磁感应成像中三维涡流前期模型仿真

磁感应成像(MIT)中正问题的仿真是影响MIT技术发展的关键性问题之一,而导体内部三维涡流问题又制约着MIT中的正问题的研究。基于正问题的数学模型,提出一种MIT三维测量模型,利用有限元方法进行求解,仿真获得导体中不同面的三维涡流的磁通密度分布并进行对比,得出受激励线圈影响导体内部三维涡流磁通密度的变化规律,为研究MIT中的正问题及图像重建提供重要依据。     

基于UT变换的MMPHD机动目标跟踪

基于序列蒙特卡罗方法的多模概率假设密度(probability hypothesis density, PHD)滤波算法及其改进方法,在预测过程中依据多个并行的状态转移模型将大量粒子散布到下一时刻目标所有可能出现的状态空间,从而实现目标状态的捕获。由于这些方法大量使用粒子,造成计算量巨大、算法实时性差。为此,提出了基于无迹变换的多模PHD机动目标跟踪方法。该方法利用最新量测信息获得粒子预测过程中的建议密度函数,从而将粒子聚合在目标最可能出现的状态空间邻域中,充分实现粒子的有效利用。仿真实验表明,论文提出的算法不仅显著减少了多模PHD算法的计算量,而且在一定程度上提高了多模PHD算法的精度。     

闽东柳杉人工林密度效应模型研究

应用闽东地区柳杉人工林样地材料,探讨了密度效应二次模型,并对其进行生产弹性分析和边际产量分析,测定了柳杉人工林林分密度的生产弹性值和边际产量。     

非均匀类簇密度聚类的多粒度自学习算法

针对非均匀类簇密度聚类问题,从商空间粒度理论出发,提出一种多粒度自学习聚类算法 (multi-granularity self learning clustering algorithm, MSCA)。算法通过构造聚合树结构和定义粒度函数对问题逐层求解,并在每层聚合过程中根据聚合区间以自学习的方式动态确定聚合粒度,解决了传统聚类算法从非均匀类簇密度数据中无法得到不同层次的聚合特征且参数对经验依赖性过高的问题。理论和实验表明,MSCA算法可以发现任意形状类簇,有效处理噪声,并能发现关键聚合层,具有较好的计算复杂性。     

背景辐射对拦截器导引头探测性能的影响分析

在综合考虑背景辐射、光学系统近场辐射、探测器及其后续处理电路和焦平面非均匀性噪声影响的基础上,建立了拦截器导引头红外传感器的探测性能模型。根据文献给定的拦截器导引头参数对模型进行了验证,并利用所建立的模型分析了背景辐射对拦截器探测性能的影响。提出的方法和模型具有通用性,可用于分析背景辐射影响下各种拦截器红外导引头的探测能力。     

企业目标体系及其对跨世纪企业管理的影响

在分析企业发展历程和规律的基础上,揭示了现代企业系统的目标体系：战略层次的终极目标是使企业长期保持兴盛状态,策略层次的管理目标经历了从利润最大化到“满意的利润”,再到谋求股东和职工双方利益的最大化;战术层次的运作目标是不断提高经济效益。建立科学的企业目标体系是制约因素管理最重要的理论基础之一,制约因素管理强制围绕系统目标的实现。抓住制约环节进行全局调控,不断实现整体持续优化,它为跨世纪的企业管理展     

基于双密度双树小波变换的超声图像降噪

针对去除斑点噪声提高超声图像质量的问题,提出双密度双树离散小波变换（DD-DT DWT）结合局部方差估计的双变量收缩阈值函数（BFS）的图像降噪改进算法实现超声图像降噪。首先将原始图像用DD-DT DWT进行多尺度分解,根据噪声模型和小波子父代系数确定的局部边缘方差估计阈值,利用子父代小波系数相关性构成的双变量阈值函数,对图像16个方向的小波系数进行非线性自适应的处理,最后重建降噪后的图像。用仿真和真实数据对此算法进行验证,并与其他小波降噪系统的性能比较,结果分析表明噪声图像经该算法降噪后,图像性能指标均有提高,不仅有效的实现图像降噪,而且较好的保留图像细节。     

免耕对黑土蚯蚓数量和土壤密度的影响

以自2001年秋在吉林省德惠市中层黑土上进行的耕作定位试验小区为研究对象,对比免耕和常规耕作对东北黑土蚯蚓数量和土壤密度的影响.试验设计为裂区随机区组设计(免耕和常规秋翻两个处理),4个区组,种植作物为玉米和大豆.在玉米6叶期和8月末或9月初两次测定蚯蚓数量,土壤密度秋收后测定.采用SAS软件对2004～2006年的蚯蚓数量和土壤密度进行方差分析.试验结果表明,耕作方式、作物类型和采样时间对蚯蚓数量的影响较大,均达显著差异(P《0.05).免耕处理的蚯蚓数量是秋翻处理蚯蚓数量的2.4倍,种植大豆的蚯蚓数量是种植玉米蚯蚓数量的1.6倍,第1次的蚯蚓数量是第2次蚯蚓数量的1.9倍.耕作方式和作物类型对土壤密度没有显著影响.虽然免耕处理使5cm～10cm的土壤密度略有增加,但免耕的土壤密度与秋翻的土壤密度相比,并无显著差异.因此,同常规秋翻相比,免耕明显增加土壤中的蚯蚓数量,而且不会引起土壤的板结.     

基于密度分类的JPS+移动机器人全局路径规划算法

针对传统全局路径规划中扩展节点多、寻路时间长等问题,提出一种基于JPS+(jump point search plus)算法的全局路径规划算法,旨在提高机器人在复杂环境的智能性、高效性的要求。首先引入了一种基于密度的判断障碍物角点规则,实现对于主要跳点的识别数目,减少搜索路径过程中的可扩展节点,同时在路径求解过程中对目标跳点的判定规则进行了修改,最终实现了减少计算量、缩短计算时长的目标。为验证所提改进型JPS+算法的有效性,将A~*、JPS+算法在不同类型地图中与改进型JPS+算法进行了比较。仿真结果表明,改进型JPS+算法与A~*算法相比,在路径长度、寻路时间和扩展节点数量上都有明显改进;在生成相同路径的基础上,与传统JPS+算法相比,在障碍物占比33.25%的地图中搜索时间降低了7.58%,节点扩展数量减少了9.38%,能够满足移动机器人快速全局路径规划的要求。     

用于非粘性液体检测的Lamb波传感器阵列

在负载液体的压电薄板上可通过叉指换能器(IDT)激发出Lamb波, Lamb波的相速度与液体的特性参数有关. 基于该原理, 引入有效介电常数的概念研究了Lamb波在液体传感领域的潜在应用, 并针对理想非粘性液体的检测设计了同时并行敏感液体密度和介电常数的传感器阵列. 以压电材料铌酸锂(LiNbO₃)为例, 为改进灵敏度及机电耦合系数, 通过数值计算得到了传感器阵列的板厚、切向等优化结果.