D-S证据理论数据融合方法在目标识别中的应用

为解决车辆目标识别问题 ,采用基于推理的数据融合方法 ,分析了 Dempster- shafer证据理论用于多传感器数据融合的基本概念和理论 ,并将它应用于车辆目标识别的数据融合中 ,实验结果证明了基于融合后的识别结果较单传感器的识别结果好 ,验证了这一方法的正确性和有效性     

基于自适应迭代学习算法的FNS肢体运动控制

首先介绍FNS系统的构成及工作原理,针对肢体肌肉的非线性时变性,建立了带反馈控制器的迭代学习控制算法,即复合控制器。曩后利用FNS肢体运动控制平台,采用复合控制算法,对人体曲肘和曲腕运动时的关节运动(角位移)轨迹进行了临床实验研究。结果表明,采用该算法,不仅改善了FNS系统的跟踪性能,而且肢体运动轨迹稳定、平滑,受试者无任何不良生理反应,具有较强的自适应性。     

微细电火花加工关键技术研究

围绕微细电火花加工的实现,对微细电火花加工的关键技术进行了研究。开发出由蠕动式微进给机构、微小能量放电电源、微小电极线放电磨削机构、精密旋转主轴头、加工状态检测与控制系统等构成的微细电火花加工装置。探讨了微细电火花加工微小轴、高深宽比微小孔、非圆截面形状和三维结构成型、以及半导体硅材料等的工艺方法。实验加工出的微小轴和孔的最小直径分别小于２５μｍ和５０μｍ,最大深宽比分别超过２０和１０。     

电控陀螺罗经的机动误差及其补偿方法

陀螺罗经的找北过程是和它的摆性密切相连的，因此在船舶机动航行时总会产生惯性误差。电控陀螺罗经由于摆和力矩装置之间的联结是可调的，因此有可能采取一些有力的措施以减小惯性误差。本文分析了船舶机动航行时电磁摆的输出特性。如果对这、纬误差没有采取加知补偿的措施，电控陀螺罗经还是要按舒勒周期考虑参数设计。如果对速、纬误差已采取补偿措施，就不必遵循舒勒周期了。陀螺主轴就应力图保持在水平、真北位置。机动航行时摆有输出信号，因而导致陀螺罗经产生误差。通常船舶的机动航行时间比起正常的罗经周期要小得多，因此惯性误差实际上和北向速度相关。对于单独的陀螺罗经，北向加速度的真值是不好测量的。我们可以利用船舶的速度信号设计补偿装置以大大减小陀螺罗经的惯性误差。     

复数域指数自回归模型的图形识别方法

一个二维任意封闭图形的轮廓在物理意义上可被看成是二维正交等周期非线性振动轨迹，并因此构造了复数域指数自回归模型。模型系数具备平移、旋转和比例不变性并与轮廓跟踪的起始点选择无关，另外图形轮廓的局部信息也包含在模型系数中。结果表明本文算法对相似图形和限制性手写体数字进行识别非常有效。     

X射线头影图象的自适应卡尔曼滤波方法研究

以口腔医学中Ｘ射线头影图象为背景，提出了一种基于输出相关法的有色噪声卡尔曼滤波方法，用来解决图象中有色观测噪声的滤波问题。该方法不增加滤波器的维数，而是改变系统的观测方程，使等效观测方程的测量噪声变为白噪声，再利用卡尔曼滤波方法进行滤波，大大降低了计算的复杂性。而且该方法不需要事先知道观测噪声的方差，从而弥补了传统卡尔曼滤波方法的不足，更加符合实际情况的需要。实验表明，用该方法对Ｘ射线头影图象进行处理后，可使图象的质量得到明显的改善。     

多壁碳纳米管/SBS复合材料的制备及其渗流特性

以多壁碳纳米管（MWNTs）为导电填充物,以苯乙烯-丁二烯三嵌段共聚物热塑性弹性体（SBS）为基体材料,制备了导电高分子混合物薄膜,考察了采用不同的溶剂和成膜工艺对薄膜表面形貌的影响,同时通过电流/电压特性的测试,得到不同的MWNTs浓度下MWNTs/SBS混合材料的电渗流特性,其渗流区在6~9wt%之间。我们还初步研究了所得混合材料的电阻值受温度的影响,发现其温阻特性具有很强的时间迟滞性。     

单层神经网络在参数估计中的应用

神经网络方法可用于动力学系统的参数估计，包括时域和频域建模。将单层神经网络用于单交量线性连续时不变系统的参数估计中，线性系统分别用状态方程及传递函数来描述。对于状态方程描述的线性系统，假设系统状态、状态的导数及系统输入已知，给出了相应的神经网络结构及学习算法用以估计系统参数；对于传递函数形式描述的线性系统，推导出了基于频域数据的单层神经网络结构，用以估计传递函数的参数。