B样条函数的图像分割分水岭算法研究

针对传统分水岭算法存在的过分割和对噪声敏感问题,提出了一种能够很好地抑制噪声,剔除图像的伪边缘、准确定位图像边缘信息的方法.采用高频强调滤波对梯度图像进行增强,利用B样条函数对增强后的图像进行多次拟合,最后对拟合的曲面进行分水岭分割.实验结果表明,通过该方法处理的梯度图像再进行分水岭变换,有效避免了过分割问题,同时准确定位了图像边缘信息,提高了分割精度.     

一种工业过程稳态优化控制算法

针对带有输出关联约束的工业过程,提出一种确定其稳态优化控制的算法.首先通过对数变换将原问题转化为一个等价而且可在对数空间求解的优化控制问题;然后为避免事先选择一个合适罚系数的困难,在算法中引入了目标函数的线性化形式.该优化算法不仅能收敛到正确的系统最优解,而且可用现有的二次规划算法计算.应用简单的滤波技术,改善了算法在有量测噪声情况下的性能.仿真结果表明,所提出的优化算法是有效的.     

多机器人覆盖技术研究进展

系统地总结了当前覆盖问题的定义、分类和应用前景.对多机器人覆盖中关于通信、环境地图、路径规划算法及效果评价等方面的研究进展情况进行了阐述.分析并指出若干多机器人覆盖研究中的重点和难点问题:体系结构、通信技术、协商协作、地图表示、路径规划及效果评价,并对未来的研究发展方向进行了探讨.     

多模态函数优化的小生境蚁群算法及其仿真分析

结合蚁群算法基本原理,设计一种解决多模态函数优化问题的小生境蚁群算法(NACA),算法采用实数编码,通过对NACA仿真研究,并和相关算法的仿真结果进行比较分析,结果表明NACA具有参数易于选择、适应性强、收敛性好等优点,非常适合于求解同时具有多个最优解或需要搜寻局部最优解的多模态函数优化.     

BK-means:骨架初始解K-means

K-means是典型的启发式聚类算法,容易受到初始解的影响而无法获得高质量的聚类结果。骨架是近年来启发式算法设计的研究热点,它是指所有全局最优解中相同的部分,对于提高启发式算法性能具有重要意义。给出的骨架初始解K-means算法(BK-means)的基本思想是:首先利用K-means算法得到一组局部最优解(聚类结果),通过对局部最优解求交得到骨架簇。利用骨架簇构造骨架初始解及新的搜索空间。最后以骨架初始解引导K-means算法在新的搜索空间中搜索聚类结果。在15组仿真数据集和4组实际数据集上的实验结果表明,BK-means算法具有获得高内聚、高分离的聚类结果能力。     

基于MAF模型的串扰时延故障的测试矢量生成

随着深亚微米技术,串扰噪声问题越来越严重。利用MAF模型的基本思想,探讨了一种串扰时延最大化算法,并且利用被修改的FAN算法,生成测试矢量。对于一条敏化通路,利用被修改的FAN算法适当地激活相应的攻击线和受害线,使电路在最恶劣情况下引起最大通路时延,从而实现更有效的时延测试。在标准电路ISCAS’85上进行实验验证,结果表明:该算法对于多攻击线的串扰时延故障的测试矢量产生是有效的。     

柔性作业车间调度中的组合遗传优化研究

针对柔性作业车间调度问题,提出一种组合遗传算法。该算法在种群初始化、选择、交叉、变异各阶段,组合使用各种不同的策略。针对机器编码部分的交叉,提出一种基于工件的机器交叉算子,用以改进机器分配部分随机交叉引起的对父代优秀基因继承不足的缺陷。通过对典型算例的计算以及与其他文献的研究成果比较,证明该算法的优良性能。     

基于最短道路的城市公交智能咨询系统的研究与实现

研究基于最短道路的城市公交智能查询系统,首先针对城市公交线路网络图建立数学模型;然后研究基于上述数学模型的数据库建立方法和相应的算法设计,和以Dijkstra算法为基础的、基于道路最短的公交线路查询算法,并通过简单模拟数据验证算法的有效性;最后简要介绍按此思想设计实现的城市公交智能查询系统.     

基于蚁群算法的电梯群控调度优化策略研究

为了研究多台电梯的群控调度问题,并根据现有电梯调度策略的不足,建立以服务间和运行能耗为优化目标函数的调度模型,提出将电梯群控调度问题转化为离散组合优化问题,并利用蚁群优化算法求解。算法在接受众多乘客的随机请求下,能根据各电梯的运行现状,将不同层的乘客请求组合分配到相应电梯进行服务的最优调度方案,优化了群控电梯的运行模式,仿真实验证明算法能大幅度减少乘客的平均侯梯时间及缩短运行路径,证明了算法的有效性。     

基于模糊PID的二甲醚发动机单片机测控系统

将PIC18F248单片机应用于二甲醚发动机控制系统中,实现了对二甲醚发动机的实时控制,并对二甲醚发动机的控制算法进行了研究;通过对整个电控系统的发动机台架试验表明,功能正确,控制效果良好。