求解约束优化问题的自适应人工蜂群算法

针对约束优化问题，提出一种自适应人工蜂群算法。算法采用反学习初始化方法使初始种群均匀分布于搜索空间。为了平衡搜索过程中可行个体和不可行个体的数量，算法使用自适应选择策略。在跟随蜂阶段，采用最优引导搜索方程来增强算法的开采能力。通过对13个标准测试问题进行实验并与其他算法比较，发现自适应人工蜂群算法具有较强的寻优能力和较好的稳定性。     

基于自适应关键点热图的遮挡篮球运动员检测算法

运动员检测是篮球运动智能化分析的基础,由于篮球视频存在场景复杂、目标运动快速、目标间遮挡严重的问题,现有目标检测技术不能实现对密集遮挡运动员的精确检测.为此,提出一种基于自适应关键点热图的遮挡篮球运动员检测算法.首先通过预先构建的全卷积编码-解码网络进行运动员特征提取,利用高斯核函数在特征图上渲染关键点热图,热图的渲染采用自适应策略,高斯核半径随着目标宽和高的变化而变化,能够加快网络收敛;然后在热图中提取运动员中心点,回归得到运动员宽高、位置等信息,省去了基于锚框检测中复杂耗时的后处理过程,更利于在遮挡条件下区分2个运动员.在篮球运动数据集BasketballPlayer上进行实验的结果表明,在复杂篮球视频场景下,该算法能有效地解决密集遮挡运动员之间漏检、误检和检测精度不高的问题,处理速度可达到26帧/s.     

基于微电源输出功率的微电网自适应电流保护

由可再生能源组成的微电网得到了广泛应用,大量可再生能源的加入使得微网的拓扑结构灵活多变,传统的继电保护难以满足微电网保护要求.提出了一种基于微源输出功率的微电网自适应电流保护方案.通过分布式智能配电终端装置(DSTU)采集线路实时的电气参数,并对电流进行整定,根据各个微源的输出功率判断是否启动电流整定.对典型工况在PSCAD/EMTDC上进行了仿真验证,仿真结果表明,该方案对于降低保护配置成本、提高微电网保护的可靠性具有重要意义.     

基于改进直接模糊自适应反馈控制的多移动机器人编队算法

针对多移动机器人控制系统适应性差、控制精度低的问题,提出一种改进直接模糊自适应反馈控制方法。利用模糊数学理论分别对机器人的理想输入状态量进行逼近,通过模糊逻辑推理得到输出反馈量并实时调整状态量,应用Lyapunov理论保证系统误差的收敛性和系统的稳定性,最后在Matla b中对所设计的WMR动力学和运动学相结合的控制系统进行仿真实验验证。结果表明在所设计的模糊控制器的作用下,实现了多个机器人的编队,并提高了运动系统的控制精度和响应速度。     

基于自适应阈值“双K算法”的零件缺陷边缘检测

针对传统边缘检测方法难以实现边缘信息的准确检测问题,提出了一种零件缺陷边缘检测的新方法.首先对采集到的零件缺陷图像进行灰度化和Wiener滤波,以减少噪声等因素对后期检测的影响;然后,以kalman算法预估图像分割阈值作为Krisch算法的初始阈值;在此基础上,进行零件缺陷边缘检测,以提高零件缺陷检测的准确性.最后,利用MATLAB软件对零件缺陷图像进行仿真试验,验证边缘检测算法的检测效果.实验结果表明,推荐算法检测的平均准确率达到94.38%,能够有效实现零件缺陷边缘信息的检测.     

角度自适应离散纵标输运计算方法

精确的屏蔽计算方法是核装置辐射屏蔽设计的重要基础，离散纵标法(SN)是主要的屏蔽计算方法之一。本文基于价值理论的目标导向与角度自适应相结合的方法，有效地减弱了角度的离散误差。求解输运共轭方程获得目标函数的重要性分布，采用局部角度离散误差与目标函数的重要性加权，产生后验误差估计，为角度自适应过程提供判断依据。角通量密度的映射采用多项式权重法和球谐函数拟合法。数值结果表明，对于具有直孔道或曲折孔道的屏蔽问题，在相同精度下离散角度数减少了1～2个数量级，极大地减少了计算量。角度自适应方法以较少的离散方向获得了准确的计算结果，有效地减弱了角度离散误差对屏蔽计算精度的影响。