基于量子进化算法的演化ANFIS模型及其应用

利用量子进化算法对自适应模糊推理系统进行建模,从而利用自适应模糊推理系统和量子进化算法的两方面的优点来对种群结构进行优化,从而达到优化整个模糊推理系统的目的。通过仿真实例,将结合量子进化算法与自适应模糊推理系统分别应用于单输入单输出的模糊系统、多输入单输出模糊系统和多峰非线性模糊推理系统中,通过训练数据和测试数据得出性能的寻优跟踪路径及误差曲线进行比较。实验数据对比表明,ANFIS的缺点是精度低,GA-ANFIS的缺点是训练时间过长,而QEA-ANFIS主要摒弃了ANFIS训练的精确度上述两个系统的明显缺陷,既提高了精度又缩短了训练时间。     

基于D-S证据理论的金属薄壁罐焊缝缺陷检测

针对薄壁金属制罐焊缝的缺陷类型,提出两种基于机器视觉的焊缝缺陷检测方法,一种是累积灰度值波形分析法,另一种是帧差法。累积灰度值检测方法主要基于统计学原理,对焊缝部分所表现出来的统计学特征进行分析来判断焊缝是否存在缺陷;帧差法主要是根据连续两帧之差来检测是否存在焊缝缺陷。最后,通过使用Dempster-Shafer(D-S)证据理论来减少误判和漏判。实验结果表明,两种检测方法的结合使用,达到了90%以上的准确度。同时,由于算法计算量不高,对于检测的实时性要求也能得到满足。     

论德育的回归

当前,我国学校德育面临着一些问题：德育目标“虚化”,层次性不足;德育内容“僵化”,脱离社会现实生活;德育方法“简化”,忽视学生的主体地位。因此,德育要加强与生活世界的联系,回归生活,必须做到：德育目标融入生活,德育内容贴近生活,德育方法走进生活。     

基于Chirp Z变换的海面目标帧间非相参积累技术

为提升雷达对海面微弱目标的探测能力,提出基于Chirp Z变换的多圈扫描帧间非相参积累技术.首先,建立多圈扫描采用不同载频时的雷达回波信号模型.然后,提出基于Chirp Z变换的运动目标帧间多普勒校正和距离走动补偿方法,使得多圈扫描数据经过处理后,目标出现在相同的距离-多普勒检测单元内,从而可以直接进行帧间的非相参积累...     

基于改进Otsu算法的生菜叶片图像分割方法

针对传统的Otsu算法计算量大、实时性差等缺点,提出了一种新的PSO+Otsu(S)分割方法.将RGB颜色空间转换成HSV颜色空间,并提取S分量图像.针对基本粒子群优化算法提出一种新的惯性权重系数w更新策略,并利用改进的粒子群优化算法搜索最优阈值,将搜索到的最优阈值作为Otsu算法的分割阈值,并对S分量图像进行分割,最终得到生菜叶片分割图.结果表明:提出的生菜叶片图像分割方法不但适合单叶片图像分割,而且适合冠层叶片图像分割;运用本算法分割单个生菜叶片图像以及生菜冠层图像时程序运行时间分别为118,126 ms,迭代次数分别为6,5次,相比于Otsu算法以及标准PSO+Otsu算法,本算法不仅有效缩短了程序运行时间,而且提高了图像分割的准确率,具有较好的实时性.     

基于GA-LS-SVM的水稻叶片含氮率预测

采用水稻无土栽培方法人为控制含氮率,在水稻某特定生长期,同时测量水稻冠层反射率和叶片含氮率,建立了基于冠层反射率的水稻叶片氮含率的回归预测模型.通过分析不同氮环境下各冠层反射率光谱图,确定了与水稻含氮率相关性高的特征波段.针对最小二乘支持向量机(leastsquares support vector machines,LS-SVM)参数难定问题,采用遗传算法对LS-SVM参数进行优化.试验结果表明,传统人为选定参数的LS-SVM算法模型的平均回判精确率达到97.21%,预测平均误差率达到5.70%,遗传算法最小二乘支持向量机(genetic algorithm least squares support vec-tor machines,GA-LS-SVM)算法模型的平均回判精确率达到99.60%,预测平均误差率达到2.72%.GA-LS-SVM算法模型的回判及预测效果均明显优于人为选定参数的LS-SVM算法.     

地下室太阳能照明系统

随着国民经济的快速发展。土地资源日趋紧缺。房屋地下室、地下商场、地下停车库等相对扩充了土地面积．于是大面积的地下室采光照明的高耗电量成为亟待解决的问题。为此。本系统设计一套集光、电、机于一体的全自动太阳能采光照明装置。白天。采集子系统利用光盘中的光学透镜将太阳光聚焦提升光强．导入至传导光纤传输到地下室。通过照明输出器件将光释放发散。从而达到照明的效果;     

基于自适应量子粒子群算法的FIR滤波器设计

针对量子粒子群优化(quantum-behaved particle swarm optimization,QPSO)算法的参数控制方式,提出了一种自适应调节方法,该方法根据粒子之间的位置关系来设定参数值,给出了具体的设计思想与实现步骤。然后针对有限脉冲响应(finite impulse response,FIR)数字滤波器的优化设计实质,即多参数优化问题,通过适当的编码方式将改进的QPSO算法(adaptive QPSO,AQPSO)应用在其优化设计中,设计了低通和带通FIR数字滤波器。实验结果表明,AQPSO在收敛速度、鲁棒性及优化效果等方面都优于遗传算法(genetic algorithm,GA)、PSO算法及QPSO算法,说明了AQPSO算法的有效性和可行性。     

雷达小样本目标识别方法及应用分析

针对雷达小样本目标识别问题,结合元学习和迁移学习提出一套综合解决方案,旨在根据实际应用场景的不同提供合适的模型学习方式和分类方式,从而提升雷达小样本目标识别效率和准确率.同时,通过多组对比实验深入分析小样本学习算法在实际雷达目标识别场景下的模型性能变化,得出两个可有效指导工程化应用的重要结论.元学习模型在源任务信息充足...     

基于CF-AHP法的风险斜坡识别方法研究

针对地质灾害隐患识别水平还不够高,灾害发生在“台账外”的问题,风险斜坡识别已成为新时代区域地质灾害调查的主要目标。本文基于贵州省最新地质灾害样本数据库,通过加权确定系数法（CF）分析滑坡及崩塌的影响因子的敏感性,划分出4个危险性值域。结合专家经验,各因子影响权重排序依次为人类工程活动、斜坡结构、坡度、地下水特征、坡形、坡高。再利用层次分析法（AHP）获得7项影响因子的权重大小,形成了快速有效的斜坡危险性打分体系。利用历史典型点进行验证与修正并结合新增地质灾害案例,9处典型历史灾害点原始斜坡危险性与灾害的规模及灾情大小呈线性关系,满足斜坡演变趋势,4处典型风险斜坡中滑坡范围线均位于风险范围线内,变形破坏特征与指标敏感性和权重较为一致,判别结果与实际情况基本相符。通过此方法,最终完成了全省88个县域内78622个斜坡单元的风险斜坡识别,共计查出风险斜坡18196处,将其及时纳入管控对象并提出防治建议,最大限度避免突发性地质灾害发生而造成人民生命财产损失。