染色体图像细化处理的研究与改进

讨论了细化算法在染色体图像处理中的应用，着重提出了一种具有较高准确度的细化算法，通过基本细化、去枝、延伸等步骤，使得提取的中心线相当接近理想的中心线，并且不会由此引入新的噪声，效果满意。     

一种基于光条中心线的测距方法

在单目视觉避障系统中,利用红色LED水平光条照射前方障碍物,由摄像头获得图像并处理后得到红光光条,根据光条中心在图像中的位置判断障碍物与摄像头之间的距离。该文对Zhang并行细化算法进行了改进,以适应嵌入式系统快速准确得到红光光条的中心线,由中心线坐标得到障碍物距离及宽度。实验结果证明,该算法具有很好的中心线提取效果;测距范围为25 cm,测距误差在3 mm以内。     

结肠中心线快速提取算法研究

中心线的提取速度是提高结肠计算机辅助检测的效率的重要因素.为此提出了一种基于生成树的中心线快速提取算法(FMST).在分析了最大生成树中心线提取算法(MST)存在大量冗余数据特点的基础上,利用边主源辅的搜索策略,保留趋于物体中心的关键点,通过消减冗余数据的方法来提高MST算法的速度.在10套已知中心线金标准的结肠仿真数据和2套结肠CT数据上的实验结果表明,FMST算法加快了MST算法的提取速度并且保持了中心线提取的准确性;在仿真数据上,FMST算法较MST算法的速度提高了80％以上,中心线重合率达到96.98％.     

基于最小代价路径的血管中心线提取

为解决传统最小代价路径算法提取血管中心线时存在偏向血管侧壁的问题,提出一种基于点的中心线校正方法。应用最小代价路径算法初步提取中心线,然后根据血管剖面灰阶值呈高斯分布的特点对每个中心点进行校正,再利用三次B样条将离散的中心点拟合为一条连续的中心线。实验结果表明,该算法提取的中心线更靠近血管的中心处,且对噪声具有鲁棒性。此外,将该算法用于起点、终点位置的校正,则提取的中心线对用户定义点的位置不敏感。     

PCB图像线宽线距缺陷检测算法研究

在分析了印刷电路板缺陷检测算法的基础上,提出了一种在中心线画法线检测线宽线距缺陷算法.叙述了线宽线距设计标准和寻找中心线原理,以及在中心线上画法线检测线宽线距原理和实现方法.实验证明了该方法的可行性.     

改进的EPTA并行细化算法

为了解决现有细化算法中像素冗余、分叉、畸变等问题,在ZS（ZHANG和SUEN）并行细化算法的基础上增加了两个映像子过程,获得了更加接近中心线的骨架图像;通过增加判决条件并设计消除模板,提出了一种改进的EPTA并行细化算法,解决了EPTA细化算法的像素冗余、二像素宽度斜线细化局限性畸变等问题。实验结果表明改进的EPTA细化算法能得到更准确的完全细化结果。     

一类自适应蚁群算法的收敛性分析

为了提高基本蚁群算法的全局求解能力,对基本蚁群算法进行了改进,提出了一种基于信息素挥发因子自适应变化的蚁群算法,并证明了当迭代次数充分大时算法能以概率1收敛到全局最优解,通过对TSP仿真实验表明改进后的蚁群算法在求解最优解时存在优势。     

改进蚁群算法的TSP问题研究

蚁群算法是受蚂蚁觅食行为启发的智能仿生优化算法,在求解TSP这一组合优化问题时行之有效。笔者针对基本蚁群算法求解TSP时存在易于陷入局部最优解、过早停滞的缺陷,结合引入参数、分阶段迭代对基本蚁群算法做出改进,并将改进的蚁群算法与基本蚁群算法解决旅行商问题的实验结果进行对比分析,验证改进蚁群算法的效果。     

蚁群优化算法在WSN路由中的应用研究

介绍了基本蚁群算法的原理和适用范围,总结出了基本蚁群算法在求解最优路径问题时,虽然具有很强的发现较优解的能力,但是存在容易陷入局部最优解和收敛时间过长等问题。考虑到基本蚁群算法在无线传感器网络路由上应用的不足,提出了一种改进后的蚁群算法,并将其应用到传感器网络路由中。该算法不仅在状态转移概率公式中引入罚函数和动态权重因子,而且采用局部信息素更新和全局信息素更新结合的方式更新路径信息,充分考虑到传感器节点与节点间的传输距离,并且充分考虑传感器节点的剩余能量。最后通过仿真实验,得到了基本蚁群算法和改进后的蚁群算法在传感器节点剩余能量和传输数据包时网络延迟的不同曲线,验证了改进后的蚁群算法在无线传感器网络路由选择上的高效性。     

以曲线为中心线的螺旋类元件造型法研究

本文以一种中心线为曲线的弯形弹簧为例,借助于Pro/ENGINEER分别用骨架折弯法和变量曲线控制法,深入研究了这种弹簧的造型方法,并将此方法拓展到类似以曲线为中心线的元件造型中,如电话听筒线、螺旋管等的绘制.     

基于遗传优化的PCA-SVM控制图模式识别

针对SVM和PCA-SVM进行质量控制图模式识别时泛化能力不足和识别精度不高的问题,提出一种基于遗传优化的PCA-SVM控制图模式识别方法。该方法的基本思想是首先基于特征子空间降维方法,运用PCA算法对原始特征样本进行主元分析,有效降低原始特征样本维数并突出聚类,提取各模式之间的主元特征;然后把此特征看成遗传算法中一组染色体,对支持向量机分类器核参数和惩罚因子进行二进制编码,通过对随机产生的一组染色体进行模式识别,并将此识别率作为遗传算法的适应度函数,通过选择、交叉和变异操作,对其参数进行自适应寻优;最后用优化的支持向量机分类器进行控制图模式识别。通过仿真进行验证,结果显示基于遗传优化的PCA-SVM分类器模型的控制图模式泛化能力强、识别精度高,可适用于生产现场质量控制。     

改进差分进化法在裂解深度建模中的应用

针对基本差分进化法搜索精度不高,容易陷入局部最优的缺点,提出基于Alopex改进的差分进化法和自适应学习速率的BP神经网络相结合的学习法,首先运用改进的差分进化法来寻找满意的神经网络参数;然后调用自适应学习速率的LM法精调网络参数.某大型裂解炉裂解深度模型的仿真结果表明,所建模型的精度高,有实用价值.     

对象角色模型局部语义冲突即时检查方法研究

现有的ORM模型语义冲突检查方法针对的是全局模型,检查时间长,不能支持建模工具即时检查的需要。为满足即时检查ORM模型的要求,提出了10种局部语义冲突检查模式和算法。基本思想是：通过限定语义冲突检查范围,将局部模型结构抽象为各种模式来检查新增模型元素可能引起的局部语义冲突。该方法能有效提升建模工具的可用性和模型质量。     

遥控焊接遥示教力学模型

在遥控焊接遥示教过程中,为实现遥控焊接微观局部自主示教,建立了遥控焊接坡口起焊段、收弧段、焊接坡口和焊接坡口示教过程的接触力力学模型．通过示教过程力学模型,判断六维力各力状态是否有突变,根据突变判断探针在坡口中的实际位置区域,进一步根据六维力大小确定探针具体位姿,从而得出遥控焊接坡口搜寻算法、坡口截面和坡口底确定算法、坡口起焊点和收弧点搜寻算法．上述控制算法提高了遥控示教精度和效率．     

Rete: A fast algorithm for the many pattern/many object pattern match problem

The Rete Match Algorithm is an efficient method for comparing a large collection of patterns to a large collection of objects. It finds all the objects that match each pattern. The algorithm was developed for use in production system interpreters, and it has been used for systems containing from a few hundred to more than a thousand patterns and objects. This article presents the algorithm in detail. It explains the basic concepts of the algorithm, it describes pattern and object representations that are appropriate for the algorithm, and it describes the operations performed by the pattern matcher.     

基于CPN的业务流程执行语言建模

提出了Web服务业务流程执行语言的CPN建模方法,描述了基于Web服务业务流程的工作流行为特性。在对BPEL4WS的基本活动和结构性活动进行分析的基础上,给出了利用CPN对流程进行建模的方法。然后结合具体实例阐述了利用该方法建模的详细过程,并对所生成的Petri网模型进行验证。     

事件图模型及其在分布交互式仿真中的扩展

随着离散事件仿真的不断发展,涌现出许多建模方法,事件图模型就是其中之一.事件图模型具备简单、通用、快速和可扩展等优点,因此首先对事件图基本结构、要素和图形进行介绍,然后针对复杂仿真的需求,在基本事件图基础上,借鉴面向对象的思想进行的扩展,增加封装、接听模式和桥对象等概念;最后为适用于分布交互式仿真,提出在事件图中增加镜像事件的概念.事件图是图形化的建模方法,为能对其进行清晰和无二义的描述,还采用了集合论的方法对事件图和扩展事件图分别进行刻画.     

BM模式匹配改进算法

字符串模式匹配在实际生活中被广泛的应用,它也是计算机基础科学的一个重要部分,现在比较著名的模式匹配算法有BF算法、KMP算法、RK算法和BM算法。讨论了一种基于BM模式匹配算法及其算法的改进。     

非线性迭代PLS信息模式识别算法

对偏最小二乘(PLS)回归的基本方法进行了分析研究,提出了基于非线性迭代偏最小二乘(NIPLS)的信息模式识别算法。该算法实现了模式识别中特征提取与分类器设计的有机结合。NIPLS较Fisher判别分析、Bayes判别分析等经典的模式识别算法,具有更强的信息识别能力,且对数据本身的分布要求不高,尤其对于多重共线性资料或解释变量多而样本数量少时更为有效。将该算法应用于土地质量的分类识别,结果表明,该文所建立的算法是有效的、可靠的。     

基于数据驱动的铜闪速熔炼过程操作模式优化及应用

针对铜闪速熔炼过程工艺指标无法在线检测、过程建模及优化控制困难的问题, 研究了基于数据驱动的操作模式优化方法. 论文在铜闪速熔炼过程特点分析的基础上, 定义了基于数据驱动的操作模式优化的基本概念, 提出了基于数据驱动的操作模式优化控制框架, 研究了基于数据的冰铜温度、冰铜品位、渣中铁硅比的工艺指标预测模型、炉况的综合评价模型及闪速熔炼过程的操作模式优化. 基于大量工业运行数据和炉况评价模型构建优化操作模式库, 提出了将模糊C均值聚类与混沌伪并行遗传算法相结合的匹配算法, 从优化操作模式库中寻找与当前工况相匹配的最优操作模式, 从而实现熔炼过程的优化控制. 在铜闪速熔炼生产中的实际应用证明了该方法的有效性.