A neural network-based approach for dynamic quality prediction in a plastic injection molding process

This paper presents an innovative neural network-based quality prediction system for a plastic injection molding process. A self-organizing map plus a back-propagation neural network (SOM-BPNN) model is proposed for creating a dynamic quality predictor. Three SOM-based dynamic extraction parameters with six manufacturing process parameters and one level of product quality were dedicated to training and testing the proposed system. In addition, Taguchi’s parameter design method was also applied to enhance the neural network performance. For comparison, an additional back-propagation neural network (BPNN) model was constructed for which six process parameters were used for training and testing. The training and testing data for the two models respectively consisted of 120 and 40 samples. Experimental results showed that such a SOM-BPNN-based model can accurately predict the product quality (weight) and can likely be used for various practical applications.     

游戏程序设计中若干问题的探讨

游戏编程是当今程序设计的一个热点,开发过程会遇到各种各样的问题。通过限制构造函数和拷贝函数,设计一个单体全局管理类,可以避免不合适的调用。采用分块技术加栽地图,可以在时空性能上优化游戏。阐述了D3D的空间坐标变换。分析了万向节死锁问题发生的原因,并提出了解决办法。     

改进自组织映射神经网络在指纹识别中的应用

改进自组织映射神经网络方法是将常规自组织映射神经网络方法结合确定性水平,对网络的输入矢量进行预处理。通过实验比较了这种改进的自组织映射神经网络识别方法与常规的自组织映射神经网络识别方法的识别效果,在识别性能上有了很大的提高。     

基于复合混沌动力系统的图像加密算法设计

本文通过对部分数字化混沌图像加密算法的分析研究,设计了一个基于复合离散混沌动力系统的对称图像加密算法。该对称图像加密算法充分利用混沌变化的特性,以Logistic映射和Chebyshev映射生成的混沌序列为初始序列,结合对图像的切割、拉伸、折叠变换,充分打乱图像像素间的相关性,使得针对这两个混沌映射的现有分析方法不再有效,并且可以实现较高的加密速度。实验结果证明了算法的有效性和计算速度。     

基于激光测距的环境地图动态创建技术研究

本文主要研究完全未知结构化环境下的移动机器人二维地图构建与标图技术。本文以激光测距仪为环境探测传感器,采用几何特征法创建地图。对局部地图创建中的区域分割方法进行了改进,提出了基于线性阈值法的区域分割方法;给出了基于相关线段和线段缓冲区的全局地图创建方法。实验结果表明：本方法实现了基于实时的激光测距数据的局部地图动态创建和全局地图的实时更新,算法有效且可行。     

视频图像在三维模型中的渲染

视频监控是大型安防工作中最重要的一个环节,传统的视频监控系统展示给用户的只是独立的二维平面图像,图像脱离环境,整体性不足,为了解决该问题,提出了将视频图像渲染显示于三维模型的思路.研究了纹理映射技术并结合视频图像渲染的特殊性分析研究了Z缓冲算法、Shadow map算法,根据实际应用提出Extend Shadow map算法以实现将视频图像与三维场景无缝贴合.实验结果表明,视频图像渲染显示于三维模型中所体现的优越性.     

自适应分层粒子群稠密视差图估计

分析了遗传算法的缺陷,提出了自适应分层粒子群(PSO)立体匹配算法计算稠密视差图。首先采用SIFT(scale invariant feature transform)特征检测和匹配算法准确地确定视差范围;其次根据图像和视差范围的大小分层,建立由粗及细的自适应分层图像金字塔结构,加快搜索速度、减少错误匹配;然后在优化函数中引入能根据匹配窗口大小自动变化的因子来调整灰度项和平滑项数据的权重,并用改进的带变异算子的整数形式的PSO进行优化,避免了遗传算法搜索的盲目性以及容易陷入局部最优的缺陷,更快、更好地找到最优解。最后合成图像以及真实图像的实验结果表明该方法精度较高,速度较快。     

彩色扫描军事地形图等高线提取方法

提出了一种基于HSV色彩模型的等高线提取方法.首先去除地形图中的黑色要素,然后选取原图等高线上一像素点色调值作为初值,按一定步长逐步扩大色调阈值,借助对应二值图连通区域数确定阈值区间.该算法无须人为指定聚类中心和类数,初始像素点的选取对提取结果不起决定作用.实验结果验证了算法的鲁棒性,并取得比较理想提取效果.     

离散混沌系统类随机性的符号熵分析法

采用符号熵分析法,分析和讨论了经典的Logistic映射和Henon映射的类随机性强弱.先将离散混沌系统产生的实数序列转化为二进制序列,然后进行编码,计算其符号熵,绘制其符号熵图,并深入讨论了系统参数和初始值对符号熵的影响.数值仿真分析表明,符号熵法能定量区别不同离散混沌系统类随机性的强弱.同时作为随机源,Logistic映射比Henon映射好.     

基于局部子图匹配的SLAM 方法

针对现有的SLAM 解决方法在机器人被“绑架”时失效的问题,提出了基于局部子图匹配的方法．该 方法对现有的SLAM 解决构架进行了改进,提出交点最优匹配的特征相关算法,并且将奇异值分解方法引入机器人 定位．最后,在结构化环境下将本方法和基于扩展卡尔曼滤波器的方法进行比较,讨论了基于局部子图匹配的方法 在结构化环境中解决机器人“绑架”问题的有效性和可行性．