基于元胞遗传算法的机器人路径规划研究

使用基本遗传算法进行移动机器人路径规划时,面临路径进行插入修复无法保证解的可行性,且算法易陷入局部收敛的问题;针对上述问题,通过使用元胞遗传算法增强了路径规划环境建模的通用性,并在算法适应度函数中加入路径平滑因素改善了元胞遗传算法的路径;仿真实验表明,该算法和基本遗传算法相比,机器人行驶路径的长度减少,转角绝对值之和减小,得到了距离短且平滑的路径,提高了移动机器人的行驶效率和平稳性;由于算法良好的隐性迁移机制,因此在局部优化时保持了群体的多样性,一定程度克服了算法的早熟现象,有效解决了移动机器人路径规划问题。     

改进Otsu算法的镀锌板表面缺陷检测方法

针对镀锌板在生产工艺和传输过程中对镀锌板表面造成缺陷的问题;文章应用了基于Otsu算法的镀锌板表面缺陷检测系统,由数字光源控制器、高速CCD相机、同步触发器和编码器等硬件设备共同连接组成,采集到镀锌板表面的图像,然后将图像传输给基于Otsu算法的图像处理系统;改进优化了Ostu算法,在一维直方图求解最佳截距阈值,利用该阈值和二维信息完成图像的分割,提高了图像的抗噪能力;使用分块检验所发初步判定镀锌板表面缺陷,再逐个排查确认缺陷区域,对缺陷特征进行分类并保存在缺陷数据库中,同时发出预警;实验结果显示文章研究的检测系统对镀锌板表面缺陷检出率最高可高达98％,检测出缺陷镀锌板的数量最多,系统的检测精度高.     

基于布谷鸟搜索优化神经网络的锂电池荷电状态预测

锂电池荷电状态(SOC)的预测是电动汽车锂电池管理系统中最为关键的技术之一;为实现对SOC的高精度的预测,提岀了一种基于布谷鸟搜索算法(CS)优化的误差反向传播(BP)神经网络的锂电池SOC预测方法,该方法的核心难点之一,在于优化BP神经网络的初始权值和阈值,从而可以改善易陷入局部最优的情况,减小算法对初始值的依赖;Matlab仿真结果表明,CS—BP神经网络算法的均方根误差值比BP算法的均方根误差值平均降低了0.010 6,CS—BP算法具有更高的预测精度和极强的泛化性能.     

k分搜索的时间复杂度分析

分治策略的思想是将一个规模较大的问题分解为多个形式相同的子问题来解决。搜索是指在一个排好序的数组中寻找与给定数值x相等的元素,传统的搜索算法是遍历,而二分搜索是一种基于分治策略的搜索算法。二分搜索是将数组每次分为相等的两部分,将待查元素x与数组中间的元素比较,若相等则搜索成功;否则将搜索范围缩小为原来的一半,之后以此类推,直到找到待查元素,与遍历相比,二分搜索复杂度明显降低。以二分搜索为基础,每次可以将数组分为更多部分,即k分搜索,探寻k为何值时k分搜索算法的时间复杂度最低,能够对搜索算法进一步优化。通过分析、归纳与证明,得出k分搜索的时间复杂度为O(klog_kn),由于该函数是递增的,因此二分搜索是效率最高的搜索算法,复杂度为O(log₂n);此外,当k=n时,k分搜索退化为遍历,复杂度退化为O(n)。     

融入类贡献抑制因子的灰度级模糊C均值图像分割

基于灰度级模糊C均值图像分割算法具有分割速度快的优势。由于无损检测图像中背景类和目标类差异较大,该算法不能有效地将目标分割出来,故提出改进的基于灰度级的模糊C均值算法。构建了一种与类大小反向相关的类贡献抑制因子表达式,将之融入目标函数后能够降低较大类对目标函数的贡献,这可避免较小类的聚类中心受较大类的影响而靠近较大类的聚类中心。最小化新的目标函数可得新形式的隶属度和聚类中心表征形式。采用类大小差异较大的无损检测图像进行试验,结果显示本文算法得到的分割图像视觉效果良好,而且指标G_mean也更高,进一步提升了基于灰度级模糊C均值算法适应能力。     

基于评分填充和时间的加权Slope One算法

针对数据稀疏性,常用的评分矩阵填充方法主要是通过平均数、中位数等进行填充,该文提出一种新的评分矩阵填充方法。利用项目-属性矩阵计算用户对项目属性偏好,由于每个项目都有各自属性,从而可以获得用户对项目的偏好值,以用户平均评分为基准,实现对评分矩阵填充。基于填充后的评分矩阵,又考虑到用户兴趣爱好随时间会发生改变,因此引入时间因子,提出一种基于评分矩阵填充和时间因子的加权slope one算法(FTWSOA)。通过时间函数修正评分矩阵,优化的评分数据可以更好地体现用户兴趣爱好随时间变化的情况。在时间加权的评分矩阵下,计算出属性兴趣偏好,在共同评分很少甚至没有时,利用属性兴趣偏好可以较为准确地计算用户相似度。由于在共同很少或者没有时,原始评分矩阵中用户没有交集,而在属性兴趣矩阵下用户会存在交集,因此,使用参数λ将填充矩阵下的用户相似度和属性兴趣偏好矩阵下的用户相似度相结合得到最终的用户相似度,可以缓解在稀疏数据下相似度计算性能差的问题,最后使用加权slope one预测评分时,将时间衰减函数加入到预测公式中来优化预测评分公式。通过在MovieLens100k数据集上的实验表明,相比于其他算法,FTWSOA算法准确度有所提高。     

改进YOLOV3算法的视频目标检测

由于监控中的行人检测存在背景复杂,目标尺度和姿态多样性及人与周围物体互相遮挡的问题,造成YOLOV3对部分目标检测不准确,会产生误检、漏检或重复检测的情况。因此,在YOLOV3的网络基础上,利用残差结构思想,将浅层特征和深层特征进行上采样连接融合得到104×104尺度检测层,并将K-means算法聚类得到的边界框尺寸应用到各尺度网络层,增加网络对多尺度、多姿态目标的敏感度,提高检测效果。同时,利用预测框对周围其他目标的斥力损失更新YOLOV3损失函数,使预测框向正确的目标靠近,远离错误的目标,降低模型的误检率,以改善目标间互相遮挡而影响的检测效果。实验结果证明,在MOT16数据集上,相比YOLOV3算法,提出的网络模型具有更好的检测效果,证明了方法的有效性。     

面向动用计划的车辆装备备件预测研究

针对动用计划下的车辆装备备件的消耗特点,研究了车辆装备维修备件消耗量和库存控制两个预测优化问题。考虑动用计划期内车辆装备的预防性维修和修复性维修,实现定时定程维修和自然随机故障维修下装备维修备件的消耗量的预测。在此基础上,根据备件库存检查方式的特点,建立基于定期检查策略的联合补货库存控制模型,根据模型的结构特点确定决策变量界限,并利用多类种群位置更新方式改进了果蝇优化算法。仿真结果表明,改进的果蝇优化算法具有良好的求解效率,本文所提出的优化方法可为车辆维修保障资源优化提供决策依据。     

一种融合 KPCA 和 BP 神经网络的用水总量预测方法

针对影响用水总量的相关用水因子的不确定性和非线性多维特点,论文研究并提出了一种融合KPCA和思维优化BP神经网络的用水总量预测方法。首先运用相关系数法确定预测因子,然后利用核主成分分析（KPCA）对所述预测因子进行降维处理,解决数据之间的非线性特征,最后采用BP神经网络建立用水总量预测模型,同时采用思维进化学习算法优化BP神经网络的权值和阈值。该方法在国家统计局的2007-2016年度开放统计用水数据中实验,通过实验比较,该模型的相对预测误差小于5%,结果表明,融合 KPCA和思维优化BP神经网络的用水总量预测模型能很好的预测未来用水总量。     

基于Z-buffer算法优化的大型变电站场景模型快速线消隐方法

针对现有三维模型消隐方法面向大规模三维场景模型应用中存在的计算复杂、耗时长等缺陷, 本文提出了基于改进 Z-buffer 算法对大型变电站场景消隐的快速可视化方法。首先,为了简化计算,将场景模 型数据整合并重构;其次,通过透视投影变换将变电场景模型像素化;进一步,基于 Z-buffer 算法高效的像素 化计算特性提出了快速模型筛选方法,从而得到变电场景的子模型遮挡关系。最后,实验中将所得遮挡关系列 表融合现有消隐算法,结果表明本文提出的方法能够大幅度提升消隐的运算性能。