基于多任务目标检测的条形码倾斜矫正算法研究

条形码识别技术在日常工作中发挥着巨大作用,尤其是在智能物流包裹分拣领域。该技术主要分为三个部分:条形码检测、矫正和译码。目前条形码检测和译码技术较为成熟,而在条形码倾斜矫正技术上研究效果一般。为提升条形码矫正效果,设计一种矫正算法。先对条形码倾斜程度进行分类,再进行角度回归,有效降低条形码矫正任务难度;并将该算法与单阶段检测器融合构成多任务目标检测算法,协同促进发挥检测和矫正的作用。实验表明:余弦距离角度损失函数更加适合角度回归任务,针对条形码倾斜程度分类有助于提升条形码矫正效果。与其他相关算法对比,该算法在矫正准确率、实际译码率和速度上均取得最优的效果。     

仪器仪表产品脉冲耐压试验要求和保护器件的选择

仪器仪表产品的脉冲耐压试验是产品型式试验、例行试验中的基本内容。通过对GB4793.1标准的整理,归纳了仪器仪表产品的脉冲耐压试验要求。通过对试验方法和设备特性的梳理,总结了特性参数,并介绍了应对脉冲耐压试验可采取的保护器件的类别及选用方法。     

基于粒子群优化和支持向量机的花粉浓度预测模型

为了提高花粉浓度预报的准确率，解决现有花粉浓度预报准确率不高的问题，提出了一种基于粒子群优化（PSO）算法和支持向量机（SVM）的花粉浓度预报模型。首先，综合考虑气温、气温日较差、相对湿度、降水量、风力、日照时数等多种气象要素，选择与花粉浓度相关性较强的气象要素构成特征向量；其次，利用特征向量与花粉浓度数据建立SVM预测模型，并使用PSO算法找出最优参数；然后利用最优参数优化花粉浓度预测模型；最后，使用优化后的模型对花粉未来24 h浓度进行预测，并与未优化的SVM、多元线性回归法（MLR）、反向神经网络（BPNN）作对比。此外使用优化后的模型对某市南郊观象台和密云两个站点进行逐日花粉浓度预测。实验结果表明，相比其他预报方法，所提方法能有效提高花粉浓度未来24 h预测精度，并具有较高的泛化能力。     

采用信息增益率的混合入侵检测模型设计

针对现有混合入侵检测模型仅定性选取特征而导致检测精度较低的问题，同时为了充分结合误用检测模型和异常检测模型的优势，提出一种采用信息增益率的混合入侵检测模型.首先，利用信息增益率定量地选择特征子集，最大程度地保留样本信息；其次，采用余弦时变粒子群算法确定支持向量机参数构建误用检测模型，使其更好地平衡粒子在全局和局部的搜索能力，然后，选取灰狼算法确定单类支持向量机参数构建异常检测模型，以此来提高对最优参数的搜索效率和精细程度，综合提高混合入侵检测模型对攻击的检测效果；最后，通过两种数据集进行仿真实验，验证了所提混合入侵检测模型具有较好的检测性能.     

PSO优化多核RVM的模拟电路故障预测

针对模拟电路健康管理的特点，提出了一种基于PSO优化多核RVM的模拟电路故障预测方法。利用参数分析得到电路的输出频域响应作为特征，计算其与电路无故障标准响应的欧氏距离来表征电路元件健康值，将多个核函数线性组合，并用PSO优化多核RVM参数后的模型实现对各个时间点元件的健康值变化轨迹进行预测。仿真结果表明，该方法在小样本情况下，预测效果优于单一核函数的RVM模型，适用于健康管理中实时预测，具有较好的实用性。     

结合优化支持向量机与K-means++的工控系统入侵检测方法

针对工业控制系统传统单一检测算法模型对不同攻击类型检测率和检测速度不佳的问题，提出一种优化支持向量机和K-means++算法结合的入侵检测模型。首先利用主成分分析法（PCA）对原始数据集进行预处理，消除其相关性；其次在粒子群优化（PSO）算法的基础上加入自适应变异过程避免在训练的过程中陷入局部最优解；然后利用自适应变异粒子群优化（AMPSO）算法优化支持向量机的核函数和惩罚参数；最后利用密度中心法改进K-means算法与优化后的支持向量机组合成入侵检测模型，从而实现工业控制系统的异常检测。实验结果表明，所提方法在检测速度和对各类攻击的检测率上得到明显提升。     

基于水平集理论和Kriging模型的镁合金差温成形伪拉延筋设计及优化

压边圈结构对改善差温成形中压边圈摩擦、传热及材料的流动阻力起着重要的作用。利用水平集理论和Kriging模型,对镁合金差温成形中的压边圈结构进行优化,提出一种伪拉延筋。以NUMISHEET2011十字杯形件为研究对象,建立相应的热力耦合模型,利用相关的试验数据,对有限元模型进行验证。基于一步法理论反求影响镁合金成形件质量的压边圈关键区域,并对该区域进行了重新离散化及处理。以部分节点坐标为设计变量,以随机水平集值为目标,建立压边圈的Kriging水平集模型。利用初始水平集阈值,对伪拉延筋进行设计。利用拉丁超立方对水平集阈值、凸模温度和凹模温度进行抽样,获得伪拉延筋样本。基于镁合金差温成形热力耦合模型,对相应的样本进行有限元仿真分析,获得镁合金成形件的成形质量,建立水平集阈值与质量之间的Kriging模型。利用粒子群算法,对该Kriging模型进行优化,获得最佳水平集阈值,实现伪拉延筋的优化。利用最优伪拉延筋,进行相应的差温成形分析。研究表明,基于水平集理论和Kriging模型,优化伪拉延筋能有效地提高成形件的减薄率均匀性。该方法为压边圈设计提供一种有益的指导。