滤波预处理对提高全聚焦算法重建图像质量的比较研究 被引量：2

1

作者 唐可欣 沈超 +1 位作者 郑慧峰 王奡 《传感技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第3期469-475,共7页

针对超声波无损检测方法中全聚焦算法重建缺陷图像伪影严重的问题,提出在全聚焦算法中加入滤波处理来进行压制,以提高图像质量和成像分辨率。首先分析了全聚焦算法重建缺陷图像的不足之处,然后提出分别使用R-L、S-L、Cosine和Hamming四... 针对超声波无损检测方法中全聚焦算法重建缺陷图像伪影严重的问题,提出在全聚焦算法中加入滤波处理来进行压制,以提高图像质量和成像分辨率。首先分析了全聚焦算法重建缺陷图像的不足之处,然后提出分别使用R-L、S-L、Cosine和Hamming四种滤波函数对超声反射实验系统采集的全矩阵数据进行处理,最后将原始信号和分别经过四种滤波函数处理的回波信号通过全聚焦算法进行缺陷图像重建。成像结果表明,由经过四种滤波后重建的缺陷图像信噪比均优于由原始信号重建的图像,且R-L和S-L在四种滤波函数中对于提高图像重建质量的效果最好。试件Ⅰ经过R-L和S-L滤波重建的图像信噪比较未滤波的分别提高了8.99 dB和8.96 dB,试件Ⅱ分别提高了9.56 dB和9.55 dB。 展开更多

关键词 超声图像重建 滤波预处理 全聚焦算法 缺陷检测 图像信噪比

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大数据时代水污染监测及防治探讨 被引量：2

2

作者 何希 霍志彬 《中国矿业》 北大核心 2024年第S01期186-190,共5页

大数据和人工智能将是新时期高质量社会发展和生态文明建设的新动能。将大数据和人工智能技术应用于水污染监测及防治工作,高度重视大数据和人工智能的使用,在水污染监测数据的生产采集、存储、管理、共享、服务及大数据分析和决策等方... 大数据和人工智能将是新时期高质量社会发展和生态文明建设的新动能。将大数据和人工智能技术应用于水污染监测及防治工作,高度重视大数据和人工智能的使用,在水污染监测数据的生产采集、存储、管理、共享、服务及大数据分析和决策等方面,充分利用互联网、物联网、视频监控、AI图像识别、卫星遥感、无人机等先进技术及手段,打破“信息孤岛”,形成数据联动,通过大数据和人工智能分析和决策为水污染监测及防治和水资源环境保护提供科学支撑,助力我国新时期生态文明建设。 展开更多

关键词 大数据 人工智能 水污染 监测 防治 生态文明建设

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基于网络流理论的区域水资源配置激励相容模型 被引量：1

3

作者 叶舟 丁巍 +1 位作者 丁琳 陈芳 《人民长江》 北大核心 2024年第5期112-118,共7页

为了进一步完善基于网络流理论的区域水资源配置模型,利用经济学机制设计和数学相关理论构建了激励相容数学模型,旨在促进区域利益主体之间合作。将该模型应用于曹娥江流域新嵊区域,并对相关参数进行了率定。2003年、2022年区域相关数... 为了进一步完善基于网络流理论的区域水资源配置模型,利用经济学机制设计和数学相关理论构建了激励相容数学模型,旨在促进区域利益主体之间合作。将该模型应用于曹娥江流域新嵊区域,并对相关参数进行了率定。2003年、2022年区域相关数据模拟结果显示,各利益主体在激励相容机制作用下可以实现合作博弈,从而提高水资源配置效率。研究认为网络流模型是实现区域水资源优化配置的有效手段,激励相容机制可以进一步促进网络流模型提高配置效率,资源禀赋差异和中国制度优势是合作博弈实现的内在需求和外部约束。 展开更多

关键词 区域水资源配置 网络流 激励相容 合作博弈

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任意初值非线性不确定系统的迭代学习控制 被引量：14

4

作者 严求真 孙明轩 李鹤 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2016年第4期545-555,共11页

为解决任意初态下的轨迹跟踪问题,针对一类含参数和非参数不确定性的非线性系统,提出基于滤波误差初始修正的自适应迭代学习控制方法.利用修正滤波误差信号设计学习控制器,并以Lyapunov方法进行收敛性能分析.依据类Lipschitz条件处理非... 为解决任意初态下的轨迹跟踪问题,针对一类含参数和非参数不确定性的非线性系统,提出基于滤波误差初始修正的自适应迭代学习控制方法.利用修正滤波误差信号设计学习控制器,并以Lyapunov方法进行收敛性能分析.依据类Lipschitz条件处理非参数不确定性,对于处理过程中出现的未知时变参数向量,利用自适应迭代学习机制进行估计.经过足够多次迭代后,藉由修正滤波误差在整个作业区间收敛于零,实现滤波误差本身在预设的作业区间也收敛于零.仿真结果表明了本文所提控制方法的有效性. 展开更多

关键词 迭代学习控制 初值问题 参数不确定性 非参数不确定性 LYAPUNOV方法

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迭代学习控制的参考信号初始修正方法 被引量：13

5

作者 严求真 孙明轩 蔡建平 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2017年第8期1470-1477,共8页

针对一类非参数不确定系统,提出状态受限迭代学习控制的参考信号初始修正方法,以解决任意初态下的状态受限轨迹跟踪问题.通过构造修正参考信号,利用一种新型的障碍Lyapunov函数设计迭代学习控制系统,采用鲁棒方法与学习方法相结合的策... 针对一类非参数不确定系统,提出状态受限迭代学习控制的参考信号初始修正方法,以解决任意初态下的状态受限轨迹跟踪问题.通过构造修正参考信号,利用一种新型的障碍Lyapunov函数设计迭代学习控制系统,采用鲁棒方法与学习方法相结合的策略处理非参数不确定性,经过足够多次迭代后,可实现系统状态在整个作业区间上对修正参考信号的零误差跟踪,以及在预设作业区间上对参考信号的零误差跟踪.同时,将滤波误差约束于预设的界内,并由此实现对系统状态在各次迭代运行过程中的约束.仿真结果表明了本文所提控制方法的有效性. 展开更多

关键词 迭代学习控制 初值问题 非参数不确定性 障碍Lyapunov 函数

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非参数不确定多智能体系统一致性误差跟踪学习控制 被引量：7

6

作者 严求真 孙明轩 李鹤 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第6期793-799,共7页

针对一类在有限时间区间上执行重复任务的主-从型非参数不确定多智能体系统,提出一致性误差跟踪学习控制方法,用于解决在任意初始误差情形下的一致性问题.根据Lyapunov综合方法设计控制器,经过足够多次迭代后,藉由从智能体的一致性误差... 针对一类在有限时间区间上执行重复任务的主-从型非参数不确定多智能体系统,提出一致性误差跟踪学习控制方法,用于解决在任意初始误差情形下的一致性问题.根据Lyapunov综合方法设计控制器,经过足够多次迭代后,藉由从智能体的一致性误差在整个作业区间上完全跟踪对应的期望一致性误差轨迹,实现各从智能体在预设的部分作业区间上对主智能体的零误差轨迹跟踪.采用鲁棒策略与学习策略相结合的手段处理非参数不确定性,利用双曲正切函数设计反馈项补偿随迭代次数变化但有界的不确定性.仿真结果表明了该控制方案的有效性. 展开更多

关键词 多智能体系统 迭代学习控制 一致性算法 初值问题 非参数不确定性

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非参数不确定系统的双周期重复控制 被引量：6

7

作者 严求真 柳向斌 +1 位作者 朱胜 蔡建平 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第9期1311-1319,共9页

针对一类扰动周期与参考信号周期之间无公共倍数的非参数不确定系统,为实现系统输出对参考信号的跟踪,本文提出一种双周期重复控制方法.基于Lyapunov方法设计控制器,结合鲁棒方法与双周期重复学习方法处理非参数不确定性与周期性扰动,... 针对一类扰动周期与参考信号周期之间无公共倍数的非参数不确定系统,为实现系统输出对参考信号的跟踪,本文提出一种双周期重复控制方法.基于Lyapunov方法设计控制器,结合鲁棒方法与双周期重复学习方法处理非参数不确定性与周期性扰动,利用无限幅学习方法估计时变参数.经过足够多个周期的重复运行后,可实现系统输出在整个参考信号重复周期上无误差地跟踪参考信号.最后,通过仿真示例验证所提控制方法的有效性.本文给出了闭环系统中无限幅学习量有界的数学证明,其结果优于多数现有文献中的L2意义下有界. 展开更多

关键词 重复控制 多周期学习控制 LYAPUNOV方法 非参数不确定性

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非参数不确定系统状态受限误差跟踪学习控制方法 被引量：9

8

作者 严求真 孙明轩 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第7期895-901,共7页

针对一类非参数不确定系统,提出误差跟踪学习控制方法,同时解决学习控制系统的初值问题和状态约束问题.利用障碍Lyapunov函数设计控制器,采用鲁棒方法与学习方法相结合的策略处理非参数不确定性,将滤波误差约束于预设的界内,并由此实现... 针对一类非参数不确定系统,提出误差跟踪学习控制方法,同时解决学习控制系统的初值问题和状态约束问题.利用障碍Lyapunov函数设计控制器,采用鲁棒方法与学习方法相结合的策略处理非参数不确定性,将滤波误差约束于预设的界内,并由此实现对系统状态在各次迭代运行过程中的约束.文中构造了一种期望误差轨迹,经过足够多次迭代后,所提控制方法使得系统误差在整个作业区间以预设精度跟踪期望误差轨迹,系统状态在部分作业区间精确跟踪参考信号.仿真结果表明了该控制方案的有效性. 展开更多

关键词 迭代学习控制 状态约束 初值问题 非参数不确定性

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非线性不确定系统准最优学习控制 被引量：7

9

作者 严求真 孙明轩 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2015年第9期1659-1668,共10页

针对不确定非线性系统,提出准最优学习控制方法,解决参数与非参数不确定特性同时存在情形下的轨迹跟踪问题.给出迭代学习与重复学习两种控制策略,根据Sontag公式解决标称系统的优化控制,并以鲁棒学习手段处理参数与非参数不确定特性.提... 针对不确定非线性系统,提出准最优学习控制方法,解决参数与非参数不确定特性同时存在情形下的轨迹跟踪问题.给出迭代学习与重复学习两种控制策略,根据Sontag公式解决标称系统的优化控制,并以鲁棒学习手段处理参数与非参数不确定特性.提出断续函数连续化方案,以避免传统Sontag公式在实现时可能存在的颤振问题.分析证明经过足够多次迭代或足够多个周期的重复运行后,闭环系统可实现系统状态以预设精度跟踪参考信号.仿真结果表明所设计学习系统在收敛速度方面快于非优化设计. 展开更多

关键词 准最优非线性控制 学习控制 参数化 非参数不确定性

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含输入死区系统的滤波误差初始修正迭代学习控制 被引量：3

10

作者 严求真 孙明轩 蔡建平 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第1期77-84,共8页

针对一类输入环节含死区非线性特性且误差初值非零的非参数不确定系统,提出滤波误差初始修正学习控制方案,分别解决死区斜率下限可知与未知两种情形下的轨迹跟踪问题.给出了两种修正滤波误差信号构造方法,并根据Lyapunov综合方法设计学... 针对一类输入环节含死区非线性特性且误差初值非零的非参数不确定系统,提出滤波误差初始修正学习控制方案,分别解决死区斜率下限可知与未知两种情形下的轨迹跟踪问题.给出了两种修正滤波误差信号构造方法,并根据Lyapunov综合方法设计学习控制器,采用鲁棒学习策略处理非参数不确定性和死区非线性特性.经过足够多次迭代后,实现滤波误差在预设的作业区间也收敛于零.文中所提出的控制方案,具有构造简单与实施方便的特点,仿真结果表明了本文所提控制方法的有效性. 展开更多

关键词 死区 迭代学习控制 初值问题 非参数不确定性 LYAPUNOV方法

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输入增益未知非参数不确定系统的准最优学习控制

11

作者 严求真 柳向斌 +1 位作者 朱胜 蔡建平 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2020年第5期1051-1060,共10页

为解决一类非参数不确定系统在任意初态且输入增益未知情形下的轨迹跟踪问题,提出准最优误差跟踪学习控制方法.该方法综合准最优控制和迭代学习控制两种技术设计控制器,在构造期望误差轨迹的基础上,根据控制Lyapunov函数及Sontag公式给... 为解决一类非参数不确定系统在任意初态且输入增益未知情形下的轨迹跟踪问题,提出准最优误差跟踪学习控制方法.该方法综合准最优控制和迭代学习控制两种技术设计控制器,在构造期望误差轨迹的基础上,根据控制Lyapunov函数及Sontag公式给出标称系统的优化控制,以鲁棒方法和学习方法相结合的策略处理非参数不确定性.闭环系统经过足够次迭代运行后,经由实现系统误差对期望误差轨迹在整个作业区间上的精确跟踪,获得系统状态对参考信号在预设的部分作业区间上的精确跟踪.仿真结果表明所设计学习系统在收敛速度方面快于非优化设计. 展开更多

关键词 准最优非线性控制 迭代学习控制 初值问题 误差跟踪学习控制 非参数不确定系统

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水下航行器轴向运动的初始修正自适应反演控制方法

12

作者 余有芳 严求真 蔡建平 《火力与指挥控制》 CSCD 北大核心 2019年第7期115-119,共5页

研究水下航行器在复杂水下环境中轴向运动的轨迹跟踪问题,当航行器质量及初始误差均较大时,根据传统自适应反演控制方法设计的控制器需要航行器动力系统提供较大的推力,甚至超过动力系统的最大输出。提出初始修正自适应反演控制方法对... 研究水下航行器在复杂水下环境中轴向运动的轨迹跟踪问题,当航行器质量及初始误差均较大时,根据传统自适应反演控制方法设计的控制器需要航行器动力系统提供较大的推力,甚至超过动力系统的最大输出。提出初始修正自适应反演控制方法对此予以改进,该方法将原来对参考信号的跟踪转换为对修正参考信号的跟踪,并采用自适应方法估计航行器的质量和未知扰动等未知参数,可以获得较好的轨迹跟踪性能且不需较大的推力。仿真结果验证了所提初始修正自适应反演控制方法的有效性。 展开更多

关键词 自主水下航行器 轴向运动控制 自适应反演控制 初始修正方法

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复杂背景下昆虫图像的快速分割与识别 被引量：1

13

作者 陈冬梅 张赫 +3 位作者 魏凯华 袁琳 金晶 吴开华 《江苏农业科学》 北大核心 2021年第24期195-204,共10页

昆虫图像分割是昆虫图像的识别与鉴定的重点和难点。目前,昆虫分割算法速度慢、过程复杂且大多数只针对于单一背景图像。为了更准确高效地实现昆虫图像的前景背景图像分离,提出一种基于逐像素聚类的端对端的昆虫图像分割方法,能够同时... 昆虫图像分割是昆虫图像的识别与鉴定的重点和难点。目前,昆虫分割算法速度慢、过程复杂且大多数只针对于单一背景图像。为了更准确高效地实现昆虫图像的前景背景图像分离,提出一种基于逐像素聚类的端对端的昆虫图像分割方法,能够同时实现复杂背景下的昆虫图像分割与昆虫种类识别。采用覆盖5个昆虫目级阶元的37种实际场景下拍摄的昆虫图像作为研究对象,首先通过试验确定所提模型的最优参数设置,选择ResNet101作为分割模型的主干特征提取网络,在IoU取0.50时,其掩膜分支平均准确度均值、定位平均准确度均值及平均识别误差率分别为93.15%、95.06%和12.12%,分割每张昆虫图像仅需0.080 s,所提模型能够同步实现复杂背景下昆虫目标与背景的快速准确分割并进行分类。 展开更多

关键词 昆虫图像 复杂背景 实时性 实例分割 识别分类

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