基于L0矩阵范数正则化的自然图像去反光算法

去除图像的反光是计算机视觉和计算机图形学的一个基础研究问题。虽然各种方法已经提出,但由于存在丰富的纹理、复杂的背景、遮挡和颜色照明等,去反光的效果并不佳,有待进一步完善。本文针对自然图像的两个观察结果：(1)高光通常是小尺寸和稀疏分布的;(2)剩余的漫反射图像可以用少量基色与稀疏和低秩加权矩阵的线性组合表示,提出一种基于L0范数正则化图像去反光算法。通过L0范数正则化保证编码系数的稀疏性以及核范数保证编码系数的低秩性来恢复那些高光区域的漫反射分量。此外,根据加色混合理论和光照定义,编码系数和高光也分别受到非负性影响。通过对比相关的图像反光去除算法,实验说明了所提出的算法具有较好的优势。     

析取置信规则库系统参数优化的深度神经网络模型

基于深度学习的置信规则库系统（BRB-DL）比传统的置信规则库系统（BRB）具有更好的推理精度和适用性。然而,现有的BRB-DL在参数优化方面存在可移植性不足、应用效率低等局限性。鉴于此,本文将深度神经网络与析取置信规则库结合,有效减少了模型的规则和参数的数量,并引入梯度下降算法优化模型参数,提高了模型构建和优化的效率。最后,通过非线性函数的拟合,北京市空气质量污染预测和多个UCI公共分类数据集的实验对本文提出的方法进行验证,并将实验结果与现有的置信规则库系统和传统的机器学习方法进行了对比。结果表明,本文提出的方法比传统的方法具有更高的推理精度和更快的训练速度。     

基于协方差矩阵重构和导向矢量优化的波束形成算法

针对传统波束形成算法在导向矢量失配和协方差矩阵误差情况下输出信干噪比下降严重的问题,提出了一种基于协方差矩阵重构和导向矢量优化的稳健自适应波束形成算法。该算法通过估计信号和干扰的功率及方向,重构干扰加噪声协方差矩阵,同时结合投影和空域积分思想,对假定的导向矢量进行优化计算,使其接近真实的导向矢量。进而通过相关运算求得复数加权值实现波束形成。所提算法可以有效抑制干扰,提高输出信干噪比。在多种失配存在的情况下,所提算法也具有较好的性能。研究共进行了6个仿真实验,所提算法性能均优于所对比算法。所提算法在快拍数固定且存在导向矢量失配的情况下,相比于最差情况性能最优算法有约5 dB的输出信干噪比提升。在信噪比固定且存在导向矢量失配的情况下,相比于对比算法均有4 dB以上的性能提升。实验结果验证了所提算法的有效性。     

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。     

考虑能耗优化的多目标原油短期调度问题研究

针对在原油管道运输过程中的能耗优化问题,该文提出了一个以最小化管道转运能耗、供油罐使用个数、蒸馏塔使用供油罐的切换次数、原油在供油罐和管道中的混合成本为目的的多目标优化模型.然后,针对原油短期调度问题的特点,提出了一种改进的交叉和变异算子.最后,该文对比分析了8种综合性能较好的多目标进化算法.实验结果表明:NSGA-III算法在求解该问题时的性能较优.与现有研究对比,该算法在减少调度过程中的能耗和原油混合成本方面具有显著效果.     

干片式制动器支撑结构的拓扑优化方法

提出了一种干片式制动器支撑结构的拓扑优化设计建模方法.基于变密度法,以支撑结构关键控制点位移最小为目标函数,建立了优化模型.通过设定关键点与其对应目标坐标之间的距离最小达到控制支撑结构关键位置变形的目的.采用关键点的权重因子来突出优化目标的主次关系.分析了三种不同设计域情况下支撑结构的拓扑构型,研究了约束条件对拓扑结构的影响规律.支撑结构优化支柱表现为一个复合孔槽结构,右下角为类三角形的通孔并且在外表面为较大的浅槽结构.结果表明在体积减少量增加的情况下,支撑结构的最大变形和最大应力会随之增加.在最大变形不变情况下,体积减少了10.2%;在体积相当的情况下,最大变形减少了9.4%;在体积减少6.0%的情况下,最大变形减少了4.1%.      

基于X语言的起飞场景民机协同设计与仿真一体化方法

针对大型复杂产品,传统基于模型的系统工程（model-based system engineering, MBSE）方法存在系统设计和仿真验证的多语言、多平台集成实现,难以保证高效、准确地反馈系统设计的缺陷,无法达到快速优化设计目的等问题,提出采用基于面向复杂系统支持MBSE的新一代一体化建模仿真语言—X语言实现面向起飞场景的民机跨域子系统的一体化建模仿真。从民机起飞过程需求分析出发,建立了起飞场景的系统级模型和物理级模型,并在X语言的建模仿真软件—XLab进行统一的建模仿真验证,给出了基于X语言面向复杂产品协同设计与仿真一体化方法,为不同领域的设计人员实现复杂产品设计的协同与优化提供了全新的理论与方法参考。     

基于智能优化灰色模型的电子固废预测

针对已有电子固废产生量预测时存在的建模机理复杂、建模精度低等问题,提出一种分数阶多元灰色模型与神经网络补偿模型相混合的智能建模     

跳频抗干扰通信系统中LDPC码的编码优化设计

为进一步提升低密度奇偶校验(low-density parity-check, LDPC)编码跳频通信系统抗干扰能力, 提出一种对抗部分频带干扰样式的LDPC编码构造方法。首先针对不同干扰因子参数优化了LDPC码字在干扰环境下的度分布序列, 然后通过基于渐进边增长和近似环外信息算法构造基矩阵, 最后采用改进部分分割移位系数矩阵扩展得到校验矩阵, 并结合不等差错保护特性应用到信息位的干扰保护上。该构造方法兼顾优化的度分布和准循环结构。仿真结果表明, 所构造的码字性能良好, 相同条件下, 抗干扰性能优于现行主流类型码字的抗干扰性能。     

求解双层CARP优化问题的知识型遗传算法

双层CARP优化问题首先考虑物流系统的宏观配置问题,然后考虑相关服务的完成问题. 提出了一种求解双层CARP优化问题的知识型遗传算法：采用两种扩展启发式方法来辅助生成初始种群;基于算子绩效知识为每次选择、交叉和变异操作选择合适的操作算子;基于弧段顺序知识为每次交叉和变异操作选择合适的断点位置;采用局部替换程序不断向当前种群中注入新个体. 实验结果表明,知识型遗传算法在优化性能方面优于其他几种方法.