基于遥感影像光谱分析的蓝藻水华识别方法

利用Landsat-7 ETM+遥感影像数据,以淀山湖为例,在分析蓝藻和其他典型地物影像光谱曲线及其特征的基础上,构建归一化蓝藻指数(NDI_CB),有效地从浑浊水体中提取蓝藻信息.通过k-均值非监督分类结果可以发现,构建的归一化蓝藻指数较传统的归一化差值植被指数(NDVI)和比值植被指数(RVI)更加适用于提取低密度蓝藻空间分布信息.在此基础上,基于遥感影像光谱特征和归一化蓝藻指数,采用了支持向量机的分类识别模型,最终得到淀山湖区域蓝藻的空间分布范围与面积,通过发现在某一特定时间蓝藻分布的规律,为蓝藻预警和治理的生态学分析提供了及时、有效和客观的依据.     

微型五坐标测量机激光测头安装误差的标定

针对非接触式五坐标测量机激光测头安装位置误差较大且不易调整的缺点,建立了该五坐标测量机激光测头安装误差的数学模型.选取激光测头的不同姿态,通过测量实物基准的空间位置,给出了误差模型待标定参数的无约束最优化目标函数的外点法惩罚函数.通过计算个体之间的欧氏距离,剔除掉那些相似的个体,从而有效地避免了遗传算法易早熟的问题,完成了对误差模型的求解.实验结果表明,所建立的激光测头安装误差模型不仅适用于扫描测头,而且对触发测头也同样适用,可把该机的空间测量精度从(11.82+L/1 000)μm提高到(1.96+L/1 000)μm.     

最小二乘双胞支持向量回归机的研究

 利用最小二乘方法和临近支持向量机(PSVM)算法,并结合双胞支持向量机(TSVR),提出了最小二乘双胞支持向量回归机(LSTSVR).作为对照,TSVR需要求解2个二次规划问题,而LSTSVR仅需求解2个线性方程组.最后利用不同的实例验证了所提算法的可行性和有效性.     

基于结构光立体视觉的激光再制造工件的测量

为了实现激光再制造工件的快速准确测量,提出了1套与激光再制造机器人耦合的视觉系统.该视觉系统由2个摄像机、1个激光投射器和计算机组成.摄像机和激光投射器组成扫描测头,由6自由度机器人手持实现多视角扫描.并自动完成数据拼接,消除‘死角'.首先,通过MATLAB编程完成系统标定,分别标定出单目摄像机内外参数矩阵,双目相机关...     

大口径光学元件微纳加工与检测技术研究与应用

超精密金刚石砂轮磨削是大口径先进光学元件微纳加工的主要技术,是实现确定性批量加工的重要保证.以实现高精度、高效率、高自动化程度加工为目的,阐述了大口径光学元件微纳加工与检测的加工技术系统,详细分析高精度加工设备及工艺控制、大尺寸检测、加工环境监控、快速抛光、表面织构化等研究应用情况.     

基于遗传算法的数控机床主轴优化设方法

通过分析主轴的结构和加工过程中的受载变形情况,建立了主轴优化设计的数学模型.针对传统优化设计方法在解决主轴优化设计中出现的问题,引入遗传算法,应用实数编码规则和改进的遗传算子对数控机床主轴进行优化设计.在VC++平台上,利用C++语言构建基于遗传算法的数控机床主轴优化设计系统.通过实例设计及结果分析,验证了应用基于遗传...     

基于矢量基学习的自适应迭代最小二乘支持向量机回归算法

为增强最小二乘支持向量机(LS-SVM)回归建模的稀疏性、鲁棒性和实时性,在加权LS-SVM的基础上,提出了基于矢量基学习的自适应迭代回归算法。在训练过程中,该算法通过矢量基学习和自适应迭代相结合的方法得到1个小的支持向量集,同时采用加权方法确定权值以减小训练样本中非高斯噪声的影响。回归学习和动态系统辩识的仿真结果表明:在回归建模精度相似的情况下,该算法确定的支持向量为全部学习样本的4.9%~8.9%,训练时间为标准LS-SVM的0.011%~0.383%;由于能够鲁棒跟踪时变非线性系统的动态特性,适合在线实时训练;可进一步用于非线性系统的建模和实时控制研究。     

局域极端学习机及其在状态在线监测中的应用

针对训练样本贯序输入时的极端学习机(ELM)训练问题,提出一种可实现在线训练的局域极端学习机(LELM).LELM以逐次增样训练与减样训练的方式实现在线训练,从而有效保持了简约的模型结构,同时利用分块矩阵求逆引理有效减小了多次模型训练的计算代价.混沌时间序列在线预测仿真表明,LELM的在线训练时间远小于ELM,且预测精度更高.基于时间序列预测的雷达发射机状态在线监测实例表明,相比于利用粒子群优化的自适应灰色模型方法,LELM具有更高的计算效率与预测精度,适用于电子系统状态在线监测.     

极限学习机的快速留一交叉验证算法

针对回归和分类问题,提出一种极限学习机(Extreme Learning Machine, ELM)的快速留一交叉验证算法,并从理论和数值仿真两方面说明其有效性.结果表明,该算法避免了以训练样本数量N次的ELM模型的显式训练,其计算复杂度与N仅呈线性趋势增长,即O(N).即使在处理大型数据集建模问题时,该算法仍然可以快速地进行ELM模型的选择和评价.通过人工和实际数据集上的仿真实验,验证了该快速留一交叉验证算法的有效性.     

齿间滑动摩擦对行星轮系非线性振动的影响

考虑齿间互动摩擦和时变刚度非线性因素,建立扭转行星轮系动力学模型.根据齿间摩擦的特点,将啮合周期划分为三个阶段.用解析和数值计算相结合的方法,研究行星轮系齿间滑动摩擦、齿间载荷分配系数、相位差等参数对行星轮系非线性振动和稳定性的影响.发现在考虑齿间滑动摩擦力时,行星轮系非线性动力学存在如下特点:摩擦因子对行星轮系各构件...