改进RSA算法及二维码在农产品追溯系统的应用

随着人们生活水平提升,食品质量安全特别是生鲜水果蔬菜的质量安全受到普遍关注,社会各界都致力于农产品全过程质量安全管控,保障消费者食用安全,农产品追溯技术应运而生。本文运用改进RSA算法,结合二维码技术设计果蔬农产品追溯系统,重点分析了在果蔬农产品供应链流通过程中的重要环节以及重点溯源信息,应用改进RSA算法保障追溯系统核心数据安全,提升了农产品追溯系统的可靠性和易用性。

一种改进组合加权的TDOA室内二维定位算法

针对现有组合加权算法对定位区域边缘的目标定位时精度较低的问题,在现有组合加权算法的基础上提出了一种改进算法。首先,将基站分组,以到达时差算法得到目标位置的多个估计结果;其次,计算各估计结果之间距离值并排序,以滑动窗口法判断是否存在基站组出现异常定位估计;最后,当任意基站组的定位结果发生异常时,使用目标位置估计结果及其估计克拉美罗下界值设计两个加权步骤的权值,通过二步组合加权算法得到最终定位结果。仿真结果表明,所提算法有效减少了原组合加权算法对定位区域边缘的目标定位时的误差,当测量噪声标准差为0.8 m时,所提算法相较于原算法在正方形边缘区域定位均方根误差减小了0.35 m;在定位狭窄矩形区域时,所提算法平均定位均方根误差减小了0.11 m。

多块排样方式的二维板材下料优化模型与算法

针对矩形件二维板材剪切下料问题,提出一种多块排样方式的二维板材下料优化模型与求解算法。为了均衡考虑排样方式的计算复杂度和板材利用率,将多块排样方式的块数定为八块。通过3次一分为二剪切操作将板材分割成八个矩形块,并将每个块剪切成方向相同的同种矩形件。构造八块排样的优化模型及算法是按照排样价值最大原则来确定所有可能尺寸的块中矩形件的最优布局和板材的最优八块划分。提出的列生成算法迭代调用上述八块排样算法生成一系列下料方案,选择耗费板材最少的一个下料方案作为最终解。通过采用文献基准例题和实际生产实例验证了本文算法,实验结果表明:八块排样算法的排样价值高于3种文献排样算法,并且,八块排样方式的下料算法板材利用率高于已有文献给出的下料算法。本文给出算法计算时间可满足实际应用需要。

基于FEM-MEI和正余弦算法的二维电磁成像方法

针对二维介质目标的电磁成像问题,将正余弦算法(Sine Cosine Algorithm,SCA)与有限元方法(Finite Element Method,FEM)和不变性测试方程(Measured Equation of Invariance,MEI)进行结合提出一种新的成像方法。将FEM与MEI进行结合求解二维介质目标的电磁散射正问题,即求解Helmholtz方程。其中,MEI保证边界截断的精度,FEM适用于复杂介质目标的准确模拟。对于电磁散射逆问题,引入SCA并加以改进提出一种新的重构方法。该方法采用等效原理与格林函数的渐近式求得远区散射场,以测量的散射场和计算的散射场最大偏差为目标函数,采用改进的SCA优化介质参数,使目标函数达到最小值,以此重构散射体。为提高计算效率,采用MPI算法进行并行计算。文中采用基准函数展示了改进的SCA算法的快速收敛性,并采用非规则的均匀介质柱目标验证了成像方法的正确性。

基于粒子群算法的二维不规则排样

针对工业生产中常见的二维不规则排样问题,提出运用粒子群算法求解的方法。将BL算法和NFP算法结合,作为排样定位策略;对工件的入排顺序和入排角度进行编码,进行粒子群算法优化求解,并通过交叉替代传统的插值改进粒子位置更新过程,满足排样的离散问题求解;通过添加粒子的变异过程,避免陷入局部最优解。算例排样结果验证了该算法的有效性。

基于粒子群优化算法的二维路径规划方法研究

在现代社会中,路径规划问题广泛存在于各行各业,旨在独立探索一条从起始点到目标点的无障碍可行路径,这一过程通常涉及对不同路径工作代价、时间、距离等成本的考虑。针对二维平面对路径规划问题进行研究,基于粒子群优化算法,采用具有线性变换的惯性权重系数和加速常数,并引入三次样条插值约束路径,动态调整惯性因子,平衡算法的全局搜索和局部寻优能力,增加平滑度。实验结果表明,粒子群优化算法在解决二维路径规划方面具备良好的性能。

基于改进的YOLOv8算法的二维码和条形码检测方法

基于改进的YOLOv8算法的二维码和条形码检测方法是一种高效的图像处理技术,旨在快速准确地识别和定位图像中的二维码和条形码。改进的YOLOv8是一种实时目标检测系统,有着快速、准确和高效的特点。首先,通过预处理图像来提高二维码和条形码的可识别性,例如调整对比度和亮度。接着,对处理过的图像进行分析,以便快速定位图像中的二维码和条形码。改进的YOLOv8算法的一个关键特点是其使用了深度学习技术,这使得算法能够在各种条件下有效地识别和检测目标,不仅能处理标准形状和尺寸的二维码和条形码,还能识别被部分遮挡或处于不利角度的码。此外,算法的实时处理能力使其非常适合需要快速响应的应用场景,如零售业的快速结账和物流行业的包裹跟踪。总的来说,基于改进的YOLOv8算法的二维码和条形码检测方法提供了一种高效、灵活且可靠的解决方案,适用于多种商业和工业应用。

蚁群算法在二维排料问题中的应用

蚁群算法是一种模拟自然界蚂蚁觅食行为的仿生算法,通过个体间的信息交流和协作,能够在搜索空间中快速找到问题的解。在二维排料问题中,蚁群算法通过模拟蚂蚁在寻找食物过程中的路径选择行为,能够有效地探索和利用排料空间,从而找到更优的排料方案。基于此,详细介绍蚁群算法的原理及其在二维排料问题中的应用,展示蚁群算法相较于传统算法在解决二维排料问题时的优势,为工业生产中的排料优化提供新的思路和方法。

一种快速的空时二维谱估计算法

为了减少算法运算量,将多级维纳滤波器引入空时二维谱估计中,提出了一种快速算法。快速算法通过简单的乘加运算得到噪声子空间,无需对空时阵列协方差矩阵进行特征根分解,更加易于硬件实现。仿真结果表明快速算法与原二维算法性能相当。

多策略融合鲸鱼算法与二维最大熵的图像分割

传统的图像分割算法存在抗噪声差、迭代速度不高等缺陷,为了提高图像分割的质量,提出一种引入反向学习策略的鲸鱼优化算法(WOA)与二维最大熵结合的图像分割方法,并通过结合Sobol序列、自适应权重系数、收敛因子的非线性调整优化后的WOA算法,得到目标图像的最优阈值,并对其进行分割。通过与原始WOA算法在测试函数上的对比,表明改进算法具有较好的收敛性和较快的收敛速度。将改进算法实际运用到草坪背景下,分割后图片的峰值信噪比值相较于另外2种对比算法分别提高了5.2%、3.5%,在天空背景下分别提高了3.6%、2.2%,证明了改进后的算法可以提高分割的图片质量,体现了该算法的优越性。

基于改进跳蛛算法的二维OTSU限重标志识别算法

针对交通标志识别中限重标志和限速标志相似程度大、容易造成误检等问题,结合抗噪能力强的二维OTSU自动阈值分割法与寻优能力强的跳蛛优化算法,提出了一种基于跳蛛优化的二维OTSU限重标志识别算法。该算法通过统计交通标志牌感兴趣区域的二维灰度直方图,采用改进跳蛛算法求解二维OTSU分割阈值,快速地实现交通标志图像的二值化,再利用DBSCAN对二值化图像边缘点聚类,最后根据聚类结果的相对位置正确识别限重标志。实验结果表明:在不降低识别率的条件下,运算时间降低了34.16%,并能够正确区别限重标志和限速标志。

适用二维切割体网格的THINC/QQ算法扩展研究

为了扩展基于二次曲面和高斯积分的双曲正切函数界面捕捉算法THINC/QQ的单元适用类型,本文将适用切割表面式非结构单元的THINC/QQ-SF算法原理应用于二维切割体网格。在进行界面重构时,先将带悬挂点的复杂单元虚拟简化为常规的四边形或三角形单元;而在计算流体体积流量时再考虑各单元的真实拓扑结构。针对典型流体体积对流和溃坝算例,本文设计了一系列二维切割体网格,并验证了所用扩展方法的可行性。研究表明:与高分辨率界面捕捉HRIC算法相比,二维THINC/QQ-SF算法的计算精度更高,能有效抑制多相流界面发生大变形时的流体体积数值耗散。

星载二维转台U型架结构轻量化与优化设计

星载二维转台是空间相机等光电设备的主要承载机构,U型架是转台的关键支撑部件。为了对星载二维转台U型架进行结构优化与轻量化设计,研制高承载比和轻量化的星载二维转台,本文设计了一种用于星载二维转台的碳纤维复合材料U型架。首先,利用碳纤维复合材料代替钛合金材料,结合考虑工艺性,设计了一种变截面管状结构U型架。接着,按照基于铺层工艺的有限元建模方法对碳纤维U型架进行有限元建模与仿真分析。然后,试制U型架样机并通过模态试验验证有限元模型的准确性。最后,提出一种理论分析法、遗传算法、有限元法相结合的三级优化方法对碳纤维U型架铺层角度、铺层厚度与铺层顺序进行优化设计。结果表明:模态试验与仿真得到的U型架振型完全一致,频率相差在5%以内。初始设计的碳纤维U型架比钛合金U型架质量减少了45.7%,通过对复合材料铺层的优化设计,使U型架质量进一步减少了13.8%,固有频率提升了10.14%。本文所采用的复合材料建模与优化方法正确,设计的碳纤维U型架满足星载二维转台轻量化设计需求。

BP神经网络—遗传算法及二维可视化优化香附总黄酮提取工艺研究

目的:优化香附总黄酮的提取工艺。方法:基于U^(*)_(10)(10^(8))均匀设计试验,采用水浴回流法,以香附总黄酮提取率为评价指标,考察回流温度、提取时间、乙醇浓度、料液比、回流次数对香附总黄酮提取效果的影响。分别采用BP神经网络-遗传算法及二维可视化分析对试验结果进行目标寻优,并进行工艺验证。结果:BP神经网络-遗传算法处理分析得到优化结果为:回流温度95℃、提取时间165 min、乙醇浓度90%、料液比1∶15(g/m L)、回流次数2次,验证试验显示此条件下总黄酮平均提取率为3.22%;二维可视化分析处理得到优化结果为:回流温度80℃、提取时间140 min、乙醇浓度60%、料液比1∶40(g/m L)、回流次数2次,验证试验显示此条件下总黄酮平均提取率为3.24%。结论:两种优化方法的工艺优化参数不同,且二维可视化分析结果略优于BP神经网络-遗传算法,两种方法的综合比较可为同复杂的提取工艺优化提供新思路。

探测器阵列高精度二维标定平台控制系统设计

为了实现快速、高精度探测器阵列标定,对探测器阵列高精度二维标定平台控制系统进行了研究,设计了采用单片机控制步进电机加编码器的闭环位移控制系统。介绍了该平台的标定原理和硬、软件控制系统设计,并对控制PID算法进行了研究,最后搭建了标定系统对控制系统进行综合测试。实验结果表明该控制系统有良好的控制能力,平台在600 mm×600 mm的有效行程内定位精度可达-11~12μm,十次单点测试数据变异系数为0.13%,连续模式下平均测量误差为1.65%。该平台设计满足探测器阵列的标定要求,为探测器阵列标定提供了一种有效手段。

基于混沌遗传算法的二维平面阵研究

针对一般均匀平面阵列方向图旁瓣较高的问题,利用传统遗传算法对均匀阵进行二维稀布排列,有效降低了旁瓣电平,但遗传算法收敛速度慢,容易陷入局部最优解。因混沌优化算法具有随机性、遍历性以及规律性的特性,把混沌优化算法引入到遗传算法中,利用混沌序列初始化种群,可提高遗传算法的收敛速度和获得全局最优解的能力。因此,提出一种基于混沌优化算法的遗传算法,并把该算法应用到二维平面阵天线设计中,该算法对天线阵的排布进行了优化设计。仿真结果显示混沌遗传算法的收敛速度有所提高,阵列天线的副瓣电平进一步降低,说明该方法具有一定的可行性。

基于二维离散余弦变换的图像水印算法研究

针对数字版权保护的应用需要,研究了基于二维离散余弦变换的图像数字水印算法的适用性。首先在Matlab平台中设计了基于二维离散余弦变换的数字水印嵌入、提取和抗攻击的算法程序,然后采用经典灰度二值图像进行了实验研究。结果表明,将二维离散余弦变换应用于图像数字水印,其水印图像的质量保持较好,且水印具有较好的不可见性,抗击低通滤波的能力较好,但抗旋转攻击和较大范围剪切攻击的能力较弱,因此其总体鲁棒性相对较好,能够较好地满足图像数字水印的应用要求,但后续要对二维离散余弦变换的水印算法进行改进性研究,尤其要提升其鲁棒性,从而更好地满足数字版权保护的应用需求。

基于二维小波变换SIFT算法模型的皮革断面图像配准研究

以二维小波变换优化SIFT算法构建了一种针对皮革断面图像配准分析的数学模型,以人工方式、SIFT算法作为对比对象,对该数学模型在皮革断面同层图像配准和序列图像配准两方面的性能进行对比分析。结果表明:融合优化后的数学算法模型在检测效率和检测精度方面具有显著改进。

基于改进野狗优化算法的二维MUSIC声源定位研究

针对二维多重信号分类算法(MUSIC)在进行信号波达方向估计时存在运算复杂、速度慢的问题,提出基于改进野狗优化算法的二维MUSIC声源定位算法。该算法首先通过结合精英反向学习策略与二次插值方法改进野狗优化算法,提高算法寻优能力,再与MUSIC算法结合,使算法能快速且准确定位。实验结果表明,该算法与传统MUSIC方法对比,定位精度得到提高,且节约了88.6%的搜索时长,计算量降低,获得更好的实时性。

基于改进遗传算法对二维下料问题的研究

板切割问题是一个二维下料问题,需在有限大小的板材上最大化其利用率或最大化其利润,属于典型的NP完全问题。文章提出了一种携带“基因库”的改进遗传算法并结合基于块生成和贪心算法的染色体启发式生成算子来对该问题进行求解,最后通过Python仿真实验证明本文提出的算法在求解此问题时能得到较好的结果,并保持良好的求解稳定性。