局部搜索能力的自适应变异遗传算法

针对函数优化问题，提出一种自适应变异遗传算法来提高局部搜索的能力，弥补简单遗传算法易于早熟收敛的缺陷。最后以De Jong函数为仿真对象，将此算法与其它三种遗传算法进行比较，仿真结果表明此算法对于函数优化问题非常有效，大大加快了算法的收敛速度，并大幅度提高了搜寻到最优解的概率。     

航空图像的分割与定位算法研究

通过航空图片的图像分割和特征提取，对几种分割算法进行了比较。通过比较发现，当图像的目标与背景的灰度值相差比较大时，用多阈值的灰度分割方法来获取目标I而当图像的目标与背景的灰度值相差不大时，使用模糊差影滤波算法可获得理想的分割结果。同时，对采用多阈值分割方法后的图像进行目标定位。结果表明，对于复杂航空图像，该算法分割效果好，噪声小，定位算法简单，定位准确，有较好的应用前景。     

预测滤波技术在电视跟踪系统的应用

为了解决电视跟踪系统中电视脱靶量的滞后以及跳变对控制系统的稳定性和跟踪精度的影响。根据跟踪系统实时性和精度要求，设计了卡尔曼滤波器，对跟踪目标运动参数(位置和速度)进行滤波预测，提出了极坐标下Kalman滤波算法。仿真结果表明，该滤波器能够根据传感器测量值对目标位置、速度进行估值，超调量减至18％，调整时间为0．6s。     

一种基于因素贡献率的自适应前馈网络算法

前馈网络具有很强的信息处理能力，但是实际应用中的样本量有限，训练出来的网络效果不太理想，本文提出一种自适应前馈网络算法，通过调节参数α向量，使网络结构按精确度和推广能力来综合考虑，若训练出来的网络满足先决条件，就认为网络规模是合适的，此算法不仅能删除隐层中的节点也能删掉输入层中若干总贡献率小的节点，从而避免了维数灾难，并给出一种调整剩余权重的算法，避免重新训练，文中讨论了网络结构的重要性，并用该方法进行仿真实验，结果证明了自适应前馈网络算法具有较强的建模能力。     

基于狭缝图像的三维虚拟漫游

基于狭缝图像的四维光场模型,设计并实现了一个完整的三维虚拟场景漫游平台系统。使用四叉树结构对场景进行组织,实现了对三维场景的自适应非均匀采样,提高了采样的效率;采用临近点插补方法,解决了重采样中出现的图像空洞;通过对漫游时的内存管理、路径预测和碰撞检测处理,提高了漫游的稳定性与连贯性;对漫游速度做了测量,对绘制图像的质量做了比较。     

一种新的固定滞后最优Kalman平滑器

基于带相关噪声系统的一种最优Kalman滤波算法,应用白噪声估计理论和射影理论,提出了一种带白噪声估值器的固定滞后最优Kalman平滑器。它可递推实现,一个仿真例子说明了其有效性。