两步纯追踪航向校正模型算法

为了提高农业机械导航精度,在纯追踪算法的基础上,设计了两步纯追踪航向校正模型算法,通过校正车体的航向角,减小车体的横向误差。在MATLAB环境下仿真结果表明,该算法比纯追踪算法的精度高,最大误差和标准差均有所减小。在4轮电动车上,搭建液压系统和卫星接收系统,进行现场试验,验证了两步纯追踪航向校正模型算法的可行性和有效性。     

一种改进图像融合算法

一、引言图像融合是将两个或两个以上的传感器获得的图像信息进行综合以便形成一幅数据更精确、更丰富的图像。图像融合由低到高分为三个层次:像素级融合,特征级融合和决策级融合。小波变换是目前图像融合中比较常用的方法,研究表明,在高维情况下,小波变换并不是最优     

一种改进的k-means算法

k-means(k均值)算法是聚类方法中常用的一种划分方法.该算法适合对海量数据进行聚类,对球状、凸形分布的数据具有很好的聚类效果,但该算法有其突出的局限性,少量的孤立点就会对聚类结果产生很大的影响,因此,采用聚类均值点与聚类种子相分离的思想,给出了基于该思想的对k均值算法的改进算法.实验表明,该改进算法比原k均值算法具有更高的准确性.     

一种改进的混合遗传算法

为了去除图像噪声,实现滤波器的参数优化,对混合遗传算法进行改进,通过启发式搜索策略,实现了一种改进的自适应混合遗传算法,混合遗传算法在训练过程中采用小生境技术维持种群的多样性避免早熟收敛,采用单纯形算法提高对局部区域的搜索能力,加速搜索到全局最优点.采用该算法对滤波器的参数进行优化,较为有效、快速地获得了优化参数,优化后的滤波器可以较好地实现图像噪声去除.     

一种改进的TLD跟踪算法

随着智能时代的到来,图像处理技术成为专家学者研究的热门,目标跟踪也成为众多研究者关注的焦点,其中TLD(Tracking-Learning-Detection)跟踪算法是一种跟踪效果稳定性、鲁棒性、可靠性都很高的跟踪算法。但其计算量十分巨大,使一般嵌入式设备无法满足其运算要求,跟踪效果的实时性也大打折扣。针对TLD这种缺陷,文章提出了TLD和卡尔曼滤波器相结合的目标跟踪算法。在不影响跟踪效果的鲁棒性和可靠性的前提下,使实时性有了很大提高,也使对计算机硬件的要求降低了很多。     

一种改进的PageRank算法-STPR

PageRank算法是一种基于网页结构的排序算法。充分考虑了网页的权威性质,但是没有考虑内容的相关性,与此同时,对权威性的侧重,导致主题漂移现象更为突出。同时PageRank算法没有考虑时间对网页链接的影响,在一定的时间范围内,随后时间推移,网页的链接数应该越多。本文基于网页内容和网页的时间对PageRank算法进行了改进,提出了改进算法STPR。     

一种改进的粒子群算法

为克服粒子群算法易于陷入局部极值的缺点,通过引入聚群效应和扰动,设计了一种新的粒子群算法.通过对常用测试函数的数值试验,说明了新算法不仅能有效地进行全局搜索,而且具有更好的收敛精度.     

一种改进的血管重建算法

基于中轴线和半径信息,本文提出了一种改进的血管树生成算法。鉴于血管结构复杂,我们采用树状结构存储血管信息;针对曲率变化大,提出一种向量计算方法来解决在大曲率位置的基网格扭曲问题。本算法首先构建血管树的基网格,然后采用Loop方法来逐步细分血管树表面,最后通过Open GL进行可视化渲染。实验表明,本方法能实时有效地生成高质量血管树,同时保证了血管表面的光滑度,解决了血管重建中的基网格扭曲问题。     

一种改进的极端学习机算法

为了提高极端学习机算法的稳定性和学习速度,结合L1/2正则化理论提出一种改进的极端学习机算法——基于L1/2正则化的快速学习算法(L1/2-RELM).该算法首先采用L1/2正则项对极端学习机算法进行约束,其次运用half算法确定网络输出权重,提高了算法的稳定性和学习速度.数值实验表明,所提算法的学习速度比极端学习机算法的学习速度更快,且性能更加稳定.     

一种挖掘关联规则的改进算法

为了解决关联规则挖掘过程中会生成大量关联规则的问题,提出了一种基于集合枚举树的挖掘关联规则的改进算法.此算法在不丢失任何信息的情况下只生成关联规则的某些前件集,大大减少了关联规则的生成数量,提高了用户分析关联规则结果的效率.     

一种空间矢量脉宽调制算法的改进

分析传统SVPWM算法的原理,通过将死区电压矢量作为新的基本电压矢量,将原有六扇区增加为十二个,提出一种改进型的无死区的空间矢量脉宽调制算法。该方法没有增加新的硬件,也并未增加整体系统复杂度,易于实现。硬件实验结果表明,该方法能够在取得不下于传统算法输出的前提下,解决死区效应在应用过程中的影响。     

一种双向搜索的Apriori改进算法

本文的选题源于国内外学者有关Apriori算法改进的重要理论及实证研究成果,针对Apriori改进算法中存在的运行时间长,占用内存大及时间复杂度高等问题,基于对国内外的研究成果和客观分析,设计出一种全新思维的双向搜索Apriori改进算法。最后通过与其中一种Apriori改进算法运行结果进行比较,双向搜索的Apriori改进算法运行速度约提高了8倍,占用内存节约了7MB,时间复杂度也相应减少。     

一种改进的Harris角点检测算法

角点是图像的重要特征点。对经典的Harris算法进行了理论分析和实验研究,对理论分析中的一个参数值提出改进。通过对相关程序的测试,验证了分析结果。结果表明,对Harris角点检测算法中的参数进行改进后,能够更加突出角点与背景的对比度,在一定程度上降低了阈值选取的复杂度,结果优于经典Harris算法。     

一种改进的动态帧时隙ALOHA算法

针对目前动态帧时隙ALOHA算法所需时隙数较多的问题,基于电子标签数量和发生碰撞概率的关系,提出了一种改进的动态帧时隙ALOHA算法.在改进算法中,帧长的确定不需事先估算电子标签的数量,而只需根据上一帧中电子标签发生碰撞的概率来确定.仿真试验表明,改进算法所需的时隙数和计算量较少.     

Dijkstra网络路由算法的一种改进方法

最短路径分析是网络数据分析的重要组成部分,Dijkstra算法是传统路由算法中的一种.通过对传统DDijkstra算法进行速度分析,在此基础上采用插入排序思想对Dijkstra算法进行了改进,使原算法得到了优化,改进了网络最短路径的计算过程,提高了算法的执行效率.     

基于一种改进的二分法的MPPT算法

研究分析当前光伏系统中最大功率点追踪技术(MPPT)现状,发现传统MPPT方法在最大功率点处易出现振荡、扰动步长较大增加振荡或较小造成跟踪时间较长等问题。针对传统MPPT算法在稳态与动态性能之间的不足,提出一种改进的变步长二分算法。该算法设置一个较大的初始步长以确定MPP大概位置,随后利用二分算法对步长进行多次减半直到追踪到最大功率点。在Matlab/Simulink环境下对主流MPPT方法进行仿真分析,并与传统的MPPT算法进行对比验证此算法的可行性。仿真结果验证该算法的快速性与可行性,即能实现在最大功率点处的快速跟踪。     

一种改进的CycleGAN图像风格迁移算法

针对目前生成对抗网络的图像风格迁移效果存在细节丢失、图像真实性有待提高等问题,提出了一种改进的CycleGAN网络模型,使用U-Net代替原来的ResNet网络,以更好地保留图像细节和结构;在生成器和判别器中融入自注意力机制,进一步提升对重要细节的关注和重建能力,产生更逼真细腻的迁移效果。消融实验结果表明,该算法有效改善了风格迁移过程中细节丢失等问题,生成图像具有更好的视觉效果和真实感。     

一种基于RPP算法改进的路径规划

针对RRT算法缺乏稳定性和收敛速度慢的问题,该文将双向搜索树与RPP算法相结合,提出一种基于RPP算法改进的双向搜索路径规划算法。该算法利用RPP算法构建双向搜索树其中的一棵搜索树,同时以该搜索树扩展得到的新节点作为另一棵搜索树的临时扩展点。该算法采用RPP算法的思想,提高了算法的稳定性;利用随机节点生成函数,有效避免了路径陷入局部极小。通过仿真实验,结果证明了算法的有效性和稳定性。     

一种改进的自适应粒子群优化算法

针对粒子群优化算法搜索精度不高的问题,基于自适应调整惯性权重的策略引入自适应惯性因子对粒子群优化算法进行改进,提出了一种改进的自适应粒子群算法。仿真结果表明改进的粒子群算法具有更强的寻优能力及更高的搜索精度。     

一种基于耦合追踪策略的太阳追踪系统设计

基于耦合的太阳追踪策略文章开发了一套单片机控制下的双轴太阳追踪系统。追踪过程中首先采用视日轨迹追踪法对太阳位置进行初步跟踪,此后依靠自主设计的光敏传感器对追踪过程进行精确调整;执行机构通过涡轮蜗杆传动及丝杠螺母传动分别实现在方向角及高度角方向对太阳的追踪,该系统可实现1度的太阳追踪精度,可为提高太阳能利用率提供有效解决方案。