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正弦选择概率模型的全局最优引导人工蜂群算法_孙辉

针对人工蜂群算法收敛速度慢以及蜜源的选择概率区分度不够等缺点,提出了一种新的改进人工蜂群算法。依据当前最优蜜源、最差蜜源、当前蜜源建立正弦选择概率模型,并结合全局最优引导策略,构成新算法。概率模型以最优、最差蜜源适应值之差为尺度,衡量当前蜜源适应值所占比重,随后将比重值带入sin函数,即可得当前蜜源的选择概率值。在30、100维上,22个基准测试函数的仿真实验结果表明,正弦选择概率模型能克服后期蜜源区分度不够的问题,为观察蜂跟随雇佣蜂提供正确的引导。与知名的改进人工蜂群算法比较,该算法具有很好的优势。

  • 2021-05-07
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基于高斯混合部件模型的铁路扣件检测_何彪

针对采集图像中铁路扣件存在形状的变化、扣件图像的光照差异较大和扣件被异物局部遮挡的问题,根据对可变形部件模型算法和高斯混合模型的研究,提出了高斯混合部件模型算法.结合扣件图像边缘特性及改进的Roberts算子计算图像梯度,将归一化后的方向梯度直方图特征作为高斯混合部件模型算法的底层特征,根据扣件形状划分部件,部件之间的相对位置采用星型连接方式度量,运用余弦相似性度量部件中方向梯度直方图特征的相似度,部件模型使用高斯混合模型并采用期望最大化算法迭代求解.将高斯混合部件模型算法应用于扣件检测中,最终平均检测效果为漏检率3.16%、误检率9.80%、正确率90.27%.

  • 2021-05-07
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基于主从记忆空间模型的时空上下文跟踪算法_宋勇

提出了一种基于主、从记忆空间模型的时空上下文跟踪算法。该算法将人脑记忆机制融入STC算法的时空上下文模板更新过程,通过构建主、从记忆空间,形成基于记忆的模板更新策略。同时,通过计算置信图多峰值点求取目标位置,提高目标跟踪精度。实验结果表明,所提出的算法可解决目标被遮挡、姿态突变、短暂消失后重现等条件下的跟踪精度下降问题,有利于实现鲁棒性、高精度运动目标跟踪。

  • 2021-05-07
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渠系前馈蓄量补偿控制时滞参数算法比较与改进_管光华

输水明渠系统控制算法主要由前馈及反馈模块组成,其中前馈模块较大程度上影响了系统控制性能。基于蓄量主动补偿的前馈控制算法受时滞参数影响较大,为比较现有多种算法实际控制性能优劣,并寻求不依赖复杂数值计算的简化时滞参数算法,该文进行了横向的算法比较与优化开发。文章基于蓄量阶跃补偿及蓄量二次补偿2类算法,结合改进比例-积分(proportional-integral,PI)反馈控制器,对典型测试渠系及实际工程渠系建模仿真,选取稳定时间、最大超调流量、绝对值误差积分(integral of absolute magnitude of error,IAE)和绝对流量变化积分(integrated absolute discharge change,IAQ)指标分析了蓄量阶跃补偿、动力波原理、水量平衡模型3种时滞参数算法的控制效果。结果显示,在实际工程渠系中,小流量工况下,蓄量阶跃补偿算法的稳定时间比水量平衡模型算法的稳定时间减小40.42%;大流量工况下,蓄量阶跃补偿算法的最大超调流量最小,仅比目标流量高3%,该算法的稳定时间比水量平衡模型算法的稳定时间减少25.45%。

  • 2021-05-07
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基于MILP算法的预制混凝土构件生产调度优化模型研究_刘猛

伴随着装配式建筑的迅猛发展,预制混凝土构件的种类和数量不断增多,导致预制构件生产调度越来越复杂。以往研究大多忽略了加班在生产调度中的作用,相关模型无法通过安排工人加班来避免预制构件延期交付,使得其生产调度缺乏足够的灵活性。通过分析预制混凝土构件生产流程的特点,运用混合整数线性规划(Mixed Integer Linear Programming,MILP)算法,建立了预制混凝土构件生产调度优化模型。模型旨在通过合理安排构件生产顺序和工人加班时间,在满足订单要求的前提下,缩短构件在生产线上的等待时间和机器空闲时间,提高预制工厂的生产效率,并通过案例对比,验证了MILP算法对提高生产效率的有效性和可行性。

  • 2021-05-07
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增广误差模型算法在目标跟踪中的应用_葛宝爽

针对目标机动运行过程中,滤波模型与机动状态模型失配的问题,提出了一种新的增广状态误差滤波模型。不同于现有增广方案,该模型从模型失配所致状态滤波误差的角度出发,将状态估计误差增广为一状态量,通过滤波估计后用其校正原状态量。算法分析表明,该增广滤波模型具有自适应调节多重渐消因子的等效特性,增强了对目标的跟踪能力。基于该增广状态误差滤波模型,给出了滤波算法设计并进行了仿真实验。实验结果表明,基于该模型的滤波算法在对机动目标进行跟踪时具有更强的鲁棒性。

  • 2021-05-07
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多普勒盲区条件下的交互式多模型粒子滤波算法_韩伟

机载预警雷达采用脉冲多普勒体制,具有良好的低空探测性能,但其存在不可忽略的多普勒盲区问题。在目标跟踪的过程中,该盲区容易造成目标航迹暂消和重起批甚至断批。针对多普勒盲区条件下的目标连续跟踪问题,提出了一种基于交互式多模型的盲区粒子滤波(Interacting Multiple Model-Blind Doppler Particle Filtering, IMM-BDPF)算法。该算法将多普勒盲区的先验信息并入到IMM-PF中,在模型集中的每个运动模型上分别完成盲区粒子滤波,再进行交互式处理,得到盲区内的目标状态估计值。仿真结果表明该算法对盲区内做机动的目标具有较高的状态估计精度,解决了多普勒盲区条件下的机动目标连续跟踪问题。

  • 2021-05-06
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基于改进大气散射模型的图像去雾算法研究_龚晓婷

在成像的过程中,光的传播受到悬浮颗粒散射的影响,图像质量不佳。为了解决这种问题,提出了一种基于改进的大气散射模型的图像去雾算法。首先,运用开运算获取精确的大气光,避免白色物体误判大气光;其次,提出一种可调介质传输函数的估算方法,通过白平衡思想估计传输率的最大范围,并用可调系数来调整传输率;最后,由于暗通道先验方法得到的去雾图像整体偏暗,进行像素级融合得到最终复原图像。通过大量试验分析发现,该算法可以有效的去雾,同时提高有雾图像的对比度,细节信息等,使去雾后的图像纹理更丰富。

  • 2021-05-06
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