基于大数据集域自适应快速算法的图像特征智能识别模型构建

通常采用图像特征智能识别以提高对图像高频成分的识别度。基于大数据集域自适应快速算法构建图像特征智能识别模型。在图像特征智能识别模型构建过程中,对于图像特征智能识别过程中容易产生伪图像特征识别、细节性模糊与图像特征智能识别的不间断性问题,使用大数据集域自适应快速算法可以提高图像特征智能识别的效率。经过实验表明,基于大数据集域自适应快速算法的识别特征模型能够有效提升微小图像特征平均识别率,且鲁棒性较好。

三级领导式的快速自适应狼群优化算法

为提高狼群算法的收敛速度,在此提出了一种称为三级领导式和微粒进化方程的自适应狼群算法,人为地把灰狼分成两类,领导层三只灰狼:如αβ和δ,剩下的为猛狼w。在游走搜索阶段随机设定一个猎物位置,利用狼群与猎物之间的距离来指导游走搜索猎物;在召唤阶段,利用三个领导层灰狼作为头狼来引导猛狼向猎物靠近,避免了传统狼群算法只有一只头狼引导整个狼群就容易陷入局部最优的情况;在围攻猎物阶段利用惯性因子来表示以往奔袭的经验、学习因子与随机数之间的乘积来表示猛狼自身经验的认识与总结、迭代影响因子来表示整体狼群经验的认识与调整,综合起来狼群粒子奔袭速度加快收敛速度和跳出局部最优,从而找到真实的整体最优值。本次选取的8个测试函数对应的对比性实验结果表明:该方法较为精确地实现寻找到了测试函数的最优值且较早地快速收敛到最优解,在后期也平稳收敛到真实的最优值,该算法适用于多维多波峰函数求极值问题。

基于自适应多层快速多极算法的大规模磁法正演模拟

提出了一种基于非结构化四面体以及带地形模型的自适应多层快速多极大规模磁法快速正演算法.该算法弥补了传统积分方法采用FFT加速计算时不能采用非结构化网格的缺陷;同时采用自适应快速多极算法突破积分求和方法求解大规模磁法问题耗时长的突出问题.首先,采用非结构化的四面体网格剖分技术能够更好的模拟复杂模型以及带地形模型,实现磁法模型的高精度模拟;其次,采用一种自适应多层快速多极(AMFM)算法实现大规模磁法正演求解.通过将计算区域划分为近区和远区,对近区采用解析计算高精度求解,对远区采用自适应多层快速多极算法进行加速计算,假设有M个观测点,N个四面体源单元,可将计算复杂度由传统积分求和法的O(MN)减少到O(Mlog N).本文设计了组合体模型以及安徽怀宁地区的实际地形模型,模型计算结果体现了采用该方法进行大规模复杂模型三维磁法正演模拟的高效性和准确性.

一种用于语音编码的快速自适应码书搜索算法

码激励线性预测技术(简称CELP)能够在低比特率的情况下实现较高质量的语音,但其运算复杂度高。自适应码书搜索替代长时预测,是大多CELP编码方案的关键。介绍了CELP的基本原理并讨论了自适应码书搜索算法,提出将一种快速自适应码书搜索算法引入到传统4.8kbp FS1016使其复杂度明显降低。仿真结果表明,该方法既保持了4.8kbs FS1016传统算法复原语音的质量,又使自适应码书搜索运算量下降约40%以上。

含噪语音压缩感知自适应快速重构算法

本文针对含噪语音压缩感知在低信噪比时重构语音性能差的问题,提出了一种自适应快速重构算法。该算法将行阶梯观测矩阵与一种新型的快速重构算法结合,并根据含噪语音信号的信噪比自适应选择最佳重构参数,使得在重构语音的同时提高了重构信噪比。算法实现简单快速,且不需要预先计算信号的稀疏度。实验结果表明:在低信噪比时,自适应快速重构算法的重构性能优于基追踪算法和快速重构算法,且重构速度快于快速重构算法和基追踪算法。

基于快速自适应超螺旋算法的高速列车最优黏着控制

为解决轨面状态变化时列车牵引/制动力得不到有效发挥的问题,考虑轮轨间黏着状态具有较强的非线性和时变性,设计一种快速自适应超螺旋(FAST)滑模控制器。根据轮轨黏着机制和列车运行原理建立列车模型,对不同轨面下黏着特性曲线进行研究。使用全维状态观测器对负载转矩进行观测,并计算获取当前轨面黏着系数。在此基础上,利用滑模极值算法动态搜索当前轨面最佳蠕滑速度。采用快速自适应超螺旋算法设计的滑模控制器控制牵引电机转矩,使列车蠕滑速度稳定跟踪于当前轨面最佳蠕滑速度处。利用MATLAB软件对FAST滑模控制器设计的列车运行控制系统进行仿真,将其与采用超螺旋滑模控制器和标准滑模控制器的仿真结果进行对比。研究结果表明,FAST算法将系统稳定时间缩短至5 s,收敛速度加快。不同轨面搜索到的蠕滑速度稳定在最优阈值1.4~1.5 m/s之间,轨面变化时,转矩变化趋势与轨面变化趋势一致,数值分别稳定在67200和32720左右。在模型中加入干扰后,系统能快速稳定,转矩相对误差处于±0.05%,控制器有较强鲁棒性。由此可知,快速自适应超螺旋算法实现了对不同轨面下的列车最佳蠕滑速度的快速跟踪,充分利用了当前轨面的最大黏着系数,极大发挥了列车牵引/制动力,实现了高速列车的最优黏着控制。

一种用于水声相干通信的快速自适应自最佳均衡器(英文)

多通道判决反馈均衡器(MC-DFE)是水声相干通信克服信道多径效应、消除码间干扰(ISI)的主要手段。本文提出了一种用于水声相干通信系统的分集合并自最佳自适应多通道判决反馈均衡器。该算法将快速自优化LMS分集合并(FOLMSDC)算法、快速自优化LMS(FOLMS)算法和快速自优化LMS相位补偿(FOLMSPC)算法有机地结合在一起。该算法一方面可以进一步减少运算复杂度,另一方面,由于算法中的步长因子和相位跟踪因子可以自适应地更新,因此算法可以更好地跟踪水声信道的变化,进一步提高通信系统的接收性能。仿真结果表明,本文提出的算法的性能优于现有算法。

基于神经网络的全局寻优自适应BP学习算法

根据梯度算法中网络权值的演化规律,并基于终端吸引子,提出一种能全局寻优自适应的快速BP算法,该算法的基本思想是最小二乘算法,采用梯度搜索技术,以期使网络的实际输出值与期望值的误差的均方值为最小.同时,进行BP学习算法的稳定性和快速收敛问题分析研究.并进一步给出改善BP算法学习率修正、假饱和现象消除等训练结果的措施.

金属目标快速分析的不完全LU预处理技术

研究了一种用于改善金属目标快速计算迭代收敛特性的预处理技术。采用自适应积分快速算法(AIM)快速精确分析任意结构金属目标的电磁散射特性,着重探讨了运用不完全LU分解方法(ILU)来加速AIM算法的迭代收敛过程的技术。快速算法结合ILU分解技术极大地提高了金属目标电磁特性的分析计算速度。

一种车载毫米波FMCW MIMO雷达快速成像方法

针对车载毫米波FMCW MIMO雷达现有的常规波束形成算法的旁瓣效应造成的方位向分辨率低以及高分辨算法的工程实时性低的问题,提出了一种迭代自适应算法(IAA)高分辨成像的快速实现方法。该方法首先利用快速傅里叶变换(FFT)获取目标一维距离像,然后对每一距离单元利用FFT算子和Gohberg-Semencul(GS)因子分解计算迭代自适应算法(IAA)的数据协方差矩阵和其逆矩阵,利用快速Toeplitz矩阵向量乘法计算IAA迭代值,从整体上提升了IAA估计各角度散射系数的实时性。仿真和实验结果验证了该方法的可行性和有效性。

移动机械臂牵引卷装纱线的动态建模与控制

随着纺织工业的智能化转型需求,应用于纺织产业的工业机器人技术不断发展。针对在复杂的纺织加工环境下,机器人对柔性纱线直接操纵存在的纱线形态感知困难与空间局限性,以移动机械臂对织造领域整经纱架上卷装线头的牵引操纵为例,提出一种集成机器人避障运动规划策略的卷装纱线牵引操纵控制框架。构建了卷装纱线系统的动力学模型,解析了机器人与纱线间的运动耦合关系和机器人牵引纱线的运动控制方程,提出了基于纱线轴向应变约束的改进自适应引导快速扩散随机树算法,保障机器人避障运动的同时防止纱线被过度拉伸。通过数值仿真验证了该控制框架的有效性,实现了机械臂对卷装纱线从起点到目标点的无碰撞柔顺牵引操纵。

基于快速IAA算法的MIMO雷达参数估计

多输入多输出(MIMO)雷达需要对距离、角度和Doppler频率等参数的精确估计。迭代自适应(IAA)算法仅利用单个快拍便可实现MIMO雷达的高分辨参数估计,然而使用IAA联合估计距离、角度和Doppler频率三维参数的运算量很大。该文提出一种快速IAA算法,将联合估计IAA算法简化为三级级联处理,先进行距离IAA估计,然后对存在目标的距离单元进行角度IAA估计,最后在存在目标的距离-角度单元内进行Doppler频率IAA估计,即通过降维处理得到了快速IAA算法。仿真表明:快速IAA算法在基本保持IAA算法性能的同时大大降低了运算量。

激光热处理高速升温过程的红外CCD监测方法

激光热处理作为一种材料表面高温处理技术,具有升温速度快、温度范围宽的特点,升温速度可达104℃/s。传统的接触式测温法无法满足快速升温的温度场和升温过程的测量需求,为满足这一需求,本文设计一种非接触式的基于图像处理的红外CCD测量材料表面温度的方法。针对温度测量范围宽的问题,提出了分段测量的方法;针对升温速度快,提出了计算机控制的快速自适应曝光时间算法;为提高测量精度,对温度-灰度曲线进行了严格标定。实验证明该方法是一种低成本、高稳定性、高精度、简单有效的测温方法,本研究为激光热处理中材料表面温度测量提供了切实可行的解决方案。

基于FASTA结合p-指数阈值降噪法的MCA方法对车轴应变信号处理的研究

基于形态分量分析(MCA)方法对不同分量进行稀疏匹配,采用快速自适应收缩阈值算法(FASTA)和p-指数阈值降噪法求解稀疏系数以提高计算效率并改善降噪效果。由于车轴应变信号是由类正余弦波形的周期成分以及有明显尖峰的脉冲干扰成分组成,根据二者的形态差异,采用基于FASTA结合p-指数阈值降噪法的MCA方法求解得到周期成分和干扰成分的稀疏系数并进行重构,实现应变周期成分与干扰成分的分离。对车轴应变信号处理的仿真计算表明,FASTA结合p-指数阈值降噪法相比迭代软阈值算法,计算时间减少61.5%;某型号动车组车轴实测应变信号处理结果表明,采用该方法处理得到的应变信号,较基于迭代软阈值算法的形态分量分析方法和自适应中值滤波算法,应变均值误差分别降低了77.4%和55.5%,相关系数分别提高了13.5%和4.4%。

基于ENF邻域相关系数的音频篡改盲检测

为了提高现有的基于电网频率(electric network frequency,ENF)信号的盲篡改检测方法在低信噪比时的检测准确率,提出一种利用ENF信号邻域相关系数的音频篡改盲检测方法.首先将待测音频中提取的ENF信号划分子块,并计算相邻区域子块的相关系数;然后对相关系数序列进行自适应快速横向滤波(fast transversal filter,FTF),根据误差能量的变化检测音频篡改.为了减小干扰的影响以提高篡改检测准确率和篡改定位精度,从正、反两个方向对音频进行上述处理,再结合两个方向的误差能量进行篡改检测.与现有的两种代表性方法相比,所提出的方法不但能精确定位篡改,而且能有效提高音频篡改的检测准确率,尤其是在ENF波动较大和信噪比较低的情况下更有优势.

考虑枢纽延误的集装箱公铁联运多目标路径优化

为解决枢纽延误下的集装箱公铁联运路径优化问题,本文综合考虑运输中等待转运集装箱数量和铁路剩余能力的双重不确定性、枢纽转运能力上限及铁路发车要求对枢纽延误的影响,采用三角模糊数刻画不确定性,并从等待转运和等待班期两方面量化延误时间及其带来的碳排放和仓储成本。基于此,以路径方案总成本和总碳排放量最小化为目标,构建多目标路径优化模型,结合期望值法和模糊机会约束规划法对模型去模糊化,设计自适应快速非支配排序遗传算法(ANSGA-Ⅱ)求解模型,并引入模拟方法评估路径方案的可靠性,确定最佳置信度组合。结合某公铁联运网络开展的算例分析结果表明,相较于NSGA-Ⅱ算法,所提方法收敛速度更快,总成本和总碳排放量分别优化了2.03%和5.87%,且前沿解的可靠性均大于0.95,能为经营人决策路径方案提供有效支持。进一步的灵敏度分析显示,当等待转运集装箱数量达到某一特定值时,选择的运输方式更倾向于单一的公路运输,以降低因等待转运带来的枢纽延误;同时,枢纽延误对不同时间敏感度货物的路径选择也有不同影响。

基于多源大数据分析的图像特征智能识别模型

针对图像受噪声影响导致特征识别精度下降的问题,提出了基于多源大数据分析的图像特征智能识别模型。根据改进的自适应二维中值滤波法,对所有小窗口内像素排查,过滤噪声,若检测到未被噪声污染的像素则直接输出,在单尺度模糊数学基础上,利用三高斯模型经过迭代处理均匀图像亮度值,将邻域中心点灰度取值分解为实部、虚部,提取局部二值特征和Brushlet特征,将邻近两个像素灰度值作减法运算,根据启发因子与灰度梯度最大值,智能识别图像特征。仿真实验结果表明:所提模型在图像不清楚情况下能均衡调节分辨率,且保证信息完整,识别结果精准有效,抗噪能力强。

复杂场景下视觉先验信息的地图恢复SLAM

目的目前已有的单目视觉SLAM(simultaneous localization and mapping)系统每次开始运行时都将初始帧而不是绝对位置设置为参考帧,不能在一个固定的坐标系中获得位姿,导致无法重用已有的建图信息,而且在复杂场景中相机容易跟踪失败,需要当前帧与已有的关键帧非常相似时才能重定位并继续建图。针对这个问题,提出一种具有重新初始化、地图重用与地图恢复能力的视觉SLAM系统。方法首先,加载先验地图,通过ORB(oriented brief)特征匹配SLAM系统当前帧与先验地图关键帧,并结合重定位方法完成SLAM系统的初始化。接着,为了避免丢失地图,建立一种应对SLAM系统跟踪失败的地图保存机制,保存跟踪成功地图,并提出一种自适应快速重新初始化算法,引入灭点检测,自动选择最佳重新初始化策略,保证SLAM系统继续跟踪与建图,建立的地图称为恢复地图。最后,对于跟踪成功地图与恢复地图,采用改进的回环方法获得它们之间的转换关系,并提出一种地图恢复法,减少跟踪成功地图与恢复地图尺度不一带来的误差,确保得到的全局一致地图更加准确。结果在经过加噪处理的KITTI数据集上进行地图恢复融合的测试,实验结果表明,在KITTI00、KITTI02、KITTI05数据集下,本文提出的SLAM系统比ORB-SLAM2系统分别可以多获得39.25%、47.75%、32.46%的地图信息。在EuRo C数据集上的运行结果表明,本文提出的单目视觉SLAM系统不仅在建图精度方面与ORB-SLAM2效果相当,还在跟踪稳定性方面有显著提升。结论本文提出的SLAM系统可以在跟踪失败的情况下有效恢复地图;此外,还可以高效重用SLAM系统已有的建图结果,固定SLAM地图坐标系,提升SLAM系统运行稳定性。