摘要：大量小型自主式水下航行器(autonomous underwater vehicle,AUV)组网通信完成合作任务是水下机器人工作的一个重要方向。水下电场通信具有高速率、低延迟等特点,AUV使用水下电场通信能够在短距离内实现稳定高速的通信,但是水下电场通信技术存在通信距离受限和电场强度本身受电导率影响等问题。针对这2个问题,提出一种考虑电导率和能量的水下电场自适应调整多权值成簇算法。首先,采用分簇的思想对大量AUV进行分簇处理,其中,增加副簇首提高簇稳定性并减小更换簇首时的能量消耗,设计网关节点加强网络连通性,实现簇间通信。其次,在选举簇首时,综合考虑节点可用度、通信成本、剩余能量这3个关键参数,达到负载均衡和均衡能耗的目的。最后,针对在网络通信状况差时系统维持簇结构而开销大的问题,根据水体环境电导率和节点剩余能量设计自适应调整策略。通过缩小簇规模等手段降低系统在工作过程中的整体能量消耗,提高网络生命周期。研究结果表明:在不同电导率实验条件下,本算法均能有效延长网络生命周期,提高网络生存时间。通过有无自适应调整策略的对比实验,也证明自适应调整策略起到了一定作用。

摘要：在改进拉普拉斯算子的同时 ,吸取平均曲率法的优点 ,提出一种任意网格模型自适应调整和光顺算法 该算法通过沿法矢方向和在切平面上同时对网格顶点进行调整 ,保证了调整后模型不仅光顺 ,而且网格形状均匀 ;该算法还可以根据不同的精度自动地对网格调整进行控制 ,有效地保留了原始模型中的特征信息 应用实例表明 ,该算法可以保证在满足精度要求的条件下 。

摘要：XML管理系统的查询处理效率很大程度上取决于系统中XML数据的存储模式 .在用户查询已知或可预测的情况下 ,根据用户查询设计存储模式可以改善系统的查询处理效率 .该文介绍VXMLR系统存储模式的自适应调整机制 .根据历史查询信息 ,VXMLR系统对其存储模式进行自适应调整 ,从而提高查询处理效率 .其基本思路是 :首先根据历史查询 ,推导出适当的映射规则 ,得到XML文档在关系数据库中的存储模式 ;然后 ,在给定的空间约束下 ,根据历史查询使用背包问题求解算法选择关系表进行垂直分割或冗余存储相关数据 ,使查询所访问的无关数据尽可能少 .VXMLR系统提供四种存储模式调整策略 ,其中两种策略可以实现自适应的存储模式调整 .实验结果表明文中提出的方法是有效的 .

摘要：为使立体图像在3D显示时有更好的立体视觉效果和舒适度,提出一种针对立体图像水平视差的自适应调整方法来提高立体显示效果。通过特征点匹配获取拍摄场景的深度分布信息,提取最大深度和最小深度,结合当前的基线以及人眼可接受的最大视差和最小视差重新调整基线,直到获取合适的基线,从而保证拍摄场景在舒适立体成像区内成像。所提方法不会引起任何立体图像失真。为验证该方法对视差的控制效果,设计并完成了相应的实验。实验结果表明,该方法能够自适应调整视差,实现强烈的立体视觉效果。

摘要：为解决一般粒子滤波跟踪算法容易受到相似背景和遮挡干扰问题的影响,提出一种自适应调整建议分布的改进粒子滤波跟踪算法.该算法设计了一种新的建议分布函数,使其融入最近的观测信息来调整建议分布函数的方差以改变新粒子分布范围,提高新粒子的采样效率,降低了计算复杂度,一定程度上保持了粒子的多样性.实验结果表明:该算法有效解决了遮挡、相似背景混乱问题,整体跟踪性能优于粒子滤波算法.

摘要：对神经网络自适应调整 PID控制器的设计方法进行了探讨 ,采用神经网络在线辨识系统的输出 ,再对 PID控制器的参数进行在线调节 ,达到良好的控制效果。

摘要：针对以往环模制粒机智能化程度低,模辊间隙的调整方式均是依靠工人手动调节的缺点,设计了一种环模制粒机模辊间隙自适应调整机构。首先,根据环模制粒机的工作原理设计了模辊间压力检测机构;其次,结合压辊偏心轴调隙原理设计了压辊组件和整体自适应调整机构,并根据设计参数对关键零部件进行相应的选型,然后设计了相关的控制系统,并根据控制结构原理,对控制系统进行模块选型;最后,通过生产试验验证了所设计的模辊间隙自适应调整机构的合理性与正确性。

摘要：为提高云制造环境下组合云服务的柔性,提出一种基于QoS的组合云服务自适应调整机制.该机制将可靠性、可用性、时间、价格和柔性度作为云服务的QoS特征,给出各特征值的量化方法和云服务QoS包含度的定义;对云制造环境下可能产生的异常进行了分类和抽象,将自适应调整逻辑引入组合云服务,建立了组合云服务自适应调整模型,并给出相应的调整算法和调整逻辑.设计了仿真实验,实验结果验证了所提方法的可行性和有效性.

摘要：在传统的增强型分布式信道接入机制中,每个接入类别队列的主要参数都是静态的,并没有考虑到无线网络的状态。为此,利用时隙利用率来判断网络负载程度,参考每个AC队列的冲突率来动态调整最小竞争窗口和最大竞争窗口。仿真实验结果表明,该算法在保证实时业务要求的同时,能降低延迟,提高无线局域网吞吐量。

摘要：为保障汽车头枕的驾乘舒适性和防碰撞安全性,设计一款基于图像识别的高度可自适应调整的汽车头枕系统.该系统使用摄像头采集驾乘人员图像,并利用灰度化处理、直方图均衡化、中值滤波处理图像,提高图像质量.选用哈尔特征的Adaboost算法实现人脸特征提取,训练组成级联分类器,实现人脸检测和定位.通过解析几何列出了头枕调整高度的计算公式,并采用步进电机控制程序与人脸检测及高度计算模块数据通信,实现汽车头枕高度自适应调整.