基于模块化理论的机务准备流程优化研究

针对机务准备维修流程作业结构复杂、刚性明显的问题,提出基于模块化理论的机务准备维修流程模块化优化方法.根据Schilling模块化系统演化理论,论证了机务准备维修流程模块化趋势.基于模块化方法,给出了机务准备维修流程模块化规划过程和符号描述.运用工作分解结构方法,识别机务准备流程活动集合.结合图结构模型,刻画机务准备维修流程活动的关联关系.最后,运用DSM模型优化算法求解合理的维修流程模块k-划分,从定量角度得出小外场/大内场流程模块化优化模式.算例结果表明该方法可行有效.     

自适应的移动单位分解法求解边界层问题

提出一种新的无网格方法,即自适应移动单位分解法来处理边界层问题,该方法的主要思想是将移动网格技巧与单位分解法结合起来.利用等弧长分配自适应地移动节点分布,在此基础上使用单位分解格式求解一维对流扩散模型,并给出方法的理论基础与算法流程.文中数值实验结果验证了该自适应移动方法的有效性和优越性.     

基于小波系数相关性的纹理图像快速修复算法

为了实现纹理图像的快速修复,在传统样本块修复算法的基础上,提出了一种基于小波系数相关性的图像修复算法.简要论述了纹理图像各小波变换系数的相关性特点;根据图像分解后小波系数高频成分较少、主要信息均集中在低频分量以及各分量对应位置的信息具有一致性的特点,算法首先对破损图像进行小波分解,然后利用最优样本块匹配的方法对低频分量进行修复,同时实现其他分量对应位置信息的修复,最终通过小波合成完成纹理图像的修复.仿真实验结果表明,在修复效果无明显差异的基础上,该算法比原方法的处理时间大为缩短.     

基于Wold模型的织物起球纹理非确定性成分提取

通过对Wold纹理模型理论及其在织物起球纹理分解应用可行性的分析,提出包括谐波峰状点结构、线结构及其支撑区域扩展的二维Wold分解算法流程,并设计了二维多尺度B-样条小波匹配滤波器进行峰结构奇异目标检测,提高了Wold分解的鲁棒性.几种典型起球织物纹理的Wold纹理模型分解结果表明,该分解算法能将含有毛球信息的非确定性纹理成分从织物底纹中分解出来,较好地解决了复杂织物底纹对毛球目标识别与分割的影响.     

一类自适应混合图像修复算法

建立了一类新的图像修复算法,即自适应混合图像修复算法。这一算法的基本原理是:首先将图像分解为几何轮廓和纹理两部分分别修复后再合成。对几何轮廓部分,用自适应整体变差方法进行修复,自动根据区域特点选参修复,在保持边缘信息同时加快了修复速度;对纹理部分,用二阶共生矩阵合成方法进行修复,使修复效果更为理想。     

基于奇异值求通解方法进行基因调控网络构建

在改进分解权值矩阵的微分方程模型基础上,引入奇异值分解方法来辅助运算.该算法不是通过奇异值分解的特解得到网络的最终结果,而是通过所算得的通解提供候选解集的方法,为微分方程模型算法缩短运算时间和提高结果精度.将本文算法与其他传统微分方程模型算法进行对比,验证结果表明:该算法的效率较高.     

改进多重字典联合自适应学习的稀疏壁画修复

针对壁画稀疏表示修复算法字典单一、细节修复欠佳的问题，提出了一种改进多重字典联合自适应学习的稀疏壁画修复算法.首先，采用非下采样剪切波NSST将破损壁画进行分解，获取壁画的低频纹理子带图像和高频结构子带图像，解决了稀疏表示算法对壁画图像结构和纹理信息考虑不足的问题.然后，提出了多重字典自适应学习的稀疏方法，将低频纹理图像根据像素之间特征的相似性进行聚类，构建多重稀疏子类字典，并利用奇异值分解和分裂Bregman迭代优化完成低频分量修复.接着，引入脉冲耦合神经网络机制，修复壁画图像的高频结构子带.最后，通过NSST逆变换融合完成修复.采用真实壁画进行修复的实验表明，该算法能够有效保护壁画图像结构和纹理层等重要信息，所提算法相较对比算法取得了更好的视觉效果和客观评价.     

基于过程优化的三维建模流程优化方法

针对传统三维建模流程存在的延时问题,提出了基于过程优化的三维建模流程优化方法.该方法从结构优化、模型优化两个方面对整个建模流程进行优化.同时,为了克服三维建模流程中因分别对单个模型进行优化而耗时多和模型间优化时间间隔较长的问题,又提出了一个新型层次模型简化算法.该算法让简化算法贯穿在整个区域建模过程中,从而将模型间优化的时间间隔降至传统方法下的三分之一左右.最后以联合站系统为例,验证了所提三维建模流程优化方法的优越性.     

布匹疵点检测多机任务并行处理平台的构建

针对布匹疵点检测算法复杂度高、实时性差等问题,提出一种以多台计算机并行处理为基础的布匹疵点检测平台的构建方案.首先,改进多处理器硬件体系为松耦合方式;然后,根据图像处理算法一般流程,抽象出图像处理模型,并依据模型将处理算法以任务的形式进行分解、封装;最后,通过构建简单实用的用户数据报协议,将任务传输给相应的客户端进行解析处理.结果表明:平台切实可行,检测算法得到显著的加速.     

移动群智感知中基于改进文化基因算法的长时多任务分配

任务分配一直是移动群智感知的研究热点，对于任务的完成质量有重要影响，但目前针对多地点、长持续时间的任务分配研究较少.面向长时多任务分配问题，设计多轮次多时间段的任务分解策略，考虑任务权重、时间覆盖率、时间冗余度和冗余均衡度等因素，构建长时多任务质量评价模型.以预算为约束，以最大化任务覆盖质量为优化目标，提出基于改进文化基因算法的任务分配方法 .该算法使用自适应遗传算法进行全局搜索，结合模拟退火算法进行局部搜索，并设计贪心修复算法对不合适的个体进行修复.仿真实验的结果表明，提出的算法同各基准算法相比，具有良好的性能.