基于粒子滤波的场景事件实时识别

为解决智能监控场景中场景事件的检测与分析问题,提出了一种基于粒子滤波的场景事件实时识别方法.将场景事件分解为一系列的子事件,构成多层动态贝叶斯网络模型,模型中每一状态对应一种事件.采用Particle F ilter粒子滤波方法对模型中各节点状态的后验概率进行实时估计,以对场景事件进行实时识别.采样不同的粒子数目进行了对比仿真试验,仿真结果表明该方法能够得到较高的识别精度.     

交通分配的粒子群优化算法

为了方便合理地分配交通量,提出了交通量多路径分配的粒子群优化算法。算法的求解方法是在粒子群算法中构造了路径条数维的粒子空间,每维对应一条可行性路线,其值为对应路径所分配的交通量;对粒子进行归一化处理,使交通量守恒,并进行交通量的多路径分配;根据目标函数评价与筛选粒子,直到满足终止条件。实例计算结果表明:利用粒子群算法得到的目标函数值最小,各路段分配的交通量没有超容量现象,模型求解过程具有方向性,对交通分配的网络规模无限制,因此,粒子群优化算法可行、合理。     

自适应多项式预测滤波器的新结构与算法研究

(1)提出了一种DCT域二次滤波实现结构及其NLMS自适应算法，并将其用于连续混沌信号的实时预测研究，结果表明：所提出的滤波器结构实现简单、不存在算法收敛性问题；对连续混沌信号的实时多步预测性能明显优于局域法的多步预测性能，这一结果对我们重新认识     

纳米PEG/Fe3 O4磁流体的制备

以水为载液，聚乙二醇(PEG)为表面活性剂，采用磁性粒子制备与表面活性剂包裹同时进行的方法，制备了纳米PEG／Fe3O4磁流体，并且分析了PEG浓度对产物微观形貌和粒径的影响．研究表明，PEG浓度是影响产物形貌和粒径的重要因素，改变PEG浓度，可制得球状和棒状产物．进一步的研究表明，内层的Fe3O4与外层的PEG之间存在物理吸附作用和氢键键合。     

基于交路接续的动车组运用计划优化模型与算法

针对动车组运用计划优化编制的问题,本文采用接续网络的方法,构建了动车组运用计划优化编制的0-1 整数规划模型.该模型在动车组初始运用状态和历史检修数据的基础上,以动车组担当交路的接续时间总和最小化和动车组检修前累计运行里程最大化为优化目标,以动车组检修里程周期和动车组交路接续时间标准为主要约束,并充分考虑动车组与交路的匹配关系,以及客流高峰时期增加开行交路的情况.在模型的求解方面,本文基于粒子群算法设计了模型的求解策略.最后通过算例分析验证了模型与算法的有效性,为动车组运用计划的优化编制提供参考依据.     

光滑质点流体动力学(SPH)及其算法特性

基于Lagrange观点的无网格方法计算是建立在一群可移动的自适应性的质点基础之上,对特大变形区域和自由表面的捕捉有着较高的精度.光滑质点流体动力学(SPH)是无网格方法的一种,本文阐述其理论基础和计算方法,主要包括:SPH的基本概念、核近似和粒子近似的基本原理,核函数的构造方法、SPH形式的流体运动方程、边界处理方法和数值算例等多方面内容.研究工作在了解SPH方法的理论特点和潜在优势的同时,也为相关问题的深入研究和改进奠定了理论和算法基础.     

同步发电机参数辨识的相关方法探讨

随着电网安全及稳定运行问题的重要性日益突出,基于获得准确的系统模型和参数辨识方法,优化同步发电机相关参数将是十分有意义的。本文针对当今几种比较典型的参数辨识方法做了系统的介绍,通过比较得出何种方法对于同步电机的参数辨识是最适合的。     

基于均值漂移粒子滤波的目标跟踪算法研究

针对粒子滤波计算量大的问题,将视觉跟踪领域的均值漂移算法（Mean Shift）与粒子滤波（PF）算法相结合,该算法利用均值漂移算法在重采样之后将粒子收敛到靠近目标真实状态的区域内,改善了传统粒子滤波器的退化现象,减少了算法的运行时间,通过被动跟踪仿真实例,同时使用均值漂移粒子滤波与传统粒子滤波进行跟踪仿真,分析了轨迹跟踪性能,利用均方根误差比较了误差性能。仿真结果表明,Mean Shift PF具有更高的跟踪精度,并且运行时间显著减少。     

一种船舶电力滤波器的仿真研究

在小型船舶电力推进系统中,变频驱动产生了严重的谐波污染,导致电力系统的容量大大增加,恶化电网电能质量,甚至影响了船舶安全运行.针对电力推进船舶电网存在的谐波污染问题,设计了电力滤波器的拓扑结构,制定其控制策略,分析该滤波器的工作原理,并进行计算机仿真,验证了该滤波器的有效性.