基于区间多目标量子文化算法的无线传感器网络覆盖能效优化

针对不确定环境下无线传感器网络覆盖能效优化问题,提出一种传感器节点区间感知模型;进而考虑网络覆盖率和节点冗余率,将其转化为区间多目标优化问题。基于一种新型区间个体依可能度占优关系,提出区间多目标量子文化算法,根据区间占优个体信息提取隐含知识,用于指导量子个体更新及进化个体变异与选择。不同环境下的仿真结果表明：基于所提出算法获得的Pareto解具有更好的收敛性、分布性和延展性;相应的无线传感器网络布局更合理。     

一类自适应混沌文化算法

混沌变异进化算法忽略了混沌规律性,未充分利用知识来提高算法的局部收敛能力.为此,借鉴文化算法的双层进化结构,在文化算法的进化引导函数中引入自适应混沌变异策略,提出一种自适应混沌文化算法.利用进化过程隐含知识控制变异尺度,使知识引导个体能跳出局部较优解,在保证种群多样性的同时,实现进化后期的精细搜索.仿真结果表明,该算法可以有效提高进化收敛速度,具有较好的计算稳定性.     

一种多特征融合的复杂场景动态目标跟踪算法

针对传统目标跟踪算法在目标形变、遮挡或光照变化等复杂场景下容易丢失目标的问题,提出了一种融合多特征的复杂场景动态目标长时间视觉跟踪算法,该算法基于跟踪学习检测(TLD)框架,首先,利用高斯二阶滤波器提取跟踪目标在不同方向的纹理信息,通过纹理信息采用Hessian矩阵计算图像曲面的主曲率,融合主曲率与RGB颜色信息建立目标特征概率直方图模型;然后,使用融合多特征的Mean Shift算法替代TLD框架中的光流法,降低跟踪模块的计算复杂度;最后,采用P-N学习策略构建快速级联检测器,实现跟踪失败时准确检测并重新初始化跟踪器快速修正跟踪结果.在OTB-50公开数据集和煤矿井下巷道视频上进行动态目标跟踪测试.结果表明:所提算法能够实现目标形变、遮挡或光照变化等复杂场景动态目标长时间跟踪,具有较高的鲁棒性和跟踪精度.     

采空区地裂缝混合域注意力变形卷积网络检测方法

为了保护生态环境和人员安全,周期性地对煤矿采空区的地裂缝进行检测至关重要。传统的地裂缝人工巡检方法耗时长、效率低下,且无法保障巡检人员安全。航拍视角下的地裂缝与路面、桥梁等裂缝具有相似特征,都呈现出狭长形状。但是,一般煤矿采空区地裂缝分布在山区,其背景和噪声更为复杂,导致传统图像处理方法性能不佳。因此,提出一种基于混合域注意力变形卷积网络的地裂缝检测方法。针对地裂缝的狭长特性,引入变形卷积,在特征提取中自适应地确定感受野的范围。混合域注意力机制为特征图中不同通道和不同空间位置的特征信息赋予相应权值,来强化特征图中特定通道和空间位置对地裂缝检测的贡献程度。其中,通道域注意力模块利用通道池化,并经过卷积和激活函数为每个通道生成0～1的权值,强化了特定通道对检测的贡献;空间域注意力模块利用空间池化,并结合变形卷积训练得到每个空间位置的权值,使得模型能更有效地获取空间信息。基于此,给出注意力机制引导的地裂缝检测一般框架,应用无人机搭载高清摄像头采集采空区图像进行地裂缝检测。实验中,所提方法与一阶段检测模型SSD300、SSD512和RetinaNet相比,平均精度分别提升了0.246,0.10...     

文化算法研究综述

文化算法模拟文化进化过程,在实现个体进化的种群空间基础上,构建信度空间,用于对进化过程中有效隐含信息的挖掘和利用。该双层进化机制为进化计算中的知识引导提供了通用框架,已证明能有效提高算法性能,并被成功用于解决诸多实际复杂优化问题。文章介绍了文化算法基本原理,从提取知识类型角度详细阐述了算法研究进展,总结了其在不同领域的应用,并展望了算法未来可能的研究方向。     

煤矿数字孪生智采工作面系统构建

为实现煤矿井下采煤工作面的全面感知、实时互联、分析决策、自主学习、动态预测和协同控制,本文构建了数字孪生智采工作面系统的整体框架。首先,将数字孪生智采工作面系统划分为3个层次,并给出各层次的功能及特征;其次,分别构建了数字孪生智采工作面系统中采煤机、刮板输送机、转载机、破碎机、带式输送机、液压支架、乳化液泵站及工作面环境的数据感知模型,并深入剖析采煤机、液压支架、煤流运输系统及设备与环境之间的协同约束关系;最后,给出数字孪生智采工作面系统的整体应用体系结构。基于该数字孪生智采工作面系统,可以实现物理矿山实体与数字矿山孪生体之间的虚实映射与实时交互、数字孪生体的智能感知与协同控制,为提升采煤工作面智能化水平提供实现依据。     

一种区域知识引导的船舶吃水线动态识别算法

用于船舶吃水线识别的机器视觉检测方法采用固定相机获取水尺区域,存在船舶外弦吃水线图像数据采集难度大、吃水线测定效率低等问题.基于此,利用无人机搭载相机航拍图像,充分考虑其图像特点,提出一种吃水线区域动态识别算法.无人机航拍图像克服了已有固定相机的不足,但是,由于无人机飞行航迹的变化导致吃水线图像存在波动,此外,吃水线区...     

基于遗传算法和神经网络混合优化的配煤控制

在配煤炼焦中 ,配煤比是影响焦炭质量的主要因素 .为稳定焦炭质量就要求配煤比实时性、自适应性好 ,因此采用混合优化算法分两步进行配煤比计算 .首先 ,根据焦化反应机理 ,采用神经网络建立焦炭质量预测模型 ,并通过遗传算法 ( GA)训练权值 ,从而提高模型自适应性 .其次 ,采用 GA实现配煤比定量计算 ,克服了以往基于知识的定性分析方法中对经验的依赖 .通过系统仿真 ,证明该方法较已有方法预测精度高、实时性好     

集气管压力多级控制系统的研制

通过分析影响集气管压力控制的多种因素 ,提出了一种基于模糊控制和变频技术的多级控制算法 ,并研制出了相应的控制软件。在实际应用中实现了正常生产条件下 ,集气管压力稳定在 5 0± 10Pa。     

文化算法的收敛性分析

虽然文化算法已被广泛应用于解决各个领域的优化问题,但与其收敛能力相关的理论分析还比较缺乏。为此,针对传统文化算法,应用有限状态Markov链来分析文化算法的搜索过程,进一步使用公理化模型深入研究了种群在决策空间上的概率分布情况,证明了在文化算法信度空间的标准知识、拓扑知识和状况知识引导下,变异算子和最优保留选择策略保证了文化算法依概率弱收敛到全局最优解。