SINS/GPS组合导航和末端寻的复合制导半实物仿真

针对采用SINS/GPS组合导航及末端寻的复合制导体制的制导弹药,为检验组合导航系统和制导控制系统的工作性能,设计了半实物仿真系统框架结构.设计半实物仿真时序,采用基于频率调度(FBS)机制,实现仿真的实时性和同步性.探讨并解决了仿真中多CPU时钟同步问题.仿真结果表明,捷联惯导算法正确,解算时延较小,GPS修正效果良好,组合导航系统可顺利完成中末制导交班;制导控制系统设计合理,对于静止和机动目标,落点射击精度和落角均满足设计要求.     

基于图的半监督深度学习及其在新生儿疼痛表情识别中的应用

针对新生儿疼痛表情识别任务中由于有类别标签样本数量不足而导致分类准确率不高的问题,提出了 一种基于图的半监督深度学习(Graph-based Semi-supervised Deep Learning,GSDL)方法.首先,使用训练集中少量有类别标签的样本对深度神经网络模型进行初步训练,得到初始模型;然后,利用初始模型...     

计算机怎样证明几何不等式

阐述了一个基于胞腔分解的不等式机器证明软件的原理、算法和使用方法,这一用Maple语言编写的程序能有效地处理含有根式的不等式型定理,对于Bottema等所著《几何不等式》一书中的大部分不等式定理的验证尤其高效,对一类代数结构较为简单的几何不等式,能令计算机自动生成和输出用自然语言写出的证明。     

Menger PN 空间上的半有界算子

对Menger PN 空间上的线性算子引入β-半有界, β-半开及β-半闭等概念,讨论了它们间的关系,并在较弱的t-模条件下建立了半开射定理,半闭图定理和半有界逆定理.     

一类不确定区间系统最大摄动界的有限判别方法

线性区间系统Hurwitz稳定时系数的最大摄动界,利用半保护映射可以经过有限判别求得.含有两个区间参数的多线性区间系统Hurwitz稳定时系数的最大摄动界,同时利用半保护映射和多项式完全判别系统,也可以通过有限判别求得.给出的两个算例说明了方法的有效性.对于含有任意多个区间参数的多线性区间系统,也给出了其系数的最大摄动界的有限判别方法.     

乙型肝炎病毒聚合酶基因在重组腺病毒系统中的表达

乙型肝炎病毒是一种重要的人类病原,乙肝病毒聚合酶在病毒的复制中具有关键作用．拼接了HBV56的聚合酶全长基因,利用重组腺病毒系统,在HEK293细胞中表达乙肝病毒聚合酶．通过一种半定量PCR方法,检测到所表达的蛋白具有逆转录酶活性．这一研究对深入认识该酶结构与功能的关系,研制抑制病毒复制的药物,有一定的意义．     

上半连续集值1-集压缩映射的不动点定理

由集值映射的拓扑度延拓理论,推导出了上半连续集值1-集压缩映射的拓扑度.研究了上半连续集值1-集压缩映射的不动点定理.     

复发事件数据在含治愈个体的半参数比率模型下的经验似然推断

随着医学的发展,某些无法治愈的疾病能够被治愈,并且在一段时间内不复发,从而导致在复发事件数据中出现治愈个体.本文针对复发事件数据基于含治愈个体的半参数比率模型提出一种经验似然方法,建立经验对数似然比函数,并证明Wilk's定理.通过数值模拟将所提出的经验似然方法与正态逼近方法进行比较,得到在样本量较小时,所提出的经验似...     

基于Landsat-8 OLI与Sentinel-2 MSI传感器的香港近海海域叶绿素a浓度遥感反演

为验证Landsat-8 OLI遥感数据与Sentinel-2 MSI遥感数据监测近海海域叶绿素a浓度可行性,以其为数据源,香港近海海域为研究区域,以半分析模型为方法,挑选与监测点实测叶绿素a浓度采集时间一致且遥感影像云覆盖率小于10% 影像清晰的两类遥感影像。对两类遥感影像分别选取2/3的遥感影像数据经预处理后提取其对应实测日期监测点位置遥感反射率进行相关性分析,得到相关性最高的反演因子进行建模,并且利用剩下的1/3数据对其反演回复回归模型进行精度检验,其结果与OCx模型反演结果进行对比效果显著。基于Landsat-8遥感数据建立的最佳反演回归模型为Y=6.8x2-20.77x+17.02,R2=0.906略高于基于Sentinel-2遥感数据建立的最佳反演回归模型Y=-3.345e+05x2+3826x-3.44,R2=0.801,证明了就香港近海海域叶绿素a浓度反演两类遥感数据的可行性,且两类数据的反演结果均呈现出香港近海海域内部海域叶绿素a浓度高于外部叶绿素a浓度的现象。     

四旋翼无人机滑模-CPCMAC联合控制半物理仿真系统

针对四旋翼无人机强耦合、欠驱动、非线性等特点,以及在实际飞行过程中极易受到干扰的问题,对四旋翼无人机动力学模型进行分析,提出了一种基于联合的四旋翼无人机姿态控制算法,并在此基础上设计了四旋翼无人机半物理仿真系统。首先,针对非线性系统设计滑模控制器,选择跟踪航迹和翻滚角设计位置控制率和姿态控制率。其次,滑模控制器在实际应用中易产生震荡,利用基于信用积分的小脑模型神经网络(CPCMAC)来学习滑模控制的方式。最后,搭建基于LabVIEW的控制站,同Matlab/Simulink进行数据收发控制。仿真结果表明,在跟踪目标相同时,提出的四旋翼无人机滑模-CPCMAC联合控制相比于传统的比例积分微分(PID)控制和积分反步法控制优势明显,能够抑制超调和余差,在快速性和鲁棒性方面都更加优越。同时,构建的四旋翼无人机半物理仿真平台能清晰反馈出无人机参数的变化,应用预留的参数接口和地面控制站,降低了无人机飞控算法的开发难度,提高了开发效率,具有明显的实用价值。