一种用于分散化滤波的融合算法及其在组合导航系统中的应用

提出了一种局部估计相关时的最优融合算法，其特点是加权矩阵是对角阵，即全局估计中的各分量分别是局部估计中相应分量的线性组合，在此融合算法中局部估计是最优的，并且不存在由主滤波器向子滤波器的信息反馈，因此具有较好的客措性。给出了最优加权矩阵的存在性和唯一性的证明，并通过与现有类似融合算法的对比，表明该算法具有计算量小的优点。最后，以组合导航系统为例作了仿真计算，结果表明该融合算法是可行的。     

高压声速测量与卸载路径

介绍了利用光分析法和加窗VISAR(Veloeity Interferometer System for Any Reflector)测量强冲击压缩下的声速的原理和方法，以及利用加窗VISAR技术测量高压卸载路径的方法。     

非线性特征方程的重根特征灵敏度

在大型结构工程的控制工程中，对非线性特征方程的需求将愈来愈多，在以非线性特征方程分析结构或控制系统的动态特性，进而指导系统的动态设计时，其特征灵敏度是不可缺少的信息。为此，本文针对具有生根的非线性特征方程的特征导数计算提出了一种较为实用的方法。     

三峡库区巨鱼沱滑坡地质特征及防治研究

介绍了三峡库区万州巨鱼沱滑坡的结构特征和变形特征,从滑坡形成条件和诱发变形因素两方面分析了滑坡形成的原因,对滑坡在各工况下的稳定性进行了分析和计算,提出了以预应力锚索抗滑桩为主的综合治理措施,对三峡库区滑坡灾害的研究和治理具有参考价值。     

平面应变状态下不可压缩幂硬化蠕变材料中刚性片状夹杂的奇异场和局部解

本文采用Williams特征展开方法结合Lee伪应力函数方法得到了平面应变状态下不可压缩幂硬化蠕变材料中刚性片状夹杂物的奇异场和局部解.研究发现,夹杂物尖端的应力奇性为r~(-m/2),与幂硬化指数m有关;而应变奇性为r~(-1/2),与幂硬化指数无关.本文通过选择积分路径给出了近尖的局部解,并用显函数的形式给出了近尖应力和位移的角变化.     

移动机器人目标识别算法

针对移动机器人在目标识别过程中对视觉图像特征点提取慢,匹配不准确等特点,提出了一种基于SIFT算法的改进目标识别算法。通过采用组合匹配策略,将特征关键点间的距离和内积同时进行考察,根据其自身值的大小,决定对匹配相似度的贡献。组合策略的引入有效地解决了机器人在目标识别中对相同特征图像不能匹配和不同特征图像能够匹配的问题。为克服目标匹配时实性差的弱点,以关键点为根据构建K维树结构,采用最近邻点搜索,快速找出正确匹配的特征点。为实现移动机器人目标识别过程中的自主性,在特征点匹配过程中引入自适应阈值进行判断。实验表明,该方法对移动机器人目标识别准确率有较大提升,能够满足移动机器人在目标识别和跟踪过程中对视频图像处理的实时性和准确性的要求。     

划分格中的Mbius函数和秩生成函数

设S={1,2,…,n},P(n)是由S的所有划分组成的集合.对于π,σ∈P(n),如果π中的每个块包含在σ的一个块里,就定义π≤σ,那么P(n)作成一个格.如果M(n,k)是由S的所有k部划分组成的集合,而L(n,k)是由M(n,k)生成的格.在P(n)和L(n,k)中,给出M(o|¨)bius函数,并且确定了特征多项式和秩生成函数的表示式.     

生态平衡制约下离散尺度结构种群的最优收获

研究基于扩展Leslie投影矩阵的离散尺度结构种群模型的最优收获问题,约束条件包括生态平衡和开发成本等.运用凸优化理论证明了最优收获策略的存在性,导出了最优收获模式,应用模型参数给出了收获比率.结论显示:最优策略具有两阶段结构.     

模糊神经网络在多源数据融合中的应用研究

在T-S模糊神经网络数据融合的基础上,改进了标准T-S模糊融合算法中的模糊算子,并利用聚类算法对网络结构中模糊隶属度个数进行选取.通过仿真实验,验证了改进的算法在融合过程中的合理性、稳定性和准确性.以及聚类算法在T-S模糊神经网络数据融合算法中运用的合理性和有效性.     

基于多Agent的Supply-Hub库存策略建模与仿真研究

Supply-Hub是一种能较好地解决装配式供应链协同运作问题的供应链运作模式,其库存参数设置对于平衡上游供应商与下游制造商之间的利益,吸弓l供应商加入Supply-Hub非常关键.建立了由两个供应不同零部件的供应商向制造商补货时的供应商多周期成本模型,采用多Agent仿真方法,研究了三种情形下(s,S)库存策略参数的变动对供应商及制造商的影响,以期为Supply-Hub运营商合理确定库存策略参数提供一定参考.