自适应熵疫苗算子的免疫图像分割方法

本文针对二维熵图像分割算法存在计算量巨大的问题,基于免疫调节机制,设计了一种新的图像分割方法．该方法利用免疫疫苗理论,并与熵理论相结合,提出了熵疫苗算子．熵疫苗作为抗体疫苗进行选择,通过熵运算,提取更新疫苗库,从而使得最优分割阈值的形成及疫苗库的更新具有自适应性,疫苗的选择更加准确有效．仿真实验表明熵疫苗算子加快了算法的搜索速度、提高了算法的适应性．该算法对复杂图像具有良好分割效果和较强的实时处理能力．     

一类修正的q-Baskakov算子的逼近性质

Baskakov型算子是研究函数逼近问题的一种很重要的工具。该文基于Gupta所提出的q-Baskakov算子,介绍了一类修正的q-Baskakov算子,给出了该类算子的一些基本性质,并且得到了该类算子的一致收敛定理,从而进一步推广了q-Baskakov算子的一些结论。     

广义Delta算子系统的H_∞性能分析及控制

针对广义Delta算子系统的H∞性能分析及H∞控制问题,本文采用Delta算子方法,利用线性矩阵不等式,对广义Delta算子系统进行H∞性能分析。通过分析得到使广义Delta算子系统容许且具有H∞性能的充分必要条件。在此基础上,进一步考虑了广义Delta算子系统的H∞控制问题,对于不是容许且具有指定H∞性能的广义Delta算子系统,基于线性矩阵不等式,给出了广义Delta算子系统状态反馈H∞控制器的存在条件和设计方法,并利用MATLAB-LMI工具箱,对给出的数值算例进行计算和分析。结果表明,所得闭环广义离散系统容许且满足H∞性能,证明了本文所给出的判别方法的有效性。Delta算子方法在广义离散系统的性能研究中可以良好应用。     

一类二阶多点边值问题在共振条件下的可解性

讨论二阶多点边值问题的可解性,主要应用Mawhin重合度理论讨论二阶多点边值问题在共振条件下解的存在性,通过给出非线性项满足的条件,利用有效的先验界估计,给出该问题解的存在性结果.     

基于I-IFHA算子的动态直觉模糊多属性群决策方法

假设各决策时段的时间权重、各决策时段下的属性权重以及决策者权重均已知,各决策者针对各决策时段给出的属性值以直觉模糊数形式给出的动态多属性群决策问题,提出了一种基于导出直觉模糊混合平均(I-IFHA)算子动态直觉模糊多属性群决策方法.该方法利用动态直觉模糊加权平均(DIFWA)算子和动态加权平均(DWA)算子集结动态决策信息分别得到各决策者的综合直觉模糊决策矩阵和综合属性权重向量,并在此基础上利用直觉模糊加权平均(IFWA)算子计算得到各决策者下各方案的直觉模糊评价值;利用I-IFHA算子集结决策者群体决策信息得到各方案的综合直觉模糊评价值;利用直觉模糊数的得分函数及精确函数对决策方案进行排序和择优.最后,通过投资银行对企业进行投资的实例说明了该方法的应用.     

改进变异算子的差分进化算法并行性分析

针对并行差分进化算法的全局搜索能力和寻优的稳定性弱的现状,基于DE/best/1变异算子提出了一种改进的差分进化算法变异算子.该算子前期采用DE/best/1变异方法,当进化代数超过设定的进化代数值时,采用改进的变异算子.通过拓宽变异算子的搜索域来提高种群的多样性,提高了差分进化算法的寻优能力.对改进变异算子的并行差分进化算法进行了函数测试,实验结果表明:相比普通的变异算子,在相同种群规模的前提下,改进的差分变异算子拓宽了遗传算法的搜索域,提高了算法的全局搜索能力;在不同的种群规模下,改进的变异算子增强了算法的寻优稳定性.     

一种改进工件边缘检测方法的研究

针对现有边缘检测技术难以同时消除图像中噪声和工件表面划痕对边缘检测的影响,并保持图像边缘的清晰度和连续性,提出了一种基于二阶微分算子和数学形态学的改进边缘检测技术。首先利用数学形态学理论,设计了一种形态学开闭运算处理图像的方法,为去除工件表面划痕做好预处理;然后用二阶微分Laplace算子对预处理后的图像进行边缘检测;最后改进了一种高斯与双边滤波结合的算法,强化去噪效果,并对最终算法进行实验验证。实验结果表面,改进的算法在去除工件表面划痕方面效果明显,并与传统微分算子比较,边缘清晰度、峰值信噪比(PSNR)都有大幅提高,为提高工件识别精度打好基础。     

基于综合需求响应的微能源网日前优化调度方法

微能源网是能源互联网(energy Internet,EI)终端供能发展方向,系统的经济优化运行亟需挖掘多能负荷的潜力,单一需求响应难以满足“源-网-荷”协调优化。针对微能源网中多种能源的耦合转换特性,首先,建立了含储能和综合需求响应(integrated demand response,IDR)的广义能量枢纽模型;引入微能源网能源运营商,建立了综合需求响应3种模式,即转移模型、转换模型和可削减模型。其次,提出了基于综合需求响应的微能源网日前优化调度方法,制定能源分时价格,协调优化3种需求响应模式,建立以利润最大化为目标的混合整数线性规划模型,并利用CPLEX软件求解。最后,结合算例,验证了所提综合需求响应模式与日前优化调度方法的有效性,最大化利用了微能源网多能负荷耦合互补能力,提高了系统运行的经济性。     

一种改进工件边缘检测方法的研究

针对现有边缘检测技术难以同时消除图像中噪声和工件表面划痕对边缘检测的影响,并保持图像边缘的清晰度和连续性,提出了一种基于二阶微分算子和数学形态学的改进边缘检测技术。首先利用数学形态学理论,设计了一种形态学开闭运算处理图像的方法,为去除工件表面划痕做好预处理;然后用二阶微分Laplace算子对预处理后的图像进行边缘检测;最后改进了一种高斯与双边滤波结合的算法,强化去噪效果,并对最终算法进行实验验证。实验结果表面,改进的算法在去除工件表面划痕方面效果明显,并与传统微分算子比较,边缘清晰度、峰值信噪比(PSNR)都有大幅提高,为提高工件识别精度打好基础。     

Flute breakage detection during end milling using Hilbert–Huang transform and smoothed nonlinear energy operator

Real time tool condition monitoring has great significance in modern manufacturing processes. In order to prevent possible damages to the workpiece or the machine tool, reliable monitoring techniques are required to provide fast response to the unexpected tool failure. Milling is one of the most fundamental machining operations. During the milling process, the current of feed motor is weakly related to the cutter condition, the change of power consumption is not significant to identify tool condition. Thus, current of motor-based tool condition still requires some new approaches to sort out significant pattern that could be employed to indicate tool condition. In this paper, a new approach is proposed to detect end mill flute breakage via the feed-motor current signals, which implements Hilbert–Huang transform (HHT) analysis and a smoothed nonlinear energy operator (SNEO) to extract the crucial characteristics from the measured signals to indicate tool breakage. Experiments on a CNC Vertical Machining Centre are presented to show the algorithm performance. The results show that this method is feasible and can accurately and efficiently monitor the conditions of the end mill under varying cutting conditions.