DC/DC变换器的一种神经网络控制方法

为了消除Buck—Boosl变换器为代表的DC／DC（直流，直流）变换器最小相位性质的影响．对其输出电压进行控制，分析模型特性．采用非线性反馈控制电流内环．用RBF（径向基函数）神经网络设计了神经网络控制器控制输出电压外环，分析了系统的稳定性．仿真结果表明．提出的控制器动、静态性能很好．对变换器中元件参数的变化和负载电阻的扰动有较好的鲁棒性．     

基于快速最小距离树的肝脏图像非刚性配准

为精确诊疗肝脏疾病,针对CT肝脏图像中呈现出与相邻器官灰度值相似、边界不清晰,仅靠灰度水平法难获得理想的分割结果的问题,采用快速最小距离树度量多维特征,构造了Renyiα-entropy能量函数,成功完成了atlas和待分割图像之间的非刚性配准,实现了肝脏的自动精准分割.该方法的分割精度较传统互信息法明显提高,较传统Prim算法分割速度更快.     

融合倾斜仪数据的盾构姿态严密解算模型

推导了倾斜仪与盾构的严密标定模型;将倾斜仪采集的双轴角度数据视为平面点云,推导了倾斜仪角度数据的稳健估计方法;在前述模型方法的基础上,利用最小二乘配置方法建立了倾斜仪与棱镜数据融合的严密联合解算模型.最后,通过试验对上述模型方法进行了分析验证.结果证明,提出的盾构姿态解算模型正确可行.     

点云三角化处理技术研究

点云的三角化处理是点云三维重构中必不可少的处理步骤,其处理效果直接决定了点云三维重构结果的好坏,而点云进行三角化时搜索半径r的参数设置决定了点云三角化的处理效果.针对该参数的取值及其对点云三角化结果的影响做了研究.首先对点云数据进行预处理,然后利用最小二乘法原理对点云进行平滑处理,最后将平滑处理后的点云利用贪婪三角化算法实现点云数据的三角网格化.结果表明,点云三角化处理技术在搜索半径r大于等于5倍采样间距(平均间距)时,能够快速准确地生成质量较好的点云三角模型.     

具有弹性和加工误差的槽轮机构动态分析

考虑槽轮机构的弹性和加工误差，建立了机构的运动方程．在方程中，古典机构理论运动转化为广义座标中的约束激振力，加工误差转化成约束力的变化和初始条件，槽轮副间隙成为非线性振动问题，工序盘的影响为两个自由度的振动，啮合点的变化中成为变刚度问题．利用数值解法编制了槽轮机构动态计算机模拟程序，根据模拟结果讨论了机构参数对槽轮动载荷的影响，得出比传统分析方法更深刻的结论，指出了降低槽轮载荷的途径．     

基于最小最大准则的虚拟声重放鲁棒算法

虚拟声在扬声器重放时需先通过串声消除系统（cross-talk cancellation system,CCS）来预校正,但该系统对倾听者头部位置的变化非常敏感。本文提出了一个基于最小最大准则的优化算法,通过在频域中自适应地调整相关参数,来达到全局的串声消除性能的最优。仿真结果表明相较常规的针对固定听音位置的CCS算法,本文提出的算法在头部移动时对重放声场控制具有更好的鲁棒性,尤其是在语音信号能量主要集中的低频和中频段,具有更好的应用性。     

非对称两态叠加多模量子叠加态的不等阶N_j次方H压缩

利用多模压缩态理论,研究了由多模复共轭相干态｜{z(a) j}〉q和多模复共轭相干态｜{z(b) j}〉q的相反态｜{-z(b) j}〉q这两个非对称的量子态的线性叠加所组成的多模量子叠加态｜ψ〉q的高阶不等阶Nj次方H压缩效应,结果表明,如果各个模的压缩阶数Nj与各个模的初始位相φj之积Njφj的总和以及态｜{z(a) j}〉q和态｜{-z(b) j}〉q之间的初始相位差θ(R)pq-θ(R)nq分别满足一定的条件时,多模量子叠加态｜ψ〉q的两个正交相位分量可分别呈现出周期变化的高阶不等阶Nj次方H压缩效应.当各个模的压缩阶数的和为奇数时可获得较大的压缩深度.     

线性模型最小二乘估计的一个最优性质

考虑一般的线性模型Y=Xβ+ε,其中X为n×p阶设计矩阵,β为p×1未知参数向量,e为n×1随机误差向量。满足E(ε)=0,Cov(ε)=σ~2∑,这里σ~2>0可能未知,Σ则为已知的非负定矩阵,θ是β的一个线性函数,且可估,假设θ_R为Rao型最小二乘估计,本文证明了若随机误差服从ε椭球等高分布,则θ_R满足所谓最大概率性质,即θ_R落在以θ为中心的任一椭球内的概率不小于θ的任一性线无偏估计落在同一椭球内的概率,推广了文献中的结果。     

三棱镜最小偏向角法测波长实验研究

根据三棱镜对光的色散原理,提出了用分光计观测原子光谱并用最小偏向角对各谱线进行标记,比较光谱的位置,从而用内插法测得了未知谱线的波长。实验结果表明：使用三棱镜最小偏向角尺度分析法测定波长有其可操作性和一定的应用意义。     

求解最小覆盖问题的快速近似算法的进一步研究

分析了已有求覆盖平面上给定的若干个点的尽可能小的圆的问题的算法。给出了一个新的求解最小覆盖问题的算法，其计算时间复杂度为平面上给定的点数量的线性函数，该算法已编程实现，通过几万例随机算例的实际计算比较，表明算法所得结果的平均精度比已有的各种快速近似算法所得的精度要高，而且具体每例所需的计算时间均比已有快速近似算法对应的计算时间要短。