多元散射校正和逐步回归法建立黑土有机碳近红外光谱定量模型

采用全谱建立近红外校正模型,计算工作量大且冗余信息多。通过特定方法筛选特征波长有可能得到更好的定量校正模型。逐步回归法在波长选取方面起到了重要的作用。多元散射校正技术（Multiple scatter correction,MSC）可以有效剔除由样品颗粒大小、装填密度、湿度等不同引起的散射影响,有效提高光谱的信噪比。以我国东北黑土为研究对象,采集了136个土壤样品3699cm^-1-12000cm^-1范围的近红外光谱,利用多元散射校正技术对近红外原始光谱数据进行预处理,评价MSC的去噪效果,并利用多元线性回归法建立了土壤有机碳含量与校正光谱优选波长点处吸光度之间的关系模型,评价多元逐步回归法优选波长的有效性。结果表明,多元散射校正技术有效降低了散射的影响,提高了相关光谱的信噪比,模型决定系数从0．598提高至0．681。基于手动挑选波长建立的模型决定系数高达0．956,预测样品集模型预测值与实测值之间的相关系数为0．823。手动挑选波长建立的SOC模型预测能力优于基于逐步回归方法建立的定量模型,利用逐步回归分析法优选波长还需要进一步研究。图7,参26。     

轿车室内流场的数值模拟研究

轿车室内流场的数值模拟是轿车室内环境空气品质评价与研究的基础.本文选择RNG湍流模型,采用分区域划分网格的方法,并利用Monte Carlo法分析了太阳辐射引起的车体各固面的附加热流变化,对轿车室内空气三维流场和温度场进行了数值模拟研究,为轿车室内环境的舒适性评价和轿车室内通风性能的优化提供了参考.     

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.     

基于局域支持向量机的海浪水压场混沌预测

针对海浪水压场的短时平稳性,采用局域支持向量机进行预测滤波.首先分析了海浪水压场信号的混沌特性,并根据其混沌特性,提取训练空间中与当前相点的行为特征密切相关的最近邻点作为训练样本对支持向量机进行训练,减少了训练样本的数目,节省了网络学习时间,从而可实时对网络参数进行更新,使支持向量机能够跟随海浪的变化.实际计算表明这种算法能够以较快的学习速度和较高准确度实现海浪预测,能够克服由于海浪的短时平稳性所带来的随时间的增长预测精度下降的问题.     

基于势场蚁群算法的机器人路径规划

提出了一种未知环境下机器人路径规划的势场蚁群算法。该算法利用人工势场力和机器人与目标之间的距离构造机器人避障和移动的综合启发信息,并利用蚁群搜索机制在未知环境中寻找机器人从起始位置至目标位置的全局最优路径。所提出的算法将蚁群算法和人工势场法进行有效的结合,提高了常规蚁群算法对最优路径的搜索效率。通过仿真实验表明了所提出的算法用于机器人路径规划的有效性。     

三维射击精度的Winterbottom逼近

为避免导弹武器三维射击精度降维评估带来的信息损失问题,在三维射击精度一阶逼近法研究的基础上,引进SEP对分布参数的二阶偏导数,依据Winterbottom展开给出了SEP的置信上界和置信区间表达式。详细推导了具体计算公式,提出Box-Cox变换参数λ的选取原则,列出了优化λ的计算方程,并以示例说明Winterbottom逼近对中小样本的具体运用和实际效果,结果表明该方法具有良好的使用前景。首次将渐进正态性理论和逼近理论引入三维精度评估领域,解决了球概率误差分布未知问题。     

基于仿真的闭环反导舰炮效能评定

根据闭环反导舰炮的误差分类和闭环校正原理,建立了一次射击过程中各类射击误差序列的仿真模型,给出了脱靶量估计的卡尔曼滤波方程,较详细地仿真了闭环反导舰炮的脱靶量估计和闭环校正过程。针对闭环舰炮所射击的来袭导弹目标特点,建立了射击提前点解算、目标命中面积计算等仿真中所涉及的数学模型。还给出了命中事件模拟、毁伤事件模拟和仿真次数计算的方法,从而建立了闭环反导舰炮对导弹目标射击一个航路的完整仿真数学模型。最后给出了仿真结果,进行了简单分析。     

基于社会势场的群体机器人聚集队形控制

将社会势场与基于行为控制相结合,使得群体机器人形成聚集队形,避开未知环境中的障碍物并到达目标区域.设置了两类阈值,以减少机器人在均衡位置的抖动,提高群体机器人向目标区域趋近的速度;提出了柔性社会势场机制,以提高机器人的避障效率.个体机器人根据局部感知自主产生队形控制向量,因此该队形控制策略具有良好的可扩展性.仿真实验表明了队形控制策略的可行性和有效性.     

Higher-order principal component pursuit via tensor approximation and convex optimization

Recovering the low-rank structure of data matrix from sparse errors arises in the principal component pursuit （PCP）. This paper exploits the higher-order generalization of matrix recovery, named higher-order principal component pursuit （HOPCP）, since it is critical in multi-way data analysis. Unlike the convexification （nuclear norm） for matrix rank function, the tensorial nuclear norm is stil an open problem. While existing preliminary works on the tensor completion field provide a viable way to indicate the low complexity estimate of tensor, therefore, the paper focuses on the low multi-linear rank tensor and adopt its convex relaxation to formulate the convex optimization model of HOPCP. The paper further propose two algorithms for HOPCP based on alternative minimization scheme： the augmented Lagrangian alternating direction method （ALADM） and its truncated higher-order singular value decomposition （ALADM-THOSVD） version. The former can obtain a high accuracy solution while the latter is more efficient to handle the computationally intractable problems. Experimental results on both synthetic data and real magnetic resonance imaging data show the applicability of our algorithms in high-dimensional tensor data processing.     

基于模型预测控制的跳跃式再入制导算法研究

针对深空探测跳跃式再入返回飞行任务,提出了一种快速的再入制导算法,该算法基于模型预测控制（model predictive control,MPC）理论和近似动态规划（approximate dynamic programming,ADP）技术,将再入制导问题转化为两点边值问题,然后采用高斯伪谱法（Gauss pseudospectral method,GPM）求解该问题,实现快速制导计算。同时为了达到制导精度和制导效率的综合最优,提出了一种数值预报校正（numerical predictor-cor-rector,NPC）制导算法和快速再入制导算法融合的分段混合制导策略,该策略能对快速制导算法带来的制导偏差进行及时的修正,从而保证制导精度。蒙特卡罗仿真实验表明,与传统的数值预报校正制导算法相比,快速混合制导算法不仅能保证较高的制导精度,而且大幅减少了平均制导计算耗时,具有极大的在线应用潜力。