用于矿井通风网络解算的通风机风压性能曲线自动识别方法

从通风机性能曲线图像中采样并识别风压性能曲线,进而拟合出风压性能函数是矿井通风网络解算的关键技术。目前常用人工方式识别风压性能曲线,效率低且准确性不高。提出一种基于图像处理技术的通风机风压性能曲线自动识别方法。采用双边滤波、图像锐化和二值化技术对原始通风机风压性能曲线图像进行预处理,以提高图像质量。分别基于腐蚀算法、轮廓检测算法提取通风机性能曲线图像中的网格线和坐标文字,采用逻辑运算、中值滤波、轮廓检测和K3M算法提取风压性能曲线。以逐行像素识别方式识别风压性能曲线的像素坐标,采用模板匹配算法识别坐标数字,进而完成像素坐标到物理坐标的转换,实现风压性能曲线识别。将通风机风压性能曲线自动识别方法集成至通风网络解算软件,对通风机风压性能曲线进行识别试验,结果表明,该方法对单条风压性能曲线的采样速度为24 Samples/s,识别的风压性能曲线与原始曲线的重合度高,风压拟合值与原始值的最大误差仅为0.88%,较人工识别方法大大提高了通风网络解算效率和准确性。

基于粒子群算法的自动配煤系统多目标优化

粒子群优化(PSO)算法是一种有效的基于群体智能的全局优化方法,不能直接应用于多目标自动配煤系统的优化中。文章考虑实际灰分最大限度接近目标灰分、配煤时间最短、能耗最小经济效益最高这3个目标,建立了具有条件约束的多目标自动配煤系统模型;利用加权法将自动配煤系统的多目标优化问题转化为单目标优化问题,然后利用PSO算法对系统进行优化,求出最优解集。仿真结果表明,应用PSO算法优化多目标自动配煤系统的方法简单可行,效果较为理想,但也存在适应度函数和权值参数选取难的问题。

基于蚁群算法的点状注记智能化配置

地图注记是为待定位注记求取注记位置的过程,它是自动地图制图中的一个重要的难题,其中点状注记问题可以看作是一个组合优化问题。目前,模拟退火法,遗传算法和神经网络优化算法已经被用来优化点状注记的配置问题。本文将引入蚁群算法在点状注记配置中的应用,经实验证明该方法有更高的搜索效率,得到的注记结果基本上解决了冲突问题。

基于遗传算法的动态可变参数的测试数据自动生成工具

测试数据的生成是实现软件测试自动化的关键,这一技术的实现大大节省了软件开发的时间和费用。利用遗传算法的理论与算法特点,建立了动态可变参数的测试数据自动生成工具。通过该工具的可视化界面可以动态地输入遗传算法参数,而且能够根据不同的路径选择输入相应的适应度函数,克服了以往在源代码中修改适应度函数的缺陷。最后通过两个实验,证明了算法的优越性。

基于二进制补丁比对的软件输入数据自动构造

在软件二进制补丁比对结果的基础上,提出一种基于目标的适应值函数模型。该模型对同一种群中所有个体评估,寻找优秀个体以遗传到子代中,产生能够到达或接近到达可疑函数的个体数据。该算法不需要源码。实验结果表明,该算法简化了逆向分析人员构造软件畸形数据的过程,为其快速触发软件脆弱点创造了条件。

基于非线性自适应度函数的遗传算法求取自由曲面最大主曲率研究

针对自由曲面最大主曲率求取问题及其主曲率的特点,设计了一种改进的遗传算法非线性自适应度函数,并给出了种群个体的选择及复制新规则.通过Schaffer函数进行测试,并用于自由曲面最大主曲率求取,实例验证表明算法可以稳定、准确地求取到自由曲面上的全局最大主曲率,比较曲面离散法的计算量不足1/3,极大地提高了计算效率.

改进遗传算法在自动组卷系统中的应用

为了避免遗传算法在自动组卷中收敛速度慢、容易陷入局部最优值、早熟收敛等缺陷,提出了基于实数编码的遗传算法的改进算法。该算法采用分段的单点交叉操作,对个体而言,实现的是多点交叉操作,最后将该方法应用于某自动组卷系统中,以实验证明该方法的可行性和有效性。

用于函数式自动生成的改进遗传算法

针对编码和优化对象的特点,提出了一种改进的遗传算法。算法中采用了基于最优保持的父子竞争的选择和交叉机制;提出了对整个种群进行自适应变异和对优良个体大变异的双变异法;引入了滤除相似个体的过滤操作。通过对测试函数的拟合试验,算法的收敛频率和收敛速度都好于其它的改进遗传算法。与其它拟合方法的拟合结果比较,用该算法拟合得到的拟合函数有着较高的拟合精度,说明该方法有着较高的拟合效率。

基于遗传算法的大学计算机基础自动组卷方法

针对传统组卷方法效率、成功率低等难题,设计基于遗传算法的大学计算机基础自动组卷方法。首先设计大学计算机基础自动成卷适应度函数,采用编码对组卷过程中题型及与其数量分布相关的约束条件进行处理,然后设计选择算子、交叉算子以及变异算子,将适应度作为评价群体多样性的指标,求出交叉概率与变异概率,给出遗传算法终止条件。实验结果表明,该方法提高了大学计算机基础自动组卷方法的效率和成功率。

一种基于遗传算法的自动组卷算法

对传统遗传算法进行改进,提出了一种基于遗传算法的分段十进制编码,采用分段的单点交叉操作,对于个体而言,实现的是多点交叉操作,最后提出了相应的组卷算法.

自动化多面函数GPS高程拟合在既有铁路中的应用

大量的既有铁路面临改造从而提高铁路运输效率。相比传统的全站仪测量方法,利用GPS技术进行控制测量能够极大地提高效率。针对GPS控制测量在既有铁路中控制网建设中的应用,提出一种新的自动化多面函数模型用于既有铁路的GPS高程拟合。结果表明,自动化多面函数能够实现结点和结点个数自动选取,提高高程拟合精度。既有铁路高程拟合实例表明,自动化多面函数GPS高程拟合模型精度明显优于二次曲面函数模型。

基于DSP技术研制的心血管功能无创检测仪

目的:研制一种心血管功能无创检测仪,通过采集人体指端容积脉搏信号对人体心血管功能进行实时监测,借助DSP强大的运算能力,快速分辨脉搏波的起始点,提取脉搏波波形特征参数并计算血流动力学参数,从而可间接地对人体心血管功能进行评价。方法:采用TI公司DSP2812高性能数字信号处理器,DSP心血管功能检测仪在硬件电路上设计了波幅增益自动调节、电源管理、基线抑制等模块,软件中设计了自动判波、基线拟合功能,可获得高信噪比的脉搏波信号。结果:该仪器可实现增益自动调节、多模式数据存储和远程数据通信等功能,它还具有处理速度快、功能齐全、工作稳定可靠等特点。结论:DSP心血管功能检测仪不仅可应用于医院和科研院所,同时在社区医疗和家庭保健中具有广阔的应用前景。

基于遗传算法的自动组卷系统设计

自动组卷系统是计算机辅助教学的重要组成部分,而遗传算法以其全局寻优和智能搜索的特性,得到了广泛的运用。根据自动组卷系统的特点,将遗传算法合理应用于自动组卷中,在遗传算法中,设计了双种群机制,并以试卷难度、试卷区分度、试卷的估计用时、知识点分布为基础构造适应度函数,通过轮盘赌选择方法、多点交叉和变异,较好地解决了自动组卷的多重目标寻优问题。

遗传算法在单招面试自动组卷系统中的应用

应用遗传算法高效地解决了单招面试时自动组卷问题,并结合试验给出结果验证和分析。实验证明,对于一个在一定约束条件下的多目标参数优化问题,采用遗传算法十分有效。

激光聚变实验中诊断设备反馈控制瞄准技术

在激光惯性约束聚变实验中,诊断设备安装在巨大靶室中心微小靶点的周围,因而发展诊断设备的高精度自动瞄准技术非常关键.本文提出了一种自动瞄准技术,包括靶图像自动识别和诊断搭载平台的反馈控制,并且离线校准了靶位置偏差和图像位置偏差间的关系.在离线情况下通过微米级平移台控制靶点运动,模拟靶点与诊断设备的相对运动.在本文的自动瞄准技术中,首先,通过图像识别靶心得到像素偏差;其次,根据离线校准结果计算出真实靶点的空间位置偏差;第三,根据运动控制算法实现诊断搭载平台的反馈控制.在多次迭代后,诊断设备可以准确指向靶室中心.通过本文的反馈控制技术,6次迭代可以实现优于50μm的瞄准精度.对于有很大容许偏差的诊断设备,两次反馈控制可以满足瞄准需求.诊断设备的瞄准效率得到了很大改善.

基于改进遗传算法的自动组卷算法研究

针对传统遗传算法容易出现早熟和收敛速度慢等问题，提出了一种基于改进遗传算法的自动组卷方法，详细介绍改进的遗传算法应用于组卷的步骤，包括编码方案、适应度函数、遗传算子的确定等关键内容。实验结果表明，改进的遗传算法有效地提高了组卷效率。

基于改进的量子粒子群算法的变差函数拟合方法及应用

针对传统变差函数拟合方法的不足,采用改进算法对变差函数进行拟合,进而用于储层非均质性预测。利用柯西变异能快速跳出局部极小值的优点,采用线性变化的收缩扩张因子对量子粒子群算法进行改进,将改进的算法应用于变差函数球状模型的拟合,最后利用该方法对某储层平面非均质性进行分析。实验结果表明,改进算法实现了参数的自动拟合,拟合的变差函数较传统的加权最小二乘拟合方法具有更高的精度,较好地反映了不同方向上储层平面非均质性的差异。基于改进量子粒子群算法拟合的变差函数可以应用于储层平面非均质性的预测。

基于实验方法的自动控制系统辨识及其Matlab仿真

数学模型是自动控制系统分析和设计校正的基础。系统的传递函数获得通常有两种方式,一是机理建模法,二是实验测试法。介绍了基于实验测试法的系统辨识建模方法,在获得离散测试数据基础上,借助计算机软件将测试数据进行数据拟合,采用最小二乘法对测试数据的曲线拟合方便且精度高,合乎工程要求。数字实例表明,实验测试法具有测试精度高,模型精确,后续处理方便等优点。

基于混沌遗传算法的测试用例自动生成研究

测试用例自动生成是提高软件测试效率的重要手段。针对传统遗传算法的测试用例自动生成方法存在早熟收敛、迭代后期种群多样性降低等问题,提出了一种基于混沌遗传算法的测试用例自动生成模型,运用反向学习策略初始化种群,结合层接近度改进个体适应度的评价方法,并利用混沌序列优化遗传算法的交叉、变异操作。实验结果表明,与已有测试用例自动生成方法做对比,该方法提高了目标路径覆盖率、算法的效率,同时提升了测试用例生成上的全局寻优能力。

基于改进遗传的XML注入式攻击自动测试

为增强软件抵御各种攻击的能力,削减软件开发成本,研究一种基于改进遗传的XML注入式攻击自动测试方法。使用实码遗传算法搜索能够导致系统受到XML注入式攻击的用户输入,在算法执行过程中使用优化的编辑距离算法并引入影响因子LCS重新定义适应度函数指导算法的搜索。实验通过对比不同搜索算法结合不同适应度函数的搜索结果表明,该算法在测试用例的搜索、评估以及算法的执行时间上表现优异。