电控发动机怠速控制模糊算法研究

开发了用于电控发动机怠速转速控制的模糊算法,并在发动机台架上进行了实验验证,实验结果证实了该算法的有效性。     

根系吸水模型参数的混合遗传算法估算方

构建了遗传算法与Levenberg-Marquardt算法相结合的混合遗传算法,用于求解根系吸水模型参数。分别进行数值试验和棉花根系吸水试验对混合遗传算法求解精度进行验证。数值试验表明,采用混合遗传算法优化求解根系吸水模型参数的优化值具有较高的精度,含水率资料的时间步长和空间步长对根系吸水模型参数的优化精度有较大影响,在实际中时间步长可取值5～10d,空间步长取值5～10cm。对室内棉花根系吸水进行模拟分析,结果表明混合遗传算法求解的根系吸水模型可以很好地模拟根系吸水。该方法可用于求解根系吸水参数。     

根系吸水模型参数的混合遗传算法估算方法

构建了遗传算法与Levenberg-Marquardt算法相结合的混合遗传算法,用于求解根系吸水模型参数.分别进行数值试验和棉花根系吸水试验对混合遗传算法求解精度进行验证.数值试验表明,采用混合遗传算法优化求解根系吸水模型参数的优化值具有较高的精度,含水率资料的时间步长和空间步长对根系吸水模型参数的优化精度有较大影响,在实际中时间步长可取值5～10 d,空间步长取值5～10 cm.对室内棉花根系吸水进行模拟分析,结果表明混合遗传算法求解的根系吸水模型可以很好地模拟根系吸水.该方法可用于求解根系吸水参数.     

基于模拟退火算法的泵站的优化调度

采用模拟退火算法用于泵站优化调度计算，建立了泵站优化调度的数学模型，设计了用于泵站优化的编码，译码方法和包含约束条件能量函数表达式，最后给出了实例，计算结果表明，模拟退火算法对泵站既有离散量又有连续量的非线性模型很有效，算法简单，计算量小，能得到近似全局最优解。     

拖拉机自动驾驶路径规划算法研究与系统仿真

拖拉机无人驾驶与自动导航可有效解决人工操作存在的诸多问题,同时推进了作业方式的智能化进程。提出了一种用于拖拉机自动路径规划的算法,分析了算法实现的关键问题,并进行了算法的系统仿真。该算法可针对不同的拖拉机宽幅及转弯半径自动生成作业路径,为拖拉机无人驾驶和自动导航的实现提供了理论支持。     

MATLAB粒子群算法工具箱求解水电站优化调度问题

粒子群算法因其原理简单、易于编程、适于并行计算等优点而得到了广泛的应用.本文探讨和分析了Matlab粒子群算法工具箱,并提出了基于该工具箱来实现水电站优化调度计算的方法.计算实例表明,Matlab粒子群算法工具箱可以很好地用于解决水电站优化调度问题,可获得比动态规划算法更好的精度.     

农机制造业钢板板形拼接算法研究

随着我国经济的高速发展,板形控制已成为当今冶金业迫切需要解决的问题。为此,对用于农机制造的钢板板形图像拼接和特征提取过程中进行了图像预处理,利用图像本身的特点,进行了特征提取后的拼接算法研究,并针对准确和快速的特点,对几种算法进行了对比分析,给出了典型算法的计算机框图和算法选用的建议。     

MATLAB粒子群算法工具箱求解水电

粒子群算法因其原理简单、易于编程、适于并行计算等优点而得到了广泛的应用。本文探讨和分析了Matlab粒子群算法工具箱,并提出了基于该工具箱来实现水电站优化调度计算的方法。计算实例表明,Matlab粒子群算法工具箱可以很好地用于解决水电站优化调度问题,可获得比动态规划算法更好的精度。     

基于改进SURF算法无人机影像特征匹配的研究

由于无人机受相机广角和飞行高度的限制,单张影像无法拍摄整个农田形状,导致无法准确测量农田实际面积。为此,基于图像特征匹配技术,提出改进SURF算法,用于无人机影像拼接。该算法针对传统SURF算法初始特征点选取精度不足的问题提出改进方案,优化高斯模糊的过程,进而形成新的尺度空间生成方式。通过在实验基地试验得出:本研究提出的改进SURF算法比传统SURF算法特征点在卷积核尺寸为3×3时,70 m、120 m高空的匹配率分别提升4.7%和5.3%;在卷积核尺寸为5×5时,70 m、120 m高空的匹配率分别提升4.0%和4.3%。本研究将改进后的SURF算法用于后期图像拼接中,经试验对比发现:改进的SURF算法在图片拼接处衔接程度明显提升,得到匹配精度更优的拼接图像。     

基于自动导航的农业装备全覆盖路径规划研究进展

目前农业机械向着大型化自动化发展,同时农业无人机也应用于农业植保作业,全覆盖路径规划作为农业机械导航的核心技术,对农业机械作业质量有着直接影响。基于目前全覆盖路径规划技术发展研究,按照传统规划算法以及启发式算法的分类对各种算法在农业机械导航上的应用进行介绍,并且对于各种算法的优缺点进行总结。基于算法发展趋势以及农业发展需要,提出算法满足多机协同、动态路径规划、多算法结合以及优化机械转向路线的发展趋势,为我国全覆盖路径规划研究提供重要依据。     

基于Matlab/Simulink仿真的电网基波信号检测方法

基于Matlab/Simulink仿真,提出一种改进的自适应陷波滤波器算法,用于提取污染环境下的电网基波信号.该算法不需要锁相环装置来达到同步,通过设置适当参数即可自动跟踪基波信号变化,从而实现对基波信号的提取.     

一种基于Summary的改进型BLASTN算法

BLASTN是生物信息学实验中常用的局部相似性搜索软件。为此,提出了一种以BloomFilter为基础的算法,用于对BLASTN中的SeedFinding进行改进,以提高BLASTN的整体效率。该算法对原数据库文件制作Summary,在搜索过程中通过查询Summary以回避大量无效的匹配工作,并对算法的各方面进行分析,给出测试结果。     

基于混沌人工鱼群混合算法确定含水层参数

以泰斯公式为基础,将混沌人工鱼群混合算法应用于求解分析抽水试验资料,确定含水层参数的函数优化问题。人工鱼群算法是一种群智能全局随机优化算法,收敛速度快,但存在早熟收敛现象;混沌序列具有遍历性和随机性等特点。为此将混沌系统与人工鱼群算法结合,构造了混沌人工鱼群混合算法。数值实验结果表明:混沌人工鱼群混合算法能成功用于确定含水层参数的函数优化问题,且与人工鱼群算法相比较具有收敛快、效率高和结果精度高等优点,从而为确定含水层参数提供了一种新方法。     

基于粗糙集的属性约简算法在农业机械中的应用

传统的利用区分矩阵进行属性约简算法,其时间复杂度和空间复杂度很大.近年来提出了各种启发式算法,其时间复杂度由原来指数级递增降到了平方级递增,但此算法并不能保证找到最优解.为此,提出了属性约简的改进算法,其在时间复杂度和空间复杂度上都降低很多,易于求出最优解.把此算法用于对一款农业机械的评估判断和规则提取,用VC++和SQL Server 2000进行实现,并通过专家数据验证其正确性.     

基于核覆盖算法的农村短期电力负荷预测

核覆盖算法融合了SVM中的核函数法与构造性学习的覆盖算法中的优点,将该方法用于电力系统负荷的预测,先将负荷数据映射到一个核空间,然后在核空间中利用一般的覆盖算法进行预测。实际数据验证表明：该方法与单一的SVM预测相比具有预测精度高、支持向量少和计算量小等优点。     

渔场夜间监控系统图像去噪算法

针对渔场监控系统中夜间监控图像存在大量噪声的情况,分析了图像主要噪声源,并通过仿真试验分析了各种常见的图像去噪算法,在综合考虑图像去噪平滑效果、图像的清晰程度及图像去噪时间复杂度的基础上,提出了将数学形态学方法和中值滤波方法相结合用于数字监控系统的图像去噪算法。通过试验验证了本算法的可行性、实时性和鲁棒性。     

基于Agent的同类机智能调度算法

研究了目标函数是最小化最大完成时间的同类机调度问题,且作业到达时间可能不同.此问题被证明是NP-hard问题.为此问题构建了一个基于Agent的智能调度算法ABH,使得机器具有一定的智能性,从而实现工厂调度的自动化.给出了用于调度的两类Agent的语义描述,进而给出ABH算法描述.大量随机数据实验结果表明,ABH算法性能明显优越于现有算法,其相对于最优解的平均误差收敛达0.084%.     

近红外光谱检测梨果硬度研究

应用近红外漫反射无损检测梨果硬度。采集240个梨样品的光谱数据,150个梨样品数据用于建模集来建立模型,另外90个样品数据用于预测集,评价模型的性能。采集完整梨果的近红外漫反射光谱(350~1 800nm),为简化模型,原始光谱经小波算法去除噪声,然后采用CARS算法,波长由最初的1 451个降低为58个,采用偏最小二乘回归建立梨果硬度的定量预测数学模型。研究发现,CARS算法在简化模型同时,模型的预测评价指标优于原始光谱建模的模型,硬度定量预测数学模型的决定系数(Rp2)为0.66,均方根误差(RMSEP)为1.66。近红外漫反射光谱作为一种无损的检测方法,可用于评价梨果的硬度。     

基于LBM的苹果采摘机器人视觉图像自动修复算法

为恢复被果树枝叶遮挡后丢失的信息,首先通过计算遮挡因子,确定果树枝叶对苹果的遮挡区域;然后,利用格子波尔兹曼方法求解各向异性扩散方程,估计丢失的信息,提出了基于格子波尔兹曼方法的图像修复算法。实验证明,该算法能够有效实现苹果图像中枝叶遮挡部分的修复。与基于曲率驱动扩散的图像修复算法相比,该算法具有较高的峰值信噪比。由于算法的高度并行性,可以将其用于构建并行图像处理系统,并且适合苹果采摘机器人视觉系统。     

基于LBM的苹果采摘机器人视觉图像自动修复算法

为恢复被果树枝叶遮挡后丢失的信息,首先通过计算遮挡因子,确定果树枝叶对苹果的遮挡区域;然后,利用格子波尔兹曼方法求解各向异性扩散方程,估计丢失的信息,提出了基于格子波尔兹曼方法的图像修复算法.实验证明,该算法能够有效实现苹果图像中枝叶遮挡部分的修复.与基于曲率驱动扩散的图像修复算法相比,该算法具有较高的峰值信噪比.由于算法的高度并行性,可以将其用于构建并行图像处理系统,并且适合苹果采摘机器人视觉系统.