HVAC系统多传感器数据融合研究

提出了一种简单的、易实现的PMV(Predicted Mean Vote)值的计算方法.针对HVAC(Heating Ventilation and Air Conditioning)系统检测装置和控制系统存在的时间滞后,使人体舒适性得不到很好的满足,并且有额外的能量消耗,进而研究了多传感器数据融合算法及基于D-S证据理论的最小风险决策算法以满足HVAC系统做出合理的决策.根据决策结果可以调节最优的空气量,改进空气处理系统的响应速率,最后利用Labview开发环境来实现数据融合算法.将Labview与多传感器数据融合应用于HVAC系统,增强了研究的系统的稳定性和快速性,保证了人体的舒适性,并且减少了能耗.     

布尔表达式的化简与并行排序网络验证

为设计出能够验证并行排序网络正确性的有效工具,根据[0,1]原理和布尔函数的特点和性质,提出一种布尔表达式的化简算法,并根据此算法设计出验证工具.对[0,1]原理和布尔函数的特点和性质进行了讨论,指出有利于化简操作的性质.设计出的工具能够根据并行排序网络的参数显示网络图形、自动生成布尔表达式并实现化简验证,工具的输出有利于对排序网络的分析,也可以用于辅助排序网络的设计和优化.实验结果表明了该工具的有效性.     

基于证据距离和矛盾因子的加权证据合成法

针对Dempster-shafer (DS)理论直接对高冲突证据合成时会有融合结果不合理的问题,本文提出了一种加权证据合成法.在多个证据融合时,该方法综合利用证据距离和矛盾因子表示证据冲突.并根据各证据与其它证据的冲突程度确定其权重系数,基于此又分别采用两种适用于不同情况的方法对证据基本置信指派函数修正,然后用DS规则合成.算例实验表明了本文方法对高冲突证据融合的有效性,并且其融合结果还具有良好的收敛性.     

无人机的追逃对抗仿真研究

代数图论方法较之微分对策建立的无人机追逃对抗模型更易仿真求解,利用梯度方法改变Laplacian矩阵的非零特征值给出了对抗双方的控制输入,仿真证明了该方法的可行性.利用边界权值函数考虑无人机通信或感知能力的变化.然后,针对仿真过程中遇到的问题提出根据实际情况构造不同的性能指标.仿真表明逃逸者为迷惑追击者不时交叉逃逸;而追击者也会更换追击目标:相对距离不断变化.     

智能传感器侦察网络中的目标声信号识别算法

针对智能传感器侦察网络中的地面目标识别问题,提出了一种基于智能计算方法的地面目标声信号识别算法。基于智能计算方法设计识别系统,直接利用信号特征的变化范围作为分类特征,并结合能够处理定性输入的粗神经网络分类算法,有效地克服目标信号的不确定性问题,提高识别系统的识别率和稳定性。     

基于贝叶斯网络的博弈融合建模

针对多源信息冲突环境下的信息融合问题,提出了一种博弈融合模型,并根据Bayes网络推理理论与信息论交互熵等定义给出了此博弈融合模型的具体算法,最后对此算法进行了仿真,根据实验结果进行了分析与总结。     

基于粗糙集的图像感兴趣区域自动提取算法

在分析常规区域生长算法的基础上,提出一种基于粗糙集理论的感兴趣区域自动提取算法．在显著度图和相对位置指示图的基础上,以像素点的显著度、相对位置及颜色信息构成知识表达系统,通过属性约简和值约简,导出了有用的区域生长决策规则。实验结果表明：该方法与现有算法相比,它能够更好地提取图像感兴趣区域。     

基于神经网络和D-S证据理论辨识两相流流型

提出一种基于电容层析成像(ECT)系统、神经网络和证据理论辨识两相流流型的方法。这种方法采用神经网络与D-S证据理论相结合的方法来辨识两相流流型,并对两相流的几种常见流型进行了辨识。仿真实验结果表明:此种方法在两相流流型辨识中具有较高的判别精度,为两相流流型辨识提供了一种有效的手段。     

一种基于改进弹性束图匹配的人脸识别

针对基于弹性束图匹配（EBGM）算法的正面人脸识别,提出了一种新的优化理论。在EBGM算法中,在抽取脸部图像特征之前,需要首先预设好Gabor小波的波长。为了对EBGM算法进行优化,提出了采用遗传算法（GA）对Gabor小波波长进行最佳选择。为了对改进的算法进行评估,实验对300个FERET人脸数据库类进行了测试。在训练阶段,每个类中只取出一幅图像用来训练。经过优化后的EBGM算法匹配运算大幅度减少,识别率大约为90％,运行速度提高至原EBGM算法的115倍。     

利用模糊-BP神经网络评价高校教师教学质量

为提高高校教师教学质量评价的科学性和合理性,简单分析了传统线性方法进行教师教学质量评价的缺点,介绍了一种基于模糊理论与BP神经网络的高校教师教学质量评价模型。该模型将教学评价指标概念量化成确定的数据作为BP网络的输入,模糊综合评价结果作为输出。运用Matlab进行实证研究发现,将该方法用于高校教师教学质量评价中,既克服了评价主体在评价过程中的主观因素,叉得到了满意的评价结果,具有广泛的适用性。