递归应用一例——为什么只有一、二、五分硬币?

硬币是我们日常生活中经常使用的,但你可知道为什么只有一、二和五分面值的硬币吗? 在实际使用中,我们要用这三种面值的硬币组合成从一分到十分的不同币值。那么,我们希望每种面值由最少数目的一、二、五分币组成,如:三分由一个一分和一个二分组成,九分由一个五分和两个二分组成。     

基于颜色空间映射的自适应足球机器人视觉系统

为了解决足球机器人比赛中视觉信息检测问题,给出基于嵌入式多处理器体系结构的视觉系统框架,并研究了一种自适应阈值目标分割方法。该方法将视觉系统采集的图像从YCbCr颜色空间转换为一维颜色映射图像,并提出基于竞争学习的空间映射方法。同时使用小波变换方法来平滑颜色映射空间直方图和降低阈值搜索维数。然后使用基于映射图像直方图动态搜索阈值的方法来分割图像。最后,通过实验表明研究的视觉系统的有效性,能够实时准确地完成视觉处理任务。     

对地观测卫星成像区域仿真研究

为了发挥对地观测卫星在大面积、实时、快速获取地表数据方面的优势,用户需要事先掌握对于自己感兴趣区域上空的卫星过境情况和成像能力。本文通过对卫星轨道预报模型与算法、卫星地面成像区域边界轨迹计算模型和算法的探讨与实践,得到了一些对卫星成像区域仿真有益的经验。试验证明,对于无侧视情况下,使用较旧的卫星轨道根数来计算卫星成像区域,仍能满足用户对于成像区域预报的精度要求。     

基于概率密度分析法快速筛选退役电池模组

快速筛选出安全可靠有利用价值的电动汽车退役动力电池仍是急需解决的问题.通过随机概率密度函数(PDF)方法对电池容量标定过程中的充电电压数据进行处理,得到峰B顶点一定间隔内积分面积与SOH之间呈现较好二次函数关系,两者之间拟合优度在0.99以上.将测试获得的电池电压数据代入拟合公式得到估算SO H与实际SO H误差在3％以内.由此提出一种使用电池充电过程中部分电压数据基于PDF即可快速检测SO H以实现对电池模组快速筛选的方法.     

基于多尺度小波的图像增强改进算法的应用研究

现有的医学CT图像一般存在明暗对比度较差、灰度分布范围小、部分有用信息很不明显等缺陷,从而影响了对图像的正确分析,因而进行图像增强是非常有必要的.一些传统算法在对图像增强的同时,也增强了图像中的噪声信号,不利于图像的后期处理.本文在现有的图像增强算法的基础上,采用了基于多尺度小渡图像增强的新方法,有效地抑制了噪声,处理后的图像明暗较为明显,利于进一步的分析和处理.     

抑制直流后续换相失败的自适应触发角补偿控制

高压直流输电系统的后续换相失败对交直流混联电网的安稳运行带来严重影响。为降低后续换相失败的发生概率,本文结合首次换相失败后故障恢复过程中直流系统的功率恢复速度,并考虑交流故障严重程度,提出一种抑制直流后续换相失败的自适应动态调节触发角的控制方法。首先,分析了故障恢复过程中各电气量的变化规律以及后续换相失败发生的影响因素;然后根据直流功率恢复速度以及交流电压跌落程度,通过所提控制策略对故障期间逆变侧输出触发角进行动态调整,以增大换相裕度,从而抑制直流后续换相失败。最后,基于CIGRE标准测试模型对控制方法进行仿真验证。结果表明,采用所提自适应触发角补偿控制方法能够在一定程度上抑制后续换相失败的发生,有效改善HVDC系统的故障恢复特性。     

力加载点对压电式多分量测力平台测量结果的影响

随着多分量测力技术的广泛应用,其准确度要求越来越高。本文通过实验的方式验证在压电式多分量测力平台的使用过程中,要确保加载力作用点在测力平台有效作用区域之内,从而保证测量准确度。本文对于多分量测力平台的规范使用具有指导作用,对提高多分量测力平台的测量准确度具有重要意义。     

深度学习在游戏中的应用

综述了近年来发展迅速的深度学习技术及其在游戏(或博弈)中的应用. 深度学习通过多层神经网络来构建端对端的从输入到输出的非线性映射, 相比传统的机器学习模型有显见的优势. 最近, 深度学习被成功地用于解决强化学习中的策略评估和策略优化的问题, 并于多种游戏的人工智能取得了突破性的提高. 本文详述了深度学习在常见游戏中的应用.