公务员招聘的数学模型

利用组合图论的方法将公务员招聘问题转化为求赋权平衡二部图的最大权完美匹配问题,再利用Kuhn-Munkras算法得到它的解,在此过程中利用迭加因子方法充分考虑了用人单位的希望要求及应聘人员的个人意愿,因而是一套最大限度地同时满足应聘者意愿和用人单位要求的解决方案.     

基于方向金字塔框架变换的遥感图像融合算法

为了综合利用多光谱遥感图像与全色遥感图像之间的互补信息,提出了一种方向金字塔框架变换(SPFT),并基于此变换提出了一种遥感图像融合算法。具体融合过程是将多光谱图像的每个波段分别与高分辨力全色图像进行融合,首先将高分辨力全色图像与多光谱图像的待融合波段进行直方图匹配,然后对该波段图像以及直方图匹配后的高分辨力全色图像分别进行方向金字塔框架变换分解,融合过程就是对两图像方向金字塔框架变换分解后的系数进行组合,最后对组合后的系数进行方向金字塔框架逆变换即可得到该波段图像与高分辨力全色图像的融合图像。实验结果表明该算法在性能上优于基于亮度-色调-饱和度(1HS)的彩色空间变换以及基于离散小波框架变换(DWFT)的遥感图像融合方法,尤其对源图像之间存在配准误差的情况。     

基于不变矩特征匹配的目标定位方法的实现

研究了弹道导弹在再入段的红外成像制导中存在几何失真及像质模糊的实时采集图像与基准地图的匹配定位问题。用不完全统计法证明经过平移、伸缩、旋转、加噪等多种复合变换下的图像的矩不变性,并选择6种经过消误差处理后的不变量作为弹道导弹成像匹配应用的特征量,采用Camberra距离最小法进行实时图像和基准图像的特征量匹配。实验部分验证了方法的正确性和可行性。     

一种多分辨率高维图像特征匹配算法

通过对图像进行特征提取和变换,图像的相似性匹配可以转换为高维向量空间内的点匹配. 为了解决高维数据的维数灾难问题,提出一种基于多分辨率数据结构的向量近似方法. 从低分辨率开始计算距离下限,如果距离下限大于目前结果集中的最大距离,则不需要在高分辨率上计算其距离而将其排除掉,从而降低了向量近似方法的运算复杂度. 提出应用此方法的近邻搜索算法并运用到图像数据库的特征匹配中,实验证明：新方法搜索效率优于传统的向量近似方法.     

重力垂直梯度数据地图特征及其辅助导航

从随机过程理论出发,研究了重力垂直梯度场的主要特征参数(标准差、粗糙度、信息熵),通过选定局部窗口的滑移,计算了西太平洋海域分辨率为2’×2’的重力垂直梯度特征参数。选取不同特征区域的3条航线进行辅助导航仿真定位,并对导航能力进行统计分析,给出了重力垂直梯度特征参数与匹配成功率、定位误差的关系;在统计准则下,匹配成功率大于90%、定位精度优于1nmile,表明重力垂直梯度特征参数可以作为匹配区域选择以及航线规划的数量性依据。     

基于光谱特征的恒星自动识别方法

我国正在实施的大型巡天项目(LAMOST项目),急需恒星光谱自动识别与分类系统并给出了一种基于光谱特征的恒星自动识别方法。该方法由以下主要步骤组成： (1)利用谱线小波特征进行恒星谱线整体估计和恒星Balmer线的检测;(2)利用吸收带小波特征进行吸收带位置和M型星特征频率检测;(3)根据以上检测结果进行发射线星、M型星和早型恒星识别。通过对(sloan digital sky survey, SDSS)(data release four, DR4)中的大量真实光谱数据实验表明,方法具有对噪声鲁棒等特点,发射线星识别率达到97.5%,M型星识别率达到98.1%,早型恒星识别率达到96.8%,类星体和星系的误识别率低于2%。该方法可对相对定标的巡天光谱进行自动识别,符合LAMOST数据的要求。     

基于距离度量的LAMOST光谱中连续谱异常的自动检测

连续谱异常是指恒星光谱在获得和处理过程中由于星际消光和流量定标等原因造成连续谱严重偏离甚至中断的现象,这对光谱的谱线提取以及其他一些后续处理工作带来负面影响。提出了一种基于距离度量的连续谱异常光谱的自动检测方法,相比传统人眼检查在保证正确率的情况下大大地提高了工作效率。该方法首先通过光谱的lick线指数来确定待测光谱的恒星类型,同时对待测光谱进行归一化处理;然后分别提取待测光谱和对应类型模板光谱的连续谱;最后进行连续谱模板匹配,在每个波长点计算待测光谱和其模板光谱的流量差值,分析流量差值的分布,检验有多少差值点分布在在均值(β)附近的±α个标准差(δ)的范围内,进而可确定是否有连续谱异常。实验表明提出方法的可以快速有效的识别出连续谱异常的恒星光谱。     

白矮主序双星光谱的参数自动测量研究

白矮主序双星是一类致密的双星系统, 主星是一颗白矮星,伴星是一颗小质量的M型主序星。白矮主序双星光谱的数量相对较少,但对该类天体的研究对于进一步理解密近双星的演化, 特别是公共包层演化的物理机制等重要的天体物理热点有积极的意义。SDSS-DR12是美国SLOAN巡天望远镜发布的最新数据,基于前期实验在其中发现的4, 140个白矮主序双星光谱,通过最小二乘法对这些光谱进行分解后,使用模板匹配方法,测量了这批样本中两个子星的基本参数,包括有效温度、重力加速度、金属丰度等,并对结果进行了分析和统计,进一步丰富了白矮主序双星模板库。白矮主序双星的参数测量的主要问题是计算量大,在实验中使用了GPU技术,提高了匹配效率,在海量光谱处理方向进行了有益尝试。实验结果表明该方法对大型巡天望远镜的海量光谱参数自动处理有较重要的应用价值。     

基于膜计算和蚁群算法的融合算法在云计算资源调度中的研究

针对云计算下的资源调度的问题,提出将蚁群算法的个体与云计算中的可行性资源调度进行对应,首先对云计算资源调度进行描述,其次针对蚁群算法的路径选择引入了平衡因子,对信息素进行了局部研究和全局研究,将蚁群个体引入到膜计算中,通过膜内运算和膜间运算,提高了算法的局部和全局收敛的能力,最后在云计算资源分配中,引入匹配表概念,将云计算任务和资源进行匹配,融合后的算法提高了算法的整体性能.仿真实验说明在网络消耗,成本消耗,能量消耗上有了明显的降低,提高了资源分配效率。     

频率自动跟踪超声波电源设计

针对超声波电源工作时负载状态改变,换能系统产生谐振漂移的问题,提出了一种基于STM32的频率自动跟踪超声波电源的设计。电源逆变电路采用带辅助网络的全桥结构,阻抗匹配电路选择了一种改进型的T型匹配网络,应用PWM移相调功技术控制电源的输出功率,通过数字鉴相技术得到电压电流的相位差作为电路谐振状态的反馈信号,结合STM32主控制器进行PI控制,调节PWM波的输出频率使电路始终工作于谐振状态,实现了谐振频率的自动跟踪。最后基于该设计方案,实际制作了一款应用于超声波清洗仪的电源,并通过实验验证了该电源具有输出功率稳定,负载适应性强,输出频率自动跟踪等特点。