双边剪智能剪切控制功能的研发与应用

在宽厚板项目中,双边剪用来剪切钢板两个纵边,以达到厂家要求的钢板宽度。本文除了介绍宽厚板双边剪的系统配置及功能特点外,主要阐述智能剪切的自动控制。本着降本增效的原则,开发一种新的主传动控制模式,优化双边剪电机剪切程序,在钢板厚度满足设定条件的前提下,固定侧与移动侧各采用一组电机驱动剪刃,并且实现主从电机智能激活切换模式,以满足生产需要。经实践证明,优化后的控制系统不仅提高了生产效率,还实现了节能降耗、安全生产的目的。     

高动态范围图像增强算法

针对显示设备无法还原高动态范围图像的真实效果,提出一种基于分层色阶映射的图像增强算法。该算法首先通过Retinex模型与快速双边滤波算法估计光照图像。然后利用高斯混合模型和期望最大算法将光照图像概率分布分割为多层高斯模型混合而成。并通过迭代获得各高斯概率层对应的最优校正系数。最后叠加各层并获得增强后的光照图像。实验证明,该算法在整体上实现了图像动态范围的压缩,图像增强效果明显。     

基于面法向规范化的重加权全局双边滤波

在网格去噪中,由于面法向对于噪声非常敏感,当网格噪声较大时,依赖于2个高斯函数的双边滤波器难以找到合适的方差参数来自适应地区分噪声和特征附近的法向变化,导致出现无法有效地去除噪声或者破坏网格的结构特征的问题.为此,提出一种改进的基于面法向的全局双边滤波算法.首先通过面法向规范化加强对噪声和特征附近面法向变化的区分,应用规范化后的法向量计算双边滤波中刻画法向变化的权重,以克服参数选择难题;其次根据重加权的思想加大对噪声的惩罚力度,进一步提高了降噪效果.大量实验结果表明,该算法无论从视觉上还是从数值上都取得了比现有算法更好的降噪结果.     

混合波原子和双边滤波的纹理图像滤波方法

为了更好地去除纹理图像中的噪声, 提出了一种新的混合波原子阈值的振荡纹理图像扩散模型; 利用扩散方程和图像滤波方法的理论联系, 给出了联合双边滤波的图像去噪算法; 最后, 利用峰值信噪比(PSNR)和结构相似度(SSIM)两个客观图像质量评价指标, 与目前流行的图像去噪方法(包括波原子阈值、双边滤波、高斯尺度混合(GSM), 以及非局部滤波(NLM))进行比较。 实验结果验证了新方法的有效性。     

KKM映射和KKM型定理及其相关结果

简要介绍古典的KKM映射的演变过程和KKM理论的发展历史,并给出利用KKM型定理得到的最近的一些重要研究成果,以进一步了解和掌握并研究KKM理论．     

CDA市场环境模型进化研究

研究连续双边拍卖(continuous double auction,CDA)市场,分析现有工作静态环境与现实世界CDA市场动态性要求的差异,提出一种符合市场需求的动态连续双边拍卖(dynamic continuous doubleaction,DCDA)市场模型.该模型可模拟价格上涨、下跌和振荡等波动行为.将经典智能报价算法GD模型和GDX模型应用于此环境中,分析其在动态CDA市场模型中的表现.结果表明,GD模型和GDX模型在DCDA中的市场效率低于两模型在静态市场中的市场效率.     

结合密度峰值和切边权值的自训练算法

针对自训练迭代过程中错误标记样本对算法性能的影响,提出了基于密度峰值和切边权值的自训练算法。用密度聚类方法发现数据集的空间结构,选出具有代表性的未标记样本进行标签预测。用切边权值作为统计量进行假设检验,判断样本是否被正确标记,进而用正确标记样本逐步扩充有标记样本集合,直至所有未标记样本标签预测完成。新算法既充分利用了样本数据的空间结构信息,又解决了部分样本被标记错误的问题,提高了算法的分类准确率。通过在真实数据集上实验验证了新算法的有效性。     

基于区块链技术的P2P电能交易平台与配电网协同仿真

为了推动能源交易公平以及区块链技术在电力交易领域的应用,实现P2P电能交易平台与配电网高效配合,提出一种基于区块链技术的P2P电能交易平台与配电网的协同仿真框架.根据区块链去中心化、安全性强、可追溯的特点,提出分布式双边拍卖机制,结合智能合约,建立了能源交易模型并进行了仿真分析.最后,根据建立的协同仿真模型,通过两个场景下配电网参数的比较分析,得出了P2P电能交易机制对配电网影响的相关结论,为实现能源高效利用,电能交易安全稳定以及区块链技术在电能交易领域的落地推广提供了理论基础和技术支撑.     

自适应压缩双边滤波算法

为了提高压缩双边滤波算法的滤波效果,对其灰度方差参数值的设置加以改进,即使用自适应的参数值代替原有固定的参数值。对加噪图像进行小波分解,将分解得到的高频部分,分成相同大小的子图像,根据拉普拉斯快速估计算法估计各子块的噪声方差,并计算其平均值,然后利用灰度方差与噪声方差的线性关系计算灰度方差参数值。随机选取4幅灰度图像,添加噪声,测试改进算法。结果显示,改进后的算法比改进前的算法的图像的峰值信噪比更高,滤波效果更好。     

一种机场场面MLAT监视系统的目标状态检验方法

由于GDOP(Geometric Dilution of Precision)的影响,MLAT系统的定位噪声与目标几何位置有关,这将造成传统检验方法的性能下降。针对该问题,本文提出了一种应用于机场场面MLAT监视系统的目标静止/运动状态检验方法。通过所构造的归一化检验量,该方法可消除GDOP对检验性能的影响。所提方法的检验原理如下：当目标处于静止状态时,所构造的归一化检验量是中心化的Chi分布;当目标处于运动状态时,所构造的归一化检验量为非中心化的Chi分布。一种对应的滑动窗口检验方法被同时提出以便满足不同的性能要求。本文所提出方法经过了严格的理论推导和性能分析,并通过仿真实验证明了其有效性和合理性。该方法已在某机场实现了工程应用。