遗传算法在矩形布料排样中的应用研究

服装裁剪以及排样问题是服装行业中一个重要课题。传统的计算机辅助裁剪主要依靠经验数据方法、贪婪法、模拟退火、穷尽法等算法尝试去解决矩形布料的排样问题。其布料的利用率不是最优以及单次计算时间太长等缺点。本文通过遗传算法,首先大大提高了布料的利用率,其次在单次计算时间上也有很大提高。目前算法已经投入到商用。     

基于狼群算法优化Snake模型的图像分割算法

针对图像分割中难以分割出精准的目标以及分割速度较慢的情况,使用狼群算法优化Snake模型中的能量函数,逐渐找到目标的位置点。实验表明:该算法避免Snake模型中的能量函数早熟引起的过早停滞在目标伪边缘上,分割出来的目标在精度上有所提高,分割的速度有一定的提高。     

二维自由粒子群图像阈值分割算法

根据二维图像阈值分割和ITPSO的理论,提出2D-FPSA。2D-FPSA适用于任何形式的二维图像信息。与传统的二维算法不同,该算法不需要准则函数,通过一个自由运动的粒子群得到最优阈值。实验结果表明,2D-FPSA是稳定、快速和有效的二维图像阈值分割算法。其分割结果优于ITSPO。     

局部自适应二值化方法研究

图像分割是图像处理与计算机视觉的基本问题之一,是图像处理图像分析的关键步骤。其中图像二值化又是图像分割的重点。对局部阈值二值化法的几种常用的算法进行了综述。每基于一定理论和算法的图像二值化方法都有各自不同的优势和缺点,在实际应用当中应根据不同使用目的和使用标准采取不同的方法以达到最佳效果。     

基于PCNN的手腕骨图像自动分割方法研究

在骨龄自动评价系统研究过程中,对X射线图像中的手腕骨有效分割是一项艰巨的工作。为了解决棘手的手腕骨分割问题,提出了一种基于脉冲耦合神经网络（PCNN）的自动分割方法。该方法在合理简化传统PCNN模型的基础上,利用图像的灰度迭代阈值确定PCNN的迭代次数,实现了对手腕骨有效分割,分割结果优于OTSU算法、分水岭分割算法、阈值迭代算法。     

浅谈智能排样算法

本文介绍了几种常用的智能排样算法,分析了排样研究的现状,并对智能排样算法的发展方向作了一些探讨。     

基于BA*优化Otsu的电力设备红外图像分割

红外图像感兴趣区域(ROI)分割是电力设备故障智能诊断技术的关键步骤之一,针对分割过程中最大类间方差(Otsu)法阈值选取困难、耗时量大的问题,提出了一种基于改进蝙蝠算法(BA*)的Otsu分割方法。为加快蝙蝠群收敛速度,引入Logistic函数模型更新蝙蝠算法脉冲响度因子,使用BA*搜索Otsu最佳分割阈值。结果表明:相比于Kapur法、Kittler法、PSO+二维熵法,该方法提高了图像分割精度,与蝙蝠算法(BA)优化Otsu的分割法相比,该方法的收敛性能更加优越,有效地解决了红外图像阈值分割的问题,为后续设备温度场特征提取与分析奠定了基础。     

基于粒子群优化算法的热电联供生产模拟

文章从热电联供生产实际出发,介绍了生产方案中热电联供多种组合策略以及粒子群优化算法,并以"一台传统发电机组,两台热电联供机组,一台供热机组"组合策略为例,结合粒子群算法原理详细分析了该组合策略中各机组出力分布,结果表明,粒子群算法能够很好的解决热电联供组合问题,使生产成本达到最优。     

一种基于最大熵的改进型PCNN图像分割新方法

提出了一种基于最大熵的改进型PCNN图像分割算法。该算法对传统的PCNN模型进行了简化,采用线性方式调整动态阈值函数,采用最大熵确定PCNN网络的循环迭代次数,并对神经元反馈输入函数进行了修正,实现了对图像的最优分割。仿真实验结果表明,该方法能获得视觉效果较好的分割效果并具有较强的普适性。     

面向多通道QoS需求的虚拟机分簇挖掘仿真

实行虚拟机最优分配方案的准确挖掘能够提高云计算的服务质量(Qo S)。利用传统算法进行虚拟机最优分配方案挖掘的过程中,由于受到大量冗余数据的影响,造成挖掘效率降低。为此,提出一种基于蚁群算法的面向多通道Qo S需求的虚拟机分簇挖掘方法。根据虚拟机特征的相似度对虚拟机进行分簇,利用蚁群算法进行虚拟机最优分配方案的挖掘,在此过程中,充分考虑了多用户对云计算中虚拟机资源服务质量(Qo S)的要求,避免出现同类型虚拟机被分配到同一物理机上的情况,同时,对蚁群算法中信息素的更新进行了优化。实验结果表明,利用改进算法进行虚拟机最优分配方案挖掘,能够有效提高挖掘效率,并降低系统负载均衡度。     

基于自适应特征加权的数字抠像图像分割算法

针对标准分水岭算法在数字抠像图像分割的应用中还存在抠像效果不好、分割边缘不匹配等问题。本文设计了一种以自适应特征加权分水岭算法为基础的数字抠像图像分割模型,最初的时候先以梯度级特征为依据进行从低到高的浸没,并对积水盆地标记进行优化,然后为了改善浸没过程产生的过分割现象,根据像素点特征,在每层浸没完毕再浸没下一层,最后在数字抠图分割中应用改进后的自适应特征。结果表明,本文提出的基于自适应特征加权分水岭算法的数字抠像图像分割模型具有更好的效果,且分割边缘匹配性高。     

Graph Cuts算法实现过程中的关键问题研究

Graph Cuts（GC）算法是一个基于图论的交互式目标提取算法,该方法将图像建模为一个区域和边缘的约束模型,通过求解该模型的最小割获得一个优化的目标分割边界。在使用程序实现该算法时会遇到种种问题,详细叙述了GC算法的实现过程,为进一步研究GC相关方法奠定基础。     

基于改进PSO-SVR的气温预测模型研究

近些年来的诸多研究结果表明机器学习在气象预测领域有着广阔的应用前景。文章使用支持向量回归（SVR）构建模型,预测气温要素变化情况,首先利用粒子群优化（PSO）算法优化SVR,标准PSO算法在寻找最优参数过程中有陷入局部最优的缺点,考虑在改变粒子权重因子（ANDVW）和搜索邻域（ANS）的基础上综合改进,尽量使寻优过程逼近全局最优;最后建立ANDVW-ANS-PSO-SVR模型进行实验对比。利用研究区累计10年间的连续气象观测数据进行模型训练和测试,实验结果表明,改进的ANDVW-ANS-PSO-SVR模型对气温的预测精度有一定的提高。     

基于改进粒子群算法的水资源优化配置的研究

针对现有水资源配置模型存在的不精确问题,在现有水资源模型基础上增加了决策偏好系数和排放污染物种类以提高模型精确性,以吉林市水资源基础数据初始化水资源优化配置模型,针对目前对模型进行优化的粒子群算法易出现局部最优等情况,引入萤火虫算法对其进行改进,通过萤火虫趋向最优解的原理改善粒子群算法出现局部最优的情况,并加速其收敛速度。应用改进粒子群算法对模型进行优化求解,得出水资源优化配置方案,以满足经济效益、社会效益、生态环境效益的全面要求。     

基于快速分割核函数的数字抠像模型

针对标准支持向量机(SVM)算法在数字抠像的应用中还存在抠像精度低、点集分类效果不好等问题。本文设计了以快速分割核函数优化SVM算法为基础的数字抠像模型,最先将径向基函数(RBF)当成核函数对推理试验模型进行建立,之后再利用CMSVM设置较大的参数取值范围,对参数进行大间隔步长的循环取值,并通过一定训练和测试,以评分准则为依据对这种状况下建立的最优SVM分析模型所对应的参数值进行确定,指导最终确定出用来建立SVM分析模型的理想参数值,进而对分析模型进行确定。结果表明,本文提出的快速分割核函数优化SVM算法相比较标准SVM算法,具有更好的数字图像抠像效果。     

基于bootstrap组合神经网络的聚丙烯熔融指数预报

对熔融指数准确可靠的预报在聚丙烯生产中具有至关重要的作用,它能更有效的指导生产过程,进而提高聚丙烯生产的经济效益。神经网络被用来建立初始的熔融指数预报模型,但是单一的神经网络在结构上具有随机性。通过训练一批预报误差小同时结构差异大的神经网络作为子网络,再将它们组合起来得到bootstrap组合神经网络,基于此建立起了最优熔融指数预报模型。通过对实际聚丙烯生产过程中的历史数据的研究,表明该模型的预报精度高、可靠性强,有望在实际工业中得到广泛应用。     

经济预测中的最优分割技术

最优分割技术是经济预测方法中的一利,它把n个有序的样本数据按照一定的原则分割成若干个段,或称若干个区间,要使每一距段内平均数之差的平方总和达到最小,这就是最优分割的原则。当求得一个最优分割方案后,可根据样本数据进行预测。     

复杂目标进化指导的高效网络能耗指导

在分布式计算系统下,网络中各个计算机终端节点的能耗管理是下一代网络分布式计算发展的瓶颈问题。传统的能耗管理调度方法采用单台计算机为模型进行分析,无法全面的权衡网络系统中各个节点的平均能耗,无法达到最优的能耗管理。提出一种基于多目标进化的分布式网络能耗管理办法,采用进化的思想,对系统对每个个体划分相应的等级,在此基础上,采用先种群等级分割,后个体等级排序的方法确定分割度,最后根据模型最优化的方向实现资源最优调度。通过2000个随机任务在10台分布式计算机上的运行情况进行实验,结果表明,采用本文的调度算法后,能耗大大降低,并且算法稳定,可靠,工程应用性很强。     

基于AnyLogic企业信息系统创新的学习过程分析

针对“IT悖论”问题,探讨如何通过IS创新的学习过程使信息系统符合企业实际,获得应有的投资绩效。首先,本文将企业IS创新主体分为IT人员和IS使用人员,运用Anylogic软件建立两类企业人员创新学习过程的智能体模型,然后分别针对不同创新人群及不同创新模式的学习过程进行分析,从而提出提高每类创新模式学习过程的最佳途径。研究表明,对于IT人员来说,提高开拓式创新的最优途径是招聘知识储备高、沟通能力好的IT员工；提高升级式创新的最优途径是增强IT部门与业务部门的交流,提高移植式创新的最优途径是培养员工的分析与组合能力；提高模仿式创新的最优途径是大力引进IS新技术。对于IS使用人员,提高创造性使用的最优途径是加强IT团队的支持,而拓展性使用因为较容易实现,企业无需加大投入。     

基于PT概率模型检验的装备监造质量风险评估

装备生产质量是一型装备能够可靠使用的关键,对装备在实际应用中具有重要的意义,本文主要是针对装备生产过程中的大量试验数据,借助PT模型,利用大数据挖掘思想建立装备大数据分析处理与智能信息服务,是开展装备数据工程建设的关键技术之一。分析了装备试验数据的特点,结合大数据处理分析思想,提出了一种装备大数据概率分析模型,采用一种基于PT模型检测技术,根据建立的状态变迁模型并结合Baum-Welch算法来验证算法的可靠性。