基于多小波域对比度的图像融合算法

针对多小渡理论在图像处理领域的应用,给出了多小波域中图像的方向对比度的定义,并提出了基于多小波变换的、使用方向对比度进行自适应加权平均融合和选择性融合的算法.该算法利用多小渡变换对原图像进行分解,根据得到的分解系数计算相应的对比度,然后建立基于对比度的融合规则.使用这些算法对多谱图像进行了融合实验,并给出了评价融合质量的对比结果.结果表明,基于多小波变换的方向对比度的图像融舍算法在保留图像细节信息、增加信息量方面都有明显的提高.     

基于自适应神经网络的非线性系统故障诊断

针对一类模型未知及状态不可测的非线性系统,提出了基于自适应神经网络的故障诊断策略,不仅在线估计神经网络的矩阵权重,而且在线估计高斯函数的宽度和中心。该方法对系统的未知非线性特性没有特别要求,仅对神经网络提出较弱的假设条件。首先利用径向基函数(Radial Basis Function,简称RBF)神经网络构造状态观测器,估计系统的状态。然后利用另一个自适应RBF神经网络作为故障估计器,其输入是系统的估计状态(而不是系统状态),其输出为系统所发生的故障模型。利用Lyapunov稳定理论详细分析了状态误差和故障误差的收敛性,分别给出了两个神经网络的参数调整律,仿真证明了该方法的实用性和有效性。     

基于DiffServ的自适应IP QoS管理框架研究

IP QoS已成为IP网络的核心技术。目前实现IP QoS的机制主要包括有多种,例如子带宽管理、MPLS、IntServ、DiffServ等,可以结合起来实现更完善的IP QoS。目前,比较一致的看法是在网络边缘采用IntServ,在网络主干采用DiffServ。我们在局域网自适应IP QoS基础上,进一步研究了基于DiffServ的IP QoS.本文给出一种DiffServ结合IntServ实现彻底的端到端的IP QoS网络框架,提出了DiffServ实现自适应IP QoS管理的框架与方案,讨论了内部路由节点自适应QoS控制策略。最后讨论基于网络仿真软件NS2的一个简单实验结果。     

基于多智能体的电力软科学智能实验室研究

针对电力软科学研究的复杂性、不确定性,总结了电力软科学研究包括的类别,采用最新的信息集成标准、CORBA规范,基于多智能体技术,应用复杂适应系统理论与智能工程理论,提出了电力软科学智能实验室建设框架和开发思路,并详细讨论了其实现方式。该体系结构采用开放式信息集成技术,方便已有软件的集成和功能扩展,可以为其它行业的软科学实验平台的研究和实现提供参考。     

多模型自适应控制算法的性能分析

多模型自适应控制利用多个元素模型覆盖被控对象的不确定性,并针对这多个元素模型建立多个稳定的控制器。每一个采样时刻,基于一个以模型输出误差为变量的具有积分特点的指标切换函数,选择描述被控对象最优的元素模型,并将基于此模型的控制器切换为当前被控对象的控制器。研究如何调整多模型自适应控制器的结构和参数,提高控制品质,为多模型自适应控制器的应用和进一步研究提供理论基础。     

空中运动目标时变时延估计方法的仿真研究

时变时延估计是运动目标测向的关键技术，参数模型法是一类重要的时 延估计算法，其自适应形式可用于对时变时延的估计。本文分析选择了三种自适应的时延估计参数模型法，将其应用于实测的直升机噪声数据，进行了大量仿真试验，为有限阵列尺寸条件下空中运动目标的被动测向提供了有价值的参考数据和结论。     

考虑产品特征属性的替代性需求预测方法

随着电商销售业务的高速发展, 对用户需求进行快速准确预测已成为重要的研究方向. 产品间的替代性对需求有一定影响作用, 且此方面的应用研究在不断深入. 为了提升需求预测精度, 基于畅销预测属性值排序, 利用邻近替代率估计方法, 并结合 Adaboost 预测模型, 构建出一种更优的考虑产品特征属性的替代性需求预测方法, 并通过实验证明该方法行之有效.     

基于连续谱特征提取的被动声纳目标识别技术

目标噪声特征提取和目标分类器设计是被动声纳目标识别系统的关键技术 .针对被动声纳目标识别 ,提出了一种新的连续谱特征提取方法 .此外 ,为了训练神经网络目标分类器 ,将遗传算法和 BP算法相结合 ,提出了一种新的自适应遗传 BP算法 .最后 ,对海上实录的三类目标噪声进行了分类识别 .实验结果表明 ,设计的被动声纳目标识别系统具有很好的分类效果     

基于鲁棒自适应观测器设计的不确定混沌系统同步

在驱动-响应配置下,本文研究了基于鲁棒自适应观测器的不确定性混沌系统的同步。尽管在驱动系统中存在很多未知的扰动和参数,但是一个鲁棒的自适应观测器仍然可以作为响应系统实现混沌同步。数字仿真表明了该方法的有效性和实用性。     

流媒体传输的模糊自适应预测拥塞控制

为保证网络流媒体传输质量,在流媒体的传输中多采用有效的拥塞控制策略.本文给出了一种更有效的流媒体传输的拥塞控制算法.基于模糊算法给出了模拟的网络传输模型,采用能克服较大传输延时的预测控制解决缓存器的排队预报问题,采用自适应控制算法解决缓存器溢出问题.多种算法有机组合,解决了通过网络的流媒体传输.