IGA用于电除尘高压电源优化控制研究

通过对电除尘器工作原理的分析,建立了电除尘器高压电源供电数学模型。以这些数学模型为基础,采用免疫遗传算法对电除尘器高压电源进行优化控制的仿真研究。仿真结果表明,只要合理调节各级电场的工作电压、尽量减少无效电流和低效电流的发生机会,可使电除尘器高压电源的控制性能达到最佳状态。     

基于卡尔曼滤波与粒子滤波的SLAM研究综述

同时定位与地图构建（SLAM）问题在移动机器人研究领域受到了广泛关注,其是机器人能否实现完全自主运动功能的关键。首先阐述了SLAM系统相关模型,并介绍了经典卡尔曼滤波相关知识;其次介绍基于扩展卡尔曼滤波、无迹卡尔曼滤波与粒子滤波的SLAM算法如何解决现实世界的非线性、非高斯问题,并总结了各算法优缺点;最后,展望了基于卡尔曼滤波的SLAM算法发展趋势。     

基于激光雷达的Bobac机器人S型障碍物避障轨迹规划研究

文章基于Bobac移动机器人的室内S型障碍物避障轨迹规划设计研究,采用激光雷达传感器与双轮控制相结合方式,实现S型障碍物避障轨迹规划,并实现精准定位,达到避障目的。论文主要以Bobac智能移动机器人平台为研究对象,分析智能移动机器人中里程信息不精确的问题,并基于网格Fast SLAM方法环境模型的建立实现提高计算效率以及定位精度。通过对激光雷达精度与距离关系的深入分析,提出了在精准区与模糊区内建立一种S型障碍物避障方法,引入运动模型和激光雷达传感器测量误差模型进行实时修正。文章采用自适应控制方法在实时估计Bobac机器人与障碍物距离的同时,控制移动机器人渐进跟踪期望轨迹,证明了双轮实时控制与激光雷达配合的稳定性。实验证明,相较于传统的激光雷达避撞方法,本研究所提出方法可以有效地提高在S型障碍物内避障运动。     

基于Webots的SLAM算法及其系统实现研究

研究了基于Webots仿真软件开发室内移动机器人SLAM测试平台的可行性.系统平台融合机器人操作系统(Robot Operating System,ROS)应用Gmapping、Cartographer两种算法实现了环境建图和分析.再通过DWA(Dynamic Window Approaches)和TEB(Timed Elastic Band)两种局部路径算法实现了机器人自主导航并作对比.最后基于实验结果优化系统设计方案,完成了SLAM系统测试仿真功能的改善.     

基于稀疏表示的目标追踪算法

针对目标在运动过程中会发生光照和姿态变化,背景干扰,遮挡等因素造成目标偏移甚至丢失的问题,提出了一种基于稀疏表示的目标追踪算法.在粒子滤波框架下,采用目标在超完备字典下的稀疏表示作为观测模型,通过l1范数优化求解稀疏表示系数,并利用重构残差更新粒子权重,可以有效地减小背景杂波和噪声对追踪算法的不利影响.实验结果表明,该算法有较好的稳定性和鲁棒性.     

基于蚁群优化的边缘化粒子滤波器跟踪算法

针对边缘化粒子滤波器(MPF)中的Kalman滤波通常无法从量测方程中获得线性状态估计,以及标准粒子滤波器估计非线性状态计算量大和粒子退化的问题,提出了一种改进的MPF粒子滤波目标跟踪算法。该方法采用状态的预测值作为Kalman粒子滤波的量测更新,用Kalman滤波估计目标的速度和加速度,并通过蚁群优化算法改进标准粒子滤波器,并用以估计目标的位置信息。仿真结果表明:该方法在提高目标状态估计精度的同时,降低了粒子滤波的计算复杂度,克服了粒子滤波退化现象。     

基于IGA零售校企合作的高职《连锁经营管理》课程教学模式构建

《连锁经营管理》是高职连锁经营管理专业核心课程,在整个课程体系中具有承上启下的作用。该课程以理论教学为主,为了突出高职教育特色,满足连锁企业对学生动手能力和实践技能的要求,应对该课程教学模式进行重新构建。从IGA合作企业的需求从发,结合现有学校和校企合作企业的实践环境,对课程内容选取标准、工学结合、教学方法设计和创新进行探索,最终实现高职连锁经营管理专业人才培养目标。     

基于高斯粒子滤波的CPHD多目标跟踪平滑算法

针对在杂波环境下对机动多目标进行检测与跟踪时,跟踪精度低、计算复杂度高等问题,提出一种基于高斯粒子滤波(GPF)实现的势概率假设密度滤波(CPHD)平滑算法。文章从CPHD平滑公式出发,结合GPF的特点,在CPHD的预测和更新步迭代目标状态的均值和协方差,并采用高斯函数来近似目标状态的后验概率密度,提出基于高斯粒子滤波实现的GPF-CPHD平滑器。仿真结果表明,所提平滑器的检测与跟踪性能优于未经平滑处理的CPHD滤波器。     

基于方差估计的快速稀疏表示目标跟踪算法研究

针对粒子滤波框架下稀疏表示跟踪算法存在的粒子规模大以及复杂的L1范数最小化计算等问题,提出一种基于方差估计的快速稀疏表示目标跟踪算法.该算法首先在运动估计阶段应用方差估计优化采样粒子的分布;然后利用L2范数代替L1范数对判别目标函数进行稀疏求解计算,并进一步从重构误差的度量形式做出改进来增强L2范数的稀疏性;最后利用在...     

基于增量学习的稀疏表示仿射目标跟踪算法研究

针对传统目标跟踪算法在背景复杂.目标形态和光照条件剧烈变化情况下跟踪效果不佳的问题,提出了一种新的目标跟踪算法.该算法在粒子滤波框架下用仿射变换和Gabor特征表示图像,用模板字典稀疏表示候选目标,并用增量学习算法对模板字典进行更新.试验部分将该算法与其他跟踪算法在Matlab平台上进行比较,试验结果表明该算法具有鲁棒性强、跟踪效果好的优点.     

无线传感器网络下的最优粒子滤波目标跟踪算法研究

在不确定噪声类型的非线性无线传感器网络环境下,采用分布式代价参考粒子滤波算法对移动目标进行跟踪。针对出现的概率密度函数方差不收敛的问题,结合最优控制思想,提出算法的改进。分析自适应函数中方差更新的特点,将修正系数γ替换步长k,以最接近真实轨迹为依据,选取最佳粒子;建立非高斯噪声的目标运动模型,利用仿真工具比较改进前后算法得出的多步数状态估计值方差,验证可行性,并给出修正系数γ的最佳取值范围。     

基于Meanshift采样的辅助变量粒子滤波跟踪算法

针对视频图像运动目标跟踪时的时延问题和目标被遮挡时易丢失的问题,提出了一种基于Meanshift采样的辅助变量粒子滤波跟踪算法。采用AVPF算法作为跟踪算法的主体框架,对每个辅助采样粒子进行Meanshift转移,利用采样粒子确定候选目标区域,对候选目标模型与目标模型进行相似性度量,更新粒子权重,最后估计目标状态。仿真结果显示,本文算法能够有效处理跟踪过程中目标部分被遮挡的问题,具有较好的鲁棒性和较好的实时性。     

基于逆滤波法的图像复原技术研究

主要研究对已损坏了的图像恢复.它是利用退化现象的某种先验知识(退化模型),按退化的逆过程重建图像的技术.其退化模型是原始图像经过算子,或系统经退化因素作用之后和噪声叠加,形成退化后的图像,即实际得到的图像.利用逆滤波法复原的原理,通过已知复原图像和噪声,采用退化函数,经过反傅里叶变换,求出原始图象.同时以Visual C++6.0与Matlab为开发工具.实验表明本算法具有良好的性能,能有效抑制和清除干扰对测试结果的影响,具有算法简单可靠等优点,使图像质量得到改善.     

车载GPS/DR组合导航系统粒子滤波算法研究

本文以粒子滤波(PF,Particle Filter)为基础,针对PF中存在的粒子集退化问题提出了一种改进的粒子滤波算法,并进行Matlab仿真,分析了粒子滤波算法以及改进的粒子滤波算法的优劣性.     

粒子群与差异演化的混合进化算法研究

将标准粒子群（PSO）算法和差异演化（DE）算法混合进行进化,把差异演化算法的优势带入到粒子群算法中,利用差异演化算法其本身具备的对粒子个体的交叉和变异操作使标准粒子群算法种群保持寻优所需的多样性．并将这种算法与标准粒子群算法、G-PSO算法等进行了对比研究,通过混合进化的方法使粒子群种群保持多样性,实验结果表明新算法避免陷入“早熟”或“停滞”的能力大大提高．     

一种改进的遗传模拟退火算法解决函数优化问题

首先简要介绍了传统的遗传算法,然后分析了遗传算法的优点和不足。针对遗传算法容易产生早熟现象和局部寻优能力差的特点,通过引入改进的灾变操作和模拟退火算法跟遗传算法相结合,而增强了算法的全局收敛性,并且提高了算法的收敛速度。最后使用一个典型的遗传算法性能测试函数验证了改进算法对函数最优化的有效性,其性能明显优于传统的遗传算法和模拟退火算法。     

股票投资组合中若干优化算法的比较研究

鉴于投资组合的构建既是机构投资者首先关注的核心问题,又是金融市场中每个个体投资人需要解决的问题,具有重要的实际意义,本文利用实际数据,首先采用遗传算法、模拟退火算法和粒子群算法等多种算法对模型进行优化计算,然后将所得结果进行了比较研究。     

基于遗传算法的数字水印算法研究

通过遗传算法对相连参考点集进行匹配,估计出几何变换的参数,分别计算出原始图像和含水印图像的参考点集合,不需要原始图像参考的情况下实现水印的嵌入与检测.实验表明,该算法不仅能抵抗几何攻击,而且对一般的图像处理操作也具有鲁棒性.     

基于均值移动重要性采样的粒子滤波人脸跟踪算法

针对condensation目标跟踪算法中用先验转移概率作建议分布函数时没有充分考虑最新观测信息的缺点,提出了一种基于均值移动重要性采样的粒子滤波人脸跟踪算法.算法首先利用均值移动跟踪器粗略定位人脸目标,然后再用此跟踪结果去构造建议分布函数进行粒子传播.由于通过该方法所构造的建议分布函数中包含了最新的观测信息,所以它可以使大多数粒子点都能分布在真实状态区域周围,进而提高了粒子传播的准确性.人脸跟踪结果表明,该算法的跟踪性能明显优于标准condensation方法.