—种基于特高压工程的图像识别算法研究

阐述提出一种基于特高压工程的图像识别算法，通过对原始图像高斯低通滤波、平滑、亮度拉伸以及增强预处理，降低原始图像噪声，并且使图像亮度增强，探讨选取色调、饱和度以及亮度作为图像特征向量，利用模糊数据自相关函数对特高压工程图像特征进行提取。在此基础上对将图像特征向量映射到图像上，并且对特高压工程图像特征进行匹配，识别到图像中的目标。     

基于蜂群算法和半监督极限学习机的光伏系统故障诊断

户外环境中运行的光伏系统容易受到各种因素特别是灰尘的影响，其非正常运行会导致大量的电力损失，严重的短路故障则会导致安全问题和火灾隐患。因此，监测光伏系统的运行状态，及时排除潜在故障，制定有效的处理方案是当前研究的重点。本文分析了光伏电池串在各种故障状态下的I-V特性，特别是在污秽条件下的I-V特性。针对具有特定故障的光伏系统，特别是大规模光伏系统的标记数据难以记录的问题，提出了一种结合人工蜂群算法和半监督极值学习机（ABC-SSELM）的新算法。该算法能够利用少量的模拟标记数据和历史未标记数据对光伏故障进行诊断，大大降低了人工成本和时间消耗。此外，灰尘堆积监测可以提醒电厂业主及时清洗光伏组件，提高发电效益。最后，使用3.51kWp和3.9kWp的光伏系统验证所提出的诊断方法，数值仿真和实验结果证明了所提光伏诊断技术的准确性和可靠性。     

基于随机搜索树法的机械臂视觉伺服研究

在当今的工业应用中,机械臂完成某一特定作业任务的基础是进行轨迹规划。针对单纯基于图像的视觉伺服(the image-based visual servoing,IBVS),不能直接对相机或机械臂的运行轨迹进行控制,容易造成跟踪目标脱离视野、机械臂与工作空间障碍物相碰撞的问题,本文提出了三维随机搜索树算法(the three-dimensional Rapidly-exploring Random Trees algorithm,3D-RRT)实现机械臂的轨迹规划,将轨迹规划与视觉伺服相融合,使机械臂在跟踪移动过程中,满足图像视野范围限制和空间障碍物约束问题。在MATLAB平台建立算法仿真实验,结果表明三维随机搜索树算法(3D-RRT)可以较好解决基于图像的视觉伺服(IBVS)中存在的问题。     

uBlock算法的低代价门限实现侧信道防护方法

在传统的基于黑盒模型的密码分析中,攻击者仅可以利用密码算法的输入输出信息进行攻击,现有密码算法在黑盒模型下的安全性已经得到较为充分的论证.但是在灰盒模型下,攻击者的能力得到提高,其不仅可以获取密码算法的输入输出信息,还可以获得密码算法实际执行过程中泄露的功耗、电磁、光等物理信息,这些物理信息和密码算法的中间状态具有相关性,敌手可以利用这种相关性进行秘密信息的恢复,这种攻击被称为侧信道攻击.侧信道攻击自提出以来,由于其相对低的实现代价以及较高的攻击效率对于密码算法的实现安全性造成了严重的威胁.u Block算法是2019年全国密码算法设计竞赛分组密码一等奖获奖算法,同样受到了侧信道攻击的威胁.目前针对u Block算法的研究较少,在硬件实现方面主要考虑低延迟高吞吐量的实现,缺乏针对资源受限情况下的低代价优化实现,不利于侧信道防护方案的构造.目前公开的文献中指出其S盒适用于基于门限实现的侧信道防护方案构造,存在3-share的无需新随机数的门限防护方案,但是没有给出具体的实现方案.针对这样的现状,本文首先基于流水线和串行化的思想设计并实现了一种适用于u Block算法的低代价硬件实现方案;...     

基于改进Canny算法在工件质检仿真系统中的应用

检测工件表面缺陷主要方法有人工视觉、机械装置接触检测法、机器视觉检测法等,但上述几种方法在现实应用中都存在缺陷,造成人力和物料的浪费.改进Canny算法,使用二维中值滤波器,椒盐环境中检测效果更佳、自适应能力更强.并在计算梯度幅值中增加135度和45度两个卷积核,最后通过计算标准差来减少误差.通过仿真测试,改进后的算法在检测电路板中的精度提高了0.1到0.3.     

基于K-means和SOM的水下传感器数据采集方法

随着海洋资源勘探和海洋污染物监控工作的开展，水文数据的监测和采集等已经成为重要的研究方向。其中，水下无线传感器网络在水文数据采集过程中起着举足轻重的作用。本文研究的是水下无线传感器二维监测网络模型中，传感器节点数据采集的问题，其设计方法是通过自组织映射（Self-organizing mapping，SOM）对传感器节点进行路径最优化处理，结合优化的路径图形和K-means算法找到路径内部聚合点，利用聚合点和传感器的节点得到传感器通信半径内的数据采集点，最后通过SOM得到水下机器人（Autonomous underwater vehicle，AUV）到各个数据采集点采集数据的最优路径。经过实验验证，在水下1 200 m×1 750 m范围内布置52个传感器节点的情景下，数据采集点相比于传感器节点路径规划采用相同的采集顺序得到的路径优化了6.7%；对数据采集点重新进行自组织路径规划得到的路径比传感器结点路径的最优解提高了12.2%。增加传感器节点的数量，其结果也大致相同，因此采用该方法可以提高水下机器人采集数据的效率。     

认同度修正下的近相邻改进推荐算法研究

如何融合多方因素准确地为用户提供个性化产品一直是关注的热点问题，由此，一个新的近相邻改进算法融入了大众化认同度和个性化认同度，利于更加高效地挖掘隐藏信息。实验结果表明，相对于传统近相邻算法，认同度修正算法虽然查全率小幅度上下波动，但其他多个评价指标都得到极大提升，假正率和深度有所减少，查准率、[F1]值和提升度得以增加，并且，受试者特征曲线和提升曲线也都说明此修正算法具有更为显著的推荐效果。     

基于归一化水体指数及其阈值自适应算法的水体遥感反演效果分析

归一化水体指数（NDWI）是水体遥感反演的一种重要指标，其阈值及修正直接影响反演结果的精度。基于Landsat-8与GF-1光学多光谱影像，使用归一化水体指数法阈值0（TH₀）、最大类间方差法（OTSU）自适应阈值（TH_otsu）与均值漂移聚类算法（Mean-Shift）自适应阈值（TH_MS）分别对典型正常水体、云雾覆盖水体、富营养化水体、高含泥沙水体进行水体遥感提取与效果分析，结果表明：正常水体以TH₀为阈值提取精度最高，THMS提取精度次之，TH_otsu提取精度最差；而云雾覆盖水体、富营养化水体以及含泥沙水体使用THMS提取精度最高，尤其少量云雾覆盖下的水体，TH_MS具有更明显的优势，TH₀提取精度次之，TH_otsu提取精度最差；对于不同的阈值，Land?sat-8比GF-1总体表现出更高的水体提取精度。Mean-Shift算法应用于NDWI阈值修正与水体遥感反演具有快速、水质适应性强、效果稳定的优势，对尤其是复杂条件下的水体信息遥感反演具有较好的提取效果。     

基于Stacking集成算法的岩爆等级预测研究

岩爆是地下工程面临的一个巨大灾害，岩爆预测可以降低岩爆带来的危害。机器学习是岩爆预测方法的研究热点和发展方向，但现阶段各机器学习算法表现不同，并且相互独立工作，没有融合，不能优势互补，导致各机器学习算法的准确率、泛化性和稳定性较低。本文采用Stacking集成算法，融合现阶段使用较多的8个机器学习算法(4个集成算法和4个基本算法)，充分发挥各算法的优势，实现优势互补；为保证新特征信息具有多样性，结合各种机器学习算法的原理和岩爆样本库的特点，提出3组考虑多个岩爆预测指标的Stacking集成算法，每组算法拥有不同基模型和多个元模型，解决了传统Stacking集成算法接受特征信息受限和元模型选择困难的难题。对比分析各组Stacking集成算法与独立算法的准确率、精确率、召回率和F1值，结果表明构建的Stacking集成算法可以有效融合各机器学习算法，预测性能显著提升。在3组Stacking集成算法中，Stacking集成算法二的基模型由Random Forest Classifier,Extra Trees Classifier,Gradient Boosting Classifier和L...