结合边缘特征先验引导的深度卷积显著性检测

针对当前基于深度学习的显著性检测算法缺少利用先验特征和边缘信息，且在复杂场景中难以检测出鲁棒性强的显著性区域的问题，提出了一种结合边缘特征，利用先验信息引导的全卷积神经网络显著性检测算法。该算法利用三种被经常用到的先验知识结合边缘信息形成先验图，通过注意力机制将提取的先验特征与深度特征有效融合，最终通过提出的循环卷积反馈优化策略迭代地学习改进显著性区域，从而产生更可靠的最终显著图预测。经过实验定性定量分析，对比证明了算法的可靠性。     

基于协同多目标算法的多机器人路径规划

多机器人路径规划是群体机器人协同工作的前提,其特点是在防碰撞与避障的前提下追求多方面资源的最小消耗.针对这一特点,提出协同非支配排序遗传算法,解决具有多个优化目标的多机器人路径规划问题;运用改进的多目标优化算法,克服多目标优化取权值的不足,同时考虑机器人能源与时间两大资源,以多机器人的路径总长度、总平滑度、总耗时为规划目标.同时引入合作型协同算法框架,将难以求解的多变量问题分组求解.每个机器人的路径视为子种群,子种群通过带精英策略的非支配排序遗传算法,进化并筛选出子种群的部分进入协同进化,每次迭代更新外部的精英解集,最终生成一组非支配路径解.仿真结果表明,在栅格地图环境下,本文算法可有效实现多移动机器人的多优化目标路径规划.     

计及损耗的双馈感应风力发电机高电压穿越控制策略

利用换向原理分析其电磁暂态特性，在此基础上，对DFIG输出无功功率与其铜损耗的解析关系进行了理论分析，推导出了使铜损耗最低的DFIG输出无功功率最优参考值。同时，转子的瞬时功率补偿分量减小了DC总线电压的波动，从而减少了转换器的功率损耗。由此，提出了考虑DFIG铜损和转换器损耗的DFIG高电压穿越控制策略。仿真结果表明，该控制策略可以在保证DFIG高电压穿越能力的同时降低DFIG铜损耗与换流器损耗，并具有较好的暂态特性。     

读《城管行政执法，展望2006》所想到的……

您好!我是广西南宁市城市管理综合执法支队宣教科负责宣传工作的彭力，看到你们新年第一期《城建监察》杂志中《城管行政执法，展望2006》一后，深有感触。     

结合SURF与Kalman滤波的CAMShift跟踪算法

针对传统的CAMShift目标跟踪算法,在出现颜色干扰,遮挡等复杂背景中容易跟丢的问题,提出了一种结合SURF特征匹配与Kalman滤波的CAMShift跟踪算法。该算法利用CAMShift算法跟踪得到的候选目标与模板目标的色度和梯度方向的综合直方图比较计算得到的Bhattacharyya系数作为判定依据,当系数大于给定阈值时,采用SURF算法对搜索窗口和上一帧跟踪结果进行特征匹配,重新计算目标的大小和位置。同时为了避免目标快速运动时跟踪失败和减少SURF匹配的计算量,利用Kalman滤波对运动目标窗口进行预测更新以确定下一帧搜索窗口的中心位置。实验表明,该算法在图像背景复杂,出现颜色干扰以及部分遮挡时能够稳定跟踪,其跟踪速度与结合SURF的CAMShift算法相比有显著提高。     

钛合金TC4真空自耗熔炼工艺参数对宏观偏析影响

采用Fluent软件模拟了钛合金TC4真空自耗熔炼过程中温度场、流场和溶质场相互作用,研究了与铸锭直接相关的3个工艺参数(熔速、铸锭上表面温度和冷却强度)对铸锭宏观偏析的影响规律。结果表明：不同熔炼条件下,在铸锭1000 mm高度处的铁元素径向偏析均呈钟形分布,即铸锭芯部为正偏析,表面区域为负偏析,且负偏析程度均大于正偏析。熔炼速度对铸锭温度场和宏观偏析的影响最为明显：当熔炼速度由0.15 mm/s增加到0.18 mm/s时,铸锭达到稳定熔炼阶段时的高度由1200 mm增加到1600 mm,熔池深度由494 mm增加到738 mm。当距铸锭中心距离小于130 mm时,偏析随熔炼速度增加而减小,在熔炼速度为0.15 mm/s时达到最大值,为3.36%;当距铸锭中心距离大于295 mm时,偏析随熔炼速度增大而增大,在熔炼速度为0.21 mm/s时达到最大值6.23%。铸锭上表面温度和冷却强度对宏观偏析和熔池深度的影响不明显。通过正交分析得到3个主要工艺参数对宏观偏析影响程度为：熔炼速度>冷却强度>铸锭上表面温度,并得到最优工艺参数为熔炼速度0.15 mm/s、铸锭上表面温度21...     

菜市场光环境对农产品颜色感知的影响

光环境作为菜市场物理环境的重要部 分,对农产品的颜色呈现具有较大影响,决定了 购买者对农产品的品质评价。当前,针对LED光 源相关色温对农产品颜色感知的影响研究较少, 存在着不同类型农产品外观展示的适用光源无 法明确的问题。为了探究中国人对菜市场展示光 源的视觉偏好,改善菜市场照明环境质量,提高 购买者的体验感和满意度,本研究基于菜市场 光环境现状调研结果,以蔬菜、水果和鲜肉三 类典型农产品为观察样本,选择不同相关色温 的LED（2 500 K、3 000 K、4 000 K、5 000 K、 6 500 K）作为测试光源,通过心理物理实验,从 人因工学角度探讨LED光源相关色温对农产品 颜色感知的影响。研究表明：当测试光源相关色 温增加,农产品更加接近标准光源下的颜色,显 色指数不能很好地反映光源的颜色还原性;不同类型的农产品在色彩偏好度上具有差异,水果的偏好度在相关色温4 000~5 000 K时最高,蔬菜 类的偏好度在相关色温5 000~6 500 K时最高;测试光源下,人们对鲜肉的色彩偏好度总体低于水 果和蔬菜。本研究探讨了菜市场光源相关色温对农产品颜色感知的影响,为中国人色彩感知研究 和LED光源在菜市场中科学合理的应用提供参考与依据。     

一种基于快速特征选择的故障诊断方法

针对故障诊断中数据存在噪声和高维的缺点,使用一种快速特征提取方法对故障数据进行降维,该方法以特征信号的均值和方差作为其权重衡量的依据。利用支持向量机的模式分类功能,构造了基于特征提取的多故障分类器。实例表明,在保证诊断效果的情况下,该方法实现了数据降维,降低了运算复杂度。     

工业过程多模型建模及辨识方法研究

针对实际的工业过程建模中存在的多工况和采样延时这两大重要数据特征,首先利用LPV模型拟合多工况过程,选取线性ARX模型作为LPV的局部模型;同时将采样延时和数据的工况归属作为EM算法的隐含变量,然后对极大似然函数进行求解,辨识出各局部模型的参数;最后采用高斯权重函数将局部ARX模型融合为整体LPV模型。采用连续搅拌反应釜和三级高纯度精馏塔作为数据采样延时情形下的多工况过程建模仿真实例,在建立过程模型的同时准确地估计数据的采样延时。仿真结果表明该方法具有良好的建模效果,对于处理数据采样延时的多工况工业过程建模问题具有非常实用的价值。