基于改进遗传算法的二维不规则零件优化排样

针对二维不规则零件排样问题,提出了一种改进的优化排样算法.对最小包络矩形求取方法进行了改进,提高了算法的运算速度;借助最优选择策略,对选择算子进行了改进,提高了算法的全局收敛性能;提出了高度调整法,对解码算法进行了改进,提高了算法的精度.排样实例表明,算法性能得到了很大提高,该算法是行之有效的.     

间歇生产过程配方的模糊聚类方法

针对间歇生产过程的配方缺少定量分析方法，难以用于过程建模和控制策略实施的问题，提出了一种基于类核函数的配方模糊聚类算法．对ISA配方模型进行了简化，建立了配方样本的相似性测度方法；根据配方样本的模式多样性，建立配方类核来代替配方类心，通过最小化所有配方样本到配方类核距离的加权和来对配方进行聚类，从而得到聚类数目及模糊隶属度矩阵．最后对一类间歇蒸发器的配方使用该方法进行模糊聚类，通过和FCM算法的比较验证了该方法的有效性。     

一种改进蚊群算法及其在配方优化中的应用

针对蚁群算法在解决组合优化问题时存在演化过程收敛慢、耗时长的缺点,提出了将确定性搜索移动引入蚁群算法中,并研究了改进后蚁群算法在啤酒配方优化中的应用.在满足生产指标前提下,实现配方的原料总成本最低.应用结果表明:针对啤酒配方优化问题,改进的蚁群算法,具有更强的全局搜索能力和鲁棒性,并易于实现,具有较好的应用价值.     

基于分形维和独立分量分析的声发射特征提取

针对噪声对声发射信号分形维的影响,提出了一种基于分形维和独立分量分析(ICA)的结构材料声发射信号特征提取方法.文中首先给出了分形维的概念,并从理论上分析了噪声对声发射信号分形维的影响.接着引入ICA进行信号预处理,以提取源独立的去噪信号进行分形维计算.最后进行了多组铅心模拟声发射实验.实验结果表明,不同的声发射源和传播介质下声发射信号的分形维表现出明显不同的特征,且与去噪前的分形维相比,能够更好地对应声发射事件数.分形维具有受研究者主观影响小、易于标准化的优点,可以作为一种新的结构材料声发射的特征识别方法.     

基于贝叶斯统计推理的复杂场景边缘检测

复杂场景图像存在大量的噪声和纹理干扰,传统边缘算子的检测效果不理想.为此,文中提出一种基于贝叶斯统计推理理论的多信息融合边缘检测算法.该算法融合了梯度算子、拉普拉斯算子以及两级均值比率(ROA)算子的输出响应;通过最大类间属性互信息对特征属性进行最优离散化;利用非参数直方图方法估计类概率密度函数;并通过贝叶斯风险最小化原则实现边缘检测.试验中该方法的Bhattacharyya误差界为0.093,工作特性曲线下的面积(AUC)达到0.958,证明了该算法的有效性.与经典算子检测结果的比较也表明,该算法能够有效地克服图像中的噪声和纹理干扰.