Image boundary extraction based on island model genetic algorithms for integrated circuit defect detection

The integrated circuit chip with high performance has a high sensitivity to the defects in manufacturing environments.When there are defects on a wafer,the defects may lead to the degradation of chip performance.It is necessary to design effective detection approaches for the defects in order to ensure the reliability of wafer.In this paper,a new method based on image boundary extraction is presented for the detection of defects on a wafer.The method uses island model genetic algorithms to perform the segmentation of wafer images,and gets the optimal threshold values.The island model genetic algorithm uses two distinct subpopulations,it is a coarse grain parallel model.The individuals migration can occur between the two subpopulations to share genetic materials.A lot of experimental results show that the defect detection method proposed in this paper can obtain the features of defects effectively.

二阶Radon-Fourier变换与遗传算法结合的快速相参积累算法

针对匀加速运动的高速目标,可以用二阶Radon-Fourier变换(Second-order Radon-Fourier Transform,SRFT)完成对回波信号的相参积累。SRFT算法的原理是通过“速度-加速度”联合搜索来实现目标的运动参数估计,其计算量较大,不满足实时检测的需求。针对这个问题,提出一种基于遗传算法(Genetic Algorithm,GA)的快速实现方法。首先对运动参数集进行编码,设置初始群体;然后通过遗传算法对群体更新迭代,使其能够自发快速地逼近全局最优解,减少不必要的搜索路径;最终快速实现待检测目标的相参积累。仿真结果表明,在保证检测性能的前提下,算法计算量得到有效改善,运算次数减少大约一个量级。

基于多孔特征约束的舱段对接姿态识别方法

为实现航天器舱段自动对接中多装配孔与舱段轴线同时匹配协调,提出基于多装配孔特征约束的大型舱段对接姿态辨识方法。首先通过双目视觉测量系统采集舱段对接端面上的装配孔图像,经去噪、边缘检测、弧段匹配、拟合椭圆和去重等一系列图像处理后再经基于Topsis椭圆评估去伪,获得装配孔的二维信息。然后,建立双目椭圆锥面模型,解算装配孔的姿态方向;再以多装配孔姿态匹配最优为目标,基于投影寻踪原理建立以投影向量模长最大为目标函数的最优数学模型,利用遗传算法对模型进行求解,得到舱段对接的最优姿态向量。最后,通过与理论姿态进行比较来验证该方法的有效性,并在实验台对该方法的精度进行测试。试验结果表明,舱段实际偏转姿态角和解算的姿态角相对误差为1.92%,满足舱段姿态测量的需求。

基于遗传算法的有效人脸检测法

提出一种基于遗传算法的人脸检测方法 .利用面部特征的边缘信息和灰度分布的特点 ,设计了一种简单有效的几何模板和灰度分布模板来描述人脸 ;提出一种具有较强局部搜索能力的遗传算法 ,并利用它对输入的图像在不同尺度上同时搜索人脸区域 .实验表明 ,该算法在正确率和速度两方面都取得了较满意的结果 .

投影寻踪模型的改进及其在生态农业建设综合评价中的应用

为提高生态农业建设综合评价模型的分辨率,提出了一种有效的和通用的模型——投影寻踪模型(PP)。模型中密度窗宽R是求解局部密度的窗口半径,是由样本数据本身特性确定的局部宽度参数,主要通过试算或经验来确定,缺乏理论根据,该文对模型中密度窗宽R进行了理论改进,推导得出了计算的经验公式,使模型更具有科学性和稳定性。采用基于实码的加速遗传算法寻找最优的投影方向,同时用投影方向信息研究了各因子对生态农业建设综合评价的影响水平,取得了符合客观实际的分类结果,为生态农业合理建设提供了决策依据。

基于AdaBoost和遗传算法的快速人脸定位算法

针对采用AdaBoost算法构建人脸检测器时存在的特征冗余问题,提出了一种新的快速人脸定位算法.首先用AdaBoost算法选取类Haar小波特征(称作AdaHaar特征),然后用遗传算法在低维的AdaHaar特征空间进一步优选,消除冗余并得到相应的权系数,最终的人脸检测器由这些优选的弱分类器及其相应权系数线性组合而成.实验结果表明,采用文中算法训练的人脸检测器在检测正确率、检测速度及占用内存等方面的性能都得到了改善.

基于遗传算法重采样的人脸样本扩张

无论是对人脸检测还是人脸识别来说,训练或测试一个分类器都要进行数据的收集,目前所有基于统计学习的方法都存在这个问题.提出了一种针对已有的人脸样本通过采用遗传算法进行重采样来扩张样本的算法.其基本思想是,基于人脸样本由有限的部件构成,而且遗传算法可以用于模拟自然界中的遗传过程.这种模拟可以涵盖人脸的一些变化,比如不同的光照、姿态、饰物、图片质量等.为了证明该算法所生成样本的推广能力,将这些生成的样本用于训练一个基于AdaBoost的人脸检测器,并且将它在MIT+CMU的正面人脸测试库上进行了测试.实验结果表明,通过这种方法来收集数据可以有效地提高数据收集的速度和效率.

基于分布异常的高光谱遥感影像小目标检测算法

提出一种基于分布异常的高光谱遥感影像小目标检测方法。该算法用基于近似相对熵的实码遗传优化投影寻踪方法(RCGOA-PP),有效地将高维数据中隐藏的目标信息集中投影到低维空间中,并用直方图分割的方法提取出小目标。实验证明,此算法精度较高,适用于对高光谱影像中的小目标进行检测。

一种基于颜色和几何特征的人脸检测方法

该文提出了一种有效的人脸定位方法。通过局部自适应门限提取图像边缘,用几何规则和颜色特征筛选出候选眼睛块,使用遗传算法将这些眼睛块配对验证,适应度函数采用一个新颖的眼睛及脸颊区域的灰度投影及肤色信息定义。该方法可以实现多尺度、多角度的正面人脸检测,实验结果令人满意。

投影寻踪模型在国民经济综合评价中的应用

文章针对区域国民经济发展的多属性,采用投影寻踪评价模型,用加速遗传算法寻找最佳投影方向,将多维属性指标转换为一维投影值。在此基础上,通过建立单属性指标的分类等级区间,给出区域国民经济发展水平分类的投影值区间,从而实现对区域国民经济发展水平的分类。应用表明,它是国民经济评价的一种计算过程简单、直观的新方法。

回采工作面瓦斯涌出量遗传投影寻踪回归预测

为快速、准确预测回采工作面瓦斯涌出量,基于投影降维思想,建立一种遗传算法(GA)投影寻踪回归预测方法。选取煤层瓦斯原始含量、埋藏深度、煤层厚度、煤层倾角、工作面长度、推进速度、采出率、临近层瓦斯含量、临近层厚度、临近层层间距、岩层岩性、开采深度作为评价因子,对某矿15个学习样本进行训练,建立GA投影寻踪回归预测模型。利用该矿3个实测样本对模型进行检验,并与主成分分析和BP神经网络方法结果进行对比。研究表明:利用GA投影寻踪回归预测回采工作面瓦斯涌出量,平均误差为3.43%,最大误差为5.7%,精度优于其他2种方法。

非线性关系下的工程项目工期—成本—质量综合优化

工期、成本和质量是工程项目管理的主要内容,三者相互依存、相互影响,需要综合考虑。将工程项目间接成本和提前投产效益的上下限平均分摊到各工程活动中,构建各工程活动综合成本与持续时间之间、工程活动质量与持续时间之间的非线性关系,利用多属性效用函数理论建立项目工期—成本—质量综合优化模型,并用遗传算法求解。最后通过案例说明本文的优化模型不仅有效缩短了项目工期,还降低了项目成本,提高了工程质量。

资源约束条件下工期、质量、成本综合均衡优化

工期、质量、成本称为工程项目的三大控制目标，三者相互依存，相互影响．工程项目优化控制的理想结果是同时实现合理的工期、较低的费用和较高的质量．利用多属性效用函数以及效用分解定理，建立了基于资源约束条件下的工期、质量、成本的综合均衡优化与控制模型，并引入遗传算法，对模型进行求解．通过一个应用实例，对实际施工中的工期、质量、成本综合均衡优化给出了备选方案．

基于模板匹配的快速人脸定位

提出了一种基于模板匹配的快速人脸定位算法。该算法利用积分投影法预测人脸可能的范围与位置,然后在限定的范围内采用模板匹配的方法定位人脸,从而实现了快速且可靠的人脸定位。

基于遗传神经网络的相似重复记录检测方法

为了有效解决数据清洗领域中相似重复记录的检测问题,提出了一种基于遗传神经网络的相似重复记录检测方法。该方法计算两条记录对应字段间的相似度,构建基于神经网络的检测模型,利用遗传算法对网络模型的权值进行优化,使用遗传神经网络组合多个字段上的相似度来检测相似重复记录。在不同领域数据集上的测试结果表明,该方法能够提高相似重复记录检测的准确率和检测精度。

投影寻踪分类模型在中国工业经济效益综合评价中的应用

为提高工业经济效益综合评价模型的分辨率,提出了一种有效的和通用的模型——投影寻踪分类模型.采用基于实数编码的加速遗传算法寻找最优的投影方向,同时用投影方向信息研究了各因子对中国工业经济效益综合评价的影响水平.取得了符合客观实际的分类结果.

遗传粒子滤波的GPS接收机自主完好性监测

针对全球定位系统接收机观测噪声分布的特点和基本粒子滤波存在的粒子退化与采样枯竭问题,提出了一种基于遗传算法进行再采样粒子滤波与似然比方法有机结合的全球定位系统接收机自主完好性监测方法.建立了卫星故障检测的检验统计量,通过比较系统各状态累加对数似然比对卫星故障进行检测.将遗传算法中的选择、交叉和变异操作融入到粒子滤波中,提高了粒子滤波的精确性,在实数域内对粒子进行遗传操作,避免了遗传操作的编解码.实验表明,该算法在非高斯测量噪声下成功地检测并隔离故障卫星,提高了故障检测的性能,验证了该算法应用于全球定位系统接收机自主完好性监测的可行性和有效性.

基于改进AdaBoost算法的人脸检测

研究人脸识别实现自动化检测,针对实时定位准确识别人脸,采用传统AdaBoost算法构建人脸检测器时存在的过拟合现象和特征冗余缺欠,提出一种自适应样本权重更新规则和遗传算法的改进AdaBoost人脸检测方法。可把正负样本错分率引入样本权重更新过程,将分类效果反馈给分类器,实现对分类器结构的有效控制。用遗传算法进一步优化所选特征及其参数,达到使用较少的弱分类器实现高检出率和低误判率的双重要求。仿真结果表明,与传统AdaBoost算法相比,采用文中算法训练人脸检测器可有效避免样本权重扭曲现象,消除分类器冗余,在保证较高检出率的同时降低误检率,使人脸检测更加快速和精确。

基于Adaboost算法的多姿态人脸实时视频检测

针对实时视频中的多姿态人脸检测问题,应用扩展的类Haar特征,训练能有效检测多种姿态和多种旋转角度人脸的分类器;并使用该分类器实现了一个实时视频的多姿态人脸检测系统。该系统分为训练和检测两个子系统,训练系统应用大量包含正反例子的图片进行训练,得到分类器;检测系统首先使用DirectShow从USB摄像头获取图像,然后读入分类器,对图像进行检测并显示。实验结果表明,该系统能够快速准确地在视频中检测出多种姿态的人脸,有较强的实用价值。

投影寻踪分类模型在造纸工业经济效益综合评价中的应用

提出了一种有效和通用的模型——投影寻踪分类模型。采用基于实码的加速遗传算法寻找最优的投影方向,同时用投影方向信息研究了各因子对我国造纸工业经济效益评价的影响水平,取得了符合客观实际的分类结果。