基于粗糙集的光电装备延伸保修策略评估研究

光电装备延伸保修策略选择中最重要工作就是评估待选择的策略;为选出最合适策略,提高决策的科学性和合理性,克服不同指标之间的属性不一致性和以往指标确定主观性过大的问题,提出基于粗糙集和模糊集理论的综合评估模型;根据粗糙集理论和经验,采用属性指标重要度计算属性评估指标权重;与专家模糊指标评估矩阵相结合,得到最终综合评估值,选定最优策略;通过具体实例应用分析,验证方法的合理性和可行性。     

改进PSO优化参数的LSSVM燃煤锅炉Nox排放预测

为了提高燃煤锅炉NOX排放浓度预测的准确度,更好地进行氮氧化物的污染监测,提出了一种结合最小二乘支持向量机(Least squares support vector machines,LSSVM)和改进的粒子群优化算法(Particle swarm optimization,PSO)的预测方法。依据LSSVM预测原理及其参数选择的不确定性,采用一种改进的PSO优化算法对模型参数进行寻优,建立锅炉燃烧NOX排放特性模型,并与另两种方法结果进行比较。结果表明:LSSVM是一种有效的建模方法,有较高的拟合度;改进的PSO与LSSVM结合可改善模型的预测精度和泛化能力,在NOX排放浓度预测方面明显优于其他两种参数优化算法,对NOX排放预测有指导意义。     

融合检测和跟踪的实时人脸跟踪

目的 在实时人脸跟踪过程中,因光照变化、目标被遮挡以及跟踪时间长等因素,导致的误差累积都会影响系统的整体性能。针对这些问题,提出一种融合检测和跟踪技术的方法,其中包含了检测、控制和跟踪3个模块(简称DCT)。方法 在检测模块中,利用AdaBoost算法提取人脸的相关信息,并将信息传递给跟踪模块进行跟踪处理;在跟踪模块中,采用在线随机蕨和SURF(speeded up robust features)算法对目标进行跟踪。同时,在每次检测到目标之后,会通过控制模块对当前跟踪目标准确性进行判断。结果 选取国际标准数据组并与LBP+Camshift+Kalman滤波算法、SEMI算法、TLD(tracking-learning-detection)算法比较,实验结果表明,DCT方法在目标发生尺度较大变化、目标遮挡、旋转、形变以及光照发生变化时都具有良好的跟踪识别效果,DCT方法识别准确率在95%以上,平均误识别率和漏识别率分别为0.86%和0.78%。结论 DCT方法具有消除误差累积,跟踪失败后自动恢复等特点,同时可以消除环境中光照、遮挡和仿射变换的影响并满足系统跟踪的实时性要求,运用于视频人脸跟踪系统中能够提高系统的实时性及鲁棒性。     

面向移动终端的分布并行化渲染

目的 随着移动互联技术和实时渲染技术的快速发展,面向移动终端的3维展示提供了远程交互式的模型渲染,但较高的渲染计算复杂度与较大的数据处理规模,影响了移动终端3维展示的渲染质量和实时性。针对以上不足,提出一种面向移动终端的分布并行化渲染方法。方法 该方法将渲染任务分布到服务端与终端,服务端采用层次细节模型控制场景复杂度,生成初次渲染图像;终端采用基于图像的渲染技术再次绘制图像,提高渲染质量,同时在渲染过程中利用CUDA(compute unified device architecture)并行计算加速渲染数据处理。结果 本方法有效提高了渲染速度,降低了数据传输量,并保证了图像质量,帧率和数据传输量优化了大约10.8%。结论 本文方法为面向移动终端的3维展示提供了很好的解决途径,在移动网络环境中,能够有效降低服务端负载压力,提高资源利用率并改善用户体验。     

基于MatLab的列车安全评估仿真平台

以高速列车行走部的运行状态为核心,通过计算机建立以数据管理,状态反演和安全预警为目的高速列车安全性态评估仿真平台。运用Simpack对高速列车的各种故障状态进行实时仿真,并通过Mat Lab对海量数据以小波熵和经验模态分解(EEMD能量距)的方法对高速列车运行过程的故障进行提取特征和分析,以基于向量基和LVQ神经网络的分离器对故障进行识别,从而完成对列车高速列车故障的反演和提前预警。实验表明,上述实验平台能准确地对列车故障状态进行识别,达到安全预警的目的。     

虚拟现实场景中三维建模技术研究

三维建模是虚拟仿真系统设计的基础,本文以校园场景为研究对象,讨论了基于校园的三维建模流程,并从如何提高三维建模中的逼真度和建模效率几个方面进行了论证。     

电网规划基础数据清理分析方法

本文分析了电网规划基础数据现状及存在的主要问题,介绍了按照不同电网分析需要构建不同的模型,需要不同的数据及规划数据对象的分类,提出了电网规划基础数据清理分析方法,为构建电网规划基础数据库提供技术支持。     

一种基于局部加权回归的分类方法

分类是数据挖掘和数据分析中最有应用价值的技术之一。传统的积极学习方法需要预先对模型空间进行假设,并且没有充分考虑到实例之间的相关性,其泛化能力将会受到一定程度的影响。针对上述问题,提出了一种基于新型映射关系的局部加权回归方法 MLWR。该算法首先找出测试样本在训练集中的近邻样本,然后建立测试样本和近邻样本的回归函数,根据建立的回归模型和近邻样本的标签,计算得到测试样本的标签。实验与当前流行的多种分类方法在UCI的9个数据集上进行测试。实验结果表明我们的方法能有效地提高分类精度,对较大样本数据也有较好的适用性。     

基于改进的MSR算法在软件视频会议系统上的应用

视频会议是一种应用广泛的会议方式,由于光照、视频采集设备品质、网络带宽等外界复杂因素的影响,常常导致视频会议视频图像质量下降。在多尺度Retinex滤波(MSR)算法的基础上,使用双边滤波获取原始图像的高低频信息,然后采用颜色约束方法和增益补偿方法增强经过双边滤波处理后的高频反射图像。通过主观体验和客观评价,改进算法增强了视频图像,同时保留了边缘细节,应用于软件视频会议系统,提高了视频图像的清晰度,改善了视觉效果。     

市政工程给水管道施工质量控制

在各个城市市政工程给水管道的施工中,相关部门在质量监测和管理等方面的工作中仍然存在不足之处。因此,如何解决市政工程给水管道施工中出现的各种故障,是相关施工人员值得思考的问题。