交通场景中车辆的运动检测与阴影消除

提出一种算法框架实现对交通场景中运动车辆的分割。首先,提出一种基于颜色空间的浮动气球模型,用以解决监控场景的自适应背景建模问题,该方法解决了基于参数模型的背景建模方法无法检测驻留物体的问题,并可有效适应监控场景中的光照变化以实现自适应更新;其次,针对通过背景建模和背景差分得到的运动前景区域包含运动车辆阴影问题,提出一种新的阴影检测算法,该算法采用多特征融合的方法实现了对运动车辆的分割。实验结果分析表明,与其他方法相比,该算法框架在背景建模和阴影检测方法具有较好的效果。     

基金会现场总线H1与以太网互联模型

基于现场总线的发展趋势，本文提出了一种基金会现场总线FF低速总线H1与以 太网LAN的互联模型．LAN上的管理工作站MS与FF上的主链路设备之间采用Socket进行数据的 传输，FF上的基本现场设备则是通过主链路设备中设备代理DA来实现与以太网的互联，现场 设备之间的通信则采用FF总线规范的VCR联接．通过TCP/IP协议，最终可实现与Internet连 接．     

基于给定的相角裕度和幅值裕度的PID参数自整定新方法

给出一种新的基于给定相角裕度和幅值裕度的PID参数自整定方法SPAM法.该 方法可独立整定PID调节器所有参数.仿真结果表明SPAM法明显优于其它整定方法.     

基于共轭增强策略的差分进化算法

为了平衡差分进化算法的全局探测能力和局部搜索能力,提出基于共轭增强策略的差分进化算法.首先,根据个体适应度信息设计基于轮盘赌的个体选择策略,选取适应值较差的个体组建子种群;然后,基于个体的时间和空间知识设计共轭增强方向,在不丧失全局探测能力的前提下实现子种群的局部增强,以提高算法的局部搜索能力;最后,18个标准测试函数的实验结果表明,所提算法在计算代价、可靠性及收敛速度方面均优于所介绍的主流改进差分进化算法和非差分进化算法.     

Span及Tween类物质的组成、性能、表征与应用

本文综述了Span及TWeen两类乳化剂的组成、性能、表征与应用进展及发展趋势     

基于网络服务质量的网络控制器设计

针对网络服务质量对控制系统性能的影响, 建立了联合网络参数和控制器参数的系统模型. 在此基础上分析了网络控制系统保性能控制器存在的网络参数和控制参数依赖条件, 并且通过求解线性矩阵不等式, 给出了控制器的参数化设计方法. 所设计的控制器在满足一定的网络服务质量摄动范围内, 不仅可以使系统渐近稳定,而且还能确保系统性能不大于上界. 本文方法给出网络服务质量变化对控制系统性能衰减的一种定量度量, 可以为进一步的网络调度提供理论依据.     

一种新的蛋白质结构预测多模态优化算法

针对现阶段药物设计中对于蛋白质结构多模态的需求,提出了一种基于排挤差分进化策略的多模态优化算法.为了降低蛋白质构象空间求解的复杂度,算法采用能量极小化过程,有效缩小了可行域的搜索空间;同时,为了有效地平衡多模态优化问题的局部收敛性和模态多样性,在排挤差分进化算法的框架下,在保证算法收敛速度的前提下,算法采用空间局部性原理,同时随机选取不同交叉策略的集结思想又有效改善了种群的多样性.以脑啡肽为例,算法不仅得到了其全局最稳定结构,还获得了一系列局部最优结构.     

动态路网选址–路径优化算法及实现

针对路段通行时间随旅行时段变化的实际城市路网环境下的选址–路径问题, 建立其混合非线性整数规划 模型; 并在双层规划模型的基础上, 利用遗传算法进行设施选址, 改进蚁群算法进行车辆路径优化, 提出一种遗传算 法与改进蚁群算法协同的求解方法(GA–IACO). 在路径优化中, 基于NNC算法生成初始可行解集; 采用Max-Min蚁 群系统策略动态更新信息素范围, 降低陷入局部最优的可能性; 并通过模拟退火过程, 对邻域解集按照Metropolis准 则进行接收, 以增强算法的全局搜索能力. 在测试集上的结果表明了算法在时变有向网络上的可行性, 为验证算法 的有效性, 通过构建杭州市路网的富属性网络模型, 在得到路网结点间OD成本矩阵的基础上进行求解, 实验结果表 明, 配送成本平均降低6.92%, 选址–路径规划总成本平均降低7.09%, 所得结论为实际优化决策提供了理论支持.     

基于动态搜索轨迹的混合遗传算法设计及实现

遗传算法是应用比较广泛的一种随机优化算法,针对其在全局优化问题中容易出现早熟和收敛速度慢,不利于在实时控制中应用的问题,提出了一种基于DST的混合遗传算法,该算法利用遗传算法的全局搜索能力,同时采用DST算法来提高收敛速度及预防早熟.将该混合遗传算法应用于求解复杂多峰函数的优化问题,通过与简单遗传算法的比较,可发现该方法明显地提高了搜索效率和成功率,从而验证了该算法的有效性.