物体表面不同角度采集的三维图像配准的一种新算法

提出了一种能有效实现物体表面三维图像数据配准的算法.该算法利用了三维数据采集时的三维点的阵列信息,这些三维点的阵列信息在采集原始三维数据时可以很容易获得,同时,还利用了三维数据矢量/顶点相似特征作为数据匹配的基础.采用迭代最小均方误差算法来自适应优化变换矩阵参数.这些方法可以有效地提高三维图像配准的性能,加快匹配过程的运算速度.实验结果表明该算法可以获得较好的配准后三维图像的主观效果.尽管该方法主要针对人头模型,但经过少许修改后即可适用于其他物体.     

可编程序控制器输入输出延迟误差的分析

从PLC工作原理、扫描周期、信号输入／输出模块电路的种类和程序设计等方面对其执行元件动作的误差进行了分析。     

一种前馈神经网络算法

神经网络由于其非线性处理能力强。性能稳定等特点得到了广泛应用和研究。主要应用于模式识别、信号处理、知识工程、专家系统、优化组合、机器人控制等。神经网络中使用最为广泛的就是前馈神经网络。其网络权值学习算法中影响最大的就是误差反向传播算法(back-propagation简称BP算法)BP算法存在局部极小点。收敛速度慢等缺点。基于优化理论的Levenberg-Marquardt算法忽略了二阶项。该文讨论当误差不为零或者不为线性函数即二阶项S(W)不能忽略时的Hesse矩阵的近似计算，进而训练网络。     

自适应最小误比特率滤波算法研究

针对数字通信系统,介绍了一种新的滤波算法.该算法基于最小误比特率(MBER)准则,并利用梯度下降法实现.通过采用内核密度估计的方法来估计误码率函数,可将其推广到自适应的最小误比特率(LBER)滤波算法.仿真结果表明,LBER具有良好的收敛性能和误码性能,可以广泛应用于均衡、波束成形、检测等.     

几种误差信号非线性处理自适应算法的统一分析及比较

符号处理，双符号处理、幂2量化处理是三种典型的简化自适应最小均方算法相关乘法实现的方法。本文将三种简化方法加以统一处理，在输入为联合高斯随机过程听假设下，从理论上导出了算法性能的统一表达式。从分析结果可以看到，简化处理的影响体现在两个系数上，一般来说是随着自适应过程中变化的，恰当运用这两个系数，可以建立比较此类算法性能的简单方法。     

数控机床轨迹控制的运动分析

在数控机床的轨迹加工中,经常会遇到一些轨迹误差的故障。而分析问题时,往往将检查局限在机床的硬件方面,忽视了机床的运行方式和相关参数设定。论文通过分析数控机床轨迹控制的基本原理及参数设置,介绍了一个新的思路来解决相关的问题,改进加工方法。     

关于Sikkema—Bernstein多项式导数的迭代极限

本首先给出了Sikkema-Bernstein多项式的迭代极限及误差估计；然后构造一个整系数Sikkema-Bernstein型多项式，并给出了该多项式的导数逼近导函数是有界变差时的收敛阶估计式。     

一种鲸鱼优化算法改进的加权质心定位算法

针对加权质心定位算法受 RSSI 测距误差影响导致定位结果不理想的问题,提出一种鲸鱼优化算法改进的加权质心算法,利用鲸鱼优化算法的快速收敛、不易陷入局部最优等优势对加权质心算法定位结果进行优化。首先,通过加权质心算法计算待测点位置;其次,根据锚节点位置信息、RSSI 测距信息及待测点位置信息建立适应度函数;最后,利用鲸鱼优化算法不断迭代寻优,对待测点定位结果进行优化,以提高定位精度。在通信半径相同、锚节点数为 30 的条件下,改进后的定位算法定位精度为 0.58m,而粒子群加权质心算法与人工鱼群加权质心算法定位精度分别为 0.64m 和 0.62m,且随着锚节点个数的增加或通信半径的增大,改进后的定位算法仍能获得更高的定位精度。因此,改进后的定位算法精度更高,具有一定可行性。     

基于最小二乘法的汽车轮胎侧偏刚度及质心侧偏角设计与仿真

以递进式最小二乘法理论为基础,将汽车行驶过程中的轮胎侧偏刚度作为未知参数进行估算,完成汽车参数自动调节,防止汽车质心侧偏角的估算值误差过大,而出现不必要的操作.最终在Matlab/Simulink环境下建立控制模型,对车辆前后轮侧偏刚度及质心侧偏角控制算法进行仿真验证.对比后发现,车辆质心侧偏角的估算效果非常接近真实结果,可以满足汽车稳定性控制系统的估算,可有效提高汽车主动安全性.     

基于 ANFIS 的麦蚜种群模型的建立与分析

基于不同温度和大麦种群不同生长阶段（软组织、叶片发育阶段等）的麦蚜种群实验数据,首先利用自适应神经模糊推理系统（ ANFIS）,分别建立高斯型、三角型和梯型隶属度函数的麦蚜种群内禀增长率的T-S初始模糊模型。然后在误差允许范围内,应用ANFIS具体训练流程对相应初始模型进行修正,并通过误差选择与原始数据拟合程度最好的模型,最后利用数值模拟验证结论的正确性。