可重构装配线多agent系统中的本体研究

提供多agent制造平台agent之间通讯所需的机器可理解的通讯内容语言，是构建多agent制造平台的重要内容。分析与总结出可重构装配线多agent平台对其本体模型存在提供装配制造知识及支持重构过程两方面需求，并因此将本体模型划分为通用本体与重构本体两部分．以某汽车变速器可重构装配生产线为背景，研究该环境下的具体本体建模技术。在设计了描述装配线制造知识与制造机理的通用本体基础上，通过分析可重构装配线多agent平台的重构机理，定义了由具有装配行为特征的重构动作原语组成的重构本体．构建的本体模型已应用于重构装配线多agent平台的开发。     

基于双密度双树小波变换的超声图像降噪

针对去除斑点噪声提高超声图像质量的问题,提出双密度双树离散小波变换（DD-DT DWT）结合局部方差估计的双变量收缩阈值函数（BFS）的图像降噪改进算法实现超声图像降噪。首先将原始图像用DD-DT DWT进行多尺度分解,根据噪声模型和小波子父代系数确定的局部边缘方差估计阈值,利用子父代小波系数相关性构成的双变量阈值函数,对图像16个方向的小波系数进行非线性自适应的处理,最后重建降噪后的图像。用仿真和真实数据对此算法进行验证,并与其他小波降噪系统的性能比较,结果分析表明噪声图像经该算法降噪后,图像性能指标均有提高,不仅有效的实现图像降噪,而且较好的保留图像细节。     

基于偏微分方程的户外图像去雾方法

户外图像的雾化往往导致色彩降质和对比度降低,有效的去除图像中天气效果对提高视觉系统的可靠性和鲁棒性具有重要意义。根据大气散射物理模型以及有雾图像的色彩与对比度降质同场景点的景深成指数关系的先验知识,分别建立了户外图像全局去雾和局部去雾的能量最优化模型,推导了相应的求解偏微分方程。利用用户提供的简单附加信息,实现了仅从单幅图像恢复清晰图像的去雾算法。实验结果表明：去雾图像的色彩清晰度和对比度有较大改善,具有很好的应用前景。     

基于局部频率估计和有限元的相位展开方法

针对干涉数据质量不同的区域采取不同的展开策略,在最小二乘意义下利用有限元方法最小化不同的代价函数来实现。引入局部频率估计解决了相位展开的"坡度欠估计"问题,使用有限元方法利用了其可以适应任意不规则区域求解的特性。仿真和实测数据处理结果验证了本文方法的有效性,且与其它方法相比具有较高的精度。     

基于局部二元图的视频对象阴影检测方法

针对在视频对象分割时,运动投影常被误分为视频对象,给出一种新的视频阴影检测方法,该算法基于在灰度图像中阴影区域和背景相应位置具有相同纹理这一事实,其中利用自适应高斯混合模型进行背景建模,利用局部二元图(local binary patterns,LBP)来表征纹理。首先,进行基于自适应高斯混合模型的背景提取,获得包含运动投影的前景分割,分割时加入了LBP纹理相似性判断,减少了分割出的目标内的孔洞提高了分割的精确度。然后利用阴影区域和已获取背景相应位置的LBP纹理相似性,可较好的对视频阴影进行检测。通过实验,获得了不错的阴影检测实验结果,可较好地应用于运动目标检测分割及跟踪等领域。     

知识发现领域的两大猜想

针对目前知识发现所面临的机遇和挑战,提出了知识发现"逆问题猜想"和知识发现"磁铁效应猜想"。这两个猜想构成相互关联的统一的有机体,本质上是围绕着要解决"海量"这一难题。讨论了猜想研究的基础,实现的可行性以及可能的研究内容。     

基于自适应窗的小波域图像去噪算法

提出了一种利用自适应窗的小波域双重局部维纳滤波图像去噪算法。综合考虑小波分解后各个子带中能量分布的方向特性和图像本身的边缘和纹理特性,该算法首先估计每个子带中信号的能量分布进而在每个子带中确定自适应窗,然后利用自适应窗估计出的能量分布对含噪图像进行双重维纳滤波来去除噪声。实验结果表明该算法对含噪图像去噪的效果优于已有的采用二维可分实小波进行图像去噪的算法。     

基于多线索的车辆跟踪方法研究

针对车载摄像机的汽车辅助驾驶系统,提出了一种基于多线索的车辆跟踪算法。利用运动估计预测目标在下一帧的感兴趣区域,即跟踪窗。在跟踪窗内联合使用车辆的先验知识、评估环节、分块模板等线索定位车辆目标。在跟踪过程中,提出去除误识别的措施。这种基于多线索的车辆跟踪方法实现了对后方多车辆的稳定跟踪,也适合前视车辆。实验结果表明该算法是鲁棒和准确的。     

Memetic algorithm for multi-mode resource-constrained project scheduling problems

A memetic algorithm （MA） for a multi-mode resourceconstrained project scheduling problem （MRCPSP） is proposed. We use a new fitness function and two very effective local search procedures in the proposed MA. The fitness function makes use of a mechanism called ＂strategic oscillation＂ to make the search process have a higher probability to visit solutions around a ＂feasible boundary＂. One of the local search procedures aims at improving the lower bound of project makespan to be less than a known upper bound, and another aims at improving a solution of an MRCPSP instance accepting infeasible solutions based on the new fitness function in the search process. A detailed computational experiment is set up using instances from the problem instance library PSPLIB. Computational results show that the proposed MA is very competitive with the state-of-the-art algorithms. The MA obtains improved solutions for one instance of set J30.     

求解双层CARP优化问题的知识型遗传算法

双层CARP优化问题首先考虑物流系统的宏观配置问题,然后考虑相关服务的完成问题. 提出了一种求解双层CARP优化问题的知识型遗传算法：采用两种扩展启发式方法来辅助生成初始种群;基于算子绩效知识为每次选择、交叉和变异操作选择合适的操作算子;基于弧段顺序知识为每次交叉和变异操作选择合适的断点位置;采用局部替换程序不断向当前种群中注入新个体. 实验结果表明,知识型遗传算法在优化性能方面优于其他几种方法.