PVC建材表面缺陷检测系统研究与设计

为满足PVC建材表面缺陷在线系统高速、高分辨率的检测要求,提出PVC建材表面缺陷检测的系统设计方案。为保证检测系统的实时性,硬件上采用面阵CCD摄像机与LED面光源相结合的图像采集装置,软件上采用实时处理和准实时处理相结合的图像处理方法。针对缺陷图像高噪声、直方图单峰明显的特征,提出边缘检测分割技术与数学形态处理相结合的算法流程。通过分析图像缺陷的统计特性,提取PVC建材表面缺陷区域的特征参数,利用基于决策树的分类器将缺陷分为气泡、色痕、裂痕等。实验结果验证算法的有效性和实时性,其缺陷的检出率达到95%以上,识别率达90%以上。     

面向对象有限元并行计算框架PANDA

为提高我国工程数值模拟软件的开发能力,面向武器工程大规模并行计算需求,基于层次化、模块化及面向对象的现代软件设计技术,分析探讨有限元并行计算框架的设计方法,形成初步的基础开发框架PANDA 0.1版;详细描述PANDA框架的层次结构设计,并探讨该基础开发框架设计中的底层网格数据结构设计、有限元共性管理模块及并行策略等部分关键技术;简要介绍PANDA框架的扩展应用方法.研究表明：采用框架技术进行结构力学有限元程序开发,具有高效、快速和便捷等优点.     

基于WLAN的矿井多媒体综合通信网络系统

针对矿山井下现有通讯系统与监视、监测和监控系统各自封闭,互不兼容,且无法实现移动人员与设备的实时识别和定位的现状,提出了基于WLAN的矿井多媒体综合通信网络系统方案,构建了集移动语音通信、视频监视、设备监控、环境监测和人员定位于一体的多网合一多媒体综合通信网络系统,设计开发了智能无线通信基站。文中介绍了矿井多媒体无线综合通信网络系统的拓扑结构、功能及特点,详细论述了智能无线通信基站的设计。     

基于最小生成树聚类的中文版面分割法

针对中文版面多横竖混排的特点,提出一种基于最小生成树聚类的版面分割方法。对原图像进行水平和垂直游程平滑,并对平滑后所得的连通域进行预分类处理,将文本进行横排、竖排分类。对预分类后的各类文本采用最小生成树聚类算法进行聚类处理。经实验,准确率达97%。实验表明,该方法对中文文档有良好的分割效果。     

自适应变异的粒子群优化算法

针对粒子群算法的早熟收敛问题,提出一种新的基于群体适应度变化率自适应变异的粒子群优化算法。该算法根据群体适应度变化率自适应调整惯性权重的取值,根据当前种群的平均粒距对种群中部分粒子进行变异操作。自适应调整与变异操作能增强算法跳出局部最优的能力,增大寻找全局最优的几率。对几种典型函数的测试结果表明,新算法的全局搜索能力有了明显的提高,有效避免了早熟收敛问题。     

基于模糊神经网络的车辆跟驰决策的研究

为了减少高速公路车辆跟驰行驶过程中引发的追尾碰撞事故,并保证行车效率,对高速公路车辆跟驰行为进行了分析.本文基于模糊控制和神经网络等理论知识,建立了一种正则化模糊神经网络跟驰控制决策模型.实验仿真表明,该模型系统较好的反应了一定道路条件下的车辆跟驰行为,且系统响应速度快,控制精度高,保证了车辆跟驰行驶的安全性和行车效率.     

基于满意优化的氧化铝生料浆调配方法

提出了基于多目标满意优化的生料浆调配智能优化方法.该方法以满意度函数反映决策者对性能指标的评价,以综合满意度函数反映决策者对多目标协调的要求,构建氧化铝生料浆调配的满意优化模型,并通过自适应调整交叉概率和变异概率的改进遗传算法求解满意优化问题.所得优化结果更能反映决策者对实际工艺指标的评价,大幅度提高计算效率,减少生料浆质量指标的波动.基于工业运行数据的计算结果表明了该方法的有效性和实用性.     

基于专家知识的字典序优化决策方法及工业应用

为有效实现有色冶金配料过程的实时优化,首先根据氧化铝配料过程特点,建立一种字典序区间目标规划模型;然后通过整理长期积累的专家经验知识,构建了具有优先级的分类知识库;接着基于专家知识库的分类结构,提出一种字典序专家推理策略,以实现区间约束条件下的多质量指标的优化控制．工业应用结果表明,所提出的方法能够很好地实现生料浆质量的优化控制,为其他有色冶金工业配料过程的控制提供了一种优化模式．

     

基于改进在线支持向量回归的离子浓度预测模型

针对湿法炼锌净化过程中杂质离子浓度检测的大滞后特性和模型失效问题,提出了基于在线支持向量回归的离子浓度预测模型.该模型对每个新样本进行增量学习,并能删除数据集中的一个旧样本.而提出用分块矩阵的方法解决更新算法计算复杂的问题.将该建模方法应用于离子浓度的预测,结果表明预测模型具有较好的泛化性能,模型更新时间明显缩短,有效地提高了适应工况的实时性.

     

基于WA和LS-SVM的净化过程钴离子浓度预测

针对硫酸锌溶液净化过程具有多变量耦合、强非线性、大时滞性等特点和过程数据具有高噪声、非平稳等特性,提出了一种结合小波分析和最小二乘支持向量机方法的净化过程钴离子浓度预测方法;该方法通过小波分解,将钴离子浓度序列分解得到不同的高频和低频序列,对分解得到的各序列重构并采用LS-SVM方法进行预测,最后将各预测结果合成得到钴离子浓度的预测值;仿真结果表明,该模型具有较高的预测精度,能为生产操作提供有益的指导。