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61.
基于改进PSO算法的电机控制系统PID参数优化 总被引:1,自引:0,他引:1
粒子群算法(PSO,Particle Swarm Optimization)作为一种新型的随机优化方法,其算法结构简单,鲁棒性强,在组合优化和自适应控制等领域的非线性优化中有着广泛的应用前景.为此,提出一种改进的PSO优化算法,并将该算法应用于电机控制系统的PID参数优化设计.仿真结果表明,利用改进PSO算法优化的PID参数能有效改善控制系统的性能指标. 相似文献
62.
一种从土壤背景中分离出作物的图像分割方法 总被引:1,自引:0,他引:1
杂草是指生长在不适当的地方的植物,其生长对经济作物的影响弊大于利。杂草与经济作物争土壤、阳光和水肥,而且极易蔓延。杂草的蔓延是导致作物减产的主要因素,并可能会使作物的生产量减少25%-30%。 相似文献
63.
64.
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66.
根据植物根系原位形态可视化研究的需要,利用Matlab提供的图像处理算法,编制了根系断层图像分割处理算法的优选整合程序,用多种不同算法组合对根系CT原位图像进行实例检验,采用最终测量精度法作为评价准则,对分割效果进行分析研究。研究结果表明,在90%的置信水平下,处理模块的不同组合顺序以及每个模块中不同算法的选择对最终分割效果有显著的影响,各因素对分割效果总变异贡献率的大小排序为分割(46.1%)、灰度调整(17.9%)、分割前滤波(4.5%)、分割后滤波(2.6%)、执行序列(0.5%)。根据所设计的实验例证,提出了处理流程及算法中的较优组合。 相似文献
67.
基于粒子群优化算法与混合罚函数 总被引:2,自引:0,他引:2
粒子群算法(PSO)具有简单易实现,可调参数少的优点。将其用于最优潮流的求解,结合混合罚函数来限制最优潮流的约束条件,使粒子群算法的寻优速度加快,迭代次数减少。通过在IEEE9节点和IEEE30节点上的仿真计算表明,该算法在优迭代速度和收敛精度上都取得了较好的效果。 相似文献
68.
69.
基于深度相机的玉米株型参数提取方法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
提出了一种基于骨架提取的改进算法,可实现在大田环境下,使用PMD深度相机快速、无损测量玉米株型参数。首先利用深度图像RGB伪彩色和深度距离信息,提取深度图像的骨架,排除复杂背景干扰,得到单株玉米的二值骨架图像;然后利用基于角点检测的改进归类算法提取骨架图像特征点;最后建立骨架图像中特征点与深度图像的对应关系,利用空间几何数学方法,结合特征点计算出玉米的3种株型参数,即株高、茎粗、叶倾角。农田实验对比分析表明,所提方法的株高测量结果与人工测量结果的相关系数 r 为0.986,最大相对误差小于2 cm,农田作物育种抗逆性分析还表明玉米株型参数与抗倒伏性具有显著相关性。 相似文献
70.
主要介绍了自行开发的水泵水轮机流动可视化图像的解析原理,并就示踪物的追踪与最佳相关域的确定问题进行了深入的分析,介绍了图像解析的程序设计的思想与功能。试验与计算结果表明本套软件适合于旋转的流体机械的流场图像的解析计算。 相似文献