基于SG-CARS-IBP的圣女果可溶性固形物可见/近红外光谱无损检测

圣女果可溶性固形物(SSC)含量对圣女果内部品质影响至关重要,但基于高光谱成像及介电性质特征的SSC检测技术存在局限性,且目前鲜见圣女果SSC无损检测模型。为实现圣女果SSC的无损检测,提出基于圣女果可见/近红外光谱特征的SCC预测模型构建,及改进的BP神经网络算法研究,以期解决圣女果内部品质的快速无损检测。以圣女果为研究对象,试验样本188个,将其划分为训练集150个和测试集38个,采用可见/近红外光谱采集系统获取350～1 000 nm范围内的圣女果表面反射强度,经光谱校正得样本反射率,为增强信噪比,截取481.15～800.03 nm范围内的光谱波段作为有效波段进行分析。通过对比三种预处理模型,对有效波段进行SG平滑(Savitzky-Golay Smoothing)预处理,建立BP神经网络预测模型,测试集决定系数(R²)和均方根误差(RMSE)分别为0.578 5和0.563 9;在此基础上,对BP神经网络的网络结构进行改进,寻求BP神经网络最优预测结构,计算输出层与期望值间误差,调整网络结构参数,将隐含层学习率和神经元个数分别设置为0.01和5,建立改进...     

基于改进的反向匹配的拉曼光谱识别方法研究

针对传统的反向匹配方法中存在的强弱峰权重差异和噪声峰的干扰问题,提出了改进式反向匹配方法,通过引入权重衰减函数来优化强峰和弱峰之间的权重占比关系,使得谱图中各特征峰的权重分布在合理的范围内,避免了强峰权重掩盖弱峰的情况;通过概率分布函数动态滤噪的方法,实现了噪声峰的自适应过滤,从而提升了反向匹配方法的识别性能。实验以大量的常规拉曼和表面增强拉曼的谱图为验证样本,基于大型常规拉曼与表面增强拉曼数据库进行拉曼谱图识别验证。实验表明该方法在大量数据测试下综合准确率达到91.52%,相比于命中质量指数方法(51.08%)和传统的反向匹配方法(16.57%)有大幅度的提升。     

基于分区搜索算法的快速聚焦策略研究北大核心CSCD

针对爬山算法在自动聚焦中出现的诸如准确率差、速度慢等问题,提出了一种结合自适应步长和两步搜索法的分区搜索算法。方法根据聚焦评价函数值大小和曲线线形将聚焦评价曲线分为平缓和陡峭两个区域,平缓区域使用自适应步长进行搜索,提高自动聚焦搜索速度;陡峭区域使用两步搜索法,避免假峰值干扰所导致的聚焦错误,提高自动聚焦准确率。实验结果表明,分区搜索算法相较于爬山算法聚焦速度提升了11.25%,且具有更好的准确性和抗干扰能力。     

基于自适应BP神经网络的结构损伤检测

描述基于人工神经网络的结构损伤检测的基本步骤以及该方法在实际5层钢框架结构损伤检测上的应用．提出了一种改进的BP神经网络方法，它能够解决传统BP神经网络在实际应用中存在的两个问题：收敛速度慢并存在局部极小．其基本思想是引入动态自适应算子加速传统BP算法的梯度下降速度，从而提高运算速度，通过自调节保证学习过程中每一时刻具有较大的sigmoid函数值，从而可以避免局部极小．数值仿真结果表明基于该自适应神经网络的结构损伤检测方法具有强的鲁棒性，而且与传统的BP神经网络相比，不仅提高了计算速度，并且具有很高的精度．最后，实例的应用也证明了该方法的有效性．     

自适应网格加密和多重网格求解严重病态方程

本文探讨用自适应网格加密技术结合多重网格法求解由有限元离散导致的病态方程。计算结果表明；自适应多重网格有限元法是求解严重病态方程珠有效方法。     

Galileo系统动态滤波的研究

提出一种Galileo动态定位滤波的方法。该方法从Galileo系统接收机输出的定位结果入手，将各种误差因素的影响等效为一个总误差，对Galileo系统接收机的机动载体加速度采用当前统计模型，利用线性卡尔曼滤波器进行动态定位数据的处理，并将次优加权自适应卡尔曼滤波算法应用到Galileo系统动态定位中。该模型简单，实时性好，滤波后定位精度得到提高。     

六面体单元柔性桁架结构模型与逆模型的辨识

介绍了用自适应LMS滤波器离线辨识六面体单元柔性结构模型和逆模型的方法。文中论述了自适应滤波理论和自适应逆控制之间的关系，讨论了LMS算法，并以实验法测得的六面体单元柔性结构随机振动数据为基础对其模型和逆模型进行了辨识，为进一步开展该结构的自适应逆控制研究奠定了基础。     

一种四面体网格局部自适应方法在有限元中的应用

通过提出一种针对三维四面体网格的区域整形技术，给出了一种简便实用的四面体网格局部自适应加密方法，并将其与流量修正有限元法结合，应用于三维高速流的计算     

神经网络算法及其在GPS导航中的应用

GPS导航解算中常采用最小二乘算法。由于导航解算中存在观测异常（粗差），采用的模型精度很难满足用户需求，而高动态用户需求的精度却不断提高，为此文中提出一种利用神经网络的非线性逼近能力，在顾及观测信息权阵的条件下，利用Hopfieid神经网络进行GPS导航解算的新算法。该算法具有很好的抗差性和自适应性，能较好地抑制观测粗差对导航解的影响。计算结果证明了该算法的有效性。     

自适应鲁棒Kalman滤波技术在静电陀螺监控器中的应用研究

本文重点研究了卡尔曼滤波在静电陀螺监控器（ＥＳＧＭ）参数估计应用中滤波发散的问题。由于系统本身和外部条件的不确定性，很难对系统各状态进行准确的数学描述，造成滤波器不稳定甚至发散。本文提出一种自适应鲁棒滤波方法，并应用于ＥＳＧＭ的初始标定。研究结果表明，应用该算法，可以有效地抑制由于模型不准而产生的滤波发散现象，大大提高了参数估计的精度。