基于改进遗传算法和SVM的森林火灾视频目标鉴别

计算机视觉是目前计算机技术研究的热门课题之一,目标对象特征的选择和提取是计算机视觉的核心问题。在分析和研究火焰图像中火焰预判方法的基础上,提出了从纹理、动态、几何3个方面筛取火焰图像的组合特征,并且重点介绍了动态特征的提取方法。在火焰识别的特征选择方面做了较深入的研究,综合利用了火焰的内容特征,基于遗传算法提出了新的适应度函数,使得特征选择更加科学,而基于结构风险最小化理论的SVM在识别过程中可充分发挥优势,因此在实验中取得了理想的效果。     

带隐变量的回归模型EM算法

带有隐变量的回归模型具有非常广泛的应用场合,隐回归模型的参数求解问题依赖于自变量的分布假设。基于自变量的beta分布的假设条件,给出了隐回归模型的EM算法,详细地推导了模型中的参数求解过程,给出了使用牛顿法求解beta分布参数的算法,并提出一个合适的初值选择算法。在模拟数据和真实数据的基础上进行了详细的比较性试验,结果表明,对具有不同分布特征的因变量观察值,EM算法能够有效地求解隐回归模型的参数。     

数据集的粒化树及其建模应用

通过对数据集的不同划分,得到了基于数据集的粒化树。结合关联元素的信息,建立了基于不同数据集粒化树之间的关联关系,确定了两种粒化树中的两条关联链,促成了它们经关联元素的相互联系。由于每一关联链中的粒从粗到细逐步变化,使得关联元素与粒度的逐步细化密切相关,这是粒计算数据处理模式的体现。相关的结论为人才供求问题的算法描述提供了数学模型,并通过实例予以展示。     

基于混合PSO的高斯混合模型地形分类

提出了一种基于改进的混合粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法的高斯混合模型地形分类方法。高斯混合模型的求解通常是使用期望最大化算法(expectation maximization,EM),然而EM算法易陷入局部最优,收敛速度不稳定且对初值敏感。因此引入混合PSO算法,并对其进行了一系列改进。实验结果表明:改进后的算法较其它优化算法提高了全局搜索能力和收敛速度,利用该算法求解高斯混合模型可以提高参数估计的精度,并且在户外场景图像的地形分类实验中所提出的地形分类方法也表现优良。     

混合排名映射概率和混沌搜索的ABC算法

针对由于人工蜂群算法(Artificial Bee Colony algorithm,ABC)采用直接映射概率选择食物源而引起收敛速度慢、陷入局部最优等问题,提出一种混合排名映射概率和混沌搜索的人工蜂群算法((Artificial Bee Colony algorithm based on Hybrid rank mapping probability and Chaotic search,ABC-HC))。首先,利用目标函数值的排名来获取选择食物源的排名映射概率,并提出计算排名映射概率的两种方法;然后,在观察蜂阶段,融合这两种计算概率的方法,即不同的搜索阶段采用不同的排名映射方法计算食物源选择概率,构造基于混合排名映射概率的人工蜂群算法,以便能够维持种群的多样性避免陷于局部最优;最后,在侦查蜂阶段,使用混沌搜索替代随机搜索以便进一步提高收敛速度,最终获得较好的全局最优解。对10个标准测试函数进行仿真,结果表明,ABC-HC算法不仅提高了收敛速度,而且更能跳出局部最优,有效地找到全局最优解,优于标准的ABC算法和进化算法。     

基于AdaBoost.MH的Reyes渲染架构时间预估算法

在大规模真实感渲染系统中,需要对渲染任务进行分解和调度,将其优化后分配给不同的可用计算资源,实现快速集群渲染。为了实现渲染任务的有效分解和调度,提高并行效率,高精度的时间预估算法是不可欠缺的。通过深入研究使用RenderMan规范的渲染器常用的Reyes渲染架构中对渲染时间产生影响的各种因素,分析提取出影响渲染时间的7大要素特征,提出了基于AdaBoost.MH的渲染时间预估算法。通过在基于Reyes渲染架构的渲染引擎中的实验与测试表明,训练集和测试集的准确率分别达到79%和78%,为渲染任务的并行调度奠定了基础,同时也为渲染费用预估提供了依据。     

一种WSN中的三层多维事件协作检测算法

提出了一种适用于无线传感器网络的三层多维事件协作检测算法。传感器节点通过计算均值向量序列的相似度发现异常,并通过投票机制确认事件发生。簇头节点根据边界向量序列的相似度,利用改进的K均值聚类算法对多维事件数据进行分类和合并。汇聚节点利用事件属性数据的概率分布,匹配检测出事件的类型。理论分析和仿真试验的结果表明:与传统集中式的事件检测算法相比,该算法能在噪声干扰下提高对多维事件的检测精度,降低算法的通信量和计算复杂度,延长网络的生存时间。     

结合非局部均值的快速FCM算法分割MR图像研究

针对FCM算法分割医学MR图像存在的运算速度慢、对初始值敏感以及难以处理MR图像中固有Rician噪声等缺陷,提出了一种结合非局部均值的快速FCM算法。该算法的核心是首先针对MR图像中存在的Rician噪声,利用非局部均值算法对图像进行去噪处理,消除噪声对分割结果的影响;然后根据所提出的新的自动获取聚类中心的规则得到初始聚类中心;最后将得到的聚类中心作为快速FCM算法的初始聚类中心用于去噪后的图像分割,解决了随机选择初始聚类中心造成的搜索速度慢和容易陷入局部极值的问题。实验表明,该算法能够快速有效地分割图像,并且具有较好的抗噪能力。     

低品质因数谐振筒的谐振频率测量系统

谐振筒式密度计的测量原理为谐振筒的谐振频率会随筒内液体密度的变化而变化,从而通过测量其谐振频率来达到测量其密度的目的。但由于低品质因数谐振筒在谐振频率附近的幅度与其他频率的幅度区分度太小,导致谐振难以实现。因此如何使低品质因数谐振筒达到谐振状态并测得其谐振频率,是谐振筒式燃油密度传感器激励系统的关键问题。激励系统以DSP为主控芯片,运用椭圆拟合的方法解决了低品质因数谐振筒式密度计激励系统的关键技术问题-增益测量和相位测量,运用原位计算节省了DSP大量的内存空间,同时运算量又较小。仿真结果表明,增益测量精度优于0.05%,相位测量精度优于0.05%,高于实际需要。系统在测量并记录了增益、相位差之后,利用相关算法实现了自动增益调节和自动相位调节,并实现了谐振筒的谐振,测得了其谐振频率。     

船舶横向运动鲁棒PID控制及优化

针对船舶横向运动控制特点,为达到航向舵控制航向同时达到减横摇的目的,提出了一种基于闭环增益成形和模糊优化算法的鲁棒PID控制器设计方法。根据具有工程实际意义的横摇和艏摇带宽直接构造出横摇、艏摇鲁棒PID控制器,并基于横摇与艏摇频谱,组合成横向控制器。由于用舵来减摇不可避免地增加了舵机的工作负担造成较大的舵机损耗,为此提出对横摇和艏摇控制器输出加入权重分配,采用模糊算法优化横向控制器权系数的方法,达到系统性能综合最优。仿真结果表明所设计的控制器具有较强的鲁棒性,合理的权系数选择,不但可以达到降低舵机损耗的目的,而且提高了航向控制精度。该控制器设计简单,易于船舶横向运动控制的实际工程应用,具有一定的研究价值。