多特征融合的金属断口图像分类

为了进一步加强金属断口图像特征的鉴别能力,提高断口图像的识别率,提出基于全局与局部纹理特征的多特征融合算法.首先利用Trace变换提取图像全局纹理特征,局部二值模式提取图像局部纹理特征.然后采用动态加权鉴别能量分析对2种特征进行优选和自适应加权融合.最后采用支持向量机进行分类识别.在金属断口图像库上实验表明,文中方法识别率较高,在其它的纹理数据库上具有较好的泛化能力.     

元胞遗传算法演化规则的研究*

在Conway提出的“生命游戏”规则的基础上,为提高生命繁殖和生存的概率,通过改变周围邻居元胞的状态提出一种改进的演化规则。实验证明,结合元胞自动机的遗传算法,加入改进的演化规则后,用于求解复杂多峰函数优化问题获得了较好的效果。     

基于速度合成原理的定位误差新算法

夹具是联系机床、刀具与工件的重要桥梁,其设计质量对加工精度起着至关重要的影响.定位误差则是评价夹具设计质量的重要指标.然而,目前还没有一种适用于所有定位方案定位误差的计算方法,从而使得计算机辅助夹具设计系统很少涉及尺寸和公差的分析.为此,基于质点运动的速度合成原理,首先建立了线性尺寸的定位误差通用模型及其算法.然后基于线速度与角速度之间的关系,推导了角向尺寸的定位误差通用模型及其算法.最后利用典型实例详细讨论了定位误差通用计算方法的应用过程.     

一种多策略结合的改进文化算法

为了更有效地抑制文化遗传算法的早熟收敛现象和提高收敛速度,提出了一种多策略结合的文化遗传算法。该算法在信念空间,使用与文化算法不同的接受函数、影响函数和更新函数,在群体空间,针对种群采取多种群化,并采用自适应的交叉变异操作且多种群之间加入竞争机制的遗传算法,这样使得改进后的算法具有更强的全局寻优能力和局部寻优能力,有效避免陷入局部最优,抑制了早熟收敛,提高了收敛效率。用上述算法对几个典型函数进行优化,实验证明了多种群自适应的文化遗传算法的有效性和可行性,新的算法不易陷入早熟收敛,此外全局搜索能力和局部搜索能力得到有效平衡,收敛率高。     

多变异策略融合的约束优化问题求解算法

在约束优化问题中,多目标方法是一种约束处理技术,但这种方法易产生高额计算成本以及难以兼顾多样性和收敛性等问题.融合多种差分进化算法的变异策略,提出了一种多变异策略融合的差分多目标进化算法,用于约束优化问题求解.该算法引入改进的贪婪变异搜索策略,构建自适应变异因子控制变异算子的贪婪性和扰动性;基于切比雪夫距离进行变异策略的切换.该方法可提高算法收敛速度和求解质量,最终达到降低计算成本和兼顾多样性和收敛性的目的.与多种优秀算法相比,改进算法整体上具有更好的收敛速度、收敛精度以及处理不同复杂程度问题的能力.     

面向计算机辅助夹具设计的修订式定位方案设计算法

为提高夹具定位的设计效率,建立了定位方案的修订式设计算法。根据定位正确性的理论条件和工艺条件,修订式定位方案的设计方法涵盖了三种不合理定位方案的修订算法,并利用三个典型实例详细说明了修订式设计方法的应用过程。该修订式设计方法仅涉及到工件定位点处的法向量信息,适用于复杂形状工件的定位方案分析和设计。     

基于VB的气体动力学函数的计算软件设计

应用VB语言,介绍了气动函数查询表的功能、设计思想及设计步骤,设计出了流动力学气动函数精确值查询表,可以方便快捷而又形象直观地查取气体动力学函数值,从而为流体力学的研究及实验提供很大便利。     

涂胶机器人移动机构装夹布局的递推优化算法

针对人工涂胶过程中出现的效率低下、黏胶剂有毒等问题,设计了一种面向鞋大底的自动涂胶机器人。为减小因径向移动机构与固定架的连接方式导致的机器人涂胶头的定位误差与运动误差,根据径向移动机构的螺栓连接方式,运用有限元方法,建立了以外框架变形最小为目标的装夹布局优化模型,通过将外框架的最小变形定义为个体的适应度评价函数,运用遗传算法构建了装夹布局优化模型的递推求解算法。利用所提出的方法能够找到螺栓数目增加后的最优装夹位置,使得涂胶过程中外框架变形最小,从而确保涂胶的均匀性,提高鞋子的耐用性。     

一种基于线性预测和极大似然估计的基音检测算法

用线性预测的方法求出语音信号的LPC(Linear Predictive Coding)谱,然后根据候选的声门激励与LPC谱卷积重构语音信号的短时频谱,当重构频谱与原始语音频谱之间的畸变最小时,声门激励之间的间隔为基音周期.为了提高计算效率,采用频域动态搜索的方法搜索基音周期的候选值.数值实验表明,采用线性预测和极大似燃估计 (Maximum Likelihood, ML)的基音检测算法可保留更多的基音信息,并能有效地减少基音检测的错误,并且该算法比传统的ML法有更强的鲁棒性.     

结合保优策略和移民策略的自适应遗传算法

针对基本遗传算法具有早熟性收敛、寻优时间长及局部搜索能力差的问题,分析产生这些问题的原因。结合最优保存策略和移民策略,提出基于种群平均适应度信息的遗传算法自适应算子的改进方案,并对改进遗传算法的收敛性予以证明。仿真结果表明,改进遗传算法在搜索效率、搜索精度和克服早熟收敛现象方面均有明显的优越性。