热态重轨表面缺陷机器视觉检测的关键技术

针对目前热态重轨表面缺陷检测速度慢、精度低的问题,提出一种基于机器视觉的热态重轨表面缺陷检测系统。利用多线阵CCD摄像机采集图像,根据重轨几何特征及其缺陷高频区域特性,对重轨进行了六视角拍摄,然后在图像工作站中进行各种图像处理。系统采用改进的Hough变换提取特征缺陷,针对SVM算法训练速度慢的特点,利用模糊Kohonen神经网络对重轨表面缺陷进行分类。采用上述机器视觉检测关键技术对热态重轨表面进行缺陷识别,提高了检测速度,且正确率在85%以上。     

无线遥控自动立木整枝机机载控制系统设计

 自动立木整枝机是人工林整枝抚育的重要设备,用于替代人工完成对树木的修剪和整枝工作。本文以自动立木整枝机为控制对象,设计了由复杂可编程逻辑器件和无线数据传输模块构成的无线遥控接收系统,通过接收模块接收控制命令、控制输出脉冲宽度调制信号驱动两路舵机,确保整枝机工作在所需的状态。本设计中所使用的复杂可编程逻辑器件芯片为Altera公司的零功耗芯片EPM240ZM100,电路结构简单,功耗低,经实测,整个控制系统的正常工作电流仅为50mA,可靠遥控距离为45m。     

IFF算法求解顺序依赖的单机总权重拖期调度问题

转换(启动)时间是工业中带有清洗、更换物料工序的生产过程所需要的, 该时间一般很大程度上依赖于紧接工序. 这种环境下的调度问题都是工件顺序依赖的. 本文研究顺序依赖的单机总权重拖期调度问题, 为NP难的组合优化问题. 针对该问题, 提出了一种迭代的过滤-扇出算法(IFF), 算法以分支树的结构形式在解空间中搜索. 在算法中, 当分支移动不能改进根节点时, 重新产生有继承性的根节点, 使得算法继续进行. 根据问题特性, 提出了带序列片段重组和参考局部搜索的分支移动策略, 获得分支节点. 对文献中的120组数据的算法测试结果表明: 对大多数实例, IFF算法的计算结果优于或不劣于DE算法和DPSO算法的计算结果, 同时改进了42个实例的最好解.     

预测支持系统中的人机界面Agent及其机器学习

人机界面 agent是一种具有一定智能性 ,并能增强应用系统与用户间交互的计算机程序 .通过机器学习机制 ,这种 agent能够适应用户的习惯 ,使系统更有效的服务于用户 .本文将界面 agent( Interface agent)技术应用于预测支持系统 ( FSS:Forecasting Support System)中 ,并采用适当的学习方法 ,可以很好地解决其中的复杂人机交互问题     

基于模糊支持向量机的小批量生产质量智能预测方法

在分析比较目前常用的智能工序预测技术及其特点的基础上,提出一种适合小批量生产过程的质量智能预测模型,并给出了相应的预测过程和算法.由于该模型中以模糊支持向量机(FLS-SVM)技术为智能核心,一方面较好的解决小样本学习问题,避免了人工神经网络等智能方法在对小批量生产过程质量进行预测时所表示出的过学习、泛化能力弱等缺点.另一方面,通过隶属度函数对样本进行模糊化,达到样本优化选择,实现历史数据“重近轻远”的预测效果.通过对具体加工过程的预测实验,并与其它几种常见预测方法效果进行对比,说明本文方法实现容易,建模速度快,小样本的泛化能力强,为实现小批量加工过程的在线质量预测与控制提供可行的思路.     

考虑成本限制的最小化最大延迟时间平行机调度问题

以绿色制造为背景,假定机器设备具有不同的能源消耗成本或维护成本,研究了一类考虑成本限制的平行机调度问题.调度的目标是最小化最大延迟时间.为该问题建立了整数规划模型MIP,设计了改进的EDD (earliest due date firstly)算法,命名为MEDD.由于考虑成本限制,证明了MEDD算法的可行性,并进而理论分析了算法的最坏误差界.通过算例说明了算法的执行情况,同时采用大量随机数据实验验证算法的性能.对于小规模问题,将MEDD的解与MIP的精确解进行了对比;对于大规模问题,由于MIP精确解难以获得,以MIP对应的线性规划松弛模型MLP的最优值为下界对MEDD算法的解进行了衡量.实验结果表明了所构建MEDD算法的有效性.     

一种新的混合分类器及其人脸识别的应用研究

随着互联网的发展,人脸识别在安全领域得到越来越广泛的应用.传统的人脸识别方法泛化能力较差,无法有效处理特别复杂的函数关系而使其在安全领域发展比较缓慢.为了提高人脸识别的正确率,本文提出了一种新的深度玻尔兹曼机神经网络(deep Boltzmann machine,DBM)和差异受限玻尔兹曼机神经网络(discriminative restricted Boltzmann machine,DRBM)的混合模型,在人脸数据集上与传统的人脸识别模型做了对比,为了进一步验证有效性,本文还选取在公共CMU-PIE人脸图像数据集上作了对比试验.实验发现:在两个数据集上,新的混合模型相对传统模型都有更好的识别效果,将产生直接的社会效益和管理意义.     

基于支持向量机的车型分类的设计

基于支持向量机的车型分类的设计思路是通过视频采集获得车辆图像,对车辆图像进行图像预处理和特征提取后,得到分类器所需数据特征,而后采用支持向量机和二元决策树对车型分类。采用三个支持向量机的分类器和二元决策树相结合对特征数据进行分类识别,最终实现了车型分类。通过利用Libsvm(SVM模式识别与回归的软件)进行实验,取得了较好的分类效果。     

流化床式筛分机中气泡特性的数值模拟

采用流化床式筛分机,针对煤料在流化床内流化时的鼓泡筛分特性,以Eulerian多相流模型,对筛分机的单粒径颗粒气固两相流动进行模拟,得出了筛分机内某一截面的固相体积份额分布图和不同截面的气泡分布图.为求证最佳流化速度,共设计了4组不同入口气速的工况.根据4组数值模拟结果,分析得出筛分机内最佳流化速度为0.96m/s.通过比较4组工况的流化效果发现,当流化速度为1.36m/s时,气泡最多,因而该工况最具有代表性,可用来研究筛分机的鼓泡特性.研究结果表明,筛分机的鼓泡具有随机性和不均匀性.     

基于小波变换和支持向量机的心电信号ST段分类

摘要: 为完成ECG(Electrocardiogram)信号特征点提取, 并对ST 段分类, 提出了一种基于离散小波变换和支持向量机的ST 分类算法。首先对信号进行预处理, 完成噪声消除, QRS 波群检测和提取特征值; 然后计算ST段平均值、曲线面积和标准差, 并结合使用SVM(Support Vector Machine)对ST段进行分类。Matlab 仿真结果表
明, 小波去噪效果明显,ST 段未出现失真现象, 特征点提取完整。经MIT鄄BIT 数据库验证, 分类结果显示交叉验证准确率平均值为80. 70%, 训练准确率平均值为91. 83%, 测试准确率平均值为74. 28%。