摘要：提出参数不确定线性系统的鲁棒H∞状态估计的新方法,并采用一种新的基于线性矩阵不等式(LMI)的设计方法得到问题的解。数值例子计算表明,该滤波器具有良好性能。

摘要：根据小波变换模极大值检测奇异点原理,对一个实际的反应器压力波动信号做出稳定性评价,在此基础上,通过分析生产过程中得到的结果数据与生产责任指标之间的模糊相似关系,找到最贴近生产责任指标的生产结果,将其对应的操作参数作为优化工艺参数的依据,这种优化方法简便有效,对其它生产装置有很好的借鉴作用,尤其是那些设计有缺陷却在维持生产的装置。

摘要：根据由运动重建物体结构的原理,设计了一个简便易操作的三维重建系统,具体做法是:先用张氏标定法求得内参数矩阵,然后在两个不同的未知位置拍摄物体得到两幅图像,经立体匹配后,利用图像特征点的对应关系求解基本矩阵和本质矩阵,分解本质矩阵获得两个拍摄位置确定的摄像机运动参数(旋转矩阵和平移向量),进而求出相机在两个位置的投影矩阵,最后用三角法计算出物体表面特征点的三维坐标并在OpenGL中重建物体表面。和传统的立体视觉系统相比,本系统只需要一台数码相机和平面方格模板就可以实现三维重建,因此适用于普通相机用户。

摘要：为解决由于现有深度迁移学习无法有效匹配实际农业场景部署应用,而导致大规模、多类别、细粒度的病虫害辨识准确低、泛化鲁棒差等问题,该研究利用农业物联网中多种设备终端获取12.2万张181类病虫害图像,并提出了基于多流概率融合网络MPFN(Multi-stream Gaussian Probability Fusion Network)的病虫害细粒度识别模型。该模型设计多流深度网络并行的细粒度特征提取层,挖掘可区分细微差异的不同级别局部特征表达,经过局部描述特征聚合层和高斯概率融合层的整合优化,发挥多模型融合信息互补及置信耦合的优势,既可以有效区分不同类病虫害的种间微小差异,又可容忍同类病虫害种内明显差异干扰。对比试验表明,该研究MPFN模型对各类病虫害的平均识别准确率达到93.18%,性能优于其他粗粒度及细粒度深度学习方法;而平均单张处理时间为61ms,能够满足农业生产实践中物联网各终端病虫害细粒度图像识别需求,可为智能化病虫害预警防控提供技术应用参考,进而为保障农作物产量和品质安全提供基础。

摘要：在织物的计算机辅助设计中,织物褶皱的模拟一直是一个重要的研究内容。以包袱皮为研究案例,提出了一种新的基于傅里叶级数的织物成结褶皱的实现方法,应用傅里叶级数建立的数理图形,对织物图像进行处理,实现具有节奏感和韵律美的织物成结褶皱。实验结果表明,该方法将褶皱的元素融入织物的细节中,能有效地表现包袱皮的褶皱现象,增加织物的审美感。

摘要：基于LabVIEW软件的简便性与灵活性,配合必要的硬件,设计了顾客端辅助购物结算实验系统,对检测到的商品条码信息及重量信息进行实时的一致性检验,以提高确定所购商品的名称、数量等信息的准确率。系统附加的商品促销信息、购物路线建议、商品单价及购物总价显示等功能的设计,对于减少顾客购物结算的时间成本大有裨益。

摘要：针对柴油机模型自身的特点 ,设计了一种神经网络与参数自寻优PID控制相结合的控制器。在很大程度上改善了柴油机转速控制的输出特性 ,实验证明了算法的可行性。

摘要：为准确有效识别出农作物病虫害类别及位置,构建一款农作物病虫害图像识别App系统,为广大农户、研究人员及管理者提供智能信息服务。该系统基于Android平台开发,在所收集的大量病虫害数据集上,开展了Darknet、YOLO等深度网络模型训练和测试,并使用批量正则化、维度聚类和课程设计学习等技术优化模型,实现了181种作物病虫害图像的在线识别检测,为复杂环节下农作物病害及虫害在线识别、监管防控、综合治理等提供技术依据。

摘要：提出一种基于模式识别多模型系统的控制算法。首先建立多模型对象有限个模型并离线设计好对应的控制器 ,算法通过模式识别在线计算模型匹配和控制权重来适应对象模型结构参数的突变。仿真结果表明该算法简单有效、跟踪迅速、鲁棒稳定性强。

摘要：探讨了一种集配料系统和搅拌系统为一体的混合系统的设计方法,由工控机作上位机模拟监控整个系统的运行状态,并通过下位机PLC控制整个系统的运作。文中给出了系统结构、PLC硬件配置、PLC与工控机的通信方式、PLC与称重仪的通信方式及PLC程序框图。