基于层叠遗传算法的配电网多层级无源光网络优化

对于配用电光通信网中无源光网络多层级、多节点网络规划问题,首次提出采用基本遗传算法实现多层级的循环继承的层叠遗传算法。其采用外层分光网络继承内层网络基因用于本层网络的适应度函数选择,该算法解决了多层级无源光(PON)网络各层级分光优化的问题,并且通过仿真证明了其可行性,实现了四层级网络星形结构拓扑优化。优化后的网络获得了最优的星形网络拓扑和通信建设成本的降低。

基于层叠泛化算法的神经网络及其矿业应用

为提高神经网络的泛化能力 ,本文论述了基于层叠泛化算法的神经网络 。

基于Adaboost层叠式分类器的人脸检测算法仿真

详细研究了基于Adaboost的层叠式人脸检测算法。构建了一个层叠式分类器系统,其由多个弱分类器构建一个强分类器,再由多个强分类器最终构建一个层叠式分类器系统。通过增加层叠式分类器的级数来降低人脸误识率,增加层叠式分类器的个数来提高人脸检测率,使得层叠式分类器具有不断扩展升级的能力。仿真实验结果证明,采用这种策略成功的降低了误识率和计算时间,显著提高了检测性能,其检测效果稳定,并且完全可以适用于实时视频人脸检测。

EMD和层叠式LSTM算法在短期风速预测中的应用

风电作为再生资源的重要组成部分,已获得了广泛的关注。风力发电量多寡取决于对风速的精准预测。文章对于短时风速预测,提出了一种结合经验模态分解和层叠式长短期记忆算法,对短时风速进行预测。文章用一个来自风场的实际案例来验证本文提出的方法。

基于层叠泛化策略的母线负荷预测模型

基于层叠泛化策略SG(stacked generalization)提出一种新的母线负荷预测方法。该方法包含两级学习层,第1层针对原始母线负荷样本空间,对一组支持向量机SVM(support vector machine)进行交互验证式训练,训练完成后得到新的特征空间,该特征空间由这些支持向量机的输出和对应的真实值组成;第2层对输出进行线性组合,将新特征空间中的输出序列作为观测,对应的输出权值作为状态,使用卡尔曼滤波对权值进行递推估计。实例仿真证明,采用所提方法模型的泛化能力得到改善,从而提高母线负荷的预测精度。

钣金零件反求数据分层处理算法研究

针对钣金零件在反求过程中由于变形而引起的扫描点云杂乱层叠现象,提出了一种新的点云层叠处理算法,将层叠点云沿同一个方向切片,找到合适的起始位置,构建最优化的二维多边形曲线,通过曲线构建曲面,将点云分成两部分以有利于层叠点云的处理,减小所构建模型的形状误差。将该算法应用到某汽车底盘的层叠点云处理中,应用结果证明该算法是有效的。

光学可分离小波变换的研究

为改进光学小波变换,提出了光学可分离小波变换的概念。通过对光学小波变换的必要条件进行分析,采用层叠算法和二维可分离小波变换构造方法计算出了尺度和小波函数的二维离散近似序列。将新的母小波引入到光学小波变换中,获得了光学可分离小波变换。通过与现有光学小波变换及二维可分离离散小波变换进行比较说明了其优点。

用多消失矩最优小波包基改进虹膜识别

采用层叠算法求出尺度函数和小波函数的离散采样序列的逼进,将不具有基函数解析表达式的母小波用于虹膜特征提取,并利于实现连续小波包变换.针对虹膜光学识别应用背景,提出采用基于连续小波包变换的多消失矩联合最优小波包基来改进特征图像相关识别的最优基,并用统计识别方法进行后处理以增强算法适应性,同时提出通过体全息相关系统来实现,以发挥光学高并行性的优势,模拟结果表明可获得比已有方法更高的识别率.

瓦特型六杆机构的简化函数综合法

针对瓦特型六杆机构优化困难的问题,基于六杆机构简化函数综合原理,采用层叠目标优化算法,对瓦特型六杆机构进行分析,建立数学模型,给出了优化算法流程.并进行了实例计算、仿真分析.结果表明层叠优化算法适用于求解瓦特型六杆机构.将六杆机构拆为四杆机构和二杆机构这种方法是可行的,仿真数据表明误差控制在很0.4 mm的范围内,证实了该方法正确有效,为研究对六杆机构综合提供了新的思路和方法 .

基于多分类器融合的多姿态人脸检测方法

针对复杂背景的彩色图像中复杂姿态人脸的检测问题提出了一种基于多分类器融合的人脸检测方法。首先使用AdaBoost层叠式算法分别训练正面人脸分类器和侧面人脸分类器,将正面人脸检测结果和侧面人脸检测结果相融合得出可能包含人脸的候选区域,然后使用YCbCr空间的肤色统计模型在这些候选区域中进一步验证人脸。该算法既利用了不同姿态人脸分类器的信息融合,又利用了人脸灰度纹理特征和人脸肤色信息的融合,对人脸姿态和图像背景有较强的鲁棒性,而且处理速度很快。实验结果表明,方法可以有效提高对复杂姿态人脸的检测概率,并显著降低虚警检测概率。

飞秒超短脉冲超分辨重建的原理及实现

利用频率分辨光学开关(FROG)法测量超短激光脉冲时,使用层叠成像算法能够实现脉冲的超分辨重建。将FROG法测量的迹图在频域中以矩阵形式表达,结合sinc函数在频率轴的延展性质,成功诠释了FROG法的相位编码原理,该分析为超短脉冲的超分辨恢复提供了理论支持。在此基础上,数值仿真演示了对FROG迹图的频率轴和延时轴同时进行欠采样的情形下,利用层叠成像算法实现的相位恢复结果。该结果有助于指导FROG的测量,提高测量的精度,减少测量时间。