基于颜色和深度信息融合的目标识别方法

传统的机器视觉采用二维RGB图像,难以满足三维视觉检测的要求,深度图像能直接反映物体表面的三维特征,正逐渐受到重视。该文提出的方案将RGB和深度信息相结合,分割出物体所在区域,并利用梯度方向直方图(HOG, histograms of oriented gradients)分别提取RGB图像和深度图像特征信息。在分类算法上,该文采用k最邻近节点算法（k-NN）对特征进行筛选,识别出目标物体。试验结果表明,综合利用深度信息和RGB信息,识别准确率很高,此方案能够对物体和手势进行很好识别。     

基于Matlab的复杂背景下叶片图像提取方法

将需要研究的植物叶片从复杂的背景下提取出来是后期图像理解和图像分析的关键。、主要是在支持向量机的基础上将叶片从复杂的环境下提取出来,并与H通道的（）’rSu算法和最大直方图熵与GA相结合的图像分割算法相比较,在Matlab环境下进行仿真分析,结果显示支持向量机在复杂背景下进行图像分割方面有优势。     

基于CPSO-SVM 的小麦条锈病预测模型研究

针对BP 神经网络在建立模型时没有确定网络结构的缺点和支持向量机(SVM)模型参数选择对预测精度影响大的局限性,提出一种结合混沌系统的粒子群算法(CPSO)去优化SVM 模型的惩罚因子C 和核函数中参数σ的混合模型,利用混沌系统的不确定性理论使传统的粒子群算法能有效克服收敛速度慢、容易达到局部最优值的缺点,使CPSO 算法能更快、更准确找到全局最优值。经过参数优化SVM 模型有效提高了预测精度并利用新的混合模 型对宁夏地区小麦条锈病流行级别进行预测。结果表明,相对于传统SVM 模型、组合PSO-SVM 模型和组合PSO-BP神经网络模型,研究提出的混合模型(CPSO-SVM)在预测精度及模型的泛化能力上均优于以上3 种模型,可对小麦条锈病发病及流行程度进行精确的预测,并为农业病虫害研究部门提供有效的理论依据。     

基于二进制搜索的RFID标签防碰撞算法研究

标签防碰撞技术是射频识别（RFID）系统中提高标签识别效率的关键技术。在基本二进制搜索算法（Bs）的基础上,研究了结合动态二进制搜索算法（DBS）和返回式二进制搜索算法（BBS）优点的返回式动态二进制算法（BDBS）,提出改进算法IBDBS,并对其进行优化。仿真结果表明,该算法能减少阅读器问询标签的数据量并提高系统吞吐率,有效地提高标签识别的速度。     

梯级水库优化调度模型的蚁群系统(ACS)算法求解研究

【目的】对梯级水库调度模型的动态、高维、非线性、复杂优化问题进行求解。【方法】在传统蚂蚁系统的基础上,将蚁群系统中的蚁密、蚁量系统的局部更新和蚁周系统的全局更新有机结合,提出了一种求解梯级水库优化调度模型的改进蚁群算法,即蚁群系统(ACS)算法,采用ACS算法对乌江梯级水库进行了优化调度实例研究。【结果】ACS算法兼顾了计算的时间和精度,优化得乌江梯级发电量为96.538亿kW·h,相比利用动态搜索算法求解的乌江梯级发电量95.882亿kW·h略大,但均接近于乌江梯级设计多年平均发电量100.21亿kW·h。【结论】采用ACS算法可快速求解乌江梯级水库优化调度模型,并可得到满意的结果,说明该优化算法是合理、可行的。     

利用霍特林变换对仓储害虫图像倾斜矫正

针对无明显的直线特征的仓储害虫图像,提出一种基于区域和边缘的霍特林变换旋正倾斜害虫图像的方法。首先通过自动搜索的方法确定储粮害虫的最小外接矩,利用自适应阈值对害虫图像二值化;提取最小外接矩内部害虫图像区域和边缘坐标,计算坐标数组的特征向量并构成霍特林变换矩阵;对原害虫图像区域和边缘经变换矩阵作用后实现对倾斜害虫图像的旋转矫正。试验结果表明,基于区域的霍特林变换能更快速准确地测量出倾斜害虫图像的变换矩阵并进行旋转操作,而且具有更好的抗噪性能和鲁棒性。     

基于改进双链量子遗传算法的投影寻踪调亏灌溉综合评价

针对调亏灌溉方案优选过程中存在单项指标的灌溉优劣评估结果单一和难以客观评价灌溉综合效益等问题,该文提出了基于双链量子遗传算法的投影寻踪综合评价模型。该模型利用双链量子遗传算法优化投影指标函数寻求最佳投影方向,同时通过矢量距浓度筛选进入搜索空间的量子染色体,以及在进化过程中逐步优化、压缩搜索空间对双链量子遗传算法进行改进。将改进双链量子遗传算法的投影寻踪模型对玉米各调亏灌溉方案进行综合评价,评价结果表明苗期水分亏缺程度为田间持水量50%～60%的处理是最佳调亏灌溉方案,产量与水分利用效率比正常灌溉处理分别提高了6.4%、10.8%。改进后的模型全局搜索能力与优化效率得到了显著提高。     

基于多目标微粒群优化算法的土地利用分区模型

土地利用分区实质上是一个多目标的土地利用空间优化问题,将传统分区方法用于解决多目标优化问题明显不足。该文提出了一种基于多目标微粒群优化的土地利用分区模型,构建了土地利用分区的属性约束指标,提取4个能够体现土地利用分区目的及意义的目标函数,即分区间差异性最大区内相似性最强、空间分区集中连片、土地利用效益最大化、土地适宜性评价指数最高,同时考虑了土地利用分区图上最小图斑面积、用途区面积、用途转换规则3类约束条件,并详细阐述了算法的核心思想、编码策略、状态更新机制及其算子等内容,最后以湖北省宜城市为例,对模型的可行性和有效性进行验证,结果表明通过对目标的权重调控可以得到不同目标偏好的土地利用分区方案,该文所构建模型在土地利用规划实践中具有可操作性。     

基于Bézier曲面的车身A级曲面反求算法

传统的Bézier曲面控制顶点的反求算法在型值点的参数值为0时,计算公式中会出现分母为0的情况,导致程序的计算结果不准确.通过对型值点的参数化值进行分类讨论,将参数值为0的型值点单独处理,改进了mχn次Bézier曲面控制顶点的反求算法.实例验证,改进后的算法得出的控制顶点结果准确,生成的曲面满足A级曲面的光顺性要求.