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一种低纹波高精度数控直流电流源的研制被引量：2: 2013年; 针对以往直流电流源普遍存在的精度低、调节范围窄和纹波电流较大等缺点,研制了一种基于ATmega64单片机的低纹波高精度数控直流电流源。该电流源通过设置使单片机产生两路大小相等、相位相差180°和分辨率为16位的PWM波,分别通过两路斩波与滤波稳流电路来减少纹波电流和增宽电流调节范围;采用16位A/D转换器来实现高精度的模数转换,并与单片机组成闭环反馈控制模式来进行稳流。测试结果表明,该电流源的输出电流调节范围为10～3 000 mA,步进电流为0.5 mA,纹波电流低于0.07 mA,具有矩阵按键设置预置电流、液晶显示电流和过流报警等功能。; 肖卫初何燕飞; 关键词：纹波电流数控直流电流源 PWM波

虚拟现实投影匹配的单幅图像卡车体积测量: 提出了一种单幅图像自动卡车体积测量方法,以降低卡车车厢体积的测量成本。该方法使用主动开关模型(ASM)算法定位目标特征点;利用卡车3D模型和相机的内部参数计算被测卡车所在地平面并建立目标成像的虚拟现实环境。然后,利用EP...; 李鹏慧孙伟李大健贾伟刘宏娟; 关键词：单幅图像几何校正虚拟现实体积测量; 文献传递

智能电网中信息网与物理电网间连锁故障的防御策略被引量：25: 2013年; 为预防智能电网的连锁故障,改善电网运行安全性,从复杂系统视角建立连锁故障模型,以研究智能电网在其相互依存边受到目的攻击和防御时的鲁棒特性;并在此基础上运用生成函数理论和渗流理论研究了其连锁故障过程。仿真结果与理论分析相符。进一步的讨论指出,通过提高网络连接密度、减小幂律指数使其分布在2~3范围内、增大防御指数保护核心节点对之间的相互依存边等方法,可以有效增强智能电网的鲁棒性。; 李稳国邓曙光李加升肖卫初; 关键词：智能电网连锁故障生成函数

相互依存网络间的拓扑构建方法被引量：6: 2014年; 为减小相互依存网络间的相继故障,在对归一化度、网络间的匹配系数及网络间的簇系数定义的基础上,借鉴网络间相似拓扑耦合思想,相互提出一种网络间同地位节点耦合的拓扑构建方法,该方法以核心节点作为搜索源节点采用广度优先搜索算法,逐级搜索并最大化网络同地位节点对的匹配,以提高相似匹配度和扩展应用场景。并以相互依存的随机网络和相互依存的无标度网络作为实例进行仿真,实验表明:此拓扑连接方法下,网络间故障渗流相变从一维非连续相变转变为二维连续相变到;相比于随机拓扑耦合网络在随机攻击、目的攻击及防御情况下,该拓扑耦合下的相互依存网络的鲁棒性均明显增强。; 李稳国邓曙光杨冰肖卫初; 关键词：随机网络无标度网络

基于大气散射模型的单幅图像快速去雾被引量：41: 2013年; 根据大气散射物理模型及光学反射成像模型,总结并分析了影响单幅图像去雾效果的3大因素,以实现对雾霾图像的快速去雾。基于光学原理,解释了暗影通道现象,从新的角度推导出了大气散射模型中各参数的求法。利用灰度开运算去除白色目标的干扰获得精确的环境光亮度,基于快速联合双边带滤波精确计算了大气散射函数,最后由光学反射模型计算了场景目标的反射率并有效截断至[0,1]区间。本方法可以消除天空及环境光线的影响,能真实复原场景的色彩和清晰度。仿真结果表明,对分辨率为576×768的图像处理时间仅为0.517s,且视觉效果和客观指标比现有算法均有不同程度的提高。与现有图像去雾算法相比,本文提出的参数计算方法提高了运算速度、场景适应能力和复原效果。; 孙伟李大健刘宏娟贾伟; 关键词：图像去雾

宋代日本物品输入考被引量：3: 2012年; 在宋代,宋日两国虽然没有正式的官方外交关系,双方的商贸往来和文化交流却从未间断,充当沟通两国交流的媒介主要是商人和僧侣。日本的不少物品如工艺品、典籍书画、佛教用品、食品药材等物品经过种种途径流入中国,反映了当时宋日之间文化交流的情况。; 陈伟庆; 关键词：宋朝文化交流外交关系

圆投影及消失点约束下的卡车厢体体积测量: 为了降低卡车厢体体积测量的成本,对相机内参求解、卡车位姿解算及车厢顶点坐标计算等进行研究,提出了基于正交消失点及圆投影先验的单幅图像卡车体积解算方法。首先,检测出卡车图像中三正交方向消失点,根据消失点求解相机内部参数;然...; 赵春宇孙伟李大健贾伟刘宏娟; 关键词：单幅图像消失点圆投影体积测量; 文献传递

基于密度估计的逻辑回归模型被引量：33: 2014年; 介绍了一种基于密度的逻辑回归(Density-based logistic regression,DLR)分类模型以解决逻辑回归中非线性分类的问题.其主要思想是根据Nadarays-Watson密度估计将训练数据映射到特定的特征空间,然后组建优化模型优化特征权重以及Nadarays-Watson密度估计算法的宽度.其主要优点在于:它不仅优于标准的逻辑回归,而且优于基于径向基函数(Radial basis function,RBF)内核的核逻辑回归(Kernel logistic regression,KLR).特别是与核逻辑回归分析和支持向量机(Support vector machine,SVM)相比,该方法不仅达到更好的分类精度,而且有更好的时间效率.该方法的另一个显著优点是,它可以很自然地扩展到数值类型和分类型混合的数据集中.除此之外,该方法和逻辑回归(Logistic regression,LR)一样,有同样的模型可解释的优点,这恰恰是其他如核逻辑回归分析和支持向量机所不具备的.; 毛毅陈稳霖郭宝龙陈一昕; 关键词：逻辑回归核函数

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国家自然科学基金(61201290)