简介:随机Petri网(SPN)是一种基于状态空间的可靠性建模分析方法,由于它具有其他可靠性分析方法(可靠性框图、故障树等)所不可比拟的优势,使其成为目前系统可靠性分析中备受关注的一种方法。但是,当所分析系统复杂时,状态空间爆炸问题是SPN进行系统可靠性分析最大的挑战。特别针对神光Ⅲ原型装置计算机控制系统这一庞大、复杂的系统,状态空间大小不可估量,所以很有必要研究克服SPN空间状态爆炸的方法。根据系统可靠性分析时常用到的SPN模型结构和有关可靠性分析理论知识,提出了模型结构约简方法,以约简系统模型,从而克服或缓解SPN模型可靠性分析中的状态爆炸问题。
简介:针对SAR图像的目标自动分割问题,在分析非下采样轮廓波变换(nonsubsampledcontourlettransform,NSCT)和脉冲耦合神经网络(pulsecoupledneuralnetworks,PCNN)的基础上,提出了一种基于非下采样轮廓波域特征图和PCNN的SAR图像目标分割算法.对SAR图像经过NSCT分解后的高、低频图像分别运用不同方式进行处理.利用PCNN对低频图和高频子带特征图分别进行分割,获取了目标所在的区域及目标的精细结构.利用MSTAR数据进行了仿真实验,并与基于模糊C均值的分割算法、基于马尔可夫随机场的分割算法进行了对比.实验结果表明,所提出算法对SAR图像目标的分割结果更为准确,同时较其他算法具有更强的抗噪性能.
简介:利用计算机图像采集卡连接摄像头拍摄同一运动员举重失败过程与成功过程的序列图像,图像经预处理后使用Hough变换自动检测杠铃位置,分别计算两过程杠铃的垂直方向和水平方向受力,分析并比较其动力学特征,寻找举重技术动作失败的原因。结果表明,尽管失败过程与成功过程在杠铃抓举上肩阶段均取得了成功,但失败过程杠铃垂直受力峰值明显高于成功过程,运动员消耗的力量明显高于成功过程;而在杠铃挺举上举阶段,失败过程运动员的上举爆发力并没有接近垂直向上,或前段体能消耗过大而力量不支,并且运动员无法用力阻止杠铃到最高点时水平出现的较大晃动,以上原因导致举重技术动作的失败。