基于切换多模型小波网络的非线性动态系统控制

为了提高非线性动态系统的性能，提出了多模型小波网络方法，并详细介绍了多模型小波网络的结构．用多模型小波网络对非线性系统进行建模与控制，在仿真试验中将其与单小波网络进行对比，结果显示多模型小波网络控制的均方差为0．158，单小波网络控制的均方差为0．374．试验结果证明多模型小波网络方法控制精度高，响应速度快，其控制性能优于单小波网络。     

利用大地热流估算松辽盆地岩石圈深度

利用大地热流进行大面积岩石圈深度计算 .在利用地震波速换算岩石生热率和收集岩石热导率的基础上 ,计算了北纬 39°～ 4 9° ,东经 112°～ 131°范围的岩石圈深度 .结果表明 ,区内岩石圈深度变化较大 ,呈现北深南浅 ,西深东浅的特点 ,东西过渡带位于大兴安岭重力梯度带上 ,而大庆附近地区岩石圈局部变化较为激烈 ,变幅达 70km .     

红-黑小波变换

介绍一种新的第二代小波变换——红-黑小波变换，它是把矩形栅格的数字图像分成红块和黑块，利用二雏提升格式进行构造。并从理论上与张量积小波变换进行了比较。实验表明红．黑小波变换可以更有效地去除图像的相关性并得到更稀疏的图像表示，在图像压缩中红．黑小波变换比传统小波变换更有效。     

基于统计分布的小波分析对时间序列孤立点数据的识别与挖掘

针对时间序列中孤立点的挖掘．提出了基于统计分布的小波分析时孤立点数据的挖掘．首先对所采集到的数据进行排序得出经验分布函数，并估计出经验分布函数与总体分布函数之间的差异；然后利用再抽样的方法缩小子样分布函数与总体分布函数之间的差值，在允许的差值之下，利用子样分布函数代替母体分布函数；最后用小波分析对孤立点进行识别与挖掘．     

利用小波分析进行基于形状的图像检索技术

目的 解决基于形状检索方法中形状描述符的不稳定、缺乏平移、旋转、尺度不变性等缺点。方法 通过对图像进行小波变换，获得多尺度下的不变矩，得到图像的特征描述符，通过特征描述符的欧氏距离来表示图像的相似度。结果 通过小波变换进行形状特征提取具有很好的图像检索效果。结论 新方法获得的描述符具有旋转、平移、尺度不变性等优点，能够很好地描述图像的形状和空间分布信息。     

神经网络在矿井胶带机火灾探测中的应用

综合考虑温度、温度变化率、一氧化碳浓度、一氧化碳浓度变化率为胶带机火灾探测系统的参数 ,采用三层前馈 BP神经网络对胶带输送机火灾探测进行研究 ,经过 81组数据样本训练得到合适的网络结构及网络参数 .仿真结果表明 :当隐层节点数为 1 0 ,动量因子为 0 .95时 ,训练时间最短 ,误差下降最快 ;对 PVC胶带机的火灾燃烧试验探测结果表明 ,当输出报警限取 0 .5时 ,经一定的时间延时后 ,运用该网络可在燃烧发生 35 0 s时进行报警 ,从而有效实现了矿井胶带输送机火灾的早期报警 ,并增强了系统的抗干扰能力及对环境的适应性能     

医学图像小波变换系数的统计分析

通过利用小波变换对医学超声图像进行分解，研究其小波变换系数的均值、标准差、图像的能量等统计特征，为医学图像压缩编码和图像去噪进一步研究提供参考．     

Linux环境下IPv6主机的地址自动配置研究

近几年IPv6发展迅速,在IPv6上开展的研究也越来越多.IPv6的地址自动配置为IPv6的应用与研究提供了极大的方便,该文讨论了IPv6的两种地址自动配置方式及DHCPv6的工作过程,给出了Linux系统下DHCPv6配置的方法     

小波去噪在电能质量检测中的应用

在电能质量检测领域,测量信号通常叠加着随机噪声,因此在噪声污染比较严重的场合,对检测到的信号一般要进行去噪处理.针对此类噪声问题,利用信号与噪声进行小波变换后在各尺度空间呈现的不同特性,提出了基于小波变换的阈值去噪法.     

一种基于小波变换和人类视觉系统的自适应水印算法

提出了一种以灰度图像为水印并用随机序列置乱水印的基于WT域的新的自适应水印算法.首先,将小波变换后的图像的小波系数组成小波子图块,然后根据人类视觉系统(HVS)特性,多参数对小波子图块进行分类.根据分类结果,结合小波变换特征,将不同强度的水印嵌入到不同的小波子图块中.实验结果表明,所提出的算法具有较好的鲁棒性.