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新型车载倒车雷达监控系统的设计与研制被引量：4: 2016年; 针对目前普遍使用的车载倒车监控雷达存在一定的监控盲区和成本昂贵的问题,文中设计了一款采用MSP430F149单片机作为系统的控制核心,采用五个超声波收发模块安置在车身的不同部位以满足一定的监控范围,利用液晶进行实时地显示监控的距离,同时利用ISD4004语音模块和蜂鸣器作为系统的报警装置。文中分析并解决了影响超声波测距精度的问题,在监控范围内,车身与障碍物的距离小于设定的安全距离,蜂鸣器与语音模块会进行不同方式的报警。该系统将监控盲区缩短到2cm,测距精度高达1mm,且系统还具备稳定性高、灵敏度高、功耗低和成本低廉等特点,适合安装在各类汽车上,是一款性价比很高的车载倒车雷达监控系统。; 何乃龙沙奕卓行鸿彦; 关键词：MSP430F149 测距精度

新蝶翼混沌系统的分数阶电路实现与控制分析被引量：2: 2014年; 混沌模型的设计和建立对于混沌的应用有着至关重要的作用。为给混沌保密通信提供一个有效的混沌系统模型,通过对Qi三维混沌系统状态变量的重新组合,构造了新的非线性项,提出了具有新架构的四维动力学系统。在多次实验所得的参数配置下,证明了所提系统存在混沌特性,具有新蝶翼吸引子。采用简单的模拟器件,通过EWB仿真,实现了具有新架构四维系统分数阶电路的构建,证明了电路的可实现性。通过设计切换控制器,产生了多涡卷系统,得到了更为复杂的状态特性。; 行鸿彦王秋辉徐伟冒海微; 关键词：切换控制

自动气象站数据采集器温度通道的环境温度补偿被引量：29: 2012年; 针对自动气象站数据采集器温度通道容易受到环境温度影响限制测量精度的问题,对数据采集器进行了温度漂移检测实验并对实验数据进行了误差分析,提出了基于改进自适应遗传算法优化的最小二乘支持向量机(improved adaptive geneticalgorithm least squares support vector machine,IAGA-LSSVM)的温度补偿方法。改进的自适应遗传算法能够对最小二乘支持向量机拟合过程中的关键参数进行调整从而建立最优模型。与传统LS-SVM相比,IAGA-LSSVM对温度数据的建模均方根误差减小了0.007,有效提高了建模的精度。根据建立的最优函数模型对该数据采集器温度通道进行温度补偿结果表明,经该方法补偿后的数据采集器在任何温度环境下的温度测量误差均小于0.03℃,具有更高的测量精度和稳定性,有效提高了自动气象站的温度观测质量。同时,设计开发了温度补偿界面,为自动气象站观测数据校验和实际业务应用奠定了基础。; 行鸿彦武向娟吕文华徐伟; 关键词：数据采集器温度最小二乘支持向量机

混沌背景中微弱信号检测的回声状态网络方法被引量：10: 2015年; 对复杂非线性系统的相空间重构理论进行了研究分析,提出了混沌背景中微弱信号检测的回声状态网络方法。针对回声状态网络模型参数选取困难这一问题,采用遗传算法对其模型参数进行优化。将回声状态网络模型参数作为遗传算法的个体,混沌时间序列预测均方根误差的倒数作为适应度函数,通过选择、交叉、变异等操作获得适合数据特点的最优模型参数。根据回声状态网络强大的学习和非线性处理能力,利用得到的回声状态网络模型最优参数建立混沌背景噪声的单步预测模型,将淹没在混沌背景噪声中的微弱瞬态信号和周期信号从预测误差中检测出来。以Lorenz系统和实测的海杂波数据作为混沌背景噪声进行仿真实验,仿真结果表明,本文所提方法在预测精度和训练速度方面均优于支持向量机和神经网络模型,能够有效地检测出混沌背景噪声中的微弱目标信号,且具有较小的预测误差。; 郑红利行鸿彦徐伟; 关键词：混沌回声状态网络遗传算法微弱信号检测

基于改进遗传小波神经网络的雷暴预报方法被引量：5: 2015年; 为了进一步提高雷暴预报的准确率,在分析研究雷暴预报方法的基础上,提出了一种了基于改进遗传算法优化小波神经网络的雷暴预报方法(IGAWNN).该方法利用聚类分析和牛顿迭代法对多种群遗传算法的收敛方向和精度进行改进,避免了种群同质化与局部最优问题,采用改进的遗传算法对小波神经网络的初始权值阈值进行了优化.选用南京地区2008—2009年6—8月的探空和闪电定位资料,使用灰关联法挖掘出关联程度较大的对流参数作预报因子,归一化处理后输入模型,采用独立样本进行预报检验.结果表明,与BP神经网络等方法相比,IGA-WNN预报准确率更高,具有更好的非线性处理能力和泛化性.; 张强行鸿彦徐伟; 关键词：雷暴预报遗传算法聚类分析牛顿迭代法小波神经网络

基于改进GA-BP神经网络的湿度传感器的温度补偿被引量：123: 2013年; 针对自动气象站采用的HMP45D型湿度传感器测量精度易受温度影响的问题,通过对遗传算法中的编码方式、适应度函数和参数进行改进研究,利用改进的遗传算法(genetic algorithm,GA)对反向传播(back propagation,BP)神经网络的初始权值阈值进行优化,在较大的范围进行搜索,采用反向传播算法在较小范围内进行微调,优化网络结构和参数,提出了用改进遗传算法优化BP神经网络的方法,根据在多温度条件下湿度传感器的实测数据,对利用此方法建立的模型进行温度补偿研究,并结合一般BP神经网络方法进行分析比较。实验结果表明,该方法具有全局寻优能力,补偿精度高,收敛速度快,能够有效补偿温度对湿度传感器的影响,大大提高了湿度传感器的测量准确度。; 彭基伟吕文华行鸿彦武向娟; 关键词：BP神经网络湿度传感器温度补偿

基于瞬态热阻抗模型的氧化锌压敏电阻散热能力研究被引量：8: 2014年; 针对交流环境中氧化锌压敏电阻(Metal Oxide Varistor,MOV)芯片热熔穿热劣化过程中散热能力的研究对试验依赖性强的问题,在分析MOV芯片散热能力基础上,提出了利用瞬态热阻抗参量表述其散热特性,建立了适用于MOV芯片的瞬态热阻抗模型,研究了片径和热熔穿电流对MOV芯片瞬时散热能力的影响。试验结果表明:热熔穿过程中,MOV芯片散热量除与片径有关外,还与通过电流值有关,是随时间和温度变化的量,并且随着通电时间延长其势垒高度降低同时散热能力增强。试验结果验证了模型的正确性,说明了所建立的瞬态热阻抗模型可定量反映MOV芯片散热能力大小,为研究MOV芯片热熔穿热劣化提供理论依据。; 张欣行鸿彦杨天琦宋晨曦; 关键词：氧化锌压敏电阻散热能力热阻电涌保护器

基于广义窗函数和最小二乘支持向量机的混沌背景下微弱信号检测被引量：6: 2012年; 为了从混沌背景中检测微弱信号,研究分析了复杂非线性系统的相空间重构理论,提出了一种基于广义窗函数的最小二乘支持向量机的预测法.该方法以广义嵌入窗为基础,利用自关联函数法确定Lorenz系统的嵌入维数和时间延迟,实现相空间重构,结合最小二乘支持向量机建立Lorenz系统的误差预测模型,检测微弱目标信号(瞬态和周期信号).仿真实验表明,该方法的预测模型具有较小的误差,能够有效地从混沌背景噪声中检测出微弱目标信号,减小噪声对目标信号的影响.与传统方法相比,在降低检测门限的同时,能够有效地提高预测的精度,在混沌噪声下信噪比为-87.41 dB的情况下,相对于传统支持向量机方法所得的均方根误差0.049(-54.60 dB时)降低近两个数量级至0.000036123(-87.41 dB时).; 行鸿彦程艳燕徐伟; 关键词：相空间重构最小二乘支持向量机

自动气象站现场温度校准系统的设计及实现被引量：7: 2014年; 自动气象站校准存在校准不方便、受人为因素影响大等问题,在研究分析目前自动气象站温度校准情况的基础上,设计了自动气象站现场温度校准系统。通过基准源的稳定处理、数字电源与模拟电源的相互隔离、芯片间的信号传输抗干扰处理和软硬件滤波等措施,降低了测温时的干扰,提高了自动气象站温度校准系统标准器的精度。同时,设计了上位机软件,实现了对校准数据的自动存储处理、图形显示和报表的打印等功能,提高了校准速率,避免了人工处理数据带来的误差。经实验验证,系统可用于对自动气象站测温部分现场校准。; 张莉莉沙奕卓行鸿彦; 关键词：自动气象站现场校准

基于多参数组合优化的微弱信号检测方法被引量：2: 2015年; 针对传统检测方法对混沌背景下微弱信号检测能力不足的问题,提出了基于多参数组合优化的微弱信号检测方法。该方法利用相空间重构和支持向量机(SVM)模型参数间的相互依赖、相互制约的关系,将相空间重构和SVM模型参数作为遗传算法(GA)的个体,以混沌时间序列预测均方根误差的倒数作为适应度函数,采用实数编码,通过循环迭代获得最优参数值进行建模、训练和预测,从一步预测误差中将混沌背景中微弱信号(包括瞬态信号和周期信号)检测出来。分别以Lorenz系统和实测的IPIX雷达数据作为混沌背景噪声进行实验研究,仿真验证表明,所提方法能够有效地将混沌背景噪声中瞬态信号和周期信号检测出来,与传统的参数求取方法相比,预测精度和检测性能均得到显著提高。; 行鸿彦郑红利徐伟; 关键词：微弱信号检测混沌支持向量机遗传算法

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国家自然科学基金(61072133)

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