参数自适应调整的稀疏贝叶斯重构算法

稀疏表示模型中的正则化参数由未知的噪声和稀疏度共同决定,该参数的设置直接影响稀疏重构性能的好坏。然而目前稀疏表示问题优化求解算法或依靠主观、或依靠相关先验信息、或经过实验设置该参数,均无法自适应地设置调整该参数。针对这一问题,该文提出一种无需先验信息的参数自动调整的稀疏贝叶斯学习算法。首先对模型中各参数进行概率建模,然后在贝叶斯学习的框架下将参数设置及稀疏求解问题转化为一系列混合L1范数与加权L2范数之和的凸优化问题,最终通过迭代优化得到参数设置和问题求解。由理论推导和仿真实验可知,已知理想参数时,该算法与其它非自动设置参数的迭代重加权算法性能相当,甚至更优;在理想参数未知时,该算法的重构性能要明显优于其它算法。

基于改进BP网络的车牌字符识别方法研究

针对传统BP算法在车牌字符识别速度较慢和识别准确率较低的问题,提出一种改进的BP网络车牌字符识别方法。通过对BP算法的输入特征数优化,在不降低识别精度的情况下精简了输入层节点数,提升了识别速度。改进后的BP算法采用全参数自动调整,引入自适应学习率、动量因子、坡度因子,增加了BP算法的识别精度;同时通过更好的利用车牌字符特征和BP网络特征,降低了算法结构的复杂性,增强了算法的鲁棒性。实验结果表明,该算法在实际采集的自建整副车牌数据集上的识别率上比传统BP神经网络车牌识别算法提高近6.5%;在识别速度上提高近1.3 s。

数控往复式潜油泵举升工艺技术研究

针对常规抽油机举升存在的一次性投资大、能耗高和系统效率低等实际问题，大庆外围油田开展了数控往复式潜油泵举升工艺技术研究。该举升工艺主要由地面数控装置、井下往复式潜油泵、专用电缆、液位监测仪、防蜡防砂装置等组成。该技术的成功研究与应用，为油田探索出一条全新的举升方式，特别是在低产油田高含水开发期．有着十分重要的意义和广阔的应用前景。

现代航天光学成像遥感器的应用与发展

概述了当前航天光学成像遥感器在对地、对天观测的多个领域的应用现状,给出了国外著名高分辨率商业卫星的性能指标,归纳了在轨和即将发射的太空望远镜的工作参数,展望了以更高的地面分辨率、更宽的地面覆盖和更高成像质量为目标的高性能光学遥感器的发展方向。依托大型光学成像平台的模块化技术和天地一体化设计为代表的综合性光学遥感器,阐述了实现自动识别和在轨参数自动调整的智能型光学成像遥感器的可行性、环境条件和技术要求。总结了目前在航天光学成像遥感器设计中大口径、主动光学波前探测和在轨智能处理等方面的关键技术和实现难题,提出了可实现的研究思路和未来的发展前景。

数控往复式潜油泵举升工艺技术研究

针对常规抽油机存在的一次性投资大、能耗高和系统效率低等实际问题，研制了数控往复式潜油泵及地面数控装置。通过动力电缆给井下直线电机供电后产生交变磁场，动子在交变磁场作用下带动抽油泵柱塞做上下往复运动，达到举升油的目的。通过信号电缆将井下传感器的压力、温度信号上传至地面数控装置的参数调整模块，经过压力脉冲-液位数字信号转换，达到自行调整泵柱塞运行次数的目的，使油井始终工作在合理的沉没度范围内，确保供排合理。配套DX-1型电磁防蜡器防蜡工艺试验，取得了较好的现场防蜡效果。该技术的成功研究与应用，为油田探索出一条全新的举升方式，特别是在油田高含水开发期，有着十分重要的意义和广阔的应用前景。