简介：本文引入自适应多尺度熵的方法，并结合当前常用的经验模型分解的方法，使得数据尺度能自适应的被获取．通过从原数据中不断移除低频或高频成分，自适应多尺度熵能够在“从粗糙到精细”或是“从精细到粗糙”的尺度下用样本熵估计求得．模拟结果用来确认了其有效性，同时我们将其应用到脑死亡诊断中，用来区分脑死亡病人和昏迷病人在脑电信号上的不同．

简介：摘要：研究工作的主要内容包括:1)通过自适应融合各层特征图，解决了特征融合中图像空间信息冲突和特征金字塔中的不一致性问题;2)使用高效倒置瓶颈块降低模型复杂性，同时提升模型的有效性，解决EfficientDet模型的骨干特征提取网络参数效率低的问题，减少网络运行时间;3)使用多尺度块提升有效感受野，对病灶区域特征进一步关注，解决部分体积偏小的肝脏肿瘤病灶难以检测问题;4)使用先验框聚类和数据增强方法，从模型和数据两方面加强模型对肝脏肿瘤数据集的检测能力和泛化能力，解决肝脏肿瘤的形状大小不一及位置各异的问题。本文主要分析多尺度自适应融合的肝脏肿瘤检测。

简介：针对热红外遥感图像由于低对比度、条带噪声、低空间分辨率等特点而导致的检测效果不佳问题,提出了一种近岸舰船目标尺度自适应选择分层多阈值检测方法.采用舰船模板图像尺度归一化高斯拉普拉斯函数取极大值准则进行尺度自适应选择,利用所选的高斯多尺度空间差分多阈值筛选进行近岸舰船检测,并根据不同类型舰船模板图像尺度和分块数选择对热红外图像舰船目标检测的影响进行验证实验.实验结果表明：所提方法能根据模板尺度特征滤除相似区域,通过设置合理尺度和阈值参数能实现有效检测,且具有一定的抗噪能力.

简介：为了能表示数据的层次结构,Wu和Leung从粒计算的角度提出了一种新的数据表示方法称为多尺度决策表,并提出了最优尺度的定义,在最优尺度上进行属性约简、规则获取等任务可以提高知识发现效率.但是Wu和Leung所提出的基于协调性的最优尺度选择的方法在面对不协调的多尺度决策表的时候,仅考虑广义决策而忽视了不协调的多尺度决策表决策规则置信度的变化.针对这个问题,本文提出了基于熵的最优尺度选择的方法,该方法无需判断多尺度决策表的协调性,就可以获取保持决策规则置信度的最优尺度.

简介：采用理论分析和数值模拟相结合的方法,系统研究了尺度自适应模拟（scale-adaptivesimulation,SAS）和大涡模拟（large-eddysimulation,LES）的关联性问题.在理论分析方面,对比分析了系综平均和滤波的定义、Spalart-Allmaras（SA）湍流模型和动态亚格子（subgrid-scale,SGS）模型关于湍流黏性系数的求解方式.理论分析结果表明,系综平均等价于盒式直接滤波,SAS和LES的控制方程在数学形式上具有一致性;SAS存在过多的湍流耗散,主要来自于SA输运方程中的扩散项.在数值模拟方面,选取来流Mach数0.55,Reynolds数2×10-5的圆柱可压缩绕流为分析算例.计算结果表明,SAS和LES预测的大尺度平均流场信息几乎一致,SAS预测的湍流脉动信息略低于LES.SAS在圆柱近尾迹区的湍流耗散过大,而在稍远的尾迹区几乎能够完全等效于LES.

简介：摘要：介绍了轴承在我国铁路走行部的重要性，为了对轴承故障诊断的准确率，研究提出了一种基于变分模态分解（VMD）复合多尺度散布熵（CMDE）结合的轴承智能故障诊断方法。采用观察中心频率确定VMD分解的模态分量个数，根据峭度大小进行重构，对重构信号求其复合多尺度散布熵值，构成模式识别的训练样本以及测试样本。经过试验对比分析，该方法在故障智能诊断方面具有一定应用价值。

简介：针对行星齿轮传动故障诊断中的信号故障特征微弱、特征提取困难等问题,提出了基于自适应聚合经验模态分解(EnsembleEmpiricalModeDecomposition,EEMD)和样本熵(SampleEntropy,SE)的行星齿轮箱故障特征提取方法。首先,针对EEMD结果存在较大的盲目性和主观性等问题,提出自适应EEMD方法;然后,使用此方法将行星齿轮箱振动信号分解为若干个固有模态函数(IntrinsicModeFunctions,IMF)分量,通过相关性分析选取含有齿轮状态特征信息的IMF分量并对信号进行重构,计算重构信号样本熵值,以此判断行星齿轮箱的运行状态;最后,对行星齿轮箱故障模拟试验台采集的2种状态振动信号的自适应EEMD样本熵进行求解,并与直接样本熵、EEMD样本熵等特征提取方法对比,验证了自适应EEMD样本熵具有更好的分类能力。

简介：O4396021395变形镜波前校正非线性响应剩余位相方差分析=Analvsisoftheresidualwavefrontvarianceinflueneedbythenonlinearresponseofdeformablemirrorinwavefrontcorrection[刊,中]/吴毅,王英俭,龚知本(中科院安徽光机所。安徽,合肥(230031))∥光学学报。—1995,15(8)。—1028—

简介：O43199063995单层共轭校正宽视场自适应光学=Wide—field—of—viewadaptiveopticswithmono—conjugatecorrection[刊,中]/阎吉祥,俞信(北京理工大学光电工程系.北京(100081))∥北京理工大学学报.—1999,19(1).—58—62将多层湍流用单层等效,为单层共轭校正宽视场自适应光学系统提供理论依据。设第m层湍流距地面的高

简介：O4394032315时域分析自适应光学中的非等晕性=Anisopla-natisminadaptiveoptics:evaluationintimedomain[刊,中]/王英俭(中科院安微光机所)∥强激光与粒子束.—1993,5(4).—551～556利用时域分析方法讨论了自适应光学中的非等晕性以及相位梯度法克服非等晕性的适用性,并将

简介：

简介：O4395032092一种基于Zernike多项式的波前探测和重构方法=Anopticalwavefrontsentingandreconstruc-tionmethodbasedonzernikepolynomials[刊,中]/魏学业,俞信(北京理工大学工程光学系.北京(100081))∥光学学报.—1994,14(7).—718—723

简介：O439705348913单元双压电晶片变形反射镜主要性能参数的测试=Measurementofsomeimportantparametersof13—segmentbimorphdeformablemirror[刊,中]/曹根瑞,杨强(北京理工大学.北京(100081))∥光学技术.—1996,(4).—25—29介绍了自适应光学用13单元双压电晶片变形反射镜原始面形。δ—V曲线、频响特性曲线、静态影响函数矩阵等几个主要性能参数的测试方法和结果。从δ—V曲线得出了电压灵敏度和非线性滞后系数,从影响函数矩阵反演出了控制电压矩阵,利用这些结果校正了变形镜的原始面形,得出了一些重要的结论。图6参

简介：现在很多人喜欢在家养一些花花草草，不过，这些美丽的生命需要在精心的照顾下才能开放出美丽的花朵。但当你因种种原因而无法按时给花草浇水时，过不了几天，这些花草就会因为缺水而枯萎。于是我设计了一个特殊的花盆：在花盆底部放置一个隔板将花盆分隔开，在底部形成一个储水槽。当主人在家时，每天浇水时可适量多浇灌一些，多余的水分会渗过土壤流进事前设计好的储水槽中保存起来。

简介：针对新型作战体系下以装甲车辆为主的地面目标的被动声识别问题,为实现不同车型在不同工况下的声识别,以常见的3种坦克和4种履带式装甲车为识别对象,提出了一种基于变分模态分解(VariationalModeDecomposition,VMD)和人工蜂群(ArtificialBeeColony,ABC)算法优化的支持向量机(SupportVectorMachine,SVM)相结合的装甲车辆声识别模型。首先,采集不同工况下的车辆噪声信号并进行频谱分析,证明了VMD分解的可行性;其次,对样本信号进行VMD分解,得到不同尺度的本征模态函数(IntrinsicModeFunction,IMF)并进行多尺度模糊熵(Multi-scaleFuzzyEntropy,MFE)的计算,得到多尺度模糊熵特征(VMD-MFE);然后,利用优化算法对SVM进行优化,得到最优参数优化的分类器模型;最后,对噪声信号进行特征提取和分类实验。结果表明:VMD的分解效果优于经验模态分解(EmpiricalMadeDecomposition,EMD)和集合经验模态分解(EnsembleEmpiricalModeDecomposition,EEMD);与引力搜索算法(GravitationalSearchAlgorithm,GSA)和布谷鸟搜索(CuckooSearch,CS)算法相比,ABC算法得到的优化模型ABC-SVM具有更高的识别率,可达94.14%以上。

简介：[篇名]Aselftuningpredictivecontrollerbasedoninstantaneouslinearizationusingneuralnetworks，[篇名]Discrete-timeneuro-fuzzyadaptivecontrolbasedondynamicinversionforroboticmanipulators，[篇名]Fuzzyadaptiveoutputtrackingcontrolofaclassofcompositesystems，[篇名]Modelreferencefuzzyadaptivecontrolofdissolvedoxygenconcentration，[篇名]Model-referencefuzzyadaptivecontrolasaframeworkfornonlinearsystemcontrol，[篇名]Multivariablefuzzyadaptivecontrolofnonlinearsystems。

简介：AContinuallyOnlineTrainedNeurocontrollerfortheSeriesBranchControloftheUPFC；……

简介：[篇名]ADirectAdaptiveControlDesignforNonlinearDiscrete-timeUncertainSystems，[篇名]Adirectadaptivecontrolstrategyformanagingdiabetesmellitus，[篇名]Adaptivecontrolofaerospacestructureswithpersistentdisturbances，[篇名]Adaptiveneural/fuzzycontrolforinterpolatednonlinearsystems，[篇名]Anadvancedneuralnetworktopologyandlearning,appliedforidentificationandcontrolofaD.C.Motor，[篇名]Designoffuzzylogiccontrollerforthefinetuningofweightingparametersofdirectadaptivecontrol，[篇名]DirectAdaptiveControlforNonlinearMatrixSecond-OrderSystemswithTime-VaryingandSign-IndefiniteDampingandStiffnessOperators，[篇名]Fuzzydirectadaptiveslidingmodecontrolofinterconnectedlarge-scalesystems。

简介：近年来，随着智能手机和3G移动通信技术的普及，移动学习已经迈入实用阶段，利用手机递送课程资源也已经成为一种有效的辅助教学手段。文章分析了手机移动课程系统的研究和应用现状，研究了可自动适配移动终端并提供多种显示样式的模版机制，介绍了移动课程管理系统MCMS的设计和开发过程，并以Java语言程序设计移动课程为案例介绍了MCMS系统的测试和应用情况。

简介：提出了一种基于期望模式修正（EMA）的改进交互式多模型（IMM）算法。该算法主要解决自主水下航行器（AUV）复杂工作环境下量测噪声统计特性未知或易发生变化时的状态估计问题,其核心思想是将期望模式修正机制和交互式多模型滤波算法相结合,利用状态估计过程中的获取的模型概率进行决策,得到更加接近与系统真实模式的期望模型集合,再通过期望模型集合滤波结果对固定模型集合滤波结果进行修正。与传统的交互式多模型算法相比,提出的基于期望模式修正的交互式多模型算法可以捕捉到系统模式更细微的变化。仿真结果表明,该算法可以大幅提高AUV组合导航系统的估计精度和稳定性。