基于样本集提取的现场钢材计数研究

针对现有方法实现现场计数的不可行性,提出一种基于提取样本的方式来实现现场环境下钢管计数方法。首先采用GRA和Top-hat联合增强方式改善图像质量,然后通过采用形态学填充的方式寻找标准物体样本集,最后形成权值模板再对梯度图像进行检测、统计计数。实验结果表明,该方法可以很好地在钢管加工过程及出入库中检测出钢管数量,具有较强的实用性。     

基于分段混合蛙跳算法的旅行商问题求解

针对旅行商问题(TSP)在搜索后期解的多样性和精度下降的问题,提出一种解决TSP问题的分段混合蛙跳算法(S-SFLA)。该算法在搜索初期利用逆转变异算子减少交叉路径,在搜索的后期引入邻域搜索(个体邻域,局部最优领域,全局最优邻域)增加种群多样性。在整个搜索过程中记忆全局历史最优解与局部历史最优解,进行全局更新和局部更新,避免迂回搜索。在局部更新中,每一个青蛙都有机会得到更新。实验结果表明,与遗传算法、蚁群算法、基本蛙跳算法相比,S-SFLA算法在求解中等规模的TSP问题上具有更快的搜索速度和更高的求解精度。     

开放式两级车辆路径问题建模与多起始点变邻域下降法求解

针对城市物流中普遍存在的物资开放式两级配送情形,构建了开放式两级车辆路径问题的数学模型,它要求物资必须先由远程的中心仓库配送至转运中心(第一级),再由转运中心配送至客户点(第二级),两级车辆在完成各自的配送任务后,均不必返回出发点,若要返回,则必须按照原路返回。为有效求解该NP难问题,设计了一种多起始点变邻域下降算法。扩展算例的测试结果表明,所设计的算法注重求解质量与求解效率的平衡,可有效求解提出的开放式两级车辆路径问题。     

基于数字图像处理的生物柴油-柴油雾化粒度的测量

生物柴油与普通柴油任意比例互溶的混合物可以代替石化柴油供内燃机使用,为了使得这种混合物在内燃机应用中达到好的动力性和排放效果,就需要研究不同比例的生物柴油—柴油混合物的雾化效果。利用数字图像处理的方法对生物柴油-柴油混合物雾化图像进行处理,获得了单位面积内雾化粒度的数量和平均直径,处理速度快捷、准确,减少了传统人工方法分析的主观性和较高的失误率。     

大规模孔洞点云的快速重建算法研究 *

针对实际中经常存在的含有孔洞的点云数据 ,在原多层重建算法的基础上提出了一种可以进行点云补洞的快速曲面重建算法。首先对散乱点云数据进行空间自适应八叉剖分 ,然后对点云数据进行由粗到精的多层插值 ,建立隐式曲面方程 ,最后提出了两种加快重建的方法。加速算法可以减少重建时间 ,非常有利于处理大规模点云。实验结果证明 ,本算法对点云孔洞修补效果良好 ,重建速度快 ,效率高。     

基于空间邻域加权的模糊C-均值聚类及其应用研究*

针对模糊C-均值聚类法用于图像聚类时仅利用了像素的灰度信息,而忽视空间位置信息,导致在噪声区域和边界处有误分类现象,提出一种新的基于空间邻域加权的模糊C-均值图像聚类法。首先,定义了一个空间邻域信息函数,该函数能够有力抑制噪声点,同时能够很好保留边界的特性;其次,设计了具有空间约束的样本邻域信息加权隶属度矩阵;最后,将该方法应用于人工合成图像和模拟MR脑图像的聚类。实验结果表明,该方法能够获得较好的聚类效果,同时具有较强的抑制噪声的能力。     

改进分区蚁群算法在Ad Hoc网络路由中的应用

本文针对当前AdHoc网络路由的特点,在AdHoc路由优化算法基础上提出一种改进的蚁群算法。该算法首先将影响蚁群算法性能的参数作为遗传算法中的染色体,通过迭代找出最优的参数组合,然后对区域节点采用动态邻域分解的同时进行并行优化计算,最后将各子区域进行邻域全局连接得到最优解,该算法体现＂分而治之＂的思想。实验仿真结果表明,改进算法有效地提高了网络传输性能和通信效率,在性能上较基本蚁群算法有更大的优势。     

无等待流水线调度问题的混合优化算法

针对无等待流水线调度问题提出了一种混合离散化粒子群优化算法。通过建立位置矢量编码与调度方案之间的映射关系将连续的粒子群优化算法应用于离散的无等待流水线工件调度问题。为了提高离散粒子群算法的性能,增强算法的探索能力,在粒子群每次迭代之后对全局最优解加入随机扰动并进行变邻域搜索。仿真结果表明,该优化算法具有良好的性能。     

蚁群算法在图像边缘提取中的研究

文章对蚁群算法在图像边缘的提取中进行研究,对蚁群算法在图像边缘提取中采用蚂蚁访问不同邻域策略与不同的启发信息公式进行MATLAB仿真,得到最佳的邻域策略与启发信息公式,并利用得到的最佳方式对不同图像进行边缘的提取,达到一定的效果。     

基于邻域风险最小化概率密度估计的自适应盲分离算法*

为实现由不同统计特性和概率分布平滑特性信号得到混合信号的盲分离,对基于支持向量机的邻域风险最小化概率密度估计算法进行研究,提出一种邻域函数的构造方法,将其与自然梯度批处理算法相结合,形成一种新的自适应盲分离算法;利用广义高斯模型分析了分离算法的精确度。通过仿真实验,验证了该算法能分离统计特性不同的混合信号,相比于基于经验风险最小化的方法,该方法在收敛速度和精度方面的性能有很大提高。