局部C V主动轮廓模型快速图像分割算法

经典的C V模型分割算法在处理较大尺寸图像时存在需多次迭代、运算时间长的缺点。在分析图像尺寸和初始逼近图像与获得稳定解的迭代次数与运算时间的关系的基础上,提出了一种改进的基于阈值分割及快速连通域标记算法的局部C V图像分割算法,对大尺寸图像进行处理。采用OTSU算法对图像进行初步的阈值分割,再利用快速非递归连通域标记算法进行连通域的标记及图像的局部分片。对分片后的小块图像以其阈值分割的结果作为初始逼近图像采用C V算法进行分割处理。算法分析及仿真结果证实,与经典C V算法相比较,改进的算法能够以很少的迭代次数和很短的运算时间达到稳定解,能够对含有丰富轮廓细节的大尺寸图像进行快速有效的处理。     

基于知识神经网络的运载火箭弹道选择

在火箭发射中,往往有多组来自不同设备的测量弹道,进行可靠的火箭弹道选择是飞行状态监视和安控判断的前提.考虑到火箭飞行过程和测量环境的复杂性,提出了一种基于知识神经网络的运载火箭弹道选择方法.把火箭飞行弹道的先验知识和弹道样本的学习训练相结合,先利用数据的连续性排除跳变弹道,然后计算弹道间的差异,最后采用一个神经网络判断各条弹道的可靠性,并结合测量设备精度进行选优.实验和仿真表明了这种方法的可靠性和有效性.     

基于细胞免疫应答理论重建故障诊断智能体

借鉴生物免疫中的独特性网络调节理论，将进化的单一诊断Agent对应为免疫系统中的抗体，诊断系统中多Agent群体适应度增加量作为抗原，并依据生物系统的相似性理论，构造了诊断多智能体的细胞免疫型智能体重构控制的结构模型；提出了一种基于行为Petri网技术的工作流模型重建故障诊断智能体的算法，实现故障诊断系统中的多智能体的群体进化，自组织与突破，并给出Agent重构的非线性动力学解释。     

一种改进的贝叶斯网络结构学习算法

贝叶斯网络的结构学习是数据挖掘与知识发现领域的主要研究技术之一,能从大量数据中寻找隐含的概率依赖关系和知识表达模型,对复杂决策任务的建模与求解提供支持,具有重要的研究意义.文章通过分析结构学习方法(1(2和MCMC算法)的基本思想,将两种算法的优点和模型平均的思路结合起来,提出-种改进的贝叶斯网络结构学习算法.仿真实验证明该算法解决了K2和MCMC算法的缺陷,可以在无先验知识的情况下以较快的收敛速度获得较正确、稳定的模型结构.     

智能化信息技术在农业中的应用

“智能化农业信息技术重庆市示范区”为“86 3”计划智能计算机主题项目之一。该项目以信息技术应用为基础 ,针对农业生产的特点 ,利用计算机网络传播科学种田的技术和措施 ,把新品种、新技术直接送到农民的面前 ,指导农业生产与管理 ,促进传统农业向现代农业转变     

六自由度飞行器编队建模与控制

传统主从式编队常采用线性化反馈控制,很难满足复杂高精度空间飞行器编队要求。针对主从式飞行器相对平动和相对转动运动进行建模,进而得到统一的六自由度飞行器编从的非线性动力学模型。基于所得模型,设计了六自由度飞行器编队控制的滑模控制器和积分反推控制器,并给出基于Lyapunov的严格数学证明。仿真结果表明,控制器能够保证从飞行器六自由度运动跟踪误差的一致渐近收敛,为空间飞行器在轨服务等飞行器编队实际应用提供了理论参考。     

火箭安全控制智能决策支持系统的设计与实现

安全控制问题是火箭发射中的首要问题,也是各个航天国家关注的焦点问题.文章论述了火箭安全控制的重要性,对现有安全控制系统进行了分析,针对其特点,结合人工智能技术特别是专家系统,提出了火箭安全控制智能决策支持系统.介绍了系统的结构和功能,引入了把产生式表示和面向对象表示相结合的一种混合性的知识表示方法,并对系统的推理控制策略进行了研究,提出了与/或决策网和基于规则的通用不确定推理模型.     

基于蚁群算法的三维空间机器人路径规划

将蚁群算法应用于三维空间机器人路径规划问题.首先将机器人所在位置(原点)与目的点之间的空间划分成立体网格,同时定义原点与目的点之间的有效路径.蚁群从原点出发,独立地选择有效路径,最终到达目的点,从而求出从原点到目的点之间的最优路径.实验结果表明,该算法不仅有效,而且具有较快的速度.     

基于蚁群优化算法的0-1背包问题求解

蚁群优化算法在求解旅行商问题、指派问题、Job-shop调度问题和网络路由问题等获得了极大的成功．将蚁群优化算法应用于0—1背包问题，首先将0—1背包问题表示成相应的构造图，并针对该图设计了两个状态转移公式，蚂蚁根据这两个状态转移公式在带权图中移动直到死亡．此时，蚂蚁所走过的路径即构成背包问题的一个可行解．仿真实验对该算法的参数进行了讨论，再与遗传算法进行比较，结果显示该算法具有较高的性能．