基于改进SVM分类器的动作识别方法

利用智能手机加速度传感器信号,提出一种改进的动作识别方法以降低传统动作识别方法的复杂程度,提高识别率。在特征提取时用盲选法,即用PCA(principal component analysis)进行特征值的降维和去除多维间的干扰,而所选特征没有对应的物理意义;并在分类识别中将遗传算法应用到SVM(support vector machine)分类器参数优化中。通过实验表明,该方法能够对日常的走路、站立、跑及上下楼等动作进行准确的识别。     

基于优化BP神经网络的香格里拉高山松蓄积量模型研究

以香格里拉县高山松为研究对象,以Landsat TM 8影像和DEM（30M）数据为信息源,结合森林资源二类调查数据和地面样地实测数据,借助MATLAB平台,在前期进行基于遗传算法（GA）和粒子群算法（PSO）优化BP神经网络模型基础上,采用决定系数（R²）、均方根误差（RMSE）及预测精度（P）3个指标对优化后的BP神经网络模型及进行评价,并建立了研究区高山松蓄积量估测模型。结果表明,遗传算法效率（耗时1.9 h）低于粒子群算法（耗时1.4 h）;采用遗传算法优化后的BP神经网络模型R²、RMSE及P分别为0.636、4.216 m³、81.748%,均优于粒子群算法。通过遗传算法优化后的BP神经网络模型估测香格里拉高山松蓄积量总量为13 317 879.7 m³。     

基于改进NSGA-Ⅱ算法的拖拉机传动系统匹配优化

为实现拖拉机动力传动系统的最优化匹配,提高整机动力性和燃油经济性,提出一种基于改进非支配排序遗传算法（Non dominated sorting genetic algorithm Ⅱ,NSGA-Ⅱ）的拖拉机传动系统匹配优化方法。该方法引入正态分布交叉算子,在保证解集质量的基础上,扩大空间搜索范围,同时加入差分进化变异算子,抽取其中的差分向量与NSGA-Ⅱ算法结合,从而避免算法陷入局部最优,改善种群分布性。随后,以变速箱各挡传动比为输入变量,以驱动功率损失率和比燃油消耗损失率均最低为优化目标,通过分析拖拉机设计理论车速、传动比公比、驱动附着力限制等约束条件,建立了变速箱传动比匹配优化模型,利用改进算法对拖拉机变速箱传动比进行优化,并与原NSGA-Ⅱ算法及加权遗传算法进行对比。分析结果表明,改进NSGA-Ⅱ算法求得的解集分布评价指标SP优于原NSGA-Ⅱ算法,表明Pareto最优解分布更均匀,且更接近测试函数的真实Pareto前沿。经本文算法优化后,理论上拖拉机驱动功率损失率和比燃油消耗损失率分别降低了41.62%和62.8%,运输挡头挡爬坡度可提高2.35%,整机综合性能得到明显改善,且优化效果均优于对比算法,验证了本文方法的有效性,可为拖拉机传动系统设计与优化提供一定参考。     

四驱汽车电控分动器性能预测与试验

为了探讨四驱汽车电控分动器的传动性能,以带多片式离合器式的电控分动器为研究对象,提出一种基于遗传PID控制的电控分动器性能预测方法。首先通过分析分动器各部件功耗损失,构建电控分动器传动特性预测模型;其次探讨离合器摩擦副数、摩擦片内外径、润滑油粘度等参数对其性能传递的影响规律;最后在电控分动器试验台上开展了分动器性能试验。试验结果表明,所提性能预测方法能较好地预测行驶过程中电控分动器传动特性,为后期控制系统设计提供理论依据。     

基于SAGA-SVR的马铃薯贮藏库温度预测方法

马铃薯贮藏库温度受室外温度、室内马铃薯呼吸释放温度、通风降温等因素的影响难以准确预测,提出了一种改进遗传算法(Genetic Algorithm,GA)优化支持向量回归机(Support Vector Regression,SVR)的马铃薯贮藏库温度预测方法。该方法针对支持向量回归机参数难以选择、容易陷入局部极小的缺点,引入了具有并行性、全局搜索能力强的GA算法,结合局部搜索能力强的模拟退火算法(Simulated Annealing,SA),实现支持向量回归机的自动寻优。以新疆某农产品加工公司马铃薯贮藏库实测温度数据为样本,建立SAGA-SVR马铃薯贮藏库温度预测模型,进行贮藏库温度准确的预测。仿真结果表明,与GA-SVR、反向传播(Back Propagation,BP)温度预测模型的预测结果相比较,SAGASVR预测结果优于GA-SVR、BP预测结果,具有良好的预测效果。该预测方法较好地解决了系统非线性、小样本等问题,为类似应用场合地温度预测提供参考。     

基于神经网络遗传算法的湿度测量系统研究

在研究湿度测量和控制原理的基础上,设计了一种基于神经网络遗传算法的湿度测量系统。系统采用DHT11湿度传感器,利用改良的神经网络遗传算法对湿度测量进行优化。结果表明,经神经网络遗传算法优化的湿度测量仪可以将精度控制在1.6×10-2,大大地提高了湿度测量的精度,并且基于该算法的湿度测量具有很好的鲁棒性和自适应性。     

血液细胞图像分割方法综述

图像分割是图像处理的基础,是图像工程技术中的一个重要问题。本文简单介绍了图像分割的原理,系统地回顾了血液细胞图像分割的方法并进行了讨论。近年来,人们越来越重视血液细胞图像的分割算法,并期望寻求一种实时性、鲁棒性较好的算法。     

基于响应面和遗传算法的尾座式无人机结构参数优化

设计了一种垂直起降尾座式无人机,利用中心组合试验(Central composite design,CCD)对无人机的翼展长、后掠角、小翼高和小翼厚4个结构参数进行设计,构建了25组样本点。利用ANSYS CFX进行升阻比和阻力数值模拟,通过Design-Expert软件建立无人机结构参数与升阻比、阻力的响应面模型,其中升阻比随着翼展长和小翼高的增加而增大,后掠角和小翼高对升阻比的影响较小,当攻角为4°～8°时,升阻比随小翼厚的增加而减小,当攻角为10°～12°时,升阻比随小翼厚的增加而增大;阻力随着翼展长和小翼厚的增加而增大,随小翼高的增加而减小,随后掠角的增加先增大后减小。以升阻比最大和阻力最小为优化目标,采用多目标遗传算法进行结构参数优化,得到最优结构参数为:翼展长1 123 mm、后掠角34°、小翼高39 mm、小翼厚3 mm,与原始样机相比升阻比提高了12. 4%,阻力降低了5. 3%。采用风洞试验对响应面模型进行了验证,其中升阻比和阻力的数值模拟相对误差小于8. 0%,响应面模型相对误差小于3%,表明响应面模型具有较高的精度和良好的通用性,可用于垂直起降尾座式无人机的优化设计。     

微喷灌田间管网的优化研究

出水口的位置不同,田间管网布置方案也不同,从而影响田间管网的投资费用,以往的研究大多忽略了出水口位置对管网投资的影响。【目的】探究在自压供水条件下,出水口位置对田间管网建设费用的影响。【方法】分别对出水口位于地块一角、地块一边、地块中间3种情形建立以毛管长度、支管管径为决策变量,以微喷灌田间管网总投资最小为目标的优化模型,采用变径设计,选用遗传算法求解。【结果】与传统规范设计方案相比,出水口位于地块一角、一边和中间的模型优化方案,管道投资分别降低了20.0%、9.5%、23.9%。对比规范设计结果,出水口位于地块一边的管网投资最小,比出水口位于地块一角的布置方案投资降低了13.4%,出水口位于地块中间比位于一角时布置方案投资降低了7.2%;对比模型优化结果,出水口位于地块中间比出水口位于地块一角和出水口位于地块一边时田间管网投资分别降低了11.8%、9.9%。【结论】模型优化结果节省投资明显,模型优化结果显示出水口位于中间毛管双向布置时投资最省。     

基于改进遗传算法的立体车库布局对比及服务资源优化

为了缓解城市交通压力,提高立体车库的服务效率.以排队论原理建立了立体车库的排队模型,考虑层、列布局对整体运行效率的影响,利用改进遗传算法通过改进编码方式、交叉变异,对堆垛机调度进行优化,得出优化后的顾客平均等待时间、平均等待队长;堆垛机空闲概率缩短了约29.1%,47.8%和0.31%;探讨了堆垛机数量及服务台数量对运行效率的影响,得出堆垛机数量为6台、服务台为3个时立体车库运行效率较高.从仿真结果来看,对立体车库库位布局和资源配置的研究,不仅可以提高立体车库运行效率,而且可以为立体车库的设计建造提供依据,对立体车库的快速发展及广泛地应用具有积极意义.