一种改进的射频识别数据自适应清洗算法

根据射频识别(RFID)数据特性,对RFID数据自适应清洗算法SMURF进行改进,使其能够更加高效率地处理RFID漏读数据.实验证明,改进后算法较原算法性能更加优越,准确率和稳定性有了进一步提高.     

自适应蚁群算法在TSP问题中的应用

针对传统的蚂蚁算法容易出现早熟和停滞现象,提出了一种自适应蚂蚁算法(Self-Adaptive Ant Colony Algorithm,SAACA)并选择典型TSP问题进行实验.结果表明:改进的蚁群算法具有更好的搜索全局最优解的能力以及更好的稳定性和收敛性.     

自适应Retinex与Canny的炉膛火焰边缘检测算法

对炉膛火焰图像的增强与检测是获得炉膛内部燃烧情况的重要手段.首先,提出了一种自适应多尺度Retinex算法,提高了火焰清晰度和炉膛火焰与炉膛的对比度.其次,提出了识别火焰边缘改进的Canny算法,提高了火焰边缘清晰度.仿真结果表明,炉膛火焰与环境对比度得到提高,改善了图像的视觉效果,火焰边界连续且轮廓清晰.     

高温低氧气氛中气体燃料的火焰特性

为确定高效低污染燃烧的条件 ,研制了火焰特性实验装置 .在此装置上研究了助燃剂预热温度及氧体积浓度对丙烷火焰特征的影响 .实验中 ,助燃剂预热温度变化范围为 380～ 1 0 0 0℃ ,氧体积浓度变化范围为 2 1 %～ 2 % .实验表明助燃剂温度及其含氧量对火焰特性有非常显著的影响 ,高温低氧条件下的火焰体积、火焰亮度与颜色、火焰形状等特性明显改变 .此外 ,还定性地说明了高温低氧燃烧方式具有高效低污染特性     

一种改进的毫米波雷达聚类算法

针对毫米波雷达数据均匀性差,数据量小,噪点多等问题,提出一种基于DBSCAN (density-based spatial clustering of applications with noise)的雷达自适应聚类算法.改进算法能够根据K近邻距离和目标反射截面自适应调整聚类半径.首先给出一种聚类半径根据K近邻距离动态调整的机制:目标第K个近邻的距离与阈值相比较,以确定阈值半径取值.再提取雷达提供的目标反射截面,基于该值计算目标假象半径作为聚类半径的补充量.实现根据目标反射截面与数据稀疏程度自适应聚类的效果.将改进算法与不同参数的DBSCAN聚类算法在真实雷达点云数据进行实验对比.相较于选取合适参数的DBSCAN算法,改进算法能够更好适应毫米波雷达点云特征,对行人目标识别准确率提高4.18％,对车辆目标识别准确率提高5.63％.     

一种组合导航的自适应信息融合算法

以GPS/INS组合导航系统为应用背景,针对组合导航系统信息融合的精度与稳定性要求,将简化的Sage-Husa自适应滤波算法与指数加权衰减记忆滤波算法相结合,提出了一种改进的自适应信息融合算法.仿真表明,改进的自适应算法解决了噪声统计特性和模型参数不易确定的问题,能够有效的保证信息融合的精度和稳定性.在算法仿真的基础上,对在VC 6.0环境下算法进行了改进,给出了GPS/INS组合导航系统的结构及软件框架,通过实验验证了改进的自适应算法的实际应用价值.     

CH4/H2高温稀释伴流射流湍流燃烧的数值模拟

采用标量联合PDF(probability density function)方法结合修正的k-ε湍流模型、EMST小尺度混合模型以及GRI3.0化学反应机理对甲烷-氢气混合燃料(体积比为1∶1)高温伴流射流JHC(jet in hot coflow)火焰进行数值模拟.比较分析了高温伴流中氧气质量分数分别为3%,6%和9%时的3种不同的MILD(moderate and intense low oxygen dilution)燃烧火焰,3种火焰的计算结果与实验值符合得较好.     

基于AR模型的非线性目标跟踪自适应算法

针对Jerk模型中各参数设置不合理对跟踪系统所造成的影响,提出一种基于自回归（AR）模型的Jerk参数自适应改进算法,实时估计并调整系统的参数,提高系统的跟踪精度及稳定性;同时,针对非线性目标跟踪系统扩展卡尔曼滤波算法（EKF）计算复杂跟踪精度低,提出采用平方根容积卡尔曼滤波器（SRCKF）进行状态估计,保证跟踪系统的精度和鲁棒性,为Jerk模型参数自适应提供良好条件.仿真结果验证了算法的有效性.     

结构损伤识别中的生物地理学优化算法

为将生物地理学优化(BBO)算法有效应用于结构损伤识别中,结合余弦迁移模型、自适应迁入函数和精英机制对算法进行改进。以简支梁结构为例,进行不同损伤情况下的损伤位置和损伤程度的识别。算例计算结果表明,改进后的算法在结构损伤识别中具有计算简便、收敛速度快、识别精度高、稳定性好的特点,相比于BBO性能明显提升,能够在结构损伤识别问题中加以有效地应用。     

基于无模型自适应改进算法的汽包水位控制

在基本无模型自适应控制算法的基础上,对算法进行改进,并在Matlab-Simulink平台上开发无模型自适应控制器,对汽包水位进行控制。仿真结果表明,改进算法的无模型自适应控制响应速度更快,稳定性更好。