改进凸包的贝叶斯模型显著性检测算法

针对传统贝叶斯模型算法对图像显著区域检测精度需要进一步提高的问题,提出一种改进凸包的贝叶斯模型显著性检测算法。首先,利用流行排序算法对图像进行前景提取,提取的前景区域作为贝叶斯模型的先验概率;其次,利用颜色增强的Harris角点检测算法检测图像在RGB,HSV,CIELab 3个颜色空间中的特征点,分别构造RGB,HSV,CIELab空间的凸包,求取3个颜色空间下的凸包的交集;再次,通过贝叶斯模型根据先验概率、凸包与颜色直方图结合得到的观测似然概率计算获得显著性区域图;最后,将新算法在两大公开数据集MSRA和ECSSD中进行测试。结果表明,新算法能够有效抑制背景噪声,完整检出显著区域,F-measure值在MSRA和ECSSD数据库中的测试结果分别为0.87和0.71,准确率-召回率曲线在复杂图像数据库高于传统经典算法。新算法改进了传统经典算法的检测效果,进一步提高了显著图检测的准确性。     

基于二次预测误差和像素排序的可逆图像水印

为了提高可逆图像水印算法的性能,提出一种二次预测误差与像素排序相结合的可逆图像水印算法;该算法首先对像素进行二次误差预测;并利用相邻像素的误差值来确定其余像素的预测误差;然后采用局部复杂度对像素进行排序,以使具有较小误差值的像素被优先处理并进行数据嵌入;最后通过平移差值直方图生成零点间隙,利用冗余的零点间隙嵌入水印信息。实验结果表明,利用二次预测误差与像素排序技术,可以有效地提高像素的预测精度并降低图像失真;在相同的嵌入容量下,该算法嵌入水印后图像的PSNR比相关算法提高了1 dB左右,具有更好的不可感知性。     

一种改进的PCB板缺陷检测分割算法

针对PCB板缺陷检测分割中存在分割效果差、运行速度慢以及适用范围小的问题,提出一种改进的基于遗传算法的二维最大类间方差法的快速迭代算法。首先利用改进的遗传算法来确定分割中的最优阈值,再将这个最优阈值应用到二维最大类间方差法快速迭代算法中来确定最终的阈值最优解,从而完成分割。仿真实验表明,该算法分割的PCB图像,更加接近于人工标注的结果,最终的精度和Kappa系数达到了98.68%和0.9706。具有广泛的应用前景。     

基于遗传算法的分数阶锂电池模型参数辨识

遗传算法是一种基于生物自然选择与遗传机理的随机搜索与优化方法,在求解非线性参数的复杂优化问题上极具潜力.在建立锂离子电池的分数阶等效电路模型之后,通过不断调整其电路模型的参数,使得模型的阶跃响应u_m与锂电池阶跃响应u的和方差的函数值逐渐向0逼近,直到在一定误差精度内,近似认为二者相等.在此基础上,采用遗传算法,在阶跃电流信号激励条件下,对锂离子电池Randle分数阶电路模型完成参数辨识.实验仿真结果显示：分数阶模型参数{R₀,R_p,Q₁,α,Q₂}辨识值分别为{7.33,6.18,3.049,0.76,608.6},误差均值为4.796×10^-5,误差率为1.143×10^-3,拟合度为98.90%.     

面向多目标柔性作业车间调度的强化学习NSGA-II算法

针对非支配排序遗传算法 (NSGA-II, non-dominated sorting genetic algorithm II)在求解柔性作业车间多目标优化调度问题中多样性不足、易于早熟与局部收敛的缺点,提出一种基于强化学习的改进NSGA-II算法(RLNSGA-II, reinforcement learning non-dominated sorting genetic algorithm II)。为避免NSGA-II陷入局部收敛问题引入双种群进化策略,利用性别判定法将种群拆分为两个种群,并在进化过程中采用不同的交叉变异算子,增加算法的局部和全局搜索能力;为解决NSGA-II精英策略造成多样性不足的问题,融合多个多样性度量指标,利用强化学习动态优化种群迭代过程中的拆分比例参数以保持多样性,改善算法收敛性能。最后通过Kacem标准算例进行了仿真实验与性能分析,验证了RLNSGA-II的有效性与优越性。     

基于排序学习的连续兴趣点推荐

针对位置社交网络中连续兴趣点推荐系统面临的个性化偏好、数据稀疏性和签到行为的隐式反馈属性等挑战,提出一种基于排序学习的连续兴趣点推荐模型。本文使用三阶张量模型对用户的连续签到行为进行建模,并利用LBSNs中的地理信息定义用户访问兴趣点的地理距离偏好,最后使用基于排序学习的优化标准优化求解模型参数。在两个真实的LBSNs数据集上的实验结果表明,本文提出的模型在推荐性能上优于当前流行的兴趣点推荐算法。     

云仿真系统可信度评估问题探讨

云仿真平台支持"云仿真"模式,能够自动查找仿真资源、动态构建云仿真系统.由于云仿真平台具有按需构建仿真服务、多粒度资源共享等特点,云仿真系统的可信度评估工作在仿真资源的可信度、仿真子系统的可信度、仿真运行环境的可靠性等方面面临新的问题.从云仿真系统全生命周期角度,建立了云仿真系统的可信度评估过程模型和云仿真系统可信度评...     

时变路网下异型车辆动态配置与路径优化

针对配送中心车型多样、客户需求动态变化且车辆行驶时间依赖配送区域路网速度变化特征的动态车辆路径问题,基于先预优化后动态调整的思想建立了以配送成本最小化为目标的两阶段优化模型.在预优化阶段,设计改进自适应遗传算法获得初始配送方案;在动态调整阶段,综合考虑客户需求变化和配送路网速度的变化,制定连续性和周期性相结合的优化策略,将问题转化为多中心车辆路径问题进行求解.通过实验分析验证了模型与算法的有效性,研究成果可丰富车辆路径问题的相关研究,为物流企业优化决策配送方案提供理论依据.     

基于响应面和NSGA-II的AGV系统多目标优化配置

AGV（automated guided vehicle）系统对于制造系统的生产柔性和生产效率具有重要作用,由于AGV系统具有许多的变量且有动态性、随机性特点,其优化配置比较复杂。提出了一种将系统仿真、数学解析和多目标优化相结合的方法,对AGV系统进行了优化配置;运用离散事件仿真模拟AGV系统运行,利用敏感性分析分离设计变量,采用析因试验和响应面方法拟合多目标优化数学模型,基于非支配解排序多目标遗传算法求解多目标优化解。通过AGV系统实例,证明了该方法的有效性,可为制造系统和物流仓储领域中AGV系统的优化配置提供一种有效的系统性分析方法。     

基于高度残缺信息的分布式语言信任网络群决策方法

针对缺失的分布式语言信任社会矩阵以及高度残缺的评价信息, 提出一种新的分布式语言信任网络群决策方法。首先, 提出了一种分布式语言信任传递模型以填充分布式语言信任社会矩阵中的缺失值。其次, 定义了基于分布式语言信任社会矩阵的个体信任中心度和群体信任中心度, 并在此基础上提出了确定评价网络中专家权重的方法。再者, 鉴于决策矩阵中评价信息存在高度残缺的情形, 利用K-近邻算法评估残缺的评价信息, 并基于分布式语言信任函数的距离测度提出一种改进的逼近理想解排序(technique for order preference by similarity to an ideal solution, TOPSIS)法。最后, 通过外卖服务平台性价比的综合评估验证该群决策方法的可行性和有效性。