采用炉膛辐射信号的锅炉燃烧系统模糊神经网络预测控制的仿真研究

针对火电厂燃烧过程中主蒸汽压力控制系统的大时滞、大惯性和非线性 ,采用以炉膛辐射信号为中间被调量的串级控制系统 ,并设计一个基于神经网络预测模型的模糊神经网络控制器作为主控制器。该控制器首先将神经网络与预测控制相结合 ,采用递阶遗传算法对神经网络的结构和权值分别进行训练 ,以实现非线性、大时滞系统模型的精确预测 ;然后将模糊控制与神经网络相结合 ,实现模糊神经网络预测控制。考虑到炉内剧烈的湍流燃烧造成炉膛辐射信号包含随机分量 ,又设计了一个附加判断器的二自由度 PID控制器作为副控制器。仿真结果表明 ,该方案显著提高了非线性、大时滞燃烧系统的控制品质 ,且易于工程实现     

改进PIC的背景重构算法与运动目标检测新方法

根据图像序列中出现频率最高的像素均值为背景点的思想,对像素灰度归类(pixel intensity classification,PIC)算法进行改进,通过将所选取的用于重构背景的序列图像像素值进行归一化、量化统计、量化范围拓展,从而重构背景图像,该方法避免了PIC算法中需要人为设定阈值;舍去了较为耗时及复杂的相近灰度区间合并等步骤;对于重构背景与目标图像作差后的二值图像,提出一种新的目标检测方法:粗精两步搜索法,可以精确确定目标物的位置,实现对运动目标的检测.实验结果表明该方法比PIC方法运行时间短、重构的背景噪声点少、粗精搜索后的目标位置准确,是一种快速有效的运动目标检测方法.     

冷带轧机轧制压力设定技术的研究

在大量的现场试验与理论研究的基础上,针对冷带轧机的生产工艺特点,以带材出口板形良好为目标,提出了一套冷带轧机轧制压力设定数学模型,并将其应用于宝钢1220五机架冷连轧机组末机架轧制压力的优化设定,取得了良好的使用效果,具有较强的推广应用价值。     

结合视觉注意机制与递归神经网络的图像检索

目的 图像检索是计算机视觉的一项重要任务。图像检索的关键是图像的内容描述,复杂图像的内容描述很具有挑战性。传统的方法用固定长度的向量描述图像内容,为此提出一种变长序列描述模型,目的是丰富特征编码的信息表达能力,提高检索精度。方法 本文提出序列描述模型,用可变长度特征序列描述图像。序列描述模型首先用CNN(convolutional neural network)提取底层特征,然后用中间层LSTM(long short-term memory)产生局部特征的相关性表示,最后用视觉注意LSTM(attention LSTM)产生一组向量描述一幅图像。通过匈牙利算法计算图像之间的相似性完成图像检索任务。模型采用标签级别的triplet loss函数进行端对端的训练。结果 在MIRFLICKR-25K和NUS-WIDE数据集上进行图像检索实验,并和相关算法进行比较。相对于其他方法,本文模型检索精度提高了512个百分点。相对于定长的图像描述方式,本文模型在多标签数据集上能够显著改善检索效果。结论 本文提出了新的图像序列描述模型,可以显著改善检索效果,适用于多标签图像的检索任务。