基于人群密度估计的空调末端及新风量分级调控方法

负荷估计是空调系统优化控制的关键一环,人员移动的随机性和不确定性,使得建筑空间人员负荷难以准确估计,导致现有控制策略控制效果欠佳,系统响应不及时,滞后性大,造成能源浪费以及建筑内部环境热舒适性降低.针对该问题,提出一种基于人群密度估计的空调末端及新风量分级控制策略.首先,采集建筑空间图像信息,建立多列卷积神经网络人群密度估计模型,获取人员数量及动态分布,计算人员实时负荷;其次,引入人员负荷控制因子,提出空调分级调控策略,实现空调末端及新风供给.实验结果表明,方法能够更好地维持建筑内部热环境稳定,系统响应速度更快,具有较好的节能潜力.     

焦炉集气管压力系统建模与仿真

以焦炉集气管压力系统为对象，运用新思路，成功地建立了新形式的系统动态模型；利用MATLAB软件对集气管压力系统调整蝶阀开度和有炉况干扰情况的动态过程进行仿真研究，仿真结果表明所建模型正确、合理。     

自适应先验马尔可夫随机场模型的图像分割算法

针对全局同态先验马尔可夫随机场(Markov random field,MRF)模型在图像分割中不能有效利用图像局部统计特征的问题,提出了一种基于局部自适应先验MRF模型的图像分割算法.该算法基于贝叶斯理论,利用局部先验Potts模型描述图像的局部特征,建立了一种局部自适应先验MRF模型;提出了基于区域的置信度传播(Belief Propagation,BP)算法,把图像的局部区域特征传递到全局,最终基于最大后验准则(MAP)得到图像的分割结果.实验结果表明:所提模型对于图像中的噪声或者纹理特征等具有较好的分割,分割结果明显优于全局同态先验MRF模型;提出的自适应先验MRF模型对于图像的噪声或者纹理突变信号的干扰具有较强的鲁棒性;算法具有较少的迭代次数和较好的分割结果,且分割时间较短.     

焦炉集气管压力系统智能控制与仿真

由于焦炉集气管压力系统具有强干扰、多耦合、时变和非线性的特点，目前的控制系统效果并非十分理想。针对这种情况，提出将参数在线自调节与多变量模糊规则解耦相结合的智能控制策略，设计了焦炉集气管压力智能控制系统，并利用MATLAB进行了仿真研究。仿真结果表明，该智能控制系统可获得理想的调节效果。     

一种具有边缘保持的多尺度马尔可夫随机场模型图像分割方法

针对图像分割中常规四叉树结构的多尺度马尔可夫随机场模型非重叠区域在最优化过程中所造成的块效应,以及建模和推理过程导致低分辨率图像边缘细节模糊、缺失的现象,提出了一种具有边缘保持的多尺度马尔可夫随机场(Edge Preserving Multi-Resolution Markov Random Field, EPMRMRF)模型。该模型首先利用邻接区域之间的交互重叠约束,将局部区域的优化传递到相邻区域;其次采用具有边缘保持作用的Cauchy分布提取图像的多尺度边缘先验知识,在不同尺度上实现图像局部区域特征和多尺度边缘特征的融合。之后,为了对EPMRMRF模型进行迭代优化,提出一种分层区域置信度传播算法(Hierarchical Regional Belief Propagation Algorithm,HRBP),基于最大后验准则,求解马尔可夫随机场最大后验全局分布。实验结果表明,EPMRMRF模型和HRBP分割算法不仅有效保持了图像分割结果的边缘,获得了更好的分割结果,而且具有较快的分割速度,概率兰德指数相似性评价指标平均提升至0.890 9,全局一致性误差差异性评价指标平均降低至0.192 3。     

一种具有边缘保持的MRMRF模型图像分割方法

针对常规四叉树结构的多尺度马尔可夫随机场(MRMRF)模型非重叠区域在最优化过程中所造成的块效应以及建模和推理过程均会导致低分辨率图像边缘细节模糊、缺失的现象,本文提出了一种具有边缘保持的MRMRF模型图像分割方法(EPMRMRF)。首先,所提模型利用邻接区域之间的交互重叠约束,将局部区域的优化传递到相邻区域;其次,采用具有边缘保持作用的Cauchy分布提取图像的多尺度边缘先验知识,在不同尺度上实现图像局部区域特征和多尺度边缘特征的融合。最后,本文提出一种分层区域置信度传播算法(HRBP)对提出的EPMRMRF分割模型进行迭代优化,基于最大后验准则(MAP),求解MRF最大后验全局分布。实验结果表明,提出的模型不仅有效保持了图像分割结果的边缘,获得了更好的分割结果,而且具有较快的分割速度,PRI相似性评价指标平均提升至0.8909,GCE差异性评价指标平均降低至0.1923。