木材干燥窑内温度检测的自适应加权融合方法研究

[目的]研究木材干燥窑内多点温度数据处理方法.[方法]在数据融合的基础上提出基于多传感器自适应加权两级融合估计方法.该算法在不知道传感器测量数据先验概率分布知识的条件下,可以从含有噪声的测量数据中得到被估计量的最小均方误差估计.[结果]将自适应加权两级融合方法应用在木材干燥窑温度检测系统中,有效提高了干燥窑内温度的检测精度,优于通常检测窑内温度时采用算术平均值的方法.[结论]该算法实时性好,只依靠当前的测量数据就可以融合估计出总均方误差最小的估计值,对研究数据融合技术和木材干燥工艺具有重要的意义.     

基于MCMC的贝叶斯长记忆随机波动模型研究

针对贝叶斯长记忆随机波动模型的单步Gibbs抽样算法效率低下的问题，通过对模型在状态空间框架下的近似表示，将向前滤波向后抽样算法引入对波动变量的估计过程中，同时在贝叶斯框架下分析了模型参数的满条件后验分布，设计出Gibbs联合抽样算法.更进一步，在对模型进行参数估计的基础上，提出波动变量的向前多步预报分布的估计方法.模拟实验结果表明：联合Gibbs抽样算法能够在保证估计精度的基础上得到优于单步Gibbs抽样方法的抽样效率，对预报分布的特征分析可用于对金融时间序列的风险控制.     

基于鸡群优化算法的点云简化算法在粮堆检测中的应用

将鸡群优化算法(CSO)引入平均距离方法,提出了一种基于CSO的自适应简化算法,并通过使用3D点云扫描粮仓中粮堆表面验证了该算法的有效性。结果表明,与平均距离法相比,该算法具有更均匀分布的点集、更大的减速比和更高容量的估计精度,具有较好的简化性能和随时更新、减少间隔的能力。该算法和3D激光扫描仪能实时检测仓库中粮堆的体积。     

基于多目标优化的无线传感器网络覆盖控制算法

针对随机部署的混合无线传感器网络覆盖性能及网络使用寿命的问题,在冗余节点检测策略基础上,提出基于邻域扰动的多目标粒子群算法控制移动节点的部署.每一个粒子表示所有可移动节点的一种部署,基于非支配排序策略定义最优粒子的寻找方法,在经典粒子群算法基础上,引入自适应邻域扰动操作,从而有效避免陷入早熟陷阱.通过与其他算法的对比仿真实验,表明该优化算法能更有效地提高网络覆盖性能和降低网络能耗.     

基于开源项目的苹果采摘系统设计及视觉算法改进

以机器人操作系统(robot operating system,ROS)为框架,以开源项目树莓派微型硬件作为图像处理模块,Arduino作为机械臂运动控制模块;基于自适应参数输入的霍夫圆检测算法,实现一种USB摄像头的双目视觉苹果采摘系统,保证算法实时性高的前提下识别率较高。以轮廓完整、小色块去除为优化策略,最大、最小圆面积自动估算,实现对霍夫圆检测输入参数的自适应控制。对于采摘顺序规划,通过竞争策略,每次筛选出最优果实,从而实现多目标的采摘顺序确定。结果表明,基于本策略的自适应霍夫圆检测试验算法对遮挡状况下的小规模成簇果实具有较高识别率。此外,借助众灵科技有限公司的开源ROS五自由度机械臂通过简易抓取试验完成了算法可实施性验证。     

基于小波变换的图像边缘检测技术的改进

边缘检测是图像处理的主要内容之一.由于存在噪声,经典算法的图像边缘检测效果不好,针对其缺陷,应用小波变换对图像边缘进行检测,能得到较好的边缘,但是去掉了一些模糊的、弱的边缘.因此,采用自适应阈值的改进型小波边缘检测算法,在消噪的同时,可以很好地保留微弱的边缘.通过实验结果的比较,证明了这种方法的有效性.     

基于不完全微分的模糊自适应PID算法速度优化控制系统设计

为提高平地机行走作业速度的控制性能,协调解决外界干扰信号对系统造成的影响以及行走作业速度精度滞后和不稳定性问题、将一阶惯性环节加入模糊自适应PID控制器的微分环节中,采用单片机作为行走作业速度的控制中心,提出了基于不完全微分的模糊自适应PID算法速度优化控制系统.最后通过Matlab的Simulink仿真软件,分别将不带PID控制、PID控制和不完全微分模糊自适应PID控制3种方式用于对人为给定速度干扰信号的控制仿真测试,验证了不完全微分模糊自适应PID算法的有效性和可靠性.     

基于模糊遗传学习的入侵检测方法

提出一种基于模糊遗传学习的入侵检测方法.该方法利用SRPP拟合函数算法,通过初始规则的选择操作完成对已有知识的继承,通过相似度计算进行规则变异操作.该算法可以有效控制规则数,加速检测过程,并且由于变异会产生新的规则.实验表明提出的方法能够加快入侵检测过程,减轻检测负载,提高检测效率,降低误报率、漏报率.     

一种自适应RKPM方法在动态大变形计算中的验证及应用

从无网格方法中的插值误差出发,建立一种有效的误差估计模型,在高误差区运用基于全四边形背景积分网格顶点插值的节点加密方案,得到新点的位置坐标.将这些算法应用于无网格再生核质点方法RKPM中,对多孔弹塑性板材拉伸中的剪切带的形成进行了自适应无网格分析,并通过验证数值解精度的通用标准试验(benchmark test)方法验证了该算法的精度及可行性,计算结果表明该算法能大大提高计算精度,并能准确地捕捉到剪切带的分布.     

CDMA中盲自适应多用户检测算法的研究与分析

在传统的自适应检测方法改进的基础上,总结了最新的LMS,RLS,Kalman算法在CDMA多用户检测上的应用。文中给出了三种算法原理及方法,并用Matlab工具进行仿真。在比较三种检测方法的平均信干比和加不同干扰条件下误码率的基础上,得出三种算法的抗干扰性能较好,而Kalman算法表现了最优的性能。     

天然气管网系统可靠性数据统计方法

介绍了根据现场运行资料确定单位无故障工作时间分布和维修时间分布,并对单元可靠性特征量进行估计的方法。给出了天然气管网系统组成单元事故及维修时间分布模型和单元运行数据分析方法及其分布统计和参数估值步骤。结合陕甘宁盆地中部气田先导开发试验区两口气井近两年的运行记录,对其运行数据进行了统计,给出了其气井事故分布、维修时间分布及其估值。     

基于改进型蚁群算法和Gauss-Markov随机场的植物病斑自适应分割

针对植物病害图像成分复杂、病斑排列无规则等特点,提出了基于改进型蚁群算法和Gauss-Markov随机场的自适应病斑分割算法。该算法采用自适应信息素更新策略,对信息量进行有差别的动态更新,克服了标准蚁群算法容易陷入局部最优造成的早熟、停滞现象。同时,利用Markov随机场的局部相关特性并结合Gauss分布组成线性平稳自回归模型,针对植物病斑特征建立分割模型。最后,采用改进型蚁群算法对其进行优化,并结合Gauss-Markov随机场最大后验概率估计,实现对植物病斑的自适应分割。仿真试验表明,改进后的算法能够针对植物病斑特性实现自适应分割,鲁棒性较好。然而,对于蚁群算法与Markov的最佳耦合方式及参数初始值的设置仍需作进一步研究。     

配电网重构的微分进化算法研究

配电网重构是降低电力系统中网络损耗的主要途径.将微分进化算法应用于配电网重构中,通过改变开关的闭合状态来改变网络的拓扑结构,从而达到网损最小的目的.并通过两种不同的智能优化算法对IEEE33节点系统进行仿真测试,测试结果表明:微分进化算法具有收敛速度快、鲁棒性好、计算精度高等特点.     

整体正交多项式法识别模态参数的改进

Richardson正交多项式法识别动力学参数已得到广泛应用，但其识别结果不是最小方差估计，立算法运算量大。研究提出了通过引入误差权函数来降低估计方差，对分子和分母采用相同的正交多项式基函数来降低算法复杂性和运算量的一种新算法。无噪声算例的估计结果验证了该算法的可行性；有噪声算例的识别结果表明，引入误差权函数可显著提高识别精度；权函数可通过迭代确定，采用原点导纳的虚部可降低迭代次数，甚至无须迭代。     

复杂系统性能指标试验量的预报方法

从复杂系统性能指标评估的精确性和可信性方面,研究了复杂系统试验量的确定．考虑到复杂系统试验量的确定与复杂系统性能指标评估方法有关,故以经典统计评估方法为例,说明试验量的确定方法,该方法具有通用性,并以示例进行了说明．     

沥青路面预养护方法多属性灰色模糊决策

确切的操作风险损失分布保障了风险度量的准确性。对银行操作风险损失数据的分析,国外学者一致认为操作风险分布近似泊松分布或负的贝奴里分布。基于中国商业银行1994~2008年的操作风险损失数据,通过对操作风险损失分布的检验、贝叶斯马尔科夫蒙特卡洛频率分析,发现中国商业银行操作风险损失分布近似服从广义极值分布（Generalized Extreme Value）。     

基于AIC-RBF的油气管柱挤压形变估计方法

油气管柱长期受到地层运动的影响会发生挤压变形,且挤压程度难以度量.利用脉冲涡流的油气管柱挤压形变估计反演算法,提出了一种基于AIC-RBF 的油气管柱挤压形变估计方法,该方法包括基于赤池信息量准则(Akaike Information Criterion,AIC)的油气管柱形变多项式拟合优化算法和基于径向基函数(Rad...     

三倍体胚乳性状遗传模型的上位性分析

    基于双列杂交体系提出一个遗传模型分析三倍体胚乳性状直接和母体上位性效应,直接加性、显性效应,细胞质效应,以及母体加性和显性效应.并运用混合线形模型分析该遗传模型.用最小范数二阶无偏估算法 (MINQUE) 估算单性状的方差分量和性状间的协方差分量.用蒙特卡罗模拟检测遗传参数的估算和模型的稳定性.模拟分析同时应用于双列杂交的平衡设计和非平衡设计.模拟结果显示在估算单性状的方差和性状间的协方差时,平衡设计和非平衡设计没有显著差异.通过估算实际水稻种子性状数据,说明在经典数量遗传研究中,加加上位变异分析是可行的.     

最小方差法在森林经营区划中的应用研究

森林经营区划是对森林经营具体措施的划分,区划时所要考虑的因素较多,区划过程以人为的判断及定性分析为主。为更好地开展森林经营区划,客观地将具有相似性的区域划分归类,以龙泉市为主要研究对象,以海拔、坡度数据为基础,参照在土地利用结构类型分类区划中使用的最小方差法,计算归并出2个森林类型分布体系,并将2个分布体系与当地实际森林经营管理分区方案进行对比分析。结果表明,以海拔、坡度等客观的量化数据为基础,利用最小方差法计算形成的不同归类区域,可作为森林经营区划分的重要分析因子,指导森林经营区划工作。结果与实际的合理区划吻合度较高,最终得出该分布体系可作为森林经营分区重要依据的结论。表6参10