基于搜索能力均衡的人工蜂群算法

鉴于标准人工蜂群算法（ABC）局部开发能力不足,提出一种改进搜索策略的人工蜂群算法（IABC）。为提高ABC的局部开发能力,在其雇佣蜂阶段引入了一个新的具有最好个体引导的解搜索方程,为均衡ABC的搜索能力,在ABC跟随蜂阶段的搜索策略中引入了新的随机因素以增强ABC的全局探索能力,为了进一步平衡全局探索和局部开发能力,改进了ABC的侦察蜂搜索机制。为验证IABC的收敛效果,通过在12个复杂基准测试函数上的仿真实验并与其他算法相比较,发现IABC的收敛性能有显著提高。     

操作系统灵活内核技术

在可扩展操作系统研究中存在两种途径,但这两种途径都存在明显的缺陷.在对这些问题研究的基础上,提出了灵活内核技术,它改变以往可扩展操作系统的研究思路,不仅仅支持通过系统扩展软件对系统进行扩展,而且允许动态配置扩展软件的运行位置,从而使得系统在获得了更强扩展特性的同时,在其它一些性能方面也得到了改善.进一步讨论了灵活内核技术实现的一般性问题,并以Elastos操作系统为例进行了说明.     

基于自适应模糊PID控制器的非线性系统仿真

对于缺乏精确模型的过程或参数时变的滞后过程,传统PID控制难以达到良好的控制效果.普通模糊控制能够对一些非线性系统进行控制,并不需被控对象精确的数学模型,但是模糊控制难以消除系统的静态误差.针对复杂的非线性系统,设计了自适应模糊PID控制器.该控制器将模糊控制的动态性能好的优点和PID控制的稳态精度高的优点结合起来,采用模糊控制与PID控制分段控制策略,当偏差大于某一阈值时,采用模糊推理的方法调整系统的控制量,当偏差小于某一阈值时,切换到PID控制以消除系统的静态误差,较好地克服了传统PID控制和普通模糊控制所存在的主要问题.通过仿真实验分析,证明了该控制方法的有效性.     

人工智能新技术及其在冶金行业中的应用

介绍了人工智能新技术及其在冶金行业中的应用和发展趋势,重点阐述了近年来数据挖掘、智能控制、软计算等人工智能新技术与冶金技术相融合,在冶金生产过程智能控制、钢铁冶炼等方而的具体应用。     

无信号人行横道交通流特性的研究

考虑到行人穿越人行横道特点和心理因素,构建人行横道处机动车和行人相互干扰行为的元胞自动机模型。模型中重新制定行人和机动车的冲突干扰规则,引入临界安全间隙和临界决策间隙概念计算行人的通过概率,根据行人过街等待时间阈值定义了行人的冒险概率。模拟结果显示,临界决策间隙、行人忍耐时间阈值和行人的临界跟随间隙对机动车与行人流量均有不同程度的影响,其中行人的临界跟随间隙对交通流影响最大。     

基于USB2.0的振动监测系统的研究与设计

在对振动信号研究的基础上,采用现代计算机测量与控制技术开发了一种新型的振动信号监测系统;硬件以嵌入式微控制器LPC1768作为核心控制芯片,配合891-2型测振仪完成振动信号的采集和传输;软件采用LabVIEW虚拟仪器技术设计完成,实现了振动信号的时域分析、频域分析以及实时显示等功能;系统采用USB2.0总线实现数据传输,有效提高了传输速度,方便现场工作;试验测试表明,系统性能稳定,传输速度快,采集精度高,可适用于各种振动信号的工程监测,具有一定的实用和推广价值。     

基于深度图像的运动人手检测与指尖点跟踪算法

针对由传统摄像头获得的二维图像难以准确检测复杂环境下运动人手目标的问题,提出了一种利用Kinect摄像头对复杂背景下近景人手指尖空间点的检测和跟踪算法。首先利用基于视觉的多信息融合方法对人手区域进行粗检测,并利用深度信息对得到的模糊人手区域进行精确定位及分割,从而有效抑制了复杂背景对人手区域的干扰;根据分割得到的人手区域,利用人手边界的曲率关系实现了指尖空间点的快速检测;最后利用卡尔曼滤波跟踪检测到的运动指尖点。实验结果表明,与已有指尖点检测方法相比,该算法能够准确地跟踪多种姿态下手指指尖的空间位置,具有较低的误差率。     

不平衡电网电压下T型三电平光伏并网逆变器的有限集模型预测控制

为实现电网电压不平衡时对T型三电平光伏并网系统输出功率和电流质量的控制,以达到入网功率平稳或电流正弦为控制目标,结合光伏阵列输出功率前馈,在两相静止坐标系下提出一种直流母线电压外环PI控制、并网电流内环有限集模型预测控制的控制策略,并在电压外环中引入2倍频陷波器以获得平滑的入网功率参考值。仿真结果表明:当电网电压不对称时,采用所提控制策略能够实现对入网有功、无功功率2倍频脉动及负序电流的分别抑制或协调控制,且并网电流谐波畸变小、入网电能质量高,同时实现T型三电平逆变器的中点电位平衡。     

局部高斯均差变分保边图像平滑算法

针对图像平滑过程中无法保留细节的问题,提出了基于局部高斯均差变分的保边图像平滑算法。首先,通过统计学分析建立局部高斯均差变分算子。其可以衡量局部梯度与高斯滤波处理后的梯度差异,区分结构和纹理。其次,构建局部高斯均差变分平滑模型,由稀疏求解得到初始平滑图像。最后,针对复杂纹理图像存在纹理残留的问题,提出孤立噪声去除模型。模型通过自适应窗口设定像素值,在不影响结构的前提下去除初始平滑图像中的纹理残留。通过主观、客观实验,与经典的算法对比,证明该算法有更高质量的平滑结果。评价指标整体提升了0.7%。通过压缩伪影去除、HDR色调映射、图像去雾和拉普拉斯金字塔加速的扩展实验,验证该算法在不同视觉任务上的适用性和效率可提升性。     

求解0/1背包问题的快速收敛的混合遗传算法

在结合贪婪算法的混合遗传算法中,将基于轮盘赌的选择算子改为稳态复制的选择算子,形成的新的混合遗传算法能显著加快收敛。文中也给出了结束迭代的两个判定条件。通过对三个实例的大量仿真实验,研究了交叉概率、种群数量和替换率对算法性能的影响。实验结果表明这一新算法收敛速度快,寻优能力强,更适合于求解大规模0/1背包问题。