基于神经网络的遥感影像超高分辨率目标识别

现有遥感图像的许多分类方法大都忽略了混合像元存在的事实,通过理解遥感影像像元点目标的空间分布特性,提出基于Hopfield神经网络的遥感图像超分辨率目标识别算法。在Hopfield神经网络模型下,利用模糊分类技术进行模糊分类,然后用分类结果约束Hopfield神经网络的方法获取超高分辨率的遥感图像,能够提高遥感图像的目标分辨率,使其目标特征信息更清晰。     

基于支持向量机的换档质量评价系统

车辆换档质量是自动档车辆最重要的性能之一,因此换档质量的评价一直是车辆性能研究的一个重点。以支持向量机理论为核心创建的换档质量评价系统,综合考虑了车辆换档的各种工况和影响因素,利用支持向量机良好的泛化能力,能够稳定的对换档质量进行动态综合的评价。     

基于综合优先度的卫星数传调度算法

研究了在地面站资源有限、数传任务急剧增多的情况下,合理分配资源以有效实现卫星数传任务的调度问题.首先建立了卫星数传任务模型和调度问题模型,提出了综合优先度的概念及其各个指标,对每个指标进行了详细分析.在此基础上,提出了一种基于综合优先度的卫星数传调度算法。仿真结果表明该算法能够取得较好的调度结果.     

基于模糊支持向量机的小批量生产质量智能预测方法

在分析比较目前常用的智能工序预测技术及其特点的基础上,提出一种适合小批量生产过程的质量智能预测模型,并给出了相应的预测过程和算法.由于该模型中以模糊支持向量机(FLS-SVM)技术为智能核心,一方面较好的解决小样本学习问题,避免了人工神经网络等智能方法在对小批量生产过程质量进行预测时所表示出的过学习、泛化能力弱等缺点.另一方面,通过隶属度函数对样本进行模糊化,达到样本优化选择,实现历史数据“重近轻远”的预测效果.通过对具体加工过程的预测实验,并与其它几种常见预测方法效果进行对比,说明本文方法实现容易,建模速度快,小样本的泛化能力强,为实现小批量加工过程的在线质量预测与控制提供可行的思路.     

多输入多输出问题效率的影响因素分析方法

为挖掘多输出多输出问题相对有效性的关键影响因素,达到控制与管理的这些主要因素能够有效提高其相对有效性的目的,根据多输出多输出问题的DEA效率指标因素与各指标因素之间的灰色关联度大小,确定多输入多输出问题效率的关键影响因素,并通过案例证实该方法的有效性和可行性.     

XML模式的结构规范化研究

关于可扩展标识语言XML的模式规范化研究主要是针对其语义方面,但在实际应用中存在另一类问题:结构规范化。在分析了XML模式设计中结构上存在的两类问题后,提出了XML模式规范化在结构层面上的结构有效性和结构良好性规范。模式的结构有效性确保了XML模式能够被实例化,模式的结构良好性确保了模式定义中的所有元素定义是有意义的,即元素定义都能被实例化。最后,利用元素关系图探讨了结构有效性和结构良好性的判定定理和方法。XML模式的结构规范化是对现有XML模式规范化问题一个有益的补充。     

一种新的地心地固坐标系传感器配准算法

针对多传感器系统进行数据融合的需要,提出了一种新的地心地固坐标系下传感器的配准算法,充分考虑了地球曲率对配准算法本身的影响,当传感器之间相距很远时仍然适用。新算法将传感器配准问题表述成一个关于传感器测量的最小二乘判决函数,然后首次引入Levenberg-Marquarat算法来对其进行优化。最后通过仿真试验对新算法的性能进行了评估,结果说明新的算法对于不同数目的测量值具有良好的一致性。     

基于观测器的丢包网络控制系统控制器设计

针对网络控制系统的数据包丢失(丢包)问题,提出将网络控制系统中的丢包问题看成是被控对象输入矩阵的切换问题和控制器对象输入矩阵的分别切换问题,进而将网络控制系统看成是由矩阵切换决定的切换律未知的切换系统,将丢包等效为切换系统中子系统之间的切换。采用李雅普诺夫函数方法,对每个由矩阵形式决定的子系统设计了基于观测器的状态反馈控制器。利用线性矩阵不等式(linear matrix inequalities,LMI)的可行解给出了计算状态观测器和控制器的参数化方法。最后通过仿真算例验证了该方法的有效性。     

有时延和数据包丢失的网络控制系统反馈控制

针对同时具有网络诱导时延和数据包丢失的网络控制系统,假设数据包丢失率一定,网络诱导时延小于一个采样周期,将网络控制系统建模为具有事件率约束的异步动态系统。提出了使得该系统达到指数稳定的动态输出反馈控制器的设计方法。利用遗传算法获得了NCS的事件衰减率的局部极大值。通过仿真算例证明了该方法的有效性。     

一种高速多维报文分类算法

报文分类作为一种核心技术,在消息处理,内容过滤,Web信息检索和支持QoS的路由器等领域有重要应用。RFC算法是目前具有代表性的一种报文分类算法,具有匹配速度快,占用内存少、支持范围匹配等优点,但是它不能处理具有变长字符串域。结合多模式匹配算法的思想,对RFC算法进行了有益扩充,使新算法能够根据变长字符串域进行分类。试验结果表明,改进的算法在有效扩展KFC算法的适用范围的基础上,仍具有良好的性能。