The M/PH/1 queue with working vacations and vacation interruption

We study an M/PH/1 queue with phase type working vacation and vacation interruption where the vacation time follows a phase type distribution. The server serves the customers at a lower rate in a vacation period. The server comes back to the regular busy period at a service completion without completing the vacation. Such policy is called vacation interruption. In terms of quasi birth and death process and matrix-geometric solution method, we obtain the stationary queue length distribution. Moreover we obtain the conditional stochastic decomposition structures of queue length and waiting time when the service time distribution in the regular busy period is exponential.     

基于关键点的无模拉拔变形区特征提取与重构算法

无模拉拔过程中,变形区的形状与各工艺参数之间存在着复杂的相互关系。变形区的表示对变形区形状的预测以及智能控制具有重要意义。根据变形区的形状特点,提出了一种基于关键点的无模拉拔变形区形状特征提取和重构算法,有效地实现了高维变形区形状信息的降维和重构映射,与神经网络结合,为建立无模拉拔变形区形状模型提供了一种新的方法。     

无人机视觉导航研究综述

对无人机视觉导航的现有算法从视觉处理和状态估计与数据融合两大方面作了分类总结,重点讨论了无人机获取图像的特征提取、视觉传感器同其他传感器的数据融合、以及实时得到状态估计的各种方法,同时,也涉及了未知环境下地图的建立,最后指出了无人机视觉导航在实际应用中面临的主要问题。     

初始段安控信息系统的应用研究

从发射场的实际需要出发 ,对飞行初始段安控信息的获取进行了分析研究。采用新的初始段安控测量体制 ,把电视图像和计算机数字信息量化合成为一体 ,使安控指挥员能够及时直观地进行安全判断 ,并采取相应的安控措施。应用此项技术成功地研制了初始段安控电视信息系统 ,提供直观、准确的初始段飞行实况、比对弹道和安全管道等安控信息 ,有效地实现了初始段安控信息的获取。该系统经济、实用、可靠 ,已在发射场推广使用。     

基于活动轮廓模型的人脸特征提取方法的研究

根据活动轮廓模型理论 ,提出了提取人脸面部特征的系列算法 ,特征是精确的轮廓描述而非简单的数字表达.     

基于线谱特征的水下目标识别仿真实验研究

水下目标识别技术是世界各国十分重视的研究课题之一,在国民经济尤其在军事领域中,具有重要的应用价值。船舶辐射噪声中有着很强的线谱成份,这些成份分类或识别往往是非常有价值的。因此,利用线谱特征对舰船目标进行识别是水声领域研究的重要内容。本文在研究舰船辐射噪声线谱提取逄法的基础上,对多种型号和多种工况的大量噪声样本,进行了线谱提取。针对舰船辐射噪声线谱分布的特殊性,提出了筛选法和模糊推理分类法。利用这些     

管道低频涡流探伤的仿真分析及试验研究

首先介绍了涡流检测基本原理以及电磁场问题的三维有限元算法,在此基础上,讲解了三维涡流场有限元仿真的具体方法和步骤,并对分析过程中的一些关键环节作了详细的说明;接着针对一些典型的缺陷,尤其是缺陷深度渐变的坑状缺陷,进行了细致的分析和比较,得出了相位差随缺陷变化的大致规律;最后结合具体试验检测结果,相互对比,说明了仿真的正确性,并进一步为缺陷特征的提取提供了理论依据。     

基于高分辨雷达的运动目标参数估计方法研究

根据运动目标的频域回波的特点，深入研究了一种具有多项式相位结构的运动目标回波仿真模型，并提出了基于该模型的多特征参数提取方法。该方法基于匹配傅立叶变换理论，依据频域雷达目标回波特征构造匹配函数，对目标回波数据进行匹配傅立叶变换，变换结果的主瓣坐标反映了目标散射点的距离及速度信息。大量的仿真实验结果证明，该方法十分有利于进行运动目标的特征提取。根据对仿真结果的分析，进一步给出了改进算法，使得在较低信噪比情况下也能够有效的检测出目标上的散射点的距离与速度参数。     

稀土串级萃取分离过程智能优化控制仿真系统

稀土串级萃取分离过程具有多变量、非线性、大滞后、工况复杂等综合复杂性,萃取过程元素组分含量难以连续在线检测、产品纯度难以实现优化控制,因此,以提高产品纯度和金属直收率为目标的自动控制技术的研究成为关键。以La、Ce、Pr、Nd四组分串级萃取分离Ce/Pr稀土分离过程为研究对象,开发了稀土串级萃取分离过程智能优化控制仿真系统。该软件提供了稀土串级萃取分离过程的仿真模型及相应的智能优化控制算法,为深入研究和分析设计稀土串级萃取分离过程的自动控制方法提供了有力的实验平台。     

基于最大间距准则(MMC)新的有效特征提取方法

基于最大间距准则(Maximum Margin Criterion,MMC)下,提出一组具有标准正交性的最佳鉴别矢量的计算方法和一组具有统计不相关性的最佳鉴别矢量的计算方法。这种方法的目的是寻求一组最佳鉴别矢量既要使投影变换后的特征空间的类间散度最大,而类内散度最小;又要减小最佳鉴别矢量间的统计相关性。与原MMC特征提取方法相比,新的特征提取方法降低了甚至消除了最佳鉴别矢量间的统计相关性,提高了识别率。通过分别在ORL人脸库和NUST603人脸库上实验结果表明提出的具有统计不相关性的MMC特征提取方法在识别率方面整体上好于原MMC特征提取方法和常用的主成分分析(PCA)法。另外,揭示了MMC准则特征提取与Fisher准则特征提取的内在关系。