摘 要:姿态信息是飞行控制中最关键的参数之一,因此姿 态测量成为飞行控制系统首要解决的问题。利用多MEMS 传感器研制了一种微型姿态测量系统。利用三轴MEMS加 速度计和三轴MEMS陀螺数据,由方向余弦矩阵的姿态表 示形式推导了扩展Kalman滤波方程,解算出飞行器的俯仰 角和横滚角;设计专家系统判断飞行器的运动状态,并根据 该状态调整滤波算法中的测量噪声矩阵,使系统可同时满足 静态情况和动态情况的使用;利用空速和高度数据对俯仰 角进行修正,利用GPS解算航向角。将实验结果与国外最新 的商用自动

基于变分模态分解与多尺度排列熵的 生物组织变性识别* 刘备 胡伟鹏 邹孝 丁亚军 钱盛友

针对可见光图像特征驱动的浮选工况识别方法的不足，提出一种基于双模态图像多尺度 ＣＮＮ 特征及自适应深度自编码核极限学习机（Ｋｅｒｎｅｌ　Ｅｘｔｒｅｍｅ　Ｌｅａｒｎｉｎｇ　Ｍａｃｈｉｎｅ，ＫＥＬＭ）的浮选工况识别方法。先对泡沫的可见光、红外图像进行非下采样剪切波多尺度分解，设计双通道 ＣＮＮ 网络对双模态多尺度图像进行特征提取及融合，将多个双隐层自编码极限学习机串联成深度学习网络对 ＣＮＮ 特征逐层抽象提取，然后通过核极限学习机映射到更高维空间进行决策，最后改进量子细菌觅食算法并应用于深度自编码