CE环境下基于实例的零件设计可加工性评价

在描述零件设计中加工性评价内容的基础上，提出了基于神经网络算法的零件设计可加工性评价原理，主要包括：可加工性评价的神经网络算法，齿轮零件加工方向的二进制形式描述，齿轮零件加工工艺描述和基于实例的齿轮设计可加工性评价。     

FMS生产环境下的零件分批模型及算法研究

根据FMS生产计划、工件加工工艺以及FMS资源等情况提出了一个零件分批模型和分批优化算法．根据零件加工时间、系统托盘数及零件批量等对所加工任务进行分批预处理,在交货期等约束条件下以各机床的加工时间分配均衡为目标,采用逐次搜索剩余零件空间的方法找出最合适的零件分批组合．仿真结果表明算法是有效的．     

零件加工路线柔性的测度及其应用

指出平行操作和多个可供选择的机器的存在是零件加工践张柔性产生的原因，采有根据的熵概念建立的零件加工路线柔性的测度，这一测度包含了所有的操作和机器特征（如机器可靠性等）提出了制造系统中动态确定零件加工践线的算法，通过实例模拟本算法和基于最短加工时间原则的算法进行了比较，结果表明基于最小熵原则的算法在提前和机器利用率方面优于基于最短加工时间原则的算法。     

零件加工路线柔性的测度及其应用

指出平行操作和多个可供选择的机器的存在是零件加工路线柔性产生的原因．采用根据熵的概念建立的零件加工路线柔性的测度，这一测度包含了所有的操作和机器特征（如机器可靠性等）．提出了制造系统中动态确定零件加工路线的算法．通过实例模拟对本算法和基于最短加工时间原则的算法进行了比较，结果表明基于最小熵原则的算法在提前期和机器利用率方面优于基于最短加工时间原则的算法     

FMS生产环境下的零件分批模型及算法研究

根据ＦＭＳ生产计划、工件加工工艺以及ＦＭＳ资源等情况提出了一个零件分批模型和分批优化算法,根据零件加工时间,系统托盘数及零件批量等对所加工任务进行分批预处理,在交货期等约束条件下以各机床的加工时间分配均衡为目标,采用逐次搜索剩余零件空间的方法找出最合适的零件分批组合。仿真结果表明算法是有效的。     

一类复合并行机排序问题的多项式时间算法

在经典排序论中，一般都作以下两条假设：每台机器在任一时刻至多加工一个零件，每个零件在任一时刻至多被一台机器加工。本文研究在并行加工中多台机器可同时加工一个零件的排序问题，且每个零件可在固定的一个机器的子集上加工。在机器总数确定，零件加工可间断的条件下，设计出求这类问题最优解的计算方法，并研究这种问题的计算复杂性。     

基于特征的工艺决策

从并行工程的原理出发，讨论了基于特征的并行ＣＡＰＰ系统．利用特征建模，通过对特征关系的推理，产生零件的特征向量图，确定特征的加工顺序．通过工艺优化，确定零件的最佳工艺规程     

基于工艺对称性的对称性工艺数据库及应用

为实现基于机械制造工艺对称性的计算机辅助工艺设计,在总结工艺对称性应用领域的基础上,提出了以零件制造特征为载体,将所有对称性工艺方法、工艺过程、工艺资源和约束条件都封装在零件制造特征中的对称性工艺数据库结构模型和数据结构.借鉴基于实例推理的技术和成组技术,通过对制造特征进行分类处理,并对模型中各个组元添加对称性工艺数据,形成由各类、各种制造特征组成的对称性工艺数据库.在对称性工艺数据库的支持下,通过待加工零件与对称性工艺数据库进行匹配,获得待加工零件具体制造特征的对称性工艺数据,并在工艺知识库、工艺规则库和典型工艺模板的驱动下,实现零件机械制造工艺路线的自动化生成.     

智能坐标测量系统中零件位姿自动识别

零件位姿自动识别是实现三坐标测量机智能化的关键技术．设计了基于图像不变矩和神经网络的图像匹配与识别算法，将被测零件的虚拟图像与实际图像进行匹配，实现了零件放置姿态的识别功能．由图像几何矩计算出零件在实际图像中的位置和方向，经过像平面坐标系至机器坐标系的转换，得到零件在机器坐标系中的位置和方向．实验结果表明，此零件位姿自动识别方法是智能且高效的，识别算法的重复精度小于0．1mm，识别系统的最大空间定位误差不大于0.6mm．     

功能梯度材料零件层片路径扫描算法

提出了一种用于加工功能梯度材料零件的路径扫描算法.首先将功能梯度材料零件进行分层处理,把每一层片内连续分布的材料离散为若干个材料均匀分布的子区域,再对每个子区域分别加工从而实现一定精度要求下功能梯度材料零件的加工制造.给出了路径规划实例,验证了路径扫描算法的正确性.     

CIOQ交换方案中稳定匹配的并行实现

典型的ATM输出缓冲交换结构有着理想的性能,但需要N倍端口速率的高速传送而难以实现,而输入端,输出端同时设立缓冲队列（CIOQ）的交换结构可以完全模拟典型输出缓冲交换结构,而且仅需2倍端口速度的传送,然而模拟典型输出缓冲时的稳定匹配计算量巨大,难以实时完成,成为实际应用的一大障碍,该文为稳定匹配设计了并行算法,大大节省了处理时间,使这种ATM交换方案不仅停留在理论阶段,而且成为一种很有应用前景的ATM交换方案。     

一种快速近似模式匹配算法

为进一步提升传统的近似模式匹配问题解决方法——动态规划算法的性能,提出了一种新的过滤型近似模式匹配算法.该算法结合动态规划算法,切分模式串得到长度相等且更小的模式片;在此基础上将待匹配的文本串分割成子串,并建立相应的索引;同时设计了一个新的过滤策略来消除匹配检查中的冗余.通过实例将文中方法与现有方法进行对比,结果表明:文中方法的匹配时间较短,匹配性能优于现有方法;随着模式串长度的增加,文中算法的优越性更为明显,模式串长度大于45后,文中算法的匹配时间可比传统动态规划算法缩短一半以上.     

一种新的多模式快速匹配算法

提出了一种针对多模式的快速模式匹配算法。算法分为预处理阶段和匹配阶段两个部分，预处理阶段对所有待匹配的模式进行分析，构造一个关于这些模式的树型有限状态自动机，匹配阶段利用这个模式自动机．对文本串进行一次性的搜索，查找文本是否包含模式集中的模式。为了提高了匹配速度，算法利用已匹配的字符串信息实行跳跃式的比较，避免了文本扫描指针的回溯。     

基于DTW改进算法的在线签名鉴别方法

 在线手写签名认证是一种基于生物特征的身份认证技术,识别正确率和防伪性能是签名识别的研究重点,识别响应速度也是决定系统实用化的关键。为了提高签名认证效率,提出了一种改进的在线签名鉴别算法。改进了传统的动态时间弯折算法结构,对最佳匹配路径的动态规划方法进行改进并将其应用于在线签名鉴别系统。讨论了实际应用中训练样本不足、字体随时间变化等因素带来的系统识别率下降的解决方法。避免了动态特征点提取、时序段匹配等方法由于书写环境和人物即时的生理特性所带来的问题,同时针对签名的稳定性提出了加权距离计算公式,保证高识别率的同时降低了误拒率。在模板较多时对匹配距离进行限制,节约了系统运算量,提高了模板匹配速率。随着待识别模板数目的增多,该算法效率优势更加明显。     

ATM交换中的随机二次匹配算法

实时性与算法本身的缺陷使ATM交换中的随机匹配算法难以具有很好的性能。该文提出的随机二次匹配算法既符合了实时要求，又提高了交换机的性能。此文还进一步分析了随机二次匹配算法的性能。     

基于Matlab机群的分布式并行图像匹配算法

分析了Matlab并行计算工具箱中各部件的关系,对分布式并行计算环境中的关键参数进行了设置,构建了并行计算机群。将基于Matlab机群的分布式并行处理引入到图像匹配中。以灰度相关匹配算法为例,结合并行处理对图像灰度匹配进行并行实现。实验结果表明:并行化处理能有效缩短匹配时间,对进一步研究并行图像处理有一定的指导意义。     

基于遗传禁忌算法的任务分配与调度的研究

任务分配与调度问题是公认的NP问题，为了合理的对备份任务进行分配与调度，使得最短时间内完成备份任务，提出了基于遗传禁忌搜索的备份任务调度算法。重点研究了遗传算法和禁忌搜索算法，并针对二者的不足，提出将其两种算法混合，相互取长补短，仿真实验结果和实例应用表明，笔者提出的算法其搜索效率比单一的遗传算法具有较好的效果。     

一种新的基于FPGA的立体图像差异性算法

提出了一种新的基于FPGA的立体图像差异性算法,它以块匹配算法为基础,根据FPGA的特点,对图像相关性的公式进行设计优化,并结合穷尽方式搜索和预测方式搜索,提高算法的执行速度.设计基于FPGA的立体图像差异性算法IP核,充分利用FPGA独特的并行处理机制和强大的运算能力以提高系统的处理速度和性能.系统测试结果表明,基于FPGA的立体图像差异性算法,可以达到每秒33帧的处理能力,处理速度能够达到PC机的二百倍以上,具有较好的实时性;且能够连续处理500帧图像数据,具有较好的稳定性.     

基于微分进化算法的轮廓匹配方法

轮廓匹配是图像处理中一个重要匹配方法,针对现有匹配方法中匹配搜索耗时多的局限性,提出了一种改进的轮廓匹配方法.对模板图像和待匹配图像分别提取轮廓,计算轮廓上每一点的曲率,并选择满足阈值条件的轮廓点为候选点;以此点及其两侧若干点构造特征向量,依据欧氏距离构造相似性度量函数,使用具有全局最优性的微分进化算法求解,以保证获得全局最优解.对比实验表明,所提出的方法有较快的寻优速度和较高的配准率.     

多级提取奇异点的算法及基于奇异点的粗匹配

提出了一种分别基于Poincare指数和梯度场零点检测的分级算法来提取奇异点(核心点,三角点).该算法分为两级:首先是粗定位,根据指纹块方向场的Pioncare指数确定奇异点所在的分块和该奇异点所属的类型,同时得到核心点的方向;然后精定位,用梯度场零点检测的方法在该块中精确确定奇异点的位置(精确到像素级);最后利用奇异点的位置和方向信息对指纹做粗匹配,尽可能地排除明显不可能的候选待匹配指纹.实验证明,提取奇异点的算法快速、准确并且有很强的鲁棒性,而且与全图平方方向场滤波算法相比节省27%的计算时间.后阶段粗匹配的算法则能够拒绝30%的候选指纹系统的处理时间.