基于改进灰狼算法的啤酒灌装PID液位控制

目的 针对啤酒罐装液位控制存在的变负荷、多模态、PID参数整定难的问题,提出一种基于改进灰狼算法的PID参数整定方法,以提高啤酒生产的工作效率。方法 对灰狼算法进行改进,使用欧式距离变化率动态调整收敛因子,平衡算法的全局搜索能力;引入动态自适应权重因子,提高算法的优化速度和精度;与基本灰狼算法比较并用测试函数验证改进算法的性能。结果 仿真结果表明,改进后的灰狼算法在收敛速度和精度上提升效果显著;改进灰狼算法整定的PID参数的上升时间为1.9s,调节时间为5.12 s,超调量为3.78%。结论 与基本灰狼算法对比,改进灰狼算法对啤酒灌装液位PID参数进行整定,调节时间快,超调较小,可以更好地满足啤酒生产的控制要求。     

An Influence Maximization Algorithm Based on Improved K-Shell in Temporal Social Networks

Influence maximization of temporal social networks (IMT) is a problem that aims to find the most influential set of nodes in the temporal network so that their information can be the most widely spread. To solve the IMT problem, we propose an influence maximization algorithm based on an improved K-shell method, namely improved K-shell in temporal social networks (KT). The algorithm takes into account the global and local structures of temporal social networks. First, to obtain the kernel value Ks of each node, in the global scope, it layers the network according to the temporal characteristic of nodes by improving the K-shell method. Then, in the local scope, the calculation method of comprehensive degree is proposed to weigh the influence of nodes. Finally, the node with the highest comprehensive degree in each core layer is selected as the seed. However, the seed selection strategy of KT can easily lose some influential nodes. Thus, by optimizing the seed selection strategy, this paper proposes an efficient heuristic algorithm called improved K-shell in temporal social networks for influence maximization (KTIM). According to the hierarchical distribution of cores, the algorithm adds nodes near the central core to the candidate seed set. It then searches for seeds in the candidate seed set according to the comprehensive degree. Experiments show that KTIM is close to the best performing improved method for influence maximization of temporal graph (IMIT) algorithm in terms of effectiveness, but runs at least an order of magnitude faster than it. Therefore, considering the effectiveness and efficiency simultaneously in temporal social networks, the KTIM algorithm works better than other baseline algorithms.     

多目标优选教材的研究

本文给出了应用Ｅｌｅｃｔｒｅ 方法在多目标优选教材中的应用     

环境一号B星热红外波段单通道算法温度反演

文中在考虑环境一号B星(HJ-1B)热红外波段(infrared scanner,IRS4)光谱响应函数和有效波长的基础上,通过MODTRAN4模型模拟,对Jimenez-Munoz和Sobrino(JM&S)单通道算法中的大气函数进行改进,重新计算得到了适合HJ-1B星IRS4地表温度(land surface temperature,LST)反演的3个大气函数公式,并反演了福州地区的地表温度.采用基于星上辐亮度法对反演的地表温度进行精度评价,并将反演的地表温度与JM&S算法、段四波等修正的JM&S算法反演的地表温度进行对比分析.结果表明:使用文中改进后的大气参数对HJ-1B星IRS4进行地表温度反演,可取得较好结果.     

基于BSC-AHP的绩效评估模型研究与实现

为了解决企业战略目标执行难的问题,提升绩效评估合理性。笔者在深入研究现存理论和方法的基础上,采用平衡记分卡理论从企业战略目标中提取关键评估指标,并提出了用分解矩阵的方法将评估指标分解到各评估对象。最后引用层次分析法确定各指标权重。建立了引导、鼓励员工工作向有利于企业战略的执行与控制的绩效评估指标体系和评价模型。开发的系统在某印刷企业得到应用并取得良好效果,有效证明了模型的可行性和科学性。     

一种医学图像的轮廓提取方法

针对医学图像的模糊性和灰度不均导致目标轮廓难以准确提取的问题,提出使用改进的遗传算法控制主动轮廓模型完成边界提取的方法。采用保优算子保留遗传性状,选择适当的交叉算子,在进化后期可实现由整体寻优到局部寻优的转变。实验结果证明,该方法在提取目标轮廓时抗模糊能力强、鲁棒性好。     

基于改进的Mean-shift驾驶员人脸跟踪算法研究

为了实现对驾驶员人脸实时跟踪,提出了一种改进的Mean-shift算法。首先对人脸提取类Haar特征,使用类Haar特征构造弱分类器,然后根据样本的权值分布构造出强分类器,形成人脸检测分类器;由于光照变化等因素的影响,引入红外主动照明模式,通过隔离可见光照,基本上消除了光照变化对人脸检测造成的影响;针对Mean-shift算法在被跟踪目标发生快速移动时容易跟踪失败的缺点,改进了Mean-shift算法：当目标发生快速移动时,采用SSD（Sum of Square Dif-ference）算法进行全局搜索。以实际驾驶员人脸检测与跟踪实验为例进行了大量实验,提出的方法比Mean-shift算法的速度快、准确度高。     

哈萨克文脱机手写字符识别系统的研究与实现

由于手写哈萨克字符结构的特殊性,仅提取几种单一的字符特征进行识别时正确率较低,识别效果较差。由此采用改进的PCA方法定位单词基线位置,对每个字符提取包括笔画密度特征、投影特征、轮廓特征等在内的36种特征,使用K-W检验对各特征的分类能力进行比较,并采用线性判别函数进行分类,取得了较高的识别精度。实验结果表明,该系统针对脱机字符识别率达到94％以上。     

基于LMedS&LS的全局运动估计算法

针对全局运动估计过程常伴有局部运动的问题,提出一种基于LMedS&LS的全局运动估计算法.通过获取相邻2帧图像上对应特征块的坐标,将该算法应用到仿射变换模型中,估计出全局运动参量,并根据运动参量采用双线性内插法完成图像配准.实验证明,该算法相对于LMedS算法在精确度和实效性2个方面都有改进.     

运输任务分配与路径选择的组合优化模型

针对运输任务分配与路径选择的组合优化问题,提出基于二维染色体结构的改进遗传求解算法。采用自然数编码,设计选择、交叉、变异、检查算子,以及算法的控制参数和算法终止条件,给出遗传算法的求解模型。开发基于C#的实验平台进行验证,结果证明,该算法具有较好的求解性能。