基于物联网的智能家居控制系统设计

本文设计了一种基于物联网、ZigBee、语音识别的综合性的智能家居控制系统,系统既可以通过APP对家电进行控制,也可以通过语音进行控制,不仅能实现对智能家居的控制,而且能向下兼容普通家电,还能检测CO、烟雾、微尘浓度,防止相应安全隐患的发生,有成本低、功耗低等特点,具有一定的应用前景.     

基于联合时频特征和HMM的多方位SAR目标识别

研究了联合时频特征和隐马尔科夫模型(hidden Markov model, HMM)的多方位合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)目标识别方法。利用HMM模型可以有效地对多方位SAR目标特征分析及识别。在HMM多方位SAR目标识别中的关键之一是SAR目标回波高分辨率距离像(high resolution range profile, HRRP)的特征提取。提出了一种时变频因子加权Fisher鉴别的特征提取方法。利用MSTAR实测SAR目标数据集进行了特征提取和识别实验,实验结果验证了方法的有效性。     

地球静止卫星位置自主确定方法与仿真研究

给出了利用星敏感器测量信息自主确定地球静止卫星位置的方法,利用不同精度的星敏感器测量数据和不同控制精度的卫星姿态测量数据,可以直接计算卫星位置.同时又对测量数据应用卡尔曼滤波进行卫星位置计算仿真,比较两种处理结果的精度.仿真结果表明,提出的方法可以实时自主获取静止卫星的轨道位置,满足静止卫星定点的不同精度需求.     

基于边缘点投影方差最小的车牌倾斜校正方法

在车牌识别系统中,为提高字符分割和识别的效果,需要对定位后的车牌图像进行倾斜校正.提出了一种基于边缘点投影方差最小的车牌倾斜校正方法.首先将旋转后车牌图像的垂直边缘向水平方向投影;然后导出边缘点投影方差最小时旋转角度的闭合表达式,由此一步确定车牌的倾斜角度;最后通过双线性插值方法校正车牌.给出了实验结果,并与车牌倾斜校正的Hough变换法、旋转投影法和主成分分析法进行了精确度、算法复杂度及运算时间的比较,结果表明所提出的方法精确度高、鲁棒性好、实时性强.通过进一步分析和推广,将车牌倾斜校正方法总结为两种不同类型的方法,并对它们进行了比较.     

基于贝叶斯决策的机内测试虚警滤波技术

提出了一种将贝叶斯决策用于机内测试(RIT)系统的虚警滤波方法.诊断的BIT系统包括正常、瞬态、间歇和故障四类状态,利用最小最大决策法确定这四类状态的先验概率,并建立相应的贝叶斯风险决策表.以机载电源的机内测试系统为例进行研究,为每个诊断模块建立相应的贝叶斯决策器,通过支持向量机识别出有异常的可更换模块后,启动相应的决策器对该模块的BIT状态进行决策.结果表明,该方法能够识别出系统中的瞬态和间歇故障,可有效降低BIT虚警发生的概率.     

Efficient combination rule of Dezert-Smarandache theory

The Dezert-Smarandache theory （DSmT） is a useful method for dealing with uncertainty problems. It is more efficient in combining conflicting evidence. Therefore, it has been successfully applied in data fusion and object recognition. However, there exist shortcomings in its combination rule. An efficient combination rule is presented, that is, the evidence＇s conflicting probability is distributed to every proposition based on remaining the focal elements of conflict. Experiments show that the new combination rule improves the reliability and rationality of the combination results. Although evidences conflict another one highly, good combination results are also obtained.     

储层含油性识别中ANN和GA融合的模糊规则提取

提出一种基于ANN和GA融合的自学习自适应的模糊规则提取算法,用来对油层进行识别.其方法是:首先运用人工神经网络(ANN)对训练样本进行有导师学习,网络的输入是测井属性,输出表达为网络权值和输入的函数Ψk=f(xi(WG1)ij,(WG2)jk)(其中:Ψk代表含油性类别Ck的判别函数;C1为干层;C2为水层;C3为差油层;C4为油层).然后,以Ψk作为遗传算法(GA)中的适应度函数提取对应于类别Ck的模糊规则.最后,通过某油田oilsk81和oilsk83油井的实证研究表明,该方法能够有效地识别储层的含油性.     

集装箱码头ALV调度与堆场位置分配集成优化模型

针对自动化集装箱码头水平搬运作业和堆场作业,提出一种集成调度优化方法,以最小化最大完工时间为目标,同时考虑船舶装、卸作业,建立自动升降车(automated lifting vehicles,ALV)调度与堆场位置分配集成优化模型,提出求解模型的优化算法,设计基于遗传算法的启发式算法,利用算例对模型与算法的有效性进行了验证.计算结果表明,提出的启发式算法可以提高运算效率,能够在很短的时间内对大规模算例求出高质量的解.另外,集成优化模型同时考虑码头多个作业环节,有利于提高自动化集装箱码头的装卸作业效率.     

基于水军信任惩罚的多维用户影响力度量模型

社交网络用户影响力度量是意见领袖识别的必要前提,然而目前的度量模型忽略了多维影响因素以及水军群体对度量模型真实性的影响.为此本文从网络结构、交互行为和交互信息三个维度来分析整合相关的影响因素,基于LeaderRank模型构建多维用户影响力度量-MUI模型,并在水军识别的基础上构建信任惩罚模型,以修正MUI模型建立MUISTP模型,实现社交网络用户影响力的真实性度量.以新浪微博平台大规模实际数据进行实验分析结果表明,与FBI,LeaderRank和Generative Graphical模型相比,MUI模型识别出的意见领袖更为准确,且可以实现更为有效的信息扩散.此外,经过水军信任惩罚后MUISTP模型较MUI能够实现更为有效的意见领袖识别.     

基于位置和散度效应因子分类筛选及仿真试验

针对供应链及其它计算机仿真试验中所涉及因子数目众多的情形,序贯分支方法因筛选效率较高被广泛采用.然而,现有的序贯分支方法忽视对散度效应起显著作用的因子.由于相比位置效应,散度效应在产品或供应链系统的质量设计中是同等甚至更为重要的,故提出一种基于位置效应与散度效应的序贯分支方法.首先,将影响位置效应与散度效应的显著因子分类为调节因子,重要因子和稳健因子;然后,结合序贯概率比检验(sequential probability ratio test,SPRT),在控制筛选过程中第一类错误和第二类错误的基础上,采用序贯分支方法分类地筛选出显著因子;最后通过仿真试验说明此方法能够有效且分类地处理位置效应与散度效应下的显著因子筛选问题.