基于图论分割的肺部CT图像的三维重建

为了得到精准的人体肺部CT图像的分割结果,采用改进的最小生成树法对人体肺部CT图像进行分割,再采用面绘制中的Marching Cubes(MC)算法进行三维重建,实现肺部的三维立体显示.通过实验仿真,验证了改进最小生成树算法的快速有效性,并将该算法与基于阈值分割的三维重建仿真效果进行对比.结果表明,改进后的算法能有效提高肺部CT图像三维重建的效率和完整度,在保证了快速三维重建的同时,三维重建的效果更佳,将为医生的医疗诊断提供有力的判断依据.

神经网络在水质模型中的应用

将神经网络理论和算法应用于水环境评价中,基于RBF神经网络进行水质建模,应用国内河流的实测样本对模型进行训练和检验.该方法较之原有的水质数学模型以及其他全局逼近神经网络方法的结果更加精确,适用范围更广.

基于双目视觉的机器人运动目标检测与定位

针对移动机器人自定位精度低的问题,提出了先由静止的工作机器人进行自定位,再对运动目标进行检测和定位的方法.基于HSV模型颜色特征,工作机器人分割出人工路标并进行自定位,利用帧间差分法将采集到的视频图像序列中相邻两帧作差分运算,提取出运动目标,并通过双目立体视觉视差原理计算出运动目标的绝对坐标,帮助运动目标完成定位.结果表明,该方法定位精度高于传统的移动机器人自定位的定位精度,且算法的实时性好,具有现实的研究意义.

基于全景视觉机器人定位的路标提取方法

针对全景图像像素点过多、图像复杂导致单一图像分割算法难以提取出图像中人工路标的问题,提出了一种用HSV阈值分割法与OTSU最大类间方差法相结合的算法.通过对两种算法的结合使用,可以更有效地滤除图像中的干扰区域及干扰点,从而将路标从图像中提取出来.利用三角定位法的相交圆法计算出移动机器人的坐标,完成对移动机器人的定位.结果表明,该方法能够提取出全景图像中的路标,有效地避免了错误提取的情况,具有一定的可行性.

基于可搜索24邻域的A~*算法路径规划

针对A~*算法在移动机器人路径规划时求解得到的路径长度不是最优并且转折点较多的问题,提出了可搜索24邻域的A~*算法路径规划.该方法在传统A~*算法的基础上进一步改进其启发搜索策略,将传统A~*算法的可搜索邻域个数从离散的8个扩展到24个,进而增加更多的搜索方向.结果表明,改进的A~*算法实现了路径长度更短的目的,同时降低了转折点数,且移动机器人的运行路径也更加平滑.本文方法具有较强的实际意义和应用背景,通过实际运行过程验证了其设计方法具有一定的有效性.

城市交通灯信号配时控制器优化的一种新策略

以某市一孤立单交叉路口为例,在双模糊控制器协调控制获得相序和各相位的绿灯时长的基础上,提出了一种采用将遗传算法和模拟退火有效结合的GASA混合算法,设计了城市单交叉路口的多相位信号配时控制方案.Matlab仿真结果表明这种新算法可以达到避免局部最优、更快实现全局收敛的目的,与单纯采用遗传算法优化控制器参数相比,可以实现更小的平均车辆延误,保证车队更顺畅地通过交叉路口.

小波包在双进双出磨煤机料位检测中的应用

针对双进双出磨煤机料位难于检测的问题,研究了基于小波包技术噪声法的磨煤机料位检测技术.在噪声信号分析中运用小波包变换技术,构造出了噪声特征向量,并对特征向量进行优化.经过仿真分析,找到了反映料位信息的敏感频率段,进而降低了向量的维数.采用BP人工神经网络,通过该网络的学习和训练,实现了噪声特征向量和料位之间的非线性映射.通过仿真实验,证明了该算法的有效性,具有较高的检测精度.

最小类内方差和区域生长相结合的图像分割法

针对视频车辆检测中,光照不均匀、对比度不强的多目标图像分割,提出了一种基于最小类内方差和区域生长相结合的快速阈值分割算法.首先对最小类内方差法进行改进,快速确定差分图像的最佳分割阈值,再用区域生长法分割得到目标.理论分析和实验结果表明,该分割算法不仅适用于简单的车辆图像分割,而且对于复杂的车辆图像也取得了较好的分割效果.该算法计算量小,分割精度有一定优势,有助于下一步的目标识别.

双进双出磨煤机模糊神经网络建模与仿真

针对一般经验公式或者回归分析方法难以得到准确的双进双出磨煤机运行模型的问题,在对双进双出磨煤机结构及运行机理深入分析、得出相关参数的基础上,提出了一种基于Takagi-Sugeno结构的双进双出磨煤机模糊神经网络建模方法,并应用粒子群算法对网络的各初始权值和阈值进行优化.在M atlab环境下,与传统非线性方程建立模型的方法相比较,本方法仿真效果更优越,同时也证明了模型的有效性.

ANFIS实现的模糊神经网络在交通信号配时优化中的应用

提出一种使用M atlab中的ANFIS模糊神经网络(FNN)工具箱来对传统的模糊控制器进行参数优化的方法,改善了控制器中的隶属度函数形状及分布,并应用于城市单交叉路口的多相位信号配时上.仿真实验证明所提出的算法可以降低车辆平均延误时间,保证车队更顺畅地通过交叉路口.

基于数学形态学的交通图像滤波处理方法研究

针对智能交通视频图像中常见的几种噪声源,阐述了数学形态学在交通图像滤波中的应用.结合实际拍摄的动态交通图像,提出了基于数学形态学和帧差法的交通图像噪声滤除方法.根据提出的算法方案,编写了Visual C++程序,进行了实验验证,并在此基础上比较了不同形态学算法对同一组交通图像的处理结果.从实验结果得出,该算法有效分离并较完整地保留了交通图像中的运动车辆,取得了良好的降噪处理效果.

机器人在未知环境条件下的动态避障

为了使机器人在工作过程中顺利的躲避行进途中的各类障碍物,采用人工势场法作为机器人的避障算法并针对传统人工势场法存在的目标不可达的问题进行了详细的分析.在传统人工势场法斥力函数中引入机器人与目标点的距离关系作为其中的因子,分别重新定义了势能函数中的斥力和引力,从而得到了新的势能函数,成功地解决了目标不可达的问题.基于Matlab平台的仿真结果表明,本方法控制的机器人能够较出色地躲避大小不一的障碍,最终到达指定位置.

基于改进遗传算法的公交智能调度

针对公交车辆调度的现状以及所处的运营环境,为了兼顾公交公司与乘客的利益,研究了公交智能调度的优化方法.通过对遗传算法(GA)和禁忌搜索算法(TS)进行分析,提出了一种基于遗传算法和禁忌搜索算法的混合策略(GA-TS).考虑到遗传算法的早熟收敛和禁忌搜索算法自适应强的问题,将上述两种算法相结合,把禁忌搜索算法独有的记忆思想引入到遗传算法的搜索过程中,构造了新的重组算子,提出了基于遗传算法和禁忌搜索算法的混合优化调度算法.实验结果表明,该方法能够有效地解决组合优化问题.

基于改进的二维Otsu法及PSO的火灾图像分割

针对传统的二维灰度直方图区域划分误差大和运算速度慢等问题,提出一种基于二维直方图和粒子群优化的阈值分割算法,即改进的二维最大类间方差法的粒子群优化算法.利用该算法在二维灰度空间上自适应搜索最优阈值,根据最优阈值对图像进行分割.选取森林火灾火焰图像,对其进行图像分割仿真实验.实验结果表明,该算法的分割效果较好,具有很好的抗噪性能,可有效提高运算速度,且实时性较好.

模糊神经网络在夹送辊同步控制中的应用

针对滚切式双边剪在钢板剪切过程中的跑偏问题以及夹送辊在输送钢板过程中不同步所造成的钢板跑偏现象,研究了基于模糊神经网络的模型参考自适应控制算法及其在中厚板生产线上双边剪夹送辊传动系统中的应用.利用模糊神经网络的自学习能力整定PID控制器参数,以实现有效的非线性控制.基于此方法进行夹送辊同步控制,以防止钢板跑偏.通过仿真实验,证明了该算法的有效性,说明了模糊神经网络的模型参考自适应控制器在系统参数时变时的控制效果优于传统的PID调节器.

基于小波的数字高程模型压缩方法

根据地理信息系统中数字高程模型(DEM)的特点,提出一种基于小波变换的DEM数据压缩方法.文中主要研究了小波滤波器的选取、最优标量量化器的设计等问题,并对DEM小波分解系数进行了深入的分析.同时,应用该方法对实验DEM数据进行测试.结果表明,该方法较其他方法更为有效,能够在取得大压缩比的同时,有较好的数据恢复质量.

基于GIS的河水污染预测及其影响的可视化研究

将神经网络引入河水污染建模,并将该模型用于水质预测,使用GIS的空间分析功能将河流水质污染现状及预测结果可视化(以溶解氧Do值为例),并利用GIS建立缓冲区,使得污染物对河流周边影响可视化,对于污染信息定位准确、可视,为做出正确决策提供简明的信息,对GIS在水环境中的应用作了有益尝试.

基于GIS平台的辽河水资源综合评价中DSS的研究

将地理信息系统与决策支持系统集成应用于辽宁省地表水资源保护利用之中,从而对GIS与DSS集成化进行研究,给出解决方案.提出辽宁省地表水地理信息系统的结构框架,并对其功能进行设计.

新型变论域模糊控制器在交通信号控制中的应用

在双模糊控制器协调控制交通信号的基础上,针对模糊控制中论域范围选择和隶属度函数在论域中合理分布的难题,改善通过函数模型获得输入输出变论域伸缩因子的方法,提出一种采用模糊推理来替代函数模型,根据输入输出量的大小来相应改变模糊控制器的输入输出变量的论域范围的新算法。仿真结果表明,与传统的基于函数模型的变论域模糊控制器相比较,此方法避免了基于函数模型的变论域模糊控制器的函数系数和模型参数选择上的困难,更加方便地实现了控制器自调整和自适应,并大大减小了车辆平均延误时间,为车队更顺畅地通过交叉路口提供了保证。

神经网络在水环境影响评价方面的应用

水质模型是水环境研究的重要工具,在水环境管理规划中起着重要作用.介绍了当前使用较多的水质数学模型及其优缺点.提出人工智能技术用于水质模型的改进方法.将神经网络应用于水环境影响评价,采用改进的BP算法进行水质模拟.该方法较之原有的水质数学模型,结果更加精确,适用范围更广.