基于ABC-SVM的软基沉降预测研究

沉降预测一直是地基工程的一个重点研究项目.软土具有天然含水量高、塑性指数大、黏粒含量高等特殊的工程特性,因此,建立在软土上的地基沉降难以预测,对于工程建设有一定的隐患.支持向量机在解决样本数量小、非线性问题上有其特有的优势.利用人工蜂群算法对支持向量机的参数进行优化后建立SVM模型,对木兰溪防洪工程的沉降问题进行预测,将其预测结果与传统的支持向量机模型以及曲线拟合预测方法结果进行对比.最终证明了ABC-SVM模型在软基沉降预测上的可用性.

基于场景外观建模的移动机器人视觉闭环检测研究

针对移动机器人视觉闭环检测问题,基于图像BoVW(bag of visual words)外观进行场景建模,通过图像预处理、贝叶斯滤波等步骤实现闭环检测。为提高准确率,采用模糊C均值聚类方法建立视觉字典树,将图像视觉特征投影到视觉字典树上,分层计算相似性得分,用总相似性得分表征图像间的匹配度;同时将当前场景图像外观与历史图像外观进行比较,实时更新闭环检测后验概率;为解决海量图像在线处理问题,借鉴人工神经网络记忆存储方式,缩短在线处理时间。