用正弦函数描述非线性惯性权重的微粒群算法

为改进标准微粒子群算法,提出了一种用Sin函数非线性描述惯性权重动态调整微粒群的方法。由于原算法存在早熟收敛和搜索效率低,提出改进基本微粒群算法的惯性权重参数,将微粒群算法中的惯性权重用正弦函数来描述,通过对粒子位置和速度进行自适应非线性调整,使算法在前期阶段具有较快的收敛速度,在算法后期局部搜索能力也不错,减少了微粒陷入局部极值的机会,使结果收敛于全局最优解,为了验证算法的有效性,采用Shaffer’s F6和Levy No.5函数进行测试,实验结果表明,新方法具有比较好的效果。     

基于N步不变集的时滞切换系统的饱和控制

构造离散时滞切换系统的不变集,提出基于N步不变集的切换控制器设计方法,估计执行器饱和非线性的吸引域范围。首先,考虑时滞的影响,选取依赖于时滞的Lyapunov函数,构造时滞切换系统的不变集,并将其表达为若干个椭球集的凸组合,椭球集的个数与时滞常数相关。其次,在系统的前N个采样时刻,分别施加不同的饱和约束,求解得到一组椭球集,椭球集的个数与常数N相关,而每一步计算得到的椭球集均为时滞切换系统的不变集。再将N个不变集用一组凸包系数拟合,即可获取较大的吸引域估计。最后,在满足平均驻留时间约束的条件下设计切换律,并设计状态反馈控制器,保证闭环系统渐近稳定。控制器的求解转化为线性矩阵不等式的可行性问题。仿真结果验证了所提方法的可行性和有效性。     

基于优化支持向量机的人脸表情分类

分析了支持向量机（support vector machine, SVM）目前主要存在的问题和参数选择对分类性能的影响后, 提出了以改进粒子群算法优化SVM关键参数的优化SVM算法。将加入拥挤度因子的微粒群算法引入到SVM中, 在不牺牲泛化性能的前提下, 对其参数进行优化, 增加了SVM初始化参数的多样性, 减慢了局部搜索, 促进其在全局范围内的寻优搜索, 以有效克服SVM算法过分依赖初始值和容易陷入局部极小值的缺点, 并利用由粗到精的策略构造多层SVM人脸表情分类器, 在提高准确率的基础上加快分类的速度。实验证明, 新算法具有速度快、准确率高的优点。     

一种新的动态视觉传感器网络目标覆盖率算法*

动态视觉传感器网络目标覆盖研究中把目标点看成一个质心,而实际中存在物体直径可能大于视频节点半径、质心模型不适用的情况,针对此提出了一种新的动态视觉传感器目标物体覆盖率问题。基于此问题同时结合有向感知模型,提出有向线性感知模型,并基于该模型使用改进的粒子群优化算法对物体覆盖率进行仿真优化。仿真结果表明了该模型的有效性。     

改进AFSA算法优化TWSVM的火焰识别方法

为了快速有效地识别火灾火焰图像,提出了一种基于改进人工鱼群算法（IAFSA）的孪生支持向量机（TWSVM）的火焰识别方法。该方法根据RGB-YCbCr混合颜色空间模型中火焰像素的分布特点对火焰图像进行分割,并在此基础上提取火焰图像的相关特征;采用人工鱼群算法（AFSA）搜索TWSVM最优惩罚参数与核参数,并在AFSA算法中利用基于聚类的鱼群初始化方法来获得均匀的初始鱼群,同时采取自适应参数来调整人工鱼群的视觉范围和移动步长,另外在原有的三种行为的基础上提出了两种新的行为：跳跃行为和淘汰重生行为,提高了鱼群算法的寻优效率和求解精度;将提取的火焰各个特征量作为训练样本输入TWSVM模型进行训练;将待测试样本输入TWSVM模型进行分类识别。实验结果表明：相对于深度卷积神经网络VGGNet模型、Fast R-CNN算法、YOLO算法、传统支持向量机（SVM）、Grid-TWSVM、GA-TWSVM、PSO-TWSVM、FOA-TWSVM、GSO-TWSVM、AFSA-TWSVM,所提出的基于改进人工鱼群算法的孪生支持向量机的方法有效地提高了火焰识别准确率和实时性,解决了TWSVM在火焰识别时参数选择困难、常用参数寻优算法寻优时间长等问题。     

时序行为提名的上下文信息融合方法

在针对视频的人体活动定位和识别领域中,现有的时序行为提名方法无法很好地解决行为特征长期依赖性而导致提名召回率较低。针对此问题,提出了一种上下文信息融合的时序行为提名方法。该方法首先采用三维卷积网络提取视频单元的时空特征,然后采用双向门控循环网络构建上下文关系预测出时序行为区间。针对门控循环单元(GRU)存在参数较多和梯度消失的问题,通过输入特征控制门结构增强并行计算能力,通过引入加权平均增强历史和当前时刻信息融合能力,提出了一个简化的门控循环单元(S-GRU)。最后在数据集Thumos14上进行实验验证和比较,结果表明基于双向S-GRU循环网络的时序行为提名方法提高了提名召回率。     

融合改进A*蚁群和滚动窗口法的平滑路径规划

针对蚁群算法应用于移动机器人路径规划时,出现的死锁、收敛慢、易陷入局部最优以及路径不平滑的问题,提出了一种融合改进A*蚁群算法与滚动窗口法的平滑路径规划方法.首先,用改进的A*算法初始化蚁群信息素,解决前期蚁群效率低的问题.然后,改进状态转移概率函数,在函数中考虑可行路径"活跃度"以及终点位置,避免死锁现象.同时,基于不平等原则机制更新蚁群的信息素,避免陷入局部最优路径,加快算法的收敛速度.其次,融合滚动窗口法,在全局路径规划的基础上,结合动态避障策略进行局部实时路径规划.最后,使用贝塞尔曲线对所规划出的路径进行平滑度处理,使平滑后的路径更加接近实际运动路径.为确保算法表现出最好的性能,利用带精英策略的遗传算法对该算法中的参数进行自主优化选择.三组实验结果表明,无论是简单还是复杂的静态或动态障碍物存在的环境中,该算法均有不错的效果.     

锻压机械防漏治漏工作势在必行

党的十一届三中全会以来,我国锻压机械行业发展迅速。随着改革开放的不断深入,各企事业单位陆续引进了许多具有国际先进水平的锻压机械及其有关技术,使我国锻压机械的生产技术水平又提高了一步。但是,我国锻压机械存在着不少问题,尤其是漏油漏气漏水现象十分严重,使国内外用户大为伤感,严重地影响了我国锻压机械出口产品的信誉。据1987年国家技术监督局对液压机进行产品质量抽查表明,13个企业的13台产品,其中28.5％的产品不合格,主要问题是产生渗漏现象。因此,为了挡住锻压机械的进口,增加产品的出口量,锻压行业开展防漏治漏工作已刻不容缓。     

基于图论的无线传感器网络自组织性能研究

无线传感器网络自组织问题越来越受到人们的关注,控制方法也大量涌现,但在对自组织性能的评价上,现在大多仍停留在定性分析阶段。本文针对无线传感器网络自组织中连接和覆盖两个重要指标,利用Delaunay三角剖分评价节点实体和他们的关系以及结点之间的信息传递和融合;利用Voronoi图进行评价节点覆盖的区域;同时,对整个自组织过程,引用自组织度的概念对其分布效果进行定量分析。仿真结果表明,我们提出的性能分析方法能够很好地评价无线传感器网络自组织算法的优劣。