基于四元数的导弹反步控制及全方位算法应用

针对传统四元数适应范围小,分析误差困难问题,基于误差四元数的概念深入研究了姿态误差形式和姿态角和四元数全方位转换问题,提出了姿态角和四元数的全方位转换算法。该算法实现了姿态角和四元数的-1800到1800全空间转换,并且具有抗扰动的能力,同时将四元数与非线性反步(backstepping)方法结合,进行了导弹姿态控制。仿真表明了全角度算法的正确性,以及基于文中的四元数姿态误差方程可有效进行导弹全方位姿态控制。     

振动条件下齿轮副的运动特征

根据齿轮系统的振动运动,建立了在振动条件下齿轮副实际中心线方程和理论啮合线方程,分析论证了实际中心线和理论啮合线的运动及实际啮合线的形态.结果表明,由于系统振动的原因,齿轮副的实际中心线和理论啮合线是以平面运动方式变化的,实际啮合线(即啮合点的轨迹)是一条曲线.同时,系统振动还使啮合齿对提前或迟后进入啮合、提前或迟后退出啮合.     

Synthetic seismograms of ground motion near earthquake fault using simulated Green’s function method

Seismograms near source fault were synthesized using the hybrid empirical Green＇s function method where the discretely simulated seismic waveforms are used for Green＇s functions instead of the observed waveforms of small earthquakes. The Green＇s function seismic waveforms for small earthquake were calculated by solving wave equation using the pseudo-spectral method with the staggered grid real FFT strategy under a detailed 2-D velocity structure in Kobe region. Magnitude and seismic moment of simulated Green＇s function waveforms were firstly determined by using the relationship between fault length and corner frequency of source spectrum. The simulated Green＇s function waveforms were employed to synthesize seismograms of strong ground motion near the earthquake fault. The synthetic seismograms of the target earthquake were performed based on the model with multiple source rupture processes. The results suggest that synthesized seismograms coincide well with observed seismic waveforms of the 1995 Hyogo-ken Nanbu earthquake. The simulated Green＇s function method is very useful for prediction of the strong ground motion in region without observed seismic waveforms. The present technique spreads application field of the empirical Green＇s function method.     

一种新的分类方法——属性均值聚类属性支持向量机(AMC-ASVM)

在属性均值聚类(AMC)与支持向量机(SVM)的基础上,提出了一个新的模式分类算法——基于(属性)聚类的属性支持向量机算法(AMC-ASVM)。主要思想是利用属性均值聚类网络得到的具有概率信息(权重)的样本,来训练属性支持向量机,从而得到分类器。这种方法结合了属性聚类的稳定性与属性支持向量机可以利用加权样本的优点,适合处理具有强噪声的数据。另外,该方法也可以看作是堆近邻分类法的自然推广。在实验部分,将其用于结肠癌基因表达数据的处理。实验结果显示了AMC-ASVM在一定程度上优于最近邻,Boosting,堆近邻,SVM等方法。     

基于小波矩特征的小波神经网络目标识别

提出一种具有尺度、平移与旋转不变性的目标识别方法.该方法首先提取目标图像的小波矩特征,然后与小波神经网相结合,构成一套目标识别系统.小波矩不变量不仅可以表示图像的全局特征,而且还能表示局部特征;而小波神经网络结合了小波分析和传统神经网络的优点,具有很强的学习能力和推广能力.因此基于小波矩的小波神经网络目标识别系统在进行目标识别时具有很大的优势.实验中使用该方法对4类飞机目标进行识别,实验结果证明其识别率高于其它的目标识别方法.     

基于遗传算法的图像识别方法

分析了图像识别中模板匹配技术面临的计算量大、存储量大的问题,提出了基于遗传算法的图像识别方法。该方法首先对图像模板进行离散化处理,对图像离散点控制,从而把图像识别问题转化成一系列离散点的组合优化问题;然后利用遗传算法对种群优化的性能,对各个控制点组合优化,使各控制点与模板匹配;最后通过计算机仿真实验,证明了这种方法的有效性和实用性。     

任楼煤矿隐伏导水陷落柱的快速判识与探查

1996年任楼煤矿首采面曾因隐伏导水陷落柱突水，引发淹井灾害，造成3．5亿元的重大经济损失。治水复矿后，1999年又在7218工作面机巷迎头出现淋水，初始水量不大，但依据水温、水质快速判识突水通道是隐伏导水陷落柱，运用物探和钻探相结合的综合探查方法确定了陷落柱位置，为地面布孔注浆彻底封堵陷落柱提供了保证，避免了一次重大突水淹井事故。     

基于动作捕捉的计算机动画探讨与实现

探讨了动作捕捉 (motioncapture)技术 ,分析了运动数据的采集方法及其处理技术 ,剖析了 3DStudioMax文件的结构 ,并利用 3DStudioMax文件建立了计算机动画模型 ;在此基础上 ,利用处理后的数据文件驱动该模型 ,实现了计算机动画生成 .最后探讨了其在影视制作中的应用 .     

藏医对糖尿病的认识与治疗

藏医认为糖尿病是因水土之性的“培根”与脂肪过盛，未能化为人体所需之精华而被混入尿液，并通过尿液排出体外造成的．治疗此病的根本在于综合饮食、起居、药物、外治等藏医4种疗法进行降培根与脂肪。调理胃、肝、肾、膀胱等脏器的功能，使体内的精华与糟粕各行其道，各尽所职，正常运行才能从根本上解决问题，这也是治疗本病的基本原则．在临床中病人服用调理有关脏腑功能，使糖份充分吸收利用的药物如：赛知当耐()、索谢尼吉()、控制尿频的药物、云巴西汤()、金尼阿日骄吉()，调理气血的药物阿嘎骄俄()，等等．