改进变异算子的差分进化算法并行性分析

针对并行差分进化算法的全局搜索能力和寻优的稳定性弱的现状,基于DE/best/1变异算子提出了一种改进的差分进化算法变异算子.该算子前期采用DE/best/1变异方法,当进化代数超过设定的进化代数值时,采用改进的变异算子.通过拓宽变异算子的搜索域来提高种群的多样性,提高了差分进化算法的寻优能力.对改进变异算子的并行差分进化算法进行了函数测试,实验结果表明:相比普通的变异算子,在相同种群规模的前提下,改进的差分变异算子拓宽了遗传算法的搜索域,提高了算法的全局搜索能力;在不同的种群规模下,改进的变异算子增强了算法的寻优稳定性.     

移动机器人的实时路径规划研究与仿真

研究移动机器人的实时路径规划问题.为了实现移动机器人在动态不确定环境下实时地避开障碍物,安全到达目标点,提出一种人工势场法与指导性RRT算法结合的改进算法,利用人工势场法在初始环境中预规划一条初始路径.当有新的障碍物出现并且覆盖了初始路径时,启动实时规划.在新的障碍物周围确定合适的规划空间,可利用指导性RRT算法规划局部路径.最后,合并初始路径与局部路径,得出最终路径.仿真结果表明,改进的混合算法能够有效实现移动机器人的无碰撞实时规划,路径长度和规划时间有明显改善.     

基于细胞神经网络的视频分割算法研究

细胞神经网络（CNN）是一种局部互连的非线性并行模拟视觉处理系统,具有适合硬件实现处理速度快的优点,被广泛地应用于图像处理的各个方面。针对目前大多数视频分割算法难以满足实时性要求的缺点,将细胞神经网络应用到视频分割当中．提出了一种改进的基于细胞神经网络的视频分割算法,并通过仿真实验证明了其可行性。     

纳米ZnO/PDMS复合薄膜力敏特性研究

力学敏感单元作为力学传感检测技术的核心单元,力敏传感技术在航空航天、工程设施、医疗、石油开采等生活、生产的各个领域都存在广泛的应用。研究了纳米ZnO/PDMS复合薄膜的制备,以及复合薄膜在加速度计中的应用。以纳米ZnO颗粒为填充粒子,以聚二甲基硅氧烷（PDMS）为聚合物,采用机械共混法制备了纳米ZnO/PDMS复合薄膜,并研究了复合薄膜的制作工艺、微观结构及力敏特性;并循序渐进地设计了复合薄膜在1G加速度内的力敏特性测试。实验结果表明：加速度计的灵敏度最大可达到0.484pF/g,验证该复合薄膜结构应用到加速度计中的可行性,为基于复合薄膜结构的加速度计力敏效应的验证奠定了理论依据和测试基础。     

基于TLD的动态背景下视觉跟踪技术研究

随着科学技术的不断发展,具有摄像功能的移动设备越来越多,这给动态场景下的视觉跟踪技术开辟了广阔的应用前景.TLD (Tracking-Learning-Detection)算法是一种新颖、高效的长时间视觉跟踪算法.在该算法的基础上对动态场景下的视觉跟踪技术进行研究.首先对TLD算法的主要特点、框架流程进行了总结;然后重点分析了TLD算法综合模块的机制,针对原算法在跟踪过程中出现漂移甚至跟踪失败的问题,对算法综合模块的整合机制提出改进;最后经实验论证,改进算法取得了预期的效果,在不影响运行速度的情况下提高了跟踪的稳定性和识别率.     

基于全局不变矩和分块主颜色的图像检索算法

为充分发挥全局不变矩对图像形状信息着重考虑的优势,规避颜色直方图未曾考虑图像的空间位置以及常见分块策略忽略分块间的相互联系等弊端,提出一种改进的全局不变矩和分块主颜色相结合的图像检索算法。计算图像的全局不变矩,提取图像各分块主颜色,将两者进行归一化处理后进行线性加权求和,计算综合相似度。实验结果表明,该算法具有较高的检索精度,能够提高检索性能。     

基于Voronoi图和动态自适应蚁群算法的UAV航迹规划

以UAV航迹规划为应用背景,提出了一种基于Voronoi图和动态自适应蚁群算法的航迹规划方法;为了提高航迹规划问题最优解的质量及全局求解能力,克服传统蚁群算法收敛速度慢、容易陷入局部最优等缺点,提出了一种动态自适应蚁群算法;采用动态自适应航迹点选择策略并将信息素更新规则和挥发系数进行动态自适应调整变化来对蚁群算法进行了改进,提高了算法的求解效率;根据战场已知威胁源生成Voronoi加权图,并与所提的动态自适应蚁群算法相结合求解规划空间中的最优航迹;考虑到UAV的物理约束限制,对生成的可行航迹进行平滑优化;仿真结果表明,该方法能够为UAV规划出一条满足要求的可飞航迹,验证了所提方法在解决航迹规划问题时是可行、有效的;     

城市交通智能咨询系统的设计与实现

分析了国内外城市交通咨询的现状；给出了城市交通咨询软件实现的空间数据结构；提出了基于网络拓扑的智能咨询搜索算法；运用人工智能、地理信息、多媒体等技术，实现了城市交通的智能咨询。测试表明，该系统具有速度快、多媒体显示、维护方便、通用性强等特点。     

基于改进型Voronoi图的无人机航迹规划研究

常规Voronoi图只能用于等威胁体的航迹规划, 对实际战场环境有较大的局限性。提出一种基于Delaunay三角网的改进型Voronoi图, 并将其用于不同威胁体的航迹规划。主要讨论了改进型Voronoi图的构造步骤以及起始航迹和终止航迹的确定方法, 最终在VC++6.0开发环境下完成了基于改进型Voronoi图的航迹规划。结果显示, 规划出的航迹能有效避开雷达等威胁, 表明了改进型Voronoi图在基于不同威胁体的航迹规划中的可行性。     

基于短距离优先加权均值的Stoilov改进算法

在使用均值滤波算法修复Stoilov相移算法中出现的奇异点时,会损失相位的细节信息,从而导致计算出的相位存在误差.针对这一问题,提出一种基于短距离优先选择原则的加权均值修正算法.首先,采用统计逼近的原则标记出奇异点;其次,采用短距离优先原则为每个奇异点构造最近邻滤波窗口,窗口的范围依非奇异点个数和当前所能取得的最短距离的情况而定;最后,用窗口中满足要求的非奇异点的加权平均值代替奇异点,实现对奇异点的修正.仿真与实验结果表明,该方法使窗口划分更加细致,能有效去除脉冲噪声,在相位分布细节处理上更具优势,且使得误差均方根低于0.06cm.