【摘 要】
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因传统的信息融合模型存在城市园林景观设计效率低的问题,基于遗传神经网络设计了新的城市园林景观设计过程模块化信息融合模型。在预处理传感器图像的基础上,利用有序数值序列创建数字高程模型。然后通过人工视差辅助机制获得立体正射影像对,结合蚁群算法生成三维园林景观。采用过程维和语境维描述园林设计规模和资源,搭建主体鲜明的模块化园林景观;最后基于实数编码的遗传算法优化神经网络初始权值,并挑选适当学习因子训练神
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因传统的信息融合模型存在城市园林景观设计效率低的问题,基于遗传神经网络设计了新的城市园林景观设计过程模块化信息融合模型。在预处理传感器图像的基础上,利用有序数值序列创建数字高程模型。然后通过人工视差辅助机制获得立体正射影像对,结合蚁群算法生成三维园林景观。采用过程维和语境维描述园林设计规模和资源,搭建主体鲜明的模块化园林景观;最后基于实数编码的遗传算法优化神经网络初始权值,并挑选适当学习因子训练神经网络,从而完成信息融合任务。仿真结果表明,上述模型融合过程稳定性较好,信息融合能耗较低,可促进园林景观
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动力电池的荷电状态(State of Charge, SOC)是电动汽车的重要参数之一,直接影响电动汽车的安全控制与可续行里程的评估。电池总容量作为估算电池SOC的重要变量之一,其与使用环境温度密切相关,而在SOC估计算法中常被认为是恒定值,从而影响不同环境温度下锂电池SOC估计精度。为实现对锂电池SOC的准确估计,考虑温度对锂电池容量等特性参数的影响,通过引入温度补偿模型,并结合扩展卡尔曼滤波(
针对正交频分复用信号包络波动过大的缺点,提出了利用深度神经网络降低正交频分复用系统立方度量从而减少信号包络波动的方法。仿真表明,提出的方法能够灵活控制信号包络波动大小和误比特率性能;与已有算法相比,深度神经网络算法具有更好的立方度量抑制性能,并且算法执行时间大幅降低。因此,提出的深度神经网络算法更有希望应用于实际通信系统,满足系统对于实时性的要求。
针对交通事故引发的城市快速路拥堵问题,在分析事故路段交通流特性基础上,对事故点上下游元胞重新划分,重构节点并建立了元胞传输模型改进的节点交通流仿真模型,结合复杂网络理论修正节点耦合模型,以牵制同步为目标设计多入口匝道协调控制器,推导出系统稳定性条件,得到优化后需调节的入口匝道范围和调节参数,通过具体仿真予以验证。结果表明,采用所提方法,能在快速路出现事故后以小的匝道调节范围代价达到抑制交通拥堵,提
针对MEMS陀螺仪信号噪声的问题,提出了一种基于变分模态分解(VMD)和连续小波变换(CWT)相结合的去噪方法。方法首先利用VMD算法将MEMS陀螺仪信号分解成若干不同频率的本征模态分量(IMF),有效的抑制了LMD分解中存在的模态混叠现象和端点效应等问题,经过信号重构之后,再用CWT算法进行二次去噪处理,分离出有效的低频信号。将上述方法应用到实际工程中,并与传统的VMD去噪和传统的CWT去噪方法
旨在突破卫星结构设计思维局限,提高卫星一体化程度,降低结构质量占比。试图从生物形态和功能中获取微小卫星结构设计灵感,发现了海月水母与卫星结构有类似的边界条件和重力缓释过程。从海月水母的生物形态中提取了其形态的数学模型,提出了一种新型的卫星构型方案。建立了整星结构力学模型。卫星总重50.4kg,结构质量为4.5kg,结构质量占比8.93%。用有限元软件对模型进行了力学特性分析。仿真结果表明:整星基频
在大部件自动对准系统中,为了解决近距离观测无法获得被观测目标全部特征的问题,使用双目视觉位姿测量解算方法,设置其中一个相机为基准相机,利用两相机之间已知的位姿关系,将非基准相机拍摄的特征点信息转换到基准相机的相机坐标系下,然后利用位姿解算的迭代算法思想求解两部件之间的位姿关系。当特征点数目较少时,迭代算法的误差函数会陷入局部极小值,针对上述问题,设计了一种利用各坐标系之间的转换关系求解迭代初始值的
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轮毂电机输出转矩是分布式驱动车辆姿态的关键控制量,实时获取其准确值具有重要意义。针对现有电机转矩估算方法存在建模困难、观测系统复杂等问题,提出一种轮毂电机输出转矩融合估算方法。首先,基于转速、电流建立了轮毂电机输出转矩的稳态前馈神经网络模型,利用测试数据对其进行了训练,结果表明该模型具有较好的稳态转矩估算精度。为了更准确的估算其非稳态输出转矩,提出了一种轮毂电机转动惯量的拖动加速度控制测试方法,融