基于改进爬山算法的显微自动对焦系统

为了更好地解决显微装置快速自动对焦与精准定位对显示图像清晰度的影响问题,文章通过改进爬山对焦算法在反向搜索判据方面的合理取值,提升了完成对焦后的图像清晰度,优化了自动对焦的速度,有效地提升了显微装置系统图像的高清晰度快速自动对焦性能。实验结果表明:基于改进爬山算法,图像对焦速度方面提高了35.92%,图像清晰度方差值提升了6.32%,有效地提高了显微装置系统的对焦速度和精度。

基于改进爬山算法的微小零件亚像素级定位

为提高微小零件亚像素级定位效果,采用改进爬山算法。将目标区域向外扩展获得调焦窗口跟踪漂移图像,边界由像距和视角决定;然后优化爬山搜索算法得到最优收敛解,二维图像信息熵构成调焦图像评价函数;改进Zernike矩算法,通过高阶矩的模代替边缘参数,减少了计算量,卷积窗口矩阵构成Zernike矩的差值,提高定位精确度;最后给出了算法流程。实验结果显示,改进Zernike矩偶模板比奇模板边缘亚像素定位误差小,相比空间矩算法、多项式拟合算法、Zernike矩算法、区域生长算法和模板匹配算法,对规则形状定位误差均值分别减少了43.24%,21.62%,32.43%,27.03%和56.76%;对不规则形状定位误差均值分别减少了39.02%,20.15%,26.83%,24.39%和51.22%。本文算法定位精确度较高。

基于改进遗传爬山算法的篦冷机熟料换热二次风温故障诊断

提出一种利用改进遗传算子优化爬山的算法,能自动调整交叉概率和变异概率,自动选择交叉方式和变异方式,利用改进的交叉算子和变异算子替代爬山算法中的减边算子来扩展其全局寻优能力,利用最大支撑树限制搜索空间来提高搜索效率。仿真实验证明,与爬山算法等算法相比,该算法得到的模型更加准确、最佳得分更高且耗时较短。结合水泥熟料换热过程中的篦冷机现场采集数据,建立了篦冷机工艺参数的故障诊断模型,对二次风温实现了较为准确的故障诊断,具有一定实际意义。

通信干扰信道和功率智能决策算法

智能干扰是一种利用环境反馈自主学习干扰策略,对敌方通信链路进行有效干扰的技术。然而,现有的智能干扰研究大多假设干扰机能够直接获取通信质量反馈(如误码率或丢包率),这在实际对抗环境中难以实现,限制了智能干扰的应用范围。为了解决这一问题,该文将通信干扰问题建模为马尔科夫决策过程(MDP),综合考虑干扰基本原则和通信目标行为变化制定干扰效能衡量指标,提出了一种改进的策略爬山算法(IPHC)。该算法按照“观察(Observe)-调整(Orient)-决策(Decide)-行动(Act)”的OODA闭环,实时观察通信目标变化,灵活调整干扰策略,运用混合策略决策,实施通信干扰。仿真结果表明,在通信目标采用确定性规避策略时,所提算法能够较快收敛到最优干扰策略,并且其收敛耗时较Q-learning算法至少缩短2/3;当通信目标变换策略时,能够自适应学习,重新调整到最优干扰策略。在通信目标采用混合性规避策略时,所提算法也能够快速收敛,取得较优的干扰效果。

数字光具座自动调焦算法研究

为了实现数字光具座多种指标如焦距、顶焦距、出瞳直径等实时自动化的测量,提出了一种适用于数字光具座的自动调焦算法。该算法采用Brenner清晰度评价函数,粗调焦阶段采用改进的自适应变步长爬山算法,精调焦阶段采用基于最小二乘法的曲线拟合算法。实验结果证明,这一算法能够准确、高效地找到焦面位置,调焦精度达到0.3%且重复调焦精度高。