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1.
为去除单晶炉热场温度测量信号中的低频干扰、提高温度信号的估计精度,本文提出了一种基于跨维模拟退火(trans dimensional simulated annealing,TDSA)的单晶炉热场温度检测方法.该方法首先将AIC(Akaike information criterion)信号个数判断准则纳入采样机制中以便对干扰个数采样估计,进而利用所设计的基于信号频谱和轮盘赌思想的Metropolis Hastings机制对相应个数的干扰频率进行采样,最后设计了混合均匀和高斯采样机制对单晶炉热场温度进行采样估计.仿真和单晶炉工程实验结果表明,该方法在干扰个数未知的情况下,能够有效地抑制低频干扰、准确检测单晶炉热场的温度. 相似文献
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3.
基于遗传算法模式匹配的机器人实时视觉伺服 总被引:3,自引:0,他引:3
对于机器人手臂来讲 ,对工作环境的识别是完成一个智能任务的最重要的问题之一 .因为这种智能可以使它工作在一个变化的环境中 .本文提出了一种新的机器人手臂的控制策略 ,可以利用视觉信息来指导机器人的手臂在它的工作空间中捡起一个已知形状但任意位置和方向的物体 .在对物体的搜索过程中 ,利用基于视觉闭环的视觉伺服来完成对机器人手臂的运动控制 .本系统利用遗传算法 (Genetic Algorithm ,GA)和模式匹配技术完成对搜索空间的搜索并获得了良好的结果 .本文完成了对带有两连杆手臂的视觉伺服系统的仿真 ,仿真结果证明了算法的有效性 相似文献
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5.
为解决多阈值图像分割中分割区域数较难确定的问题,提出一种基于可逆跳跃马尔可夫链蒙特卡罗(RJMCMC)的自适应多阈值图像分割方法.基于图像直方图的多阈值分割的本质是寻找直方图各峰间的谷底,但其个数较难确定且各局部峰并非都是高斯分布.因此文中用更具普适性的混合α稳定分布拟合直方图,建立包含局部峰个数及各分布元参数的分层贝叶斯概率模型.采用RJMCMC后验概率推理自适应确定混合α稳定分布的分布元个数及各自参数,从而获得分割区域数和多阈值参数.针对单晶炉拉晶图像、人脑核磁共振图像及国际标准测试图进行测试,结果表明该方法准确地建立图像分割模型,得到满意的多阈值分割结果. 相似文献
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9.
针对目标检测任务中样本量不足时新类别检测性能变差的问题,提出面向小样本目标检测任务的自适应特征重构算法。该算法包含两个模块:基础类别特征偏移缓解模块,用于获取预训练阶段基础类别的特征方向;场景特征自适应约束模块,用于根据场景特征与各类别原型特征的相关性确定当前场景对于某些类别的偏好,从而自适应地调整基础类别偏移方向对实例特征的影响。试验结果表明,在PASCAL VOC和MS COCO数据集上,该模型对于小样本目标检测任务的检测能力均优于对比算法,在保证对于基础类别实例检测能力的基础上,对新类别的检测精度最高可分别提升12.4%与2.1%。本研究提出的模型可以保证对于基础类别相关实例的检测能力,并提升新类别实例检测性能。 相似文献
10.
刘丁 《安徽冶金科技职业学院学报》2013,23(3)
基于当前经济环境,能源计量提升刻不容缓,电能表的管理已经严重影响了电能计量;望通过电能表的配备率和电能表的量值溯源,改善和提高电能计量,从而提高马钢能源计量. 相似文献