基于信息熵和Lempel-Ziv的生产线复杂性测度与线平衡

生产过程中的不确定因素常常造成生产线各工作站工作负荷不均,整线生产节拍紊乱甚至出现瓶颈工位等问题,最终导致平衡失效.针对此问题提出作业元素复杂度、工作站复杂度和整线复杂度测度方法,建立以平衡率最高、复杂度均衡指数最小和整线复杂度最小为目标的多目标优化模型,设计生产线平衡算法求解作业元素最优划分,并应用实例对方法进行验证.研究结果表明,该方法能够在保证生产线平衡率最高的同时,均衡工作站间复杂度差异和降低整线复杂度,避免不确定因素累积而导致生产线平衡失效,提高生产系统鲁棒性.     

情感识别中脑电信号Lempel-Ziv复杂度的研究

在生理信号中,基于脑电信号的情感识别越来越引起研究者的重视。Lempel-Ziv复杂度测量是一种有效的非线性脑电信号分析方法,同时在情感脑—机接口系统中还可以用于进行情感的识别。文章在传统Lempel-Ziv复杂度算法的基础上,提出一种新的Lempel-Ziv复杂度算法,从而更好地进行基于脑电信号的情感识别。首先进行脑电信号的预处理,通过小波包变换来保留脑电信号的低频信号;然后利用非线性滤波器来移除脑电信号中的奇异值;进一步我们提出一种有效的自适应Lempel-Ziv复杂度算法来度量脑电信号的复杂度,并应用此特征值来识别情感。实验结果证明此方法可以从脑电信号中提取出更多有效的模式。同时,它还能够精确地检测到脑电信号的振荡情况,从而提取出不同情感状态下脑电信号中本质的非线性特性。     

零树算法的改进

通过对零树算法和现有算法的深入分析，对零树算法在具体算法中的应用进行了改进，有效解决了图像压缩效果和实现简便性之间的矛盾。     

微进化算法

人类能够根据所积累的经验与知识,有效地引导人类社会的不断进化.受此启发,基于人类社会中趋同与趋异行为过程的有机结合,提出了一种新型的群体智能优化方法——微进化算法.采用若干benchmark函数进行了数值实验,结果表明,微进化算法求解速度快、计算精度高、鲁棒性强.此外,算法控制参数少,易于使用.该算法是一种新型有效智能优化算法.     

采用改进HVD与Lempel-Ziv复杂性测度的滚动轴承早期损伤程度评估方法

针对滚动轴承早期故障特征微弱难以定量检测的问题,提出一种基于希尔伯特振动分解(HVD)和Lempel-Ziv复杂性测度(LZC)的滚动轴承内外圈损伤程度评估方法。该方法利用HVD将滚动轴承故障信号分解为幅值由大到小、不同瞬时频率的HVD初始分量,基于峭度分析从各HVD初始分量中选出最优分量并重构该故障信号,采用均值符号化方法计算重构信号的LZC指标。关于HVD的端点效应问题,采用镜像延拓方法对其进行改进,仿真分析的结果表明,镜像延拓有效地改进了其端点效应的问题,提高了故障信号的分解精度;在此基础上,将HVDLZC方法应用于不同损伤程度的滚动轴承内外圈故障信号,结果表明该方法能够解除信号非线性、非平稳性干扰,快速提取信号的故障振动模式分量,给出内外圈各损伤状态的HVD-LZC特征区间;采用由遗传算法进行参数寻优的支持向量机(GA-SVM)方法对3种不同损伤状态的内外圈信号的HVD-LZC特征进行测试分析,结果表明HVD-LZC指标在区分轴承内外圈的不同损伤程度上具有优越性,从而为滚动轴承内外圈损伤程度的评估提供了一种有效方法。     

猴王免疫进化算法

猴王遗传算法具有原理简单、易于计算的优点,但存在猴王点(最优个体)附近空间局部寻优能力弱,进而影响全局搜索能力的局限.通过引入免疫进化算法,对猴王点进行免疫进化迭代优化,使得既加大对最优个体附近解空间搜索的同时,也兼顾了对最优个体附近解空间以外区域的搜索,避免了不成熟收敛;且随着迭代的进行,局部搜索能力不断得到加强,算...     

基于VQ的混合图像压缩算法

提出了一种改善矢量量化的方法。该方法保留小 分解后的低频信号，对其用基于ＳＯＦＲＭ的矢量量化形成码书和索引号，最后，传输索引号码字和ＪＰＥＧ编码后的码书码字。解码为编码逆过程，实验表明，本文所提出的方法，在ＰＳＮＲ相同的情况下，压缩比约为原始ＶＱ算法的４倍。     

进化算法及进化理论初探

从进化法则和遗传学的角度出发,讨论了进化算法的生物学原理,找到了其充分的生物学依据,参照自然选择机制,提出了进化算法中的随机选择和竞争性选择机制,最后,总结了进化算法的特点,对其存在问题和发展方向作了综述。     

用现代优化算法进行分形图像压缩编码的研究

目前全自动分形编码的实现都是基于简库恩算法的定义域、值域匹配搜索来进行的。编码时间过长是其主要缺点之一。现代优化算法主要研究用数学方法去迅速寻找离散事件的最优编排、分组、次序或筛选。本文将现代优化算法中的局部搜索法与分形编码结合起来，从而达到在解码图像质量相当时使编码速度提高、或编码速度相当时使图像质量提高的目的。     

动态随机选择的差分进化算法研究

如何有效地均衡可行区域与不可行区域的搜索是约束优化中的关键问题。为使进化算法获得可行的全局最优解,分析了在进化过程中如何对待好的不可行解的问题,通过分析随机排序中比较概率对可行解最终位置的影响,提出一种动态随机选择策略,并以多个体差分进化为框架实现了相应算法。实验对比分析结果说明了这一策略的有效性。     

改进的自组织特征映射算法及其在图像矢量量化中的应用

从自组织特征映射算法的基本思想出发，通过研究ＳＯＦＭ算法在设计矢量是一化码忆上时存在的问题。对其进行了改进，计算机模拟实验的结果表明，改进后的ＳＯＦＭ算法有效地改善了图像编码质量，同时大幅度降低了码书的训练时间，算法简单，易于硬件实现。     

基于LZ77算法的藏文文本压缩算法设计与实现

随着信息量的不断增加,用计算机处理的文本文件越来越大,需要对庞大的藏文文本进行数字化处理,如何节约资源对藏文文本进行高效压缩显得极为重要。项目在LZ77算法基础上结合藏文的特点和当前文本压缩的技术主流完成了关于藏文文本压缩的设计和实现工作,按照藏文特点有效的提高了藏文文本压缩率。这种压缩算法是针对藏文特点的两个子算法和目前主流的LZ77压缩算法合成的。     

使用反馈信号的竞争学习算法

提出一个用反馈信号来控制连接权变化的竞争学习模型,用以提高竞争学习算法的学习速度,并用计算机模拟结果来讨论该模型的有效性.     

一种新的微分进化文化算法

考虑到文化算法的双重性和微分进化在解决约束优化问题中的优异,提出用微分进化来模拟文化算法的群体空间,完成其微观方面的进化.根据群体空间调整文化算法的信念空间并设置相应的通讯协议——accept()和influence().最后,用典型实例对微分进化文化算法进行测试,结果显示出它在解决约束优化问题的优越性.     

多种任务加工表局内问题的竞争算法

介绍了局内问题的竞争算法,给出了多种任务加工表局内问题的竞争算法。     

通用简易中文文本压缩方法研究

该文把GB2312-80的汉字转换为从0至6767的短整型数，这些短整型数据有一个共同的存储特点：它们的2字节中的高3位（称为冗余位）皆为0。删除冗余位而重组其余位即可形成压缩文本。这种压缩方法显然是简单、快捷、容量实现和对GB2312-80汉字是普遍适用的。     

基于空间相关预测的快速块匹配运动估计算法

为了提高自适应十字搜索(adaptiveroodpatternsearch,ARPS)算法中运动估计的速度和准确性,提出一种基于空间相关预测的快速块匹配运动估计算法.根据块匹配度量准则,将邻域块中与当前块相似度最高和次高的两个运动向量(motionvector,MV)的均值作为当前块的预测MV,改进了传统ARPS算法的固定单块预测模式,增强了起始搜索中心位置的预测,减小了由于运动变化而引起的预测误差.实验结果表明所提算法与ARPS和其他标准快速块匹配运动估计方法相比,有效地减少了计算复杂度,提高了配准精度.     

基于混合编码的遗传算法在神经网络优化中的应用

提出了一种结合浮点数编码与二进制编码的混合编码遗传算法,该算法在同一条染色体上同时使用浮点数编码与二进制编码,有机结合了两者的优点,并与BP算法结合用于优化神经网络的结构和系数,获得具有更好泛化能力的神经网络.仿真实验结果证实了这种混合编码遗传算法的有效性和优越性能.     

一种二值图像的快速细化算法

提出了一种适应于二值图像的快速细化算法，该算法利用边缘跟踪、根据边缘跟踪特点所设计的判断规则及单向链表结构存储边缘信息等技术，大大地加快了细化速度，而且占内存少，当仅需对目标模式进行细化处理时，该算法更为有效。     

基于TMS320C6000DSP图像匹配积相关算法的实现

提出了在TMS320C6000系列DSP上实现图像积相关算法的软件方案,重点介绍C6701的设计方案.在该方案中使用了Ping Pong存储区交替、基准图与实时图错位存放、按列扫描输入、基准图和实时图分割与填零扩充等技术措施,解决了片内存储区数量少、图像大小随机变化和存取冲突等难题,并人工优化核心汇编语言程序,充分发挥了C6701的并行处理能力,并在此基础上通过比较得出C6201的实现方案.实验证明,对于72×72实时图与320×320基准图的积相关处理,C6701用时1s,C6201用时0.85s.