定序列矩形件优化排样的二维搜索算法

为了提高矩形件排样时材料的利用率,针对定序列矩形件优化排样问题,本文在"基于最低水平线的搜索算法"的基础上,提出了一种改进的矩形件优化排样算法——基于最低水平线的二维搜索算法.此改进算法在"基于最低水平线的搜索算法"基础上,进行了排样宽度的二维搜索,并将该改进算法与其他算法进行实例排样比较,排样结果表明,改进后的排样算法能有效地利用排样时产生的空白区域,在提高材料利用率上具有可行性和有效性.     

存在表面缺陷原材料的矩形件优化排样问题研究

针对存在表面缺陷原材料的矩形件优化排样问题是一个组合优化问题,提出了一种单亲遗传算法求解方法.研究了将矩形件在板材上的排样转换为遗传算法特定编码的方法,通过单亲遗传算法的遗传算子进行优化搜索,最终得到矩形件排样的最优次序和排放方式,用基于矩形件与板材内靠接临界多边形最低点的排样算法实现在表面存在缺陷原材料上的自动排样.排样实例表明,该优化排样算法行之有效,具有广泛的适应性.     

基于小生境遗传算法的矩形件优化排样

将小生境遗传算法应用于计算机辅助排样领域,提出了一种改进的解码算法--高度调整法,将高度调整法和小生境遗传算法相结合,用于求解矩形件排样问题.该方法首先将矩形件的排样问题转化为便于优化求解的排列问题,然后应用小生境遗传算法的全局优化概率搜索能力进行优化求解,优化计算过程中应用高度调整法将排样序列转化为排样图.用该算法对文献中的两个算例进行了求解,结果表明该算法是行之有效的.     

一种矩形件优化排样综合算法

提出了应用于矩形件优化排样中的关键算法：条料生成算法与填充算法．把二者融合在一起，提出了一种适用于矩形件优化排样的最小残料算法．该算法依据残料大小决定条料，并对空白矩形进行有效填充，可快速得到排样结果．将其与模拟退火算法相结合，能够跳出局部搜索，最终可获得近似总体最优的排样结果．     

基于启发式搜索和背包算法的分布式排样系统

针对理论上属于NP完全问题的二维矩形件优化排样问题,构建了一个排样效率高、计算速度快和排样效果好的一种近似算法.并结合计算机网络的大量应用,将算法应用于分布式排样系统.算法的主要思想是采用启发式搜索和背包算法,使每次排样都达到局部最优,从而得到近似最优解.并与其它2种近似算法进行了比较,指出了它们的不足之处,还给出了一个排样实例.     

维不规则零件排样问题的粒子群算法求解

提出了一种基于粒子群算法求解二维不规则零件排样问题的方法.该方法首先将二维不规则零件的排样问题转化为矩形件的排样问题,然后利用粒子群算法优化求解,在求解过程中运用自适应调整策略对零件的排样位置进行微调.最后用该优化排样算法对文献中的两个算例求解,排样结果表明该算法是有效的.     

二维不规则零件排样问题的粒子群算法求解

提出了一种基于粒子群算法求解二维不规则零件排样问题的方法．该方法首先将二维不规则零件的排样问题转化为矩形件的排样问题，然后利用粒子群算法优化求解，在求解过程中运用自适应调整策略对零件的排样位置进行微调．最后用该优化排样算法对文献中的两个算例求解，排样结果表明该算法是有效的．     

一种求解排样问题的遗传算法收敛性分析

遗传算法已经被广泛用于求解排样问题,但是在算法不收敛的情况下,很难有效地找到满意解.因此,在用遗传算法求解排样问题时,有必要研究其算法的收敛性.对求解圆形件排样问题的混合遗传算法,采用概率论的方法,证明了该遗传算法理论上完全收敛于全局最优解.该结论可以进一步应用到其它形状零件的排样问题,并给出了遗传算法求解排样问题的收敛性条件.     

融合蚁群算法和遗传算法的矩形件排样问题研究

提出融合蚁群算法和遗传算法来求解矩形件排样问题.考虑到蚁群算法和遗传算法各自的优缺点,该融合算法前阶段采用遗传算法获得排样问题的部分优化解,把它作为蚁群算法的初始信息素分布,后阶段利用蚁群算法求得最优排样序列,最后求得最优排样图.计算实例表明:与单一遗传算法相比较,该融合算法可达到更好的排样效果.     

圆形冲片的最优排样算法

基于无约束圆片排样问题的排样方式,给出圆形冲片的最优排样算法．该算法易于软件实现,可生成圆形冲片条带剪切下料最优UCCP排样方式。     

基于贪心策略自动生成高区分度试卷的方法

建立了以生成高区分度试卷为目标的自动组卷问题的数学模型,针对该模型提出了基于贪心算法的试卷生成方法,将算法应用于实际的考试系统中,并与禁忌搜索算法生成试卷的策略进行比较,结果表明：贪心算法用更少的时间找到了更好的解．     

水泥旋窑窑内物料温度图像处理

针对水泥旋窑窑物料内的温度图像,提出了有关温度图像处理的算法,解决了水泥旋窑的温度自动检测问题。所获得的温度参量,为水泥旋窑自动控制打下了基础。     

基于机器学习的跨患者癫痫自动检测算法

针对目前癫痫自动检测算法多集中于为单个患者建立检测模型,泛化能力较弱的问题,提出一种基于机器学习的跨患者癫痫自动检测算法.该算法使用多个癫痫患者的脑电数据,先对数据进行预处理后分析脑电数据间存在的特征,再对特征进行筛选,训练出一个跨患者的癫痫自动检测模型.该算法不需为每个患者建立单独的检测模型,实现了仅使用一个检测模型...     

自动指纹识别系统的实现

研究了指纹图像的预处理、特征提取及特征匹配这三种算法。介绍了指纹和自动指纹识别系统的相关知识,详述其各组成单元;采用了基于三角形基准点定位匹配的算法,以弥补细节点指纹匹配算法过于依赖中心点的不足;并在VC++6环境下开发了自动指纹识别系统软件,性能测试结果表明,该系统能较好地实现自动指纹识别功能。     

基于暗通道先验改进的自动色彩均衡算法

针对自动色彩均衡算法在处理色彩丰富度低的低色温图像造成的色温偏高问题,提出了一种基于暗通道先验改进的自动色彩均衡算法。该算法首先对原始图像利用暗通道先验算法及导向滤波进行预处理得到精细透射率图像,然后按照阈值范围提取有效范围点区域得到二值图像,进而求得色温增益因子,最后对自动色彩均衡算法中的色彩域/空域步骤进行优化,完成图像的色温校正。实验结果表明,该算法有效解决了自动色彩均衡算法产生的图像偏色问题,具有良好的色温校正效果。     

三支撑平台自动调平算法研究

分析了3支撑调平原理,提出了圆-平面自动调平的数学模型,并利用误差传播定律对该模型进行了误差分析和数据验证。数据结果表明,该算法的精度还是比较高的。将该算法应用到试验设备的调平系统中可以实现设备的自动、快速调平。     

加气砼生产浇注过程自动控制系统

在文[1]的基础上，详细介绍了加气砼生产浇注过程自动控制的相关问题，为了解决料浆计量的准确性，提出了模糊补偿算法。实际运行表明了自动控制系统及模糊补偿算法的先进性和有效性。     

基于DSO算法的印刷电路板焊点测试路径优化

针对印刷电路板焊点测试中的测试时长、测试效率等路径优化问题,提出了一种用于电路板自动测试的基于DSO(don-key and smuggler optimization)算法的路径优化方法,通过电路板上焊点坐标信息,编写DSO的优化程序,与蚁群算法、遗传算法和模拟退火算法进行算法有效性的比较与分析,并将其对试际电路板焊点测试路径进行仿真验证.结果表明:该算法能够有效优化电路板上的焊点测试路径,缩短测试时间,为解决电路板自动测试中的路径优化问题,提供了有效理论依据和解决办法.     

一种改进型的混合半色调算法及其在高精度花布图样中的应用

提出一种改进型的误差分散算法,分析了它与模式法联合的优点,最终形成一种改进型的混合半色调算法－Ｓ型模式分散法,并将其运用于高精度花布图样印染分色系统．     

肤色检测结合Grab Cut的服装图像前景提取的改进

为解决全自动化Grab Cut算法应用于服装图像的前景提取时,无法去除模特肤色的干扰以及对一些复杂背景图像存在欠分割的问题,提出了新的前景提取方法:为有效去除模特肤色区域,提出了一种基于双边滤波去噪的肤色检测改进方法;为有效地去除欠分割区域,保留服装前景区域,提出了一种轮廓检测算法;将改进的肤色检测方法、轮廓检测算法与全自动化Grab Cut算法相结合,进行服装图像的前景提取. 实验结果表明:改进的肤色检测方法相比于现有的肤色检测算法,肤色检测的准确性明显提高;改进的前景提取算法的服装前景提取效果显著优于全自动化Grab Cut算法.