基于动态模型的系统架构及建模平台实现

传统的基于静态模型的系统开发方法难以解决业务规则的快速扩展及变更带来的资源浪费等问题,工作流支持对工作内容进行良好的划分,并进行具体部署。结合SOA架构的业务流程再造能力,提出一种新的以三层模型为核心的支持快速、平滑、可重用的应用系统开发架构,对流程引擎和建模平台完成详细描述和设计,完成建模平台搭建工作,并以卡银行业务为例进行了基于三层模型的建模。结果表明,该系统开发架构具有很好的业务流程再造能力,可保证业务系统的持续稳定,达到提高生产组织水平和工作效率的目的。     

基于MPU6050和互补滤波的四旋翼飞控系统设计

针对四轴飞行器飞行性能不稳定和惯性测量单元（IMU）易受干扰、存在漂移等问题,利用惯性传感器MPU6050采集实时数据,以经典互补滤波为基础,提出一种可以自适应补偿系数的互补滤波算法,该算法在低通滤波环节加入PI控制器,依据陀螺仪测得的角速度实时调节PI控制器补偿系数。飞行器姿态控制系统采用双闭环PID控制方法,姿态解算的欧拉角作为系统外环,陀螺仪角速度作为系统内环。最后,搭建以NI myRIO为核心控制器的四轴飞行器,通过LabVIEW实现算法和仿真,实验结果表明,自适应互补滤波算法可以准确解算姿态信息,双闭环PID控制超调量小、反应灵敏,控制系统基本满足飞行要求。     

基于一种NW-FLNN神经网络的短期电价预测

针对传统神经网络收敛速度慢、容易陷入局部极值的问题,文中提出一种改进型小波神经网络以实现网络全局最优化。首先,将小波神经网络与随机矢量函数连接型网络相融合构建一种新型小波链神经网络(NW-FLNN);其次,以小波基函数作为NW-FLNN的隐含层的传递函数,并利用梯度修正法训练该模型各参数;最后,选用澳大利亚新南威尔士州电价数据作为实验数据集,分别对NW-FLNN神经网络、逆传播BP神经网络与小波神经网络进行预测性能比较。实验结果表明:该新型网络预测模型较BP神经网络与小波神经网络性能更优,可明显减少网络迭代次数与隐层神经元数目,且平均百分比误差最大降低至0. 0317,满足实时性要求。     

水压仿真引信信号采集与处理

水压仿真引信是智能化水压引信研制的重要实验手段。本文就仿真引信的系统原理,实现方法的诸方面的内容做了较全面的研究,并建立了一套通用性强的物理仿真系统,首先分析了仿真系统设计方案和水面目标场特性,为减小信号畸变以及增强信噪比,我们对接收信号进行预处理,然后针对水压引信横向局位性问题,提出了提取目标特征和目标识别的方法,本文给出了部分仿真实验结果。通过分析论证和实际测试,认为水压仿真对目标场与水压引信的模拟是实际可行的。     

基于ORB-SLAM2的实时网格地图构建

针对目前视觉SLAM（同时定位与地图构建）系统只能输出相机的运动轨迹图而不能生成用于路径规划和导航地图的缺点,提出了一种基于ORB-SLAM2的网格地图实时构建算法。首先,建立了一个适用于视觉SLAM的逆传感器模型（inverse sensor model,ISM）;针对ISM模型重新编排了网格地图算法的构建机制,并对其进行详细推导;最后,介绍了ORB-SLAM2网格地图构建的具体实施方案。通过实验,对ISM模型和网格地图模型进行分析,确保了算法的可行性;用单目相机和RGB-D深度相机进行实时实验,实现了网格地图的实时构建,且能够清晰地显现出障碍物位置,验证了所提算法的有效性。     

基于CVaR子模效益模型的传感器布局优化

针对在不确定情况下如何保证传感器布局取得最优效果问题,本文在初始部署节点时考虑节点存在的不确定性,采用基于CVaR的子模效益模型来最小化这种不确定性对传感器网络布局效果的影响,为了快速有效获得该模型下的最优传感器布局,对传统贪婪算法进行改进,根据模型中存在的参数τ对全局最优解进行有序搜索,同时引入lazy evuluation减少算法的时间复杂度.仿真实验表明,在不确定情况下对传感器进行布局时,CVaR模型可以有效提高网络布局的鲁棒性,与改进的贪婪算法相结合,可以快速获得保证较高信息增益下的布局点集.     

新一代商业银行综合前置系统与平台的建设

目前商业银行存在众多的前置系统,如POS前置、ATM前置、多媒体查询机前置、柜面前置、电话银行前置等。现有的商业银行前置系统主要提供各种接入端口、数据包的转换、路由管理、授权等功能。随着第四代银行核心系统的出现,构建以客户为中心的流程银行已经成为趋势。本文分析现有的前置系统在商业银行系统数据大集中的模式下存在的问题,提出基于SOA的新一代综合前置系统与平台。在新一代综合前置系统平台的建设中,架构方面应该把通信、拆组报文、加密等分好层次,实现松耦合;通讯方面尽量做到互不相干,总结出如TCP／IP,HTTP,CICS,TUXEDO,UDP等的共同点,然后通过设定参数就能实现统一接入。     

一种基于方向滤波预处理的X线胸卡肋骨边缘检测方法

本文提出一种基于方向滤波预处理提取X线胸片中肋骨边缘的方法,它运用光学处理器(CODFP)实现空间频率域的方向滤波,以达到去除干扰的目的,然后在空间域上对所得肺部图象进行边缘检测,文中对提出的方法进行了计算机模拟,并给出了肋骨边缘提取的实例。结果表明与传统方法相比,该方法降低了后处理的复杂度,易于实现且运算速度较快。     

基于改进CS算法优化Elman-IOC神经网络的短期负荷预测

为提高负荷预测精度,提出一种基于混沌定向布谷鸟算法优化Elman-IOC神经网络的短期负荷预测模型,首先对Elman神经网络拓扑结构进行改进设计,通过增添输入-输出层连接单元,加强网络并行运算能力,提高预测精度,然后在布谷鸟算法中,利用最优位置信息指导随机游动过程,同时引入混沌扰动算子,增强全局搜索能力,最后将算法应用于Elman-IOC神经网络参数优化,建立了短期负荷预测模型。实验结果表明,较之其他模型,本文模型具有更高的预测精度。     

风场环境下四旋翼飞行器抗干扰研究

针对四旋翼在室外飞行时易受到气流干扰,难以实现精准控制的问题,首先对四旋翼在室外飞行时的风场环境进行建模,将风场影响添加到四旋翼动力模型当中;其次,设计了自适应扩展卡尔曼滤波器(Adaptive extended kalman filter,AEKF),通过实时调整噪声协方差的自适应因子提高飞行器姿态数据的滤波精度,并将数据反馈给PID位置控制器对飞行器进行控制。实验表明,建立的模型能够有效反映四旋翼在风场环境下的运动规律,采用PID与AEKF相结合的控制策略可以提高系统的抗干扰能力,实现在风场环境下对四旋翼的精准控制。