基于视频对象的区域分割及其应用

为适应MPEG-4基于对象的应用,提出一种基于视频对象的区域分割算法。在视频对象的指导下,利用均值漂移进行分割,性能比传统均值漂移算法在计算时间、占用内存等方面均有提高,适用于运算速度要求高和处理器资源有限的情况。将分割结果应用于区域指导的图像插值,能保证较快的处理速度和兴趣区域较好的图像质量。实验结果证明了该方法的有效性。     

基于CPSO的二维Otsu图像分割法

二维Otsu方法同时考虑了图像的灰度信息和像素问的空间邻域信息,图像分割效果好但算法计算量较大。针对上述情况,提出一种基于混沌粒子群优化算法（CPSO）的策略,将其用于二维Otsu方法中,并与标准粒子群优化算法（SPSO）进行仿真实验对比。实验结果表明,该方法可以提高分割速度,克服SPSO的缺点,图像分割结果较理想。     

基于纹理分析的视差估计算法

针对传统方法难以可靠估计图像中纹理单一像素点视差的问题,提出一种新的基于纹理分析的视差估计算法。与已有方法不同,在以极线约束计算像素点视差时,将极线上纹理单一且近似的像素点合并成直线段,根据连续性和唯一性约束对直线段进行整体匹配,采用直线段的视差得到纹理单一区域的稠密视差图。利用直线段进行整体匹配,提高比较基元包含的信息量,减少扫描范围,从而降低误匹配产生的概率和算法时间复杂度。实验结果表明,该方法能提高纹理单一区域稠密视差图的精度,匹配速度快,具有实用价值。     

基于阻抗特性分析的电磁层析成像传感器优化

设计一种与电磁层析成像(MIT)系统的工作频率相匹配的传感器阵列对于提升图像重建的精度至关重要.针对MIT传感线圈结构,研究了频域内线圈结构参数的变化与其阻抗的对应关系,包括线圈匝数和线圈直径.实验结果表明:增加线圈匝数或扩大线圈直径均会导致线圈阻抗响应曲线向着频率较低的区域平移.在设计MIT传感器时,为了使得优化后的线圈结构与MIT系统的工作频率能够有效匹配,需要协同考虑线圈不同结构参数引起的效应.     

有向异构传感器网络覆盖优化算法

针对有向异构传感器网线随机部署产生覆盖重叠和盲区这一问题,受到虚拟势场算法的启发,提出了基于虚拟势场的有向异构传感器网络覆盖优化算法（PCADH）。以有向感知模型为基础,引入重叠质心、有效质心和虚拟边界质心的概念,对有向异构传感器网络进行虚拟受力优化、节点往复运动优化和边界优化处理。仿真结果表明：算法可以快速有效地提高有向异构无线传感器网络的覆盖率。     

空空导弹投放信号中断故障容错设计与PHM实现

载机送出投放信号启动空空导弹弹射过程,当该过程尚未结束而投放信号中断或瞬断时,则会产生机-弹分离安全性问题.为了防止该问题的发生,在弹射控制电路的基础上,采用高能复合钽电解电容储存电能的方法实现投放信号中断故障容错.在电容充电过程中,通过在线测试充电电压得到实际电容充电曲线,比较该曲线和标准曲线的均方误差进行故障预测和健康管理.试验表明了故障容错设计和故障预测的可行性和有效性.     

换流站阀水冷系统主泵轴承故障诊断方法研究

对换流站阀水冷系统主泵轴承的故障诊断方法进行了比较研究.采用支持向量机作为分类工具,分别利用时域特征值和小波包分解取样本熵作为样本训练,比较分类准确率,并择优用于换流站阀水冷系统主泵的轴承故障诊断.首先,利用轴承故障试验台的数据,对采用时域特征值和小波包分解取样本熵作为样本训练的分类准确率进行了比较,结果表明小波包分解取样本熵值比时域特征参数更适合用于特征故障分类.然后将小波包分解取样本熵值用于换流站阀水冷系统主泵的轴承故障诊断,结果显示分类准确率达98％,完全满足工程运用需求.     

交换式以太网控制系统传感器变采样调度研究

针对基于交换式以太网的网络化控制系统的数据传输和控制性能优化问题,提出了传感器根据给定值与实测值差额的绝对值对照静态调度表变采样周期的调度优化方法.使用TrueTime 2.0工具箱搭建了交换式以太网控制系统仿真平台进行仿真研究,并与定采样周期方法进行了对比,仿真结果验证了其可行性.此方法在实际的工程应用中具有一定的参考价值.     

一种基于并行搜索策略的苍狼算法

作为一种新型群体智能方法,苍狼算法模拟了苍狼在群体捕食过程中的搜索跟踪、包围、攻击等行为。分析了该算法的优化机理,并对算法优化过程进行了数学定义及描述。提出了一种基于并行搜索策略的改进型苍狼算法,将狼群分组,在整个搜索过程中同时进行局部开发和全局探索活动,以更好地满足目标搜寻的要求。通过典型的基准测试函数对算法进行了性能仿真测试。实验结果表明,与其他群体智能优化方法相比,改进型苍狼算法在收敛速度、收敛精度及鲁棒性等方面均具有一定优势。     

面向软件缺陷报告的提取方法

软件工程中的软件缺陷报告数量在快速增长,开发者们越来越困惑于大量的缺陷报告。因此,为了达到缺陷修复和软件复用等目的,有必要研究软件缺陷报告的提取方法。提出一种提取方法,该方法首先合并缺陷报告中的同义词,然后建立空间向量模型,使用词频反文档频率以及信息增益等文本挖掘的方法来收集软件缺陷报告中单词的特征,同时设计算法来确定句子复杂度以选择长句,最后将贝叶斯分类器引入该领域。该方法可以提高缺陷报告提取的命中率,降低虚警率。实验证明,基于文本挖掘和贝叶斯分类器的软件缺陷报告提取方法在接受者工作特征曲线面积(0.71)、F-score(0.80)和Kappa值(0.75)方面有良好效果。