企业级医疗影像信息集成平台研究

目的:探讨大型医院内部各影像系统信息共享和医疗资源整合方法。方法:采用IHE技术框架为理论指导,结合国内医院实际提出"企业级医疗影像信息集成平台"及其开放整合方案,通过各厂商的密切配合、实施,初步实现对全院DICOM影像的统一归档和统一发布。结果:经过实践验证,集成平台切实有效,既提高临床医生对医学影像信息的使用效率,提高诊疗质量,又便于医信技术人员对影像信息的集成管理。结论:基于IHE技术框架的企业级影像信息集成平台研究被证明是可行、可靠和有效的。

基于表面均匀配置的UWSNs覆盖控制方法研究

本文针对湿地水流较为平缓的特点,提出一种适用于湿地水环境监测、基于表面均匀配置的三维水下无线传感器网络覆盖控制方法。初始配置时,将传感器节点均匀等间距地分布于监测水域的表面,并按照分布式算法将各个节点下降至合适的深度,以实现对水下三维空间最大程度的覆盖。仿真结果表明,在不同的网络规模下,本方法在最大化由覆盖度和平均距离加权而成的综合指标这一覆盖控制方法的优化目标上,均优于二维随机法、一维随机法,以及深度随机法。

面向成本控制数据仓库模型与OLAP技术研究

基于作业成本法及企业对成本的控制需求,提出一种成本控制数据仓库模型及OLAP多维分析技术,并将成本控制数据仓库模型及OLAP多维分析技术应用于某药业企业的成本控制分析,实现了对成本历史数据的多维可视化应用,有效解决了企业管理者难以对大量生产业务数据进行多角度、快速以及一致的分析问题。

基于鲁棒保性能控制的倒立摆虚拟现实仿真研究

为研究倒立摆的虚拟现实仿真教学平台,首先建立了倒立摆的数学模型,叙述并分析了基于线性矩阵不等式(LM I)的鲁棒保性能控制方法;然后基于鲁棒保性能控制器和虚拟现实技术,建立了倒立摆的虚拟现实仿真系统。研究结果表明:相对于PID控制器,鲁棒保性能控制器能使系统具有更好的渐近稳定性、干扰抑制能力和最优性能;而虚拟现实技术在教育领域中的应用,能给人以身临其境的感觉,增加了学生学习控制理论知识的兴趣。

基于仿真的连铸坯电磁感应加热过程温度控制研究

热连轧生产线连铸坯电磁感应加热过程中,采用常规电压控制曲线难以实现目标温度控制。首先对连铸坯电磁感应加热机理分析,确定连铸坯温升因素,建立基于BP神经网络温度预测模型,并利用此预测模型仿真探究各种情况的加热效果。最终在实际生产中验证、调整电压控制曲线,达到温度控制精度要求。

气动位置伺服系统建模与PID控制仿真研究

通过对气动位置伺服系统工作机理的研究,建立了该系统的数学模型。介绍了几种改进的PID方法在伺服系统中的应用,用这几种方法对所建模型进行仿真,仿真结果验证了模型的正确性。

相对主元分析及其在数据压缩和故障诊断中的应用研究

传统主元分析(Principal component analysis,PCA)方法因忽视量纲对系统的影响,从而使选取的主元难以具有代表性;而在进行量纲标准化后,又因得到的特征值常常是近似相等的而无法进行有效的主元提取.针对这一主要问题,本文通过引入相对化变换(Relative transform,RT)、相对主元(Relative principal components,RPCs)和分布"均匀"等概念,建立起一种相对主元分析(Relative principal component analysis,RPCA)的新方法.该方法首先对系统各分量进行量纲标准化;其次再根据系统的先验信息分析和确定各分量的重要程度;然后在系统能量守恒的准则下,赋以系统各分量相应的权值;最后利用已建立起的相对主元模型,对系统实施RPCA.同时运用数值例子,开展了RPCA在数据压缩和系统故障诊断中的应用研究.理论分析和仿真实验均表明,采用RPCA方法选取出的主元更具代表性和显著几何意义,加之选取主元的灵活性,将使新方法具有更广泛的应用前景。

随机集理论及其在信息融合中的应用

多源信息融合经过近20年的发展已经取得了丰富的理论成果和应用成果,但是其理论框架尚未建立。近几年由Mahler提出的有限集合统计学(FISST)理论——随机集理论的特例,从概率论角度统一表述了信息融合技术的主要方面。该文对近十几年随机集信息融合技术的发展加以回顾,主要包括随机集理论的产生背景、基本的思想和理论框架,以及当前的应用领域。最后指出了随机集理论将来可能的发展方向。

参数不确定离散奇异系统的鲁棒H_∞控制

研究了不确定离散奇异系统的鲁棒H_∞控制问题,控制目标是设计一个状态反馈控制器,对所有允许的不确定性,闭环系统正则、因果、稳定且具干扰衰减度γ.首次提出了该问题的充分必要条件,并且设计方法归结为求一个严格线性矩阵不等式(LMI)的可行性问题.最后,通过一个数值实例证实了该方法的有效性.

基于自适应最优消零的无线传感器网络数据压缩算法研究

针对无线传感器网络采集数据存在的时空冗余,提出了一种自适应最优消零压缩算法(AOZS,adaptive op-timal zero suppression compression algorithm)。AOZS是一种无损的数据压缩算法,能够自适应地寻找最优位数因子对递增排列的数据序列进行消零运算和编码,使得数据序列的最终编码长度最短。仿真结果表明,AOZS算法能够对无线传感器网络采集的数据进行有效地压缩,降低了节点能耗,减小了网络延时,并且能精确地重构原始数据。

带有信息反馈的最优异步递推航迹融合算法

现有的异步航迹融合算法大都采用无全局信息反馈的设计框架,并且忽略各异步传感器局部预测航迹误差间的相关性,加之考虑上述相关性的最优整体航迹融合算法的实时性难以被保证,从而导致局部传感器估计精度低、稳定性差、全局估计的最优性丧失和差的应用性等不足。为此,本文在引入全局信息反馈的基础上,同时考虑各局部预测航迹误差相关性,在融合估计误差协方差矩阵迹最小意义下,建立一种带有全局反馈机制的最优异步递推航迹融合算法。文中不仅对各种算法的次优或最优原理及性能进行了详细的分析与讨论,理论证明和仿真结果也表明了该文算法的有效性和优越性。

带不等式路径约束最优控制问题的惩罚函数法

控制变量参数化(Control variable parameterization,CVP)方法是目前求解流程工业中最优操作问题的主流数值方法,但如果问题中包含路径约束,特别是不等式路径约束时,CVP方法则需要考虑专门的处理手段.为了克服该缺点,本文提出一种基于L1精确惩罚函数的方法,能够有效处理关于控制变量、状态变量、甚至控制变量/状态变量复杂耦合形式下的不等式路径约束.此外,为了能使用基于梯度的成熟优化算法,本文还引进了最新出现的光滑化技巧对非光滑的惩罚项进行磨光.最终得到了能高效处理不等式路径约束的改进型CVP架构,并给出相应数值算法.经典的带不等式路径约束最优控制问题上的测试结果及与国外文献报道的比较研究表明:本文所提出的改进型CVP架构及相应算法在精度和效率上兼有良好表现.

基于数据驱动的信息融合及其在车辆声辨识中的应用

传统多源信息融合方法大都依赖于事先建立的理论机理模型,一般会引入一定的简化操作。然而实际中的应用往往会较为复杂,建立的理论模型一般存在一定的偏差。在某些情况下,满足性能要求的理论模型甚至无法给出。针对这样的缺陷,该文根据数据驱动的思想,提出了两种基于数据驱动的信息融合实现方法。通过联合利用基于数据的特征集与基于模型的特征集,有效弥补了模型中缺失的信息,从而提高信息融合的性能。将其运用在一个基于声音信息融合的地面车辆辨识实例中,获得了良好的识别性能,展现出将数据驱动处理思路引入信息融合的可行性和优点。

多传感器多尺度图像信息融合算法

在已获得对同一目标场景的多个传感器观测图像的情况下,本文建立了一种基于概率模型的多尺度图像信息融合算法.其基本思想是:首先对每个传感器图像分别进行小波包多尺度分解变换,建立基于该传感器图像的塔式结构子图像集,并且在每个尺度上得到基于每个子图像像素的概率模型;然后在每个尺度上的对应像素处,基于来自不同传感器图像的多个对应像素值,利用最小二乘规则对多尺度概率模型中的参数进行估计;再后是根据贝叶斯规则对该像素处的像素值进行融合估计;最后通过利用小波包多尺度逆变换,获得目标场景基于多个传感器图像的融合估计结果.应用该算法我们对获得的可见光和红外两种传感器图像进行计算机仿真实验,结果表明,与相关的方法相比新算法更有效.

基于概率的三维无线传感器网络K-覆盖控制方法

针对无线传感器网络在三维空间监测中存在的固有的不确定性与系统应具有较强的容错能力、鲁棒性之间的矛盾,提出了一种基于概率的三维无线传感器网络K-覆盖控制方法。对三维待监测区域以网格建模,用迭代的贪婪启发式方法确定传感器节点在网格中的位置,每一步迭代完成一个节点的放置,直到节点总数达到预设的上界或每个网格点以概率T达到K-覆盖为止。仿真结果表明,相对于传统的随机和均匀配置方法,本方法能使用较少的节点满足相同的覆盖度和监测精度的要求,或使用相同的节点达到更高的覆盖度。并对整个待监测区域中有优先覆盖要求(覆盖度优先和监测精度优先)的局部区域的情况进行了分析。

清洁机器人路径规划算法研究综述

针对目前清洁机器人的清洁效率低,同时路径规划技术在实际应用中方法简单、适应性弱,特别是在障碍物环境下存在明显的不足等问题,提出了路径规划的基本方法及关键过程,保证机器人完成清洁任务,达到自主路径规划和全区域覆盖的要求。着重分析了环境建模的不同技术,同时讨论了在环境地图中不同的路径搜索算法,通过对算法的覆盖率、重复率等重要性能指标进行了比较,分析了不同算法的优、缺点及适用范围,为算法的合理应用提供了技术参考,最后提出了清洁机器人进一步研究的方向。研究结果表明,根据环境的复杂程度,需要采取不同的路径规划算法来制定控制方案,而对多种算法进行融合技术处理则能有效地提高对不同环境的适用度以及控制系统的鲁棒性。

高分子生物材料快速成形构建组织工程支架的研究

学术背景:组织工程支架为细胞的生长和组织的再生提供了一个临时平台,在整形外科中有很好的应用前景。很多学者对用于制备支架的可降解生物材料作了研究,传统的材料成形方法因其局限性,逐渐被近年发展起来的快速成形技术所取代。目的:研究高分子生物材料的成形性以及用于制备支架的快速成形技术,为每种技术(三维印刷、熔融堆积成形、选择性激光烧结)选择合适的材料提供参考。检索策略:应用计算机检索CNKI数据库和Elsevier全文电子刊1995-01/2007-12的有关文献,检索词为"生物材料,快速成形,tissue engineering;scaffold;biomaterial;collagen;chitosan;fibrin;PLA;PLGA;PGA;PCL;PEG; rapid prototyping; 3D printing; fused deposition modeling; selective laser sintering"。对文献进行筛选,纳入标准:①选取针对性强,相关度高的文献。②对同一领域的文献选择近期发表或权威杂志的文献。③排除重复研究的文献。最后31篇被选用。文献评价:选用31篇文献,其中5篇为综述、其余均为实验研究。资料综合:具有良好的生物相容性和机械性能的聚乳酸、聚乳酸-乙二醇酸、聚己内酯等高分子聚合物,是组织工程支架快速成形技术的首选材料。天然高分子材料如胶原、壳聚糖等的机械性能较差,但生物相容性好,可作为辅料用于支架的快速成形。三维印刷、熔融堆积成形、选择性激光烧结快速成形技术制备出的支架均具有高的孔隙率,高的表面积体积比,孔与孔之间完全通透,宏观形状可控,孔隙率和孔径独立控制等优点。结论:快速成形技术以其快速、经济的工艺流程,为组织工程支架的制备和实验研究提供了一个新途径。

基于信息增量矩阵的故障诊断方法

主元分析(Principal component analysis,PCA)是一种常用的故障检测方法,由于特征提取不准确,在用于故障诊断时常存在误报率和漏报率较高的现象.为此,本文首先介绍了基于全局的协方差矩阵的信息增量矩阵的故障诊断方法,虽然相比PCA方法它能有效减少误报率和漏报率,但随着采样样本的增加,会因计算得到的阈值越来越不具代表性和计算量较大等原因而影响该方法的性能.然后,建立了基于局部数据的移动窗口协方差矩阵的信息增量矩阵的故障诊断方法,以克服上述方法中存在的不足.该方法主要通过定义局部协方差矩阵、局部信息增量矩阵、局部信息增量均值、局部动态阈值、异常检测与判定等过程完成.最后,通过两个数值仿真例子来验证PCA方法、基于全局的协方差矩阵的信息增量矩阵方法以及本文方法在故障误报和漏报方面的检测效能.实验结果表明,本文方法具有最好的检测性能。

随机时滞系统的时滞相关无源控制

研究随机时滞系统的时滞相关无源性分析和控制问题.利用Lyapunov-Krasovskii方法和松弛矩阵方法,得到时滞相关的无源性条件.基于该条件设计时滞相关的随机无源控制器.文中的结果以线性矩阵不等式(Linearmatrix inequalities,LMIs)表示,可以利用标准的凸优化算法进行有效求解.通过一个数值例子说明本文方法的有效性.

基于冗余节点休眠和分阶段唤醒策略的传感器网络三维覆盖控制方法

该文针对无线传感器网络中节点能量有限且密集布点时存在大量冗余节点的情况,提出了基于冗余节点休眠和分阶段唤醒策略的无线传感器网络3维覆盖控制方法。在3维待监测区域中随机配置大量传感器节点,达到高密度分布,使冗余节点处于休眠状态,等待活跃节点能量耗尽之后,分阶段唤醒休眠节点,直至整个传感器网络中所有节点的能量都耗尽为止。仿真结果表明,该方法提高了传感器网络的网络性能,且对相同的传感器节点数,分阶段唤醒策略优于不分阶段的唤醒策略,先使冗余节点休眠之后再唤醒方法的网络性能高于直接唤醒方法的网络性能。