基于Harris和卡尔曼滤波的农业机器人田间稳像算法

针对田间颠簸环境影响农业机器人采集实时稳定图像问题，提出了基于Harris和卡尔曼滤波的农业机器人田间稳像算法。首先，利用摄像头获取田间抖动视频图像序列，进行图像子区域划分并计算各区域灰度均方差，进而确定各区域Harris角点阈值；通过自适应角点阈值设置，增加角点距离约束，完成图像角点检测。然后，对检测出的角点进行光流跟踪，计算出帧间运动估计参数。最后，利用自适应卡尔曼滤波算法对运动估计参数进行平滑操作并动态调整滤波平滑性能，获得精确运动估计矢量。测试结果表明，改进后的Harris角点检测算法区域平均分布标准差减小；自适应卡尔曼滤波算法在保证平滑随机运动前提下，跟踪主动运动性能平均提升30.75个百分点；稳像后的图像峰间信噪比提升15.93%,单帧处理时间为25.66 ms,满足农业机器人30 f/s高速图像采集时同步稳像对实时性要求。     

基于LM算法的BP神经网络的电力负荷短期预测

清代书院课艺总集多为连续出版物，或具有连续出版物的刊行初衷。刊期短则一季，多则一年或数年。经费充足与否，会影响刊期。发表周期多为一年至五年，也有十余年的。用稿率以10%~20%居多，偶见“关系稿”。时文的用稿标准是“清真雅正”。题目多为官师所拟。一般全文刊登，也偶有“论点摘编”。多经润色，并附录评点。有的以袖珍本刊行，有的宣称“翻刻必究”，标出定价，附载广告。稿费已在膏火费中预支，优秀作品可被转载。从本质属性和诸多要素来看，书院课艺总集实开今日“大学学报”、“学术集刊”之先河。     

Research and Design of Simulative System of Elevators Based on Java

设计了控制电梯运行的调度算法；其次，采用面向对象语言编写程序模拟电梯运行，其中使用双缓冲技术来解决电梯图片在刷新过程中出现的闪烁现象；最后，测试该系统的正确性和合理性。     

改进RBF神经网络在我国大豆价格预测中的应用研究

我国大豆价格受国内外多种因素共同影响,具有非线性、随机性和高噪音等特点,采用传统数学模型进行预测,不仅分析难度大,预测误差也很大。RBF神经网络以其优良的逼近性能而被广泛应用于非线性时间序列预测之中。本文提出一种基于遗传算法优化RBF神经网络的我国大豆价格预测模型,该模型为多维输入单维输出的多变量预测模型,模型的初始输入由大豆价格的历史数据和相关影响因素数据组成。采用遗传算法对RBF神经网络输入层节点数、基函数中心、扩展常数和输出层权值进行优化,模型可以从初始输入变量中自主选择最合适的输入变量组合作为模型的输入。采用2009-2014年的大豆价格数据进行预测研究,用2009-2013年的数据作为训练集,2014年的数据作为测试集,改进RBF神经网络通过自主识别和选取中国大豆进口量、中国消费者信心指数和进口大豆到港分销价格3个因素作为相关影响因素的输入。结果表明:模型预测精度较高、泛化能力较强,能够很好捕捉大豆价格变化规律,可为大豆市场价格的准确预报提供参考借鉴。     

分块子空间追踪算法

压缩传感理论是一种充分利用信号稀疏性或者可压缩性的全新信号采样理论。该理论表明，通过采集少量的信号测量值就能够实现可稀疏信号的精确重构。本文在研究现有经典重构算法的基础上，提出结合图像分块思想和回溯思想的分块子空间追踪算法（Block Subspace Pursuit, B_SP）用于压缩传感信号的重构。该算法以块结构获取图像，利用回溯过程实现支撑集的自适应筛选，最终实现图像信号的精确重构。实验结果表明，在相同测试条件下，该算法的重构效果无论从主观视觉上还是客观数据上都有不同程度的提高。     

Landscape Zonation, benefit functions and target-based planning: Unifying reserve selection strategies

The most widespread reserve selection strategy is target-based planning, as specified under the framework of systematic conservation planning. Targets are given for the representation levels of biodiversity features, and site selection algorithms are employed to either meet the targets with least cost (the minimum set formulation) or to maximize the number of targets met with a given resource (maximum coverage). Benefit functions are another recent approach to reserve selection. In the benefit function framework the objective is to maximize the value of the reserve network, however value is defined. In one benefit function formulation value is a sum over species-specific values, and species-specific value is an increasing function of representation. This benefit function approach is computationally convenient, but because it allows free tradeoffs between species, it essentially makes the assumption that species are acting as surrogates, or samples from a larger regional species pool. The Zonation algorithm is a recent computational method that produces a hierarchy of conservation priority through the landscape. This hierarchy is produced via iterative removal of selection units (cells) using the criterion of least marginal loss of conservation value to decide which cell to remove next. The first variant of Zonation, here called core-area Zonation, has a characteristic of emphasizing core-areas of all species. Here I separate the Zonation meta-algorithm from the cell removal rule, the definition of marginal loss of conservation value utilized inside the algorithm. I show how additive benefit functions and target-based planning can be implemented into the Zonation framework via the use of particular kinds of cell removal rules. The core-area, additive benefit function and targeting benefit function variants of Zonation have interesting conceptual differences in how they treat and trade off between species in the planning process.     

遗传算法优化超声辅助低共熔溶剂提取红枣总黄酮工艺研究

本文采用一种新型绿色溶剂提取红枣总黄酮,并对其提取工艺进行优化。通过单因素试验探究含水量、超声功率、提取时间、提取温度和料液比对红枣总黄酮得率的影响。在此基础上,采用遗传算法优化超声辅助低共熔溶剂提取红枣总黄酮工艺。结果表明：超声辅助低共熔溶剂提取红枣总黄酮最优的工艺参数为：含水量37%、超声功率167 W、提取时间30 min、提取温度54 ℃和料液比1∶26（g/mL）。在此条件下,所得红枣总黄酮得率为（29.33±0.37）mg/g。试验值和理论值的相对误差为1.24%。表明遗传算法可较好地模拟和预测不同提取条件下红枣总黄酮得率,且优化工艺参数是可行的。研究发现低共熔溶剂可作为一种新型、绿色溶剂用于高效提取红枣总黄酮。[关键词] 遗传算法|红枣|总黄酮|低共熔溶剂|工艺     

基于模拟退火算法优化给水管线造价公式研究

给水管线造价公式的精确性对工程经济分析与给水管网优化的科学性和经济性有重大影响。通过五个地区的铸铁管综合单价数据,采用最小二乘法对各组数据进行多项式一至十次的拟合,确定了给水管线造价公式的最佳拟合次数为三次;进一步采用模拟退火算法对拟合的多项式参数进行优化计算,求解给水管线造价公式。结果表明:凭借模拟退火算法随机全局搜索模式以及不受函数性质影响的优势,能够克服传统算法难以求解多阶导数的困难,提高公式拟合精度。     

基于RAGA的PPC模型在黑土区玉米调亏灌溉评价中的应用

调亏灌溉作为一种行之有效的节水灌溉方式,对黑土区农业水资源的可持续高效利用具有重要意义。而调亏灌溉方案的优劣取决于它的综合效果,难以直观评价。以2013年在黑龙江省红星农场进行的玉米调亏灌溉技术效应的试验研究为基础,选取了8个评价指标,采用投影寻踪分类模型(PPC),利用基于实数编码的加速遗传算法(RAGA)优化其投影方向,根据投影函数值得到各评价指标对综合评价的贡献大小对不同调亏处理的各项指标进行排序。结果表明:苗期水分调亏程度为田间持水量60%的处理为最佳调亏灌溉方案,产量和水分利用效率比适宜调亏灌溉处理分别提高了2.11%和6.42%。研究结果可为黑土区玉米灌溉管理提供科学依据。     

Wavelet Application in Algorithms of Data Mining

Wavelets have been widely applied in such research areas as image processing, computer vision, network management and data mining. Wavelets have many favorable properties, which are hierarchical and multiresolution decomposition structure, linear time and space complexity of the transformations. The paper presents wavelet application on the algorithms of data mining, in cluding as clustering, classification, distributed data mining, similarity search, approximate query processing, visualization and so on. Finally, the paper concludes by discussing the impact of wavelets on data mining research and outlining potential future research directions and applications.