改进遗传算法求解柔性作业车间调度问题的研究

在考虑最大完工时间、总拖延时间、各个机器负荷平衡、所有机器上的总负荷等性能指标更加合理的情况下,设计一种新的选择算子,确保算法能快速收敛到全局最优解;利用提出的选择算子设计一种改进的遗传算法,提高求解效率.用基准实例测试改进的遗传算法,试验结果显示该算法能更有效地解决调度问题.     

基于非线性扩散率归一化的GAC模型图像分割

为了消除主动轮廓模型耗时的重新初始化过程,在分析了主动轮廓曲线演化特性的基础上,引入改进的符号距离函数的约束项到变分GAG模型中,该约束项是一个非线性热方程,通过对非线性热方程扩散率的归一化,使水平集函数始终快速稳定的保持符号距离函数的特性,新算法减少了迭代次数和运行时间.另外,新算法采用灵活的初始化方法和保持曲线二维梯度和散度算子旋转不变性的离散化数值方案,提高了分割算法对模糊边缘的辨别能力.实验表明该方法是有效的,对噪声有很强的鲁棒性.     

基于ST-CSLBP的混合时空背景建模算法

针对背景建模方法对场景光照变化较为敏感,提出融合时间预测和空域纹理信息设计全新的时空-对称ST-CSLBP算子,构建基于ST-CSLBP直方图的混合时空背景模型,融合时域分布统计法和空域背景各自的优势,以同时适应长时光照以及短时的光照变化.实验表明,该算法与现有背景建模算法相比,具有较好的准确率和检索率.     

一种光学点温测温仪系统设计

针对红外测温仪测温准确性不高,易受环境、距离、辐射率等影响的问题,设计了一种新型的光学点温测温仪,该测温仪以光学和热学理论为基础,结合应用点像望远镜原理,利用自聚焦透镜替代二次透镜,通过光纤在像面接收光波并传输转换至电信号处理单元,真正实现了点温测量,最后,提出了系统软硬件设计的原理和方法.经过精确的标定和调试,其结果...     

基于算子外推的非因果滤波技术的应用研究

f-x（频率-空间）域预测滤波技术是消除叠后地震记录中随机噪声的常用方法,然而该方法存在两点不足：一是保幅性较差,二是无法有效提高高频段信噪比,制约了地震资料分辨率的提高。对此,重点研究了非因果滤波器和算子外推两大技术,提出了一种基于算子外推的非因果滤波技术。实际资料的处理结果表明,该技术可明显降低反射信号的畸变,并能有效提高高频段的信噪比,通过后续的谱白化等高分辨率处理技术可明显改善资料的分辨率,结果令人满意。     

稀疏性正则化的图像泊松去噪算法

去除医学、天文图像中的泊松噪声是一个重要问题,基于图像在过完备字典下的稀疏表示,在BayesianMAP框架下建立了稀疏性正则化的图像泊松去噪凸变分模型,采用负log的泊松似然函数作为模型的数据保真项,模型中非光滑的正则项约束图像表示系数的稀疏性,并附加非负件约束,保证去噪图像的非负性.基于分裂Bregman方法,提出...     

光学相关多目标识别技术

光电混合实时联合变换相关器能够实现目标的自动识别和定位（方位角和俯仰角）,在复杂背景中,多目标动态测量一直是待解决的关键技术之一,由于背景复杂、目标多、噪声大,因而目标识别效果不佳。针对这一问题,提出了在光电混合联合变换相关器中应用高斯滤波和拉普拉斯算子相结合的新方法,并把其应用在目标图像的频谱面。即基于高斯滤波先对目标图像的频谱进行平滑、积分以滤掉噪声,再利用拉普拉斯算子进行边缘检测,使目标图像轮廓清晰,降低了噪声的影响,消除了双边缘现象,最大限度地保留了频谱图像的细节信息。该方法解决了多目标的识别问题,提高了光电联合变换相关器的目标识别率。给出了飞机多目标识别的实验结果。     

应用于贴片机贴装顺序优化的遗传算法的比较和改进

元件贴装顺序优化是决定贴片机生产效率的关键问题,传统的解决贴装顺序优化问题的方法有遗传算法,蚁群算法,SS(伞布搜索法)等。使用较多的还是遗传算法。遗传算法中包含选择算子、交叉算子、变异算子,且编程思想简单,但容易出现局部最优,过早收敛等情况。在此,通过对遗传算法在贴装顺序优化应用的结果比较找到一种更适合的遗传算法,使之拥有较快的收敛速度和全局优化性。     

基于特征融合的粒子滤波目标跟踪新方法

针对传统粒子滤波(PF)算法采用单一颜色特征建模 跟踪目标性能差的缺陷,提出一种颜色特征与纹理特 征相融合的PF目标跟踪新算法。首先,采用一种具有抗噪声和保护纹理边缘的全局中值二值 模式 (GMBP)纹理算子,对模板图像进行局部差绝对值处理,得到幅 值序列模板,将幅值序列模板内的中值作为模板的阈值,与模板邻域比较获得新的纹理图像 ;然后,与 具有光照不变特性的局部二值模式(LBP)纹理算子结合,形成一种(GMLBP)新的纹理描述算子 。最后,分别计算GMLBP纹理特征粒子权值和HSV颜色特征粒子权 值,并依据权值大小确定融合系数,对纹理特征粒子权值和颜色特征粒子权值进行线 性融合,再对融合后粒子权值进行归一化处理,从而得到目标位置状态的最终估计值。对比 实验结果表明, 相对于单一颜色特征的目标跟踪算法,所提算法捕捉目标位置准确且具有更低的平均跟踪误 差,其平均误差降低了近2倍。     

基于改进神经网络和IOWA算子的风速组合预测

为了对风速进行准确的预测,本文提出一种计算智能改进神经网络和IOWA算子的组合预测方法。实验表明,与单项预测模型相比,该算法有更高的预测精度。