地域通信网聚点团生存性估计方法

为了使地域通信网生存测度考虑时延和链路迂回特性,在跳面节点的基础上提出一种新的地域通信网生存性测度指标——聚点团生存度。计算机仿真结果表明,该生存性测度指标能够同时考虑节点的生存概率以及链路的迂回特性,准确地反映出地域通信网的生存特性。     

角点特征在目标识别中的应用

针对在视点变化情况下进行目标识别这一问题,作者结合主分量变换提出了一种基于Hausdorff距离的目标匹配算法,该算法在噪声和遮挡下性能稳定,时间代价较小.作者还提出了一种具有平移、旋转、尺度不变性以及对噪声有抗干扰能力的角点特征构造方法,通过BP网络实现目标分类.与其他三种形状特征进行实验对比,结果证明该方法在视点发生变化时对目标的识别更为有效.     

Banach空间中有限族“三解合一”的混合临近点法

在一致凸一致光滑的Banach空间中引进了一个新的混合迭代序列,利用混合临近点法,找到了均衡问题与变分不等式及有限族半相对非扩张映射不动点问题的公共解(简称"三解合一"),并证明了该迭代序列强收敛到其公共解.所得结果改进和推广了已有的相应结果.     

软组织形变算法仿真改进研究

 针对以表面网格表示的软组织形变过程中受力点最近邻质点求取算法存在的不足,提出了基于随机点搜索平面最近邻质点的改进算法.该算法将以往穷举集合的方式改为随机点树形搜索方式,使得算法减少了受力点与各个质点之间的距离大小的比较次数,在模拟平面组织形变时具有较好的实时性.实验表明,面积匹配算法结合质点弹簧算法能很好地模拟软组织形变的过程,达到良好的实时与准确性.     

求解凸二次规划的一种二阶Mehrotra型预估一校正算法

给出了求解凸二次规划的一种二阶Mehrotra型预估一校正算法。该算法受Salahi等人对线性规划提出的相应算法启发,引入了安全步策略,保证了校正步步长有适当下界,从而具有多项式复杂性。由于算法迭代方向不正交,算法在罚参数的校正和复杂性的分析上有别于线性规划的情形。最后,通过一些新的技术性引理,证明了算法在最坏情况下的迭代复杂性为O（n^3/2log（x^0）^TS^0/ε）.     

适用于无线传感器网络太阳能系统的MPPT算法

结合无线传感器网络节点的工作特点及光伏供电系统特性,设计了一种新型光伏电池最大功率点跟踪算法。利用光伏电池物理特性中最大功率点随工作环境温度变化的事实,在无线传感器网络节点工作周期内将环境温度测量值引入跟踪算法中,实现系统最大功率点跟踪高可靠性、低复杂性、低成本及较高精度的目标。数学模型仿真及小型光伏电池实际测试结果均...     

虚拟线性倒立摆模型在行走机器人双腿支撑相中的应用

为了提高双足机器人步行运动的稳定性,将双腿支撑阶段的机器人简化为一个虚拟的线性倒立摆模型。该模型以机器人运动的ZMP(zero moment point)为虚拟支点,以机器人质心为模型的质点;在运动中保持质点高度不变。通过预先设定ZMP的轨迹,即可获得机器人质心在双腿支撑阶段的运动轨迹。将该模型与机器人单腿支撑阶段的普通线性倒立摆模型综合运用,就能保证步行时机器人质心速度变化的连续性和步行运动的稳定性。该方法在实际机器人上进行了实验验证,结果表明该方法能够很好地适用于实际机器人的步行运动。     

点支式玻璃建筑中铸铝支承件承载性能

为了研究点支式玻璃建筑中铸铝支承件的承载性能,对3种典型铸铝支承件进行了足尺模型试验研究。按照实际工程中支承件的形式与尺寸制造模具,采用ZL105-T1和ZL111-T6这种铝合金材料铸造成足尺模型试件,借助万能试验机对试件进行加载试验,得出了试件的屈服荷载与极限荷载。根据试件的实际几何尺寸与材料属性,建立有限元模型对试验过程进行数值模拟。有限元分析结果与试验数据吻合良好,验证了有限元模型的可靠性。试验研究与有限元分析表明铸铝支承件的承载力较高,可以在实际工程中应用。     

应用回归分析的数据关联算法

针对复杂电磁环境下目标跟踪需要兼顾实时性和精确性的问题,应用测量领域的数据处理方法,提出了回归分析的数据关联算法.首先,利用对滤波曲线的两点回归分析,逐一预测各观测到达时刻的置信区间,筛选出关联点;接着,以系统处理周期为分组标准,对筛选序列进行成组观测数据回归分析;最后,计算出观测融合点,并用该点更新滤波器新息.该算法不仅能将复杂的关联转变成测量点迹动态更新过程,而且优化了同步化处理步骤.仿真实验表明:回归分析算法与联合概率数据关联算法相比,在直线运动场景下,两者的均方根误差及轨迹丢失率相近,且随着目标数目的增多,前者在平均占用CPU时间上的优越性更加突出;在曲线运动场景下,两者跟踪误差相当,前者占用CPU时间仅为后者的1/6.     

自动获取控制点的人脸表情变形

 提出了一种自动获取控制点的人脸表情变形方法,该方法首先通过主动形状模型(Active Shape Model,ASM)算法自动提取人脸特征点,亦即控制点,然后使用基于控制点的Morphing技术,使一张中性状态的人脸平滑地过渡到有表情的人脸.