基于多尺度卷积神经网络的玻璃表面缺陷检测方法

卷积神经网络在图像处理中的应用越来越广泛,针对图像处理技术手段在玻璃生产表面缺陷有效检验,分析了基于卷积神经网络的机器学习原理与方法,提出一种基于多尺度卷积神经网络(MCNN)图像识别模型,将MCNN模型在玻璃表面缺陷识别中进行应用实践研究,通过采用不同的算法模型和分类器进行对比实验,并运用混淆矩阵和F1值来评估学习器性能。实验结果表明,所设计的MCNN均比传统卷积神经网络(CNN)识别方法的准确率较高,尤其是在划痕缺陷和杂质缺陷图像的识别准确率上提高了较大的幅度,F1值均提高了5.0%以上,在玻璃缺陷检测的整体识别准确率上较优。     

基于MI-SVR模型的航空旅客出行指数预测方法研究

航空旅客出行的情况对民用航空机场建设与运营具有重大意义.针对航空旅客出行情况的预测研究,首先定义一种航空旅客出行指数,通过K-means聚类方法对航空旅客出行指数进行分级;然后基于互信息与相关性原理,选取航空旅客出行情况关键影响特征因子,提出一种基于关键影响因子与航空旅客出行指数互信息的MI-SVR(mutual information-support vector regression)机器学习预测模型;最后通过上海机场旅客出行指数预测实验对模型进行验证,实验结果显示MI-SVR模型具有可行性与有效性,同时,相比传统的预测模型预测效果更优.此外,实验结果也表明,相对仅基于历史数据进行独立预测,各模型基于互信息引入影响因子进行预测误差更小,研究结果有助于提升机场建设及运营管理水平,同时也可辅助人们选择通过民航交通方式出行的时段.     

带约束的清洁排班问题模型及其求解

保洁服务公司的清洁任务往往具有不同级别、不同时长和不同周期等特点,缺乏通用清洁排班问题模型,现阶段主要依赖人工排班方案,存在耗时费力且排班质量不稳定等问题。因此提出了属于NP难问题的带约束的清洁排班问题的数学模型,并使用模拟退火算法（SA）、蜂群算法（BCO）、蚁群算法（ACO）和粒子群优化算法（PSO）对该模型进行求解,最后以某清洁服务公司实际排班情况进行了实证分析。实验结果表明,与人工排班方案进行对比,启发式智能优化算法求解带约束的清洁排班问题具有明显优势,获得的清洁排班表的人力需求明显减少。具体来说,在一年排班周期内这些算法比人工排班方案可节省清洁人力218.62~513.30 h。可见基于启发式智能优化算法的数学模型对带约束的清洁排班问题的求解可行且有效,能为保洁服务公司提供科学管理的决策支持。     

基于“一市两场”模式下的旅客安全信息系统研究与设计

基于上海机场＂一市两场＂管理模式,根据实际需求,分析了建设统一的旅客安全信息系统的可行性,针对国际、国内旅客信息获取的方式,结合软件工程的思想提出了旅客安全信息系统的具体设计方案。通过建立原形系统对系统进行了测试,实验结果说明,设计的旅客安全信息系统符合实际要求,对防范空中安全有积极作用。     

热处理制度和试验方法对LY12MCZ屈服强度的影响

分析了影响LY12MCZ屈服强度的主要因素,指出淬火温度、保温时间、淬火转移时间、试样捆扎、试样工作部的宽度、屈服点的测试方法是影响LY12MCZ屈服强度的根本原因。     

基于通用硬件平台的机载SAR侧视条带成像的实现

机载合成孔径雷达(SAR)通过载机相对固定地面的飞行运动形成合成孔径,获得高分辨率的雷达图像,具有全天候、全天时的特点,在军事和民用领域都取得了广泛的应用.介绍了基于通用硬件平台的机载SAR侧视条带成像中R-D算法的实现.通过优化软件设计,提高对开发板资源的利用效率,达到了实时处理的要求,实现了设计目的.