Tongjilibo/CSL huggingface dataset:
基于智能手机的跌倒行为识别算法研究

利用智能手机的感知和计算能力,对跌倒行为识别算法进行研究。分析使用多特征传感器识别跌倒行为的必要性,并根据传感器对跌倒行为敏感程度的不同,提出基于主成分分析的多特征选择方法。针对传统K-means算法不能反映数据分布差异的问题,设计基于相对熵的跌倒行为识别算法,利用数据集分布距离进行跌倒行为识别。在真实环境下采集跌倒行为数据对算法性能进行评估,结果表明该算法能较好地识别跌倒行为,识别准确率高达96. 7%。
基于网页空间进化算法的暴雨灾害主题爬虫策略

针对单目标优化算法求解爬虫问题时难以获得最优加权因子和易于陷入局部最优的缺点,将多目标优化算法引入主题爬虫,提出一种基于多目标优化的网页空间进化算法。通过计算测试链接与种子链接库中链接的最短距离,将其与种子链接库中所有链接间的平均距离进行比较来更新种子链接库。针对多目标优化中Pareto最优解的选取问题,给出一种最近最远候选解法。实验结果表明,与宽度优先搜索等算法相比,该算法具有较高的爬准率和稳定性。
基于加权字典对学习的人脸年龄估计方法

针对现有人脸年龄估计方法多数将人脸各部分同等对待或忽视部分特征的问题,提出一种基于加权字典对学习(DPL)的人脸年龄估计方法。将人脸进行分块,使用局部二值模式算法对人脸的主要特征区域和次要特征区域分别进行特征提取,得到人脸的主要特征和次要特征,再利用这2种特征分别训练DPL模型,并赋予不同的权重,使用训练好的加权DPL模型对目标人脸图像进行年龄分类。在MORPH和FG-NET数据集上的实验结果表明,该方法具有较高的分类准确率。
基于相似度指标的社团划分算法

为快速准确地找到复杂网络的社团划分结果,引入相似度指标,提出一种改进的社团划分算法。将网络节点拓扑结构信息作为节点的多维属性,在不改变网络连边的情况下,使输入网络转换为节点多属性网络,并定义节点之间的混合相似度与社团相似度,运用层次聚类思想得到最终的社团划分结果。在真实网络、计算机生成网络上的实验结果表明,该算法能够发现明显的社团结构,并且具有较高的社团划分准确率。
基于MFF-GAN的图像集视觉总结

现有图像集视觉总结方法主要使用浅层视觉特征,或者直接应用已训练的卷积神经网络模型提取图像深层特征,选取的图像不具代表性。为此,分析并研究图像集视觉总结的图像特征表示方法,提出多特征图融合生成对抗网络(MFF-GAN)模型。该模型中的判别器通过多特征图融合的方式提取图像特征,使提取的特征能表示图像细节和高层语义信息,并在多特征图融合层后添加自编码网络对特征进行降维,避免特征维度灾难问题。NUS-WIDE数据集上的实验结果验证了M FF-GAN模型的有效性,并表明其能有效提升图像集视觉总结多样性。
基于慢特征分析的智能拼图算法

现有拼图算法对背景单一、存在大量相似物的图片进行组合拼接时,不能精确分辨拼图块间的微小差异,还原的图片存在偏差。为此,提出一种智能拼图算法,通过计算相邻拼图块边缘的慢特征值选择正确的拼图块,利用贪婪算法根据拼图块的邻近关系实现图片智能拼接。实验结果表明,与MGC算法相比,该算法具有更高的拼图准确率及稳定性。
基于分数阶微分差与高斯曲率滤波的边缘检测算法

应用梯度变化检测遥感图像纹理边缘信息时存在过检、漏检、错检和弱抗噪性等问题。为此,结合分数阶微分差和高斯曲率滤波,提出一种边缘检测算法。通过分数阶微分差运算对全色遥感图像的梯度场进行非线性增强,利用高斯曲率滤波平滑图像非线性扩散部分,并寻找正则化能量最速下降点,优化微分过程中的分数阶次和迭代次数,改善有噪图像的边缘信息提取质量。实验结果表明,该算法可抑制遥感图像纹理边缘提取过程中噪声非线性放大和扩散产生的背景伪噪声,保留图像纹理边缘信息,具有较好的图像增强和边缘检测效果。
基于邻近交替线性化的稀疏非负矩阵分解算法

结合稀疏约束与邻近交替线性化(PALM),提出稀疏非负矩阵分解算法(SNMF＿PALM)。将非凸的平滑剪切绝对偏差函数作为稀疏正则项,获得逼近L0范数的最佳凸松弛,并利用PALM算法对非凸问题进行求解,得到SNMF＿PALM算法的局部稳定最优解。在人脸数据库上将SNMF＿PALM算法与SNMF、NMF算法进行实验对比,结果表明SNMF＿PALM算法具有更好的聚类性能。
一种优化树状模型的肝脏自动分割方法

针对CT图像的复杂性与肝脏形态的多样性,提出一种优化的肝脏自动分割方法。通过基于部件共享池的混合树状模型(TSPM)捕获肝脏边界的拓扑形态变化,利用凹凸点算法根据肝脏形变自动筛选TSPM中的关键点,避免冗余点对肝脏边界的错误定位,并将不同颜色空间应用于肝脏图像分割中提高分割精度。实验结果表明,与现有分割方法相比,优化方法可获得更准确的肝脏分割结果。
基于图像区域像素重构的聚焦形貌恢复

为提高三维形貌图像的恢复精度,提出一种基于最大最小算子与区域像素重构的聚焦形貌恢复方法。利用最大最小算子判定图像序列中的噪声像素点,并采用中值滤波方法消除图像噪声。对图像序列进行区域像素重构,根据重构图像相邻像素的灰度差值设计聚焦评价函数,确定区域聚焦等级,实现聚焦形貌恢复。实验结果表明,该方法恢复的三维形貌图像精度优于传统形貌恢复方法,并对含噪图像具有较好的鲁棒性。
基于纹理相似栈的超声图像分割方法

超声图像高噪声、低对比度的特点使其含噪图像的纹理信息较难提取。为此,提出一种基于自适应相似栈的聚类分割方法。对超声图像进行自适应去噪获得估计图像,结合超声图像和估计图像建立基于非局部搜索的相似栈列,应用相似栈列对超声图像纹理特征值进行修正,并使用K-means聚类将超声图像划分为互不重叠的区域。实验结果表明,该方法分割结果与人工分割结果的重合度达到93. 28%,在差异较大的样本下重合度标准差为2. 07%,从而验证其可对超声图像实现稳定有效的分割。
基于双稀疏优化的空域错误隐藏

现有空域错误隐藏算法通常利用线性插值或者常规稀疏表达恢复丢失像素,但线性插值在恢复不平滑图像时因邻域信息不一致导致恢复图像模糊,而常规稀疏表达因字典构建不当造成丢失像素重建效果较差。为此,提出一种改进的空域错误隐藏算法,采用动态阈值搜索潜在集合和模板集合提高字典构建精度,利用典型相关分析获得双稀疏优化的初值,通过稀疏重建恢复丢失像素。实验结果表明,与现有主流算法相比,该算法的峰值信噪比至少提高1. 23 dB,具有较好的错误隐藏效果。
基于多特征融合与动态阈值的语音端点检测方法

在低信噪比及非平稳的噪声环境下,传统基于特征的语音端点检测方法检测正确率低、稳定性差。为此,提出一种新的语音端点检测方法。通过对含噪语音进行谱减法降噪,提取谱减后的语音信号与前导无话帧的M FCC倒谱距离特征,计算均匀子带频带方差特征,并对阈值进行动态更新,利用双参数双门限法对带噪语音进行端点判定。实验结果表明,与基于DWT-MFCC倒谱距离、基于谱减法和均匀子带频带方差的端点检测方法相比,该方法具有较高的检测正确率及较低的漏检率与误检率。
改进的SAMF目标跟踪算法

在基于视觉的目标跟踪过程中,当目标被遮挡时,跟踪算法精度往往下降。针对该问题,在SAMF跟踪算法基础上,提出一种基于图像分块重检测的改进算法。通过寻找最佳目标位置的方法优化SAMF算法,提高目标跟踪的准确率。利用图像分块及样本逐一测试的方法设计重检测模块,当目标因遮挡而无法稳定跟踪时,启动重检测模块,根据重检测后的最大响应值找出目标中心点,并引入模型自动更新策略对目标位置进行更新,避免出现跟踪漂移的现象。采用9个目标跟踪标准测试集进行对比实验,结果表明,该算法较SAMF算法平均距离精度提高了38%,且优于KCF、CN、CSK等其他目标跟踪算法。
基于视频图像的车辆实时检测系统

针对道路车辆的实时监测系统检测效率和精度较低的问题,设计一套实时监测系统。对视频图形进行灰度化、滤波及增强,并分割出统计区域。在分割出的图像中,设计统计众值法构建背景模型,设置阈值获得前景图像,采用Canny算子检测车辆边缘,将前景图像与车辆边缘叠加进行形态学运算以获取车流量统计结果。实验结果表明,该系统准确率高达98. 45%,能够满足智能交通系统对检测效率和精度的需求。
多尺度空间金字塔池化PCANet的行人检测

针对非理想条件下行人检测的性能和效率问题,提出多尺度空间金字塔PCANet。将空间金字塔作为网络的特征池化层,通过分层池化特征的方式获得图像的显著性特征,并将底层特征和高层特征级联以获得样本的多尺度特征的向量表示,输入SVM分类器。在INRIA和NICTA数据库中,与HOG、CNN等算法进行行人检测对比实验,结果表明,该算法有更高的正确检测率、更低的漏检率和误检率。
基于PSO混合特征选择算法在疲劳驾驶中的应用

基于多源生理信号的驾驶员疲劳检测研究存在特征信息冗余以及佩戴多种传感器影响驾驶员操作的问题。为此,提出一种结合粒子群优化算法和序列后向选择的特征选择算法。在适应度函数中加入信号源数的惩罚项,在降低特征维度的同时减少传感器的使用数量。根据所使用分类器的特点对适应度函数进行简化,提高特征选择算法的运行效率。在粒子定义中加入信号选择位,提高信号的筛选力度。实验结果表明,该算法平均使用2种信号和16. 1种特征,能够获得95. 3%的疲劳驾驶检测正确率。
基于GPU的并行Cholesky分解及其应用

在OpenCL并行计算框架的clMAGMA库中,Cholesky分解算法采用大尺寸分块并行方法,不能充分利用GPU的高速局部存储器,且在计算过程中存在多次GPU-CPU间的数据传递。为此,提出采用小尺寸分块并行方法,充分利用GPU中的高速局部存储器,使矩阵子块的逆矩阵得到复用,完成对称正定矩阵的高效Cholesky分解,并且其能够应用于三维视觉光束平差问题中的大型正定矩阵的分解。实验结果表明,该方法的Cholesky分解速度比clMAGMA提升50%以上,针对光束平差问题,比Ceres Solver中使用的Eigen库速度提升约38倍。
基于优化ID3的井漏类型分类算法

决策树算法用于井漏分类时,由于井漏数据离散化后多值属性占比较大,且具有多值偏向的缺点,分类效果不理想。为此,提出一种基于改进ID3的AFIV-ID3算法。在ID3的基础上引入属性重要度计算新的信息熵,属性重要度大小由决策者依靠先验或领域知识决定。在信息增益计算中加入关联度函数比,对信息增益值做出修正。AFIV-ID3算法克服了ID3多值偏向的缺点,提高了数据中重要属性的权重,从而提升井漏类型分类精度。4组UCI数据集和真实井漏数据测试结果表明,该算法的分类精度优于ID3和C4. 5算法,并能够将人工经验法不稳定的分类精度提高至约72. 23%。
蛋白质系统发育分析并行计算方法研究

在目前系统发育学研究中,多数系统发育分析工具不能在GPU架构上分析蛋白质序列。为此,提出一种大规模系统发育分析方法 tgpMC~3。以添加虚字符的形式重新构造条件似然概率矩阵,降低由于多线程分支发散导致的时间消耗。设计粒度适中的半任务间并行策略,增加流多处理器上活跃的线程块数量。通过简单的键值对应方法传输含有模糊状态的转移概率矩阵,实现数据访问速度的提升。实验结果表明,与MrBayes v3. 1. 2串行版本方法相比,该方法最高可实现117的加速比,与taMC~3方法相比,该方法的并行分析性能更好。
基于差分进化的两阶段文本特征选择算法

为降低文本特征空间维度,提高数据挖掘处理数据的效率,提出两阶段文本特征选择算法。结合方差和平均中位数2种方法构建高相关性的特征子集进行初步降维,并将其作为差分进化算法的初始特征种群。利用特征词的累计词频和文档频率设计适应度函数,将多个特征差向量和局部最优特征引入变异操作中,增加特征子集的扰动性,加快差分进化算法的收敛速度,获得最优特征子集。在WebKB和Reuters-21578数据集上进行实验,结果表明,该算法在准确率、召回率和F1值上均优于TDM5、MADAC等算法,能够降低文本特征空间的维度,提高文本聚类效果。
面向智慧社区基于可信联盟的服务推荐算法

针对现有推荐算法同等看待每个用户评价信息的问题,提出一种面向智慧社区的基于可信联盟的服务推荐算法。引入用户的信誉度和服务使用频率,改进传统相似度计算公式,建立基于用户信任模型的信任关系。在此基础上,面向智慧社区用户,引入社区因子,构建可信联盟,从而对目标用户进行个性化推荐。实验结果表明,与基于云模型的链式推荐等算法相比,该推荐算法的精确度更优。
结合表面纹理与断裂轮廓的碎片拼接方法

陶土制文物在自然环境及人为发掘等过程中,碎片易受损缺失,断裂部位难以保证完整性,传统采用几何驱动的拼接方法受到限制。为此,针对断裂部位几何信息缺失的陶制文物碎片,提出一种结合表面几何纹理及断裂轮廓的拼接方法。使用Splatting lines生成方法提取碎片纹理特征线,对三维模型密集点采样,用不同参数溅射渲染2个深度图像,由两图像间差值生成线图。计算纹理形状边角信息,构造破损纹理约束条件,完成初步匹配。对断裂边界轮廓上的离散点集,利用遗传算法计算匹配点对,得到最终结果。实验结果表明,该方法能够实现缺损文物碎片的拼接,匹配度稳定在0. 53以上,且对纹理特征显著及缺损严重的碎片拼接效果较优。
移动设备交互环境下的注视点感知计算方法

为了提高移动设备上眼动跟踪的精度和效率、降低硬件成本,提出基于注视点回忆的眼动数据感知计算方法.首先利用人的短时记忆特性建立注视点回忆和自我报告机制,要求用户点击移动设备屏幕来提交注视点位置数据;然后基于支持向量回归方法建立注视点数据误差补偿模型,对用户回忆和提交的注视点数据进行校正,进一步提高数据精度.为了验证数据误差补偿模型的效果,设计并开展了用户实验,结果表明,使用数据误差补偿模型后,对于不同类型的测试任务和测试图片,注视点回忆数据精度提高15%～40%.
面向自动扫描的三维形状多层次局部匹配算法

为了让机器人在对未知场景的扫描与重建过程中同时获得对该场景的理解,需要基于目前已有的部分信息进行物体分割与识别,解决基于不完整点云的局部匹配问题.针对已有的局部匹配方法面临着匹配准确度低、计算复杂度高等问题,提出三维形状的多层次局部匹配算法.在粗层次上,通过使用改进的词袋方法进行降维加速;在细层次上,通过精细地筛选三维特征点对之间的对应关系提升精度.首先使用基于深度学习描述子的多尺度SVM方法对数据库中模型上的特征点进行聚类,然后采用基于空间关系的视觉词袋方法在数据库中检索候选模型,最后基于全局和局部等距性对不完整点云与候选模型间的特征点对对应关系进行筛选.文中对于各部分算法分别进行验证,并与相关算法进行对比和评估,实验结果表明,该算法显著提高了局部匹配的准确性,为机器人在线场景扫描、分析、重建等相关工作提供了十分有意义的参考和支持.
图像驱动的三维人脸自动生成与编辑算法

针对图像驱动的三维人脸建模这个计算机图形学中的研究热点问题,提出一种采用三维人脸形变模型的三维人脸自动生成与编辑算法.首先建立三维人脸形变模型,由三维人脸数据库统计学习得到线性混合人脸模型,用一个低维的参数向量来描述一个人脸;然后通过人脸检测、人脸对齐、边缘提取等方法从人脸图像中提取人脸的特征,根据这些特征实现三维人脸形变模型与图像的匹配,重建出与图像对应的三维人脸模型;最后,通过改变参数向量的值实现人脸的编辑.对5个输入人脸照片进行了三维人脸模型重建和编辑并且将重建的人脸模型和真实人脸模型进行了对比,实验结果表明,该算法可实现真实化的人脸重建效果.
点到NURBS曲线最近距离的快速计算方法

点/曲线的最近距离在几何造型中有着较广泛的应用,特别是在实时性要求很高的应用中,最近距离计算的效率也相应地面临越来越高的要求.为此,提出混合基于控制多边形的细分位置快速估算、分类剔除,以及渐进求根法等技术的点到NURBS曲线最近距离的快速计算方法.首先将平方距离函数转化为Bézier形式;然后根据对应的控制多边形信息来快速估算细分位置,并根据分类技术进行剔除;最后使用高阶收敛的渐进求根方法计算出相应的最近点.该方法只需要一次Bézier形式的转换,具有比圆裁剪更好的裁剪效果.数值实例结果表明,与已有的圆裁剪等方法相比,混合的快速计算方法可以具有更高的裁剪效率和计算效率.
面向强连接网络图的无损压缩算法

幂图分析技术将所有具有相同邻居的节点集合汇聚成单个模块以大幅压缩网络图,被广泛地应用于网络图无损压缩与可视化中.然而获取最优的幂图是难点.针对此问题,提出面向强连接网络图的无损压缩算法.首先,证明了含有单个模块的最优幂图问题为NP难问题,进而扩展为一般地最优幂图问题为NP难问题;其次,在梳理现有整数线性规划模型和约束规划模型等问题的基础上,提出基于回溯策略的波束搜索算法,使有限的回溯策略提供启发信息,比已知启发式方法更快速地得到更优的结果.通过生成的随机无标度图,验证了该算法的有效性.
针对密集点云的快速自适应四边形网格生成算法

为了能够从密集点云直接获得四边形网格,而不需要通过三角形网格重构获得,提出针对密集点直接构造的四边形网格生成算法.首先进行点云数据体素化得到体素模型,建立体素和点云的索引关系,并对体素做精细化操作,以提高映射效果;然后通过体素模型外表面的顶点与原始点云的映射得到四边形网格模型,并对四边形网格进行优化.在斯坦福的数据集上进行实验,并使用MeshLab软件进行效果展示,结果表明,该算法可以基于密集点云直接生成四边形网格模型,同时可以通过调整体素大小来自适应地改变算法效率和四边形网格的大小.
五次单参复多项式映射构造具有高周期吸引轨道的IFS

为了采用复解析多项式映射的广义M集的高周期参数构造非线性迭代函数系,提出利用复映射f(z)=z~5+c的高周期参数构造生成分形或奇怪吸引子的非线性迭代函数系构造方法.在参数平面上的M集中,在每个高周期参数区域的变形4瓣结构的周期芽苞上构造一个连结4个花瓣区域顶点的椭圆;在椭圆附近或椭圆内挑选k≥2个参数;在每个参数下的充满Julia集内由拓扑共轭关系定义5个迭代映射;由5k个迭代映射定义了具有旋转对称特性的迭代函数系,在其公共吸引域内随机迭代生成分形.实验结果表明,在复映射f(z)=z~5+c的M集高周期参数区域的椭圆附近或椭圆内挑选参数,可以用于构造有效的非线性迭代函数系;采用文中方法可以生成结构各异的具有5旋转对称特性的分形或奇怪吸引子.
基于手绘轮廓图的移动端图像检索

针对传统利用图像特征信息进行图像检索中难以从语义层次上理解图像相似性的问题,基于深度学习框架,提出一种结合类别分类和精确特征匹配的基于手绘轮廓图的移动端图像检索方法.首先在预处理阶段建立具有输入层、隐藏层以及Softmax输出层的神经网络分类模型,并利用训练数据集对模型进行训练,使其不断优化网络结构权值,实现输入图像的分类预测并提取分类图像标签;然后利用VGG16模型与ResNet50模型分别提取各个分类图像集下的精确特征,得到精确特征向量;最后将归一化并经组合后的特征向量与各个分类图像标签建立映射关系,实现移动端图像检索.采用移动端-服务器架构,用户在移动端输入手绘轮廓图后,系统进行自动预处理并与图像服务器实现交互,图像服务器进行分类预测和精确特征匹配得到检索结果,移动端展示最终检索结果.基于Keras深度学习开发框架,结合VGG16模型与ResNet50模型,实验结果表明,该方法能够根据手绘轮廓图高效、便捷地检索得到目标图像.
面向双目立体视觉的迭代式局部颜色校正

在双目立体视觉中,由于相机参数设置差异、环境光照变化、拍摄物体表面非理想漫反射等因素,拍摄获得的立体图像对可能存在颜色差异,进而降低视差计算的准确性.针对这一问题,提出一种面向双目立体视觉的迭代式局部颜色校正方法.首先使用Meanshift算法以不同粒度对2幅图像进行分割,并基于SIFT特征匹配、区域分布及颜色差异初步建立2幅图像中物体间的对应关系;然后使用加权局部颜色校正方法,逐区域进行颜色校正,由于双目图像中物体遮挡范围不同,初步的区域对应存在误差,因此利用校正的双目图像计算视差图,基于视差图像对之间稠密的像素对应,优化立体图像对的区域分割,建立更准确的对应关系,并再次进行颜色校正;迭代地进行立体匹配、优化图像区域对应和颜色校正,直至获得最佳的立体匹配结果.与已有颜色校正方法对基准测试图像集的处理结果表明,文中方法可以有效地提升立体图像对的颜色相似度,提高立体匹配视差结果的准确性.
单幅航片的薄云去除方法

与匀质的雾霾不同,航摄像片中的絮状薄云形态多变、厚薄不均,航片的薄云去除比图像去雾更具挑战性.针对单幅航片中的薄云,提出一种基于分治思想的云去方法.首先设计一种基于颜色衰减先验、表征薄云覆盖程度的遮罩指数,并依据该指数将含云航片分割为遮罩层次不同的区块,使区块内的薄云近乎均匀、满足传输率光滑的假设;然后以改进的颜色线方法分别计算各区块内的大气光值,构成整幅图像的大气光图;再应用基于边界约束的传输率估算法计算粗略传输图;最后以加权L1范数作规则化项对粗略传输图进行优化,获得精细传输图,结合含云图像、大气光图与精细传输图反求理想条件下的航摄图像.在单机环境下进行单幅航片的薄云去除的实验结果表明,该方法能够大幅消减甚至完全去除絮状薄云对航片的遮罩影响,有效地增强图像可见性.
多元线性回归引导的立体匹配算法

深度图像中视差跳变的像素点匹配一直是立体匹配的挑战性问题之一.基于引导滤波的局部立体匹配算法通过考虑匹配图像内容,可以在保持深度图像边缘的同时提高匹配精度、加快匹配速度,但引导滤波会产生图像光晕,在图像边缘区域也会引入大量的噪声.为此,将引导滤波的岭回归扩展到多元回归,提出一种基于多元线性回归的立体匹配算法.首先将引导滤波中只含图像像素值这一单变量的回归方程扩展为基于图像像素值和梯度信息等多个变量的多元回归方程,对初始代价值进行滤波聚合,并与单独进行引导滤波的匹配代价聚合值进行加权组合提高图像边缘的匹配效果;然后根据代价聚合最小值与次小值之间的相互关系定义了视差选择可信度,解决了视差选择时的歧义问题.在Middlebury测试平台进行了实验的结果表明,文中算法有效地提高深度图像中视差跳变像素点的匹配精度,降低了匹配噪声;与最新的高性能立体匹配算法相比,该算法可以以较小的计算复杂度获得高质量的视差图.
基于多示例学习的颈椎健康评分方法

为解决颈椎健康评分及数据标注困难的问题,提出一种基于多值输入多示例学习的颈椎健康状态在线评分算法,仅需在训练阶段对颈椎运动数据长时序列的简单评分标注,即可估计颈椎短时状态的健康评分.首先将多值输入的多示例学习模型划分为多个二值输入的子分类器并分别进行训练,然后使用高斯模型将各个子分类器训练得到的示例分值融合,最后以一种新的包得分机制计算包的分值并完成颈椎健康状态的实时评分.通过包的分值预测准确率计算、示例可视化显示与分析、包得分曲线显示与分析和实时分值评分分析这些定性和定量实验,说明了该算法评估用户颈椎健康的有效性.
基于标签分布学习的视频摘要算法

针对现有监督视频摘要算法中存在的模型训练复杂问题,提出一种新的基于标签分布学习(LDL)的视频摘要算法,采用非参数监督学习的方式生成视频摘要,利用标签传递的方法将摘要结构从带有注释的视频转移到相同类型的测试视频中.首先提取视频的卷积神经网络特征和颜色特征,将两者融合后进行降维得到特征矩阵;然后将特征矩阵与训练样本的标签分布一起输入到LDL模型中;最后根据模型输出的标签分布选取关键帧,生成视频摘要.在基准数据集上与其他算法的实验表明,该算法生成的摘要与用户创建的摘要一致性很高,明显优于其他算法.
基于深度神经网络的烟码智能识别方法

卷烟条码是烟草局对卷烟是否串货销售的主要判断依据,针对当前人工录码方式操作烦琐、效率低、成本高的问题,提出一种基于深度神经网络的烟码智能识别方法.首先通过迁移学习技术构建区域检测模型,实现对烟码区域的准确定位;然后采用基于角点检测的切割算法将烟码区域切分为待识别的小块;再构建字符识别模型,对小块进行多字符识别;最后按顺序拼接各小块的识别结果输出完整烟码.实验结果表明,该方法准确率高、运行速度快,能够替代人工录码方式,满足实际应用需求.
改进的块匹配五台山壁画修复算法

针对五台山壁画破损区域形状不规则、大小不均匀,采用Criminisi算法修复时易出现错误填充的问题,提出一种改进的块匹配五台山壁画数字化修复算法.首先在计算优先权,除置信度与数据项之外引入分散度项,确保信息最丰富的块被优先修复;然后结合图像块结构的整体性将协方差因子引入相似度计算中,以减少错误填充率.对五台山破损壁画进行数字化修复的实验结果表明,该算法较好地解决了Criminisi算法的错误填充问题.
结合YOLO检测和语义分割的驾驶员安全带检测

为了通过交通监控自动检测驾驶员是否佩戴安全带,提出一种结合目标检测与语义分割的驾驶员安全带检测算法.首先通过设计轻量化目标检测算法完成驾驶员区域快速定位;然后利用经过剪枝加速的语义分割模型对驾驶员区域进行分割,得出安全带连通域;最后通过判断安全带连通域面积检测驾驶员是否佩戴安全带.在驾驶员区域定位和安全带检测2个数据集上进行训练和测试,实验结果表明,驾驶员区域定位算法在精准度为99.96%时速度为73帧/s,安全带检测算法在准确率为94.87%时速度为305帧/s;该算法在兼顾速度的同时具有较好的精准度.
基于层级循环神经网络的术中X线图像腰椎自动识别

针对图像引导微创脊柱手术中移动C型臂X线成像特点,通过学习人体腰椎的曲率特征实现腰椎识别,提出一种基于层级循环神经网络的X线图像腰椎自动识别方法.首先为解决X线图像中腰椎纹理混叠的问题,提取腰椎三维模型与二维X线图像中共有的曲率特征作为模型的输入;其次为模拟术中移动C型臂多角度成像的特点,采用双向循环神经网络学习腰椎曲率特征,刻画腰椎曲率特征在不同成像角度下的关联性;最后为解决病理情况下腰椎部分信息缺失的问题,提出一种层级循环神经网络模型,通过逐层融合的网络架构对人体腰椎间天然的上下文关系进行建模,提高模型在病理情况下的腰椎识别率.在开源数据集和术中移动C型臂X线图像上的实验结果表明,文中方法在正常情况和病理情况下的腰椎识别率均优于其他4种方法,且由于使用了数据量较少的二维曲率特征,该方法在训练和测试阶段的计算效率更高,更适合于术中图像引导的应用.
基于语义DCNN特征融合的细粒度车型识别模型

针对深度卷积神经网络模型缺乏对语义信息的表征能力,而细粒度视觉识别中种类间视觉差异微小且多集中在关键的语义部位的问题,提出基于语义信息融合的深度卷积神经网络模型及细粒度车型识别模型.该模型由定位网络和识别网络组成,通过定位网络FasterRCNN获取车辆目标及各语义部件的具体位置;借助识别网络提取目标车辆及各语义部件的特征,再使用小核卷积实现特征拼接和融合;最后经过深层神经网络得到最终识别结果.实验结果表明,文中模型在斯坦福BMW-10数据集的识别准确率为78.74%,高于VGG网络13.39%;在斯坦福cars-197数据集的识别准确率为85.94%,其迁移学习模型在BMVC car-types数据集的识别准确率为98.27%,比该数据集目前最好的识别效果提高3.77%;该模型避免了细粒度车型识别对于车辆目标及语义部件位置的依赖,并具有较高的识别准确率及通用性.
面向硬件的帧内预测模式选择快速算法与实现

新一代视频编码标准HEVC硬件实现的复杂性较之以前的标准有大幅提高.在保证编码性能的前提下,为了降低硬件实现的复杂度和资源消耗,提高硬件的处理速度与并行度,提出一种面向硬件实现的HEVC帧内编码快速算法.首先在Hadamard-SATD基础上引入头比特估计,简化了率失真代价计算过程;然后使用同层相邻块的最佳模式作为最有可能模式列表的输入,解除计算预测值时对重构数据的依赖性,提高了硬件的处理速度;最后采用新的预测单元处理顺序和基于16点的硬件复用结构,使之更利于硬件实现的情况下减少硬件资源的使用.实验结果表明,与参考软件HM16.7相比,文中算法可以降低约40%的编码复杂度,且没有明显性能损失;在Xilinx的Virtex6综合结果表明,硬件面积比已有算法减少了45%左右,并且可以达到30帧/s 1 080p视频序列的实时编码要求.
基于概率分布的流程工厂模型拓扑相似度计算

为了解决流程工厂模型拓扑相似度计算问题,提出基于概率分布函数的相似度计算方法.首先利用隐马尔可夫建模及状态序列推断,从工厂拓扑结构中挖掘隐含的拓扑语义;然后通过隐含狄利克雷分配模型将拓扑语义映射成长度固定的特征向量;最后用概率模型描述全体特征向量分布,并用分布函数计算2个拓扑结构间的相似度.依据流程工厂专家设计建模的专业知识及从业经验,验证了该方法的准确性和有效性.
各向异性滤波器的硬件实现

在计算机图形学中,通常采用各项同性滤波器逼近异性滤波器以减少纹理映射中发生纹理走样,逼近算法中实现MIP-MAP层级包含计算覆盖区域边长以及求对数等操作,用二次逼近或者Cordic算法等实现时电路较大.为了易于算法的硬件实现,提出用线性逼近计算覆盖区域边长和对数的算法.该算法用一次移位和一次加法实现覆盖区域边长计算,用一次加法实现对数计算,降低了硬件实现成本.在Xilinx的ZC706开发板上实现了文中算法,实验结果表明,该算法所计算MIP-MAP的层级数与原算法的计算误差绝对值为1的概率为7%.
面向3D CT影像处理的无监督推荐标注算法

在3D CT影像分析上应用深度学习技术时,通常需要采用交互标注工具标注一组训练数据.针对3D CT影像一般包含数量较多的切片,医学影像交互标注工作量非常巨大且标注成本非常高的问题,提出一种面向3DCT影像数据交互标注的无监督推荐标注算法,通过构造稠密深度自动编码器DCDAE (densely-connected deep auto encoder)提取3D影像的高层特征,同时采用密度-谱聚类来筛选最具标注价值的影像,从而极大减少需要标注的数据量.算法提出了全自动的推荐标注流程,在提取图像特征时采用稠密连接结构改进DCDAE,减少了参数量并使得提取的特征更有区分度,同时对特征采用密度-谱聚类算法进行孤立点鉴别,并依据相关性矩阵自适应调整聚类个数;在肺结节语义分割任务上采用LIDC-IDRI数据集对算法进行了实验.
面向HARDI模型的脑纤维三维可视化系统

脑纤维是大脑各区域间信息交互的重要通道,而高角度分辨率扩散成像是表征人脑复杂神经纤维通路的有效方法,能对多种神经性疾病的诊断提供参考.但脑纤维分布错综复杂,如何对局部区域进行直观展示是可视化领域的研究难点.通过设计脑纤维三维可视化系统,实现对HARDI脑纤维数据的追踪和处理,并将处理结果在三维空间中呈现出来,实现光照技术以增加脑纤维可视化的空间层次感.文中提出基于散布矩阵的纤维筛选方法以降低三维可视化效果的视觉混杂性,并在此基础上实现2种算法对纤维进行聚类,增强了局部区域的直观展示,为临床诊断提供辅助分析工具.
基于蓝噪声采样的多维标准井筛选可视分析

面向石油矿区大规模的测井数据,有效地抽取少量的钻井(即标准井)进行置信度较高的专家人工匹配,进而对全局钻井进行有监督的自动或半自动匹配,对于石油开采矿区的地质构造精确解释具有重要的意义.然而,标准井筛选是一个复杂而耗时的过程,和钻井的空间分布以及钻井之间的地质特征密切相关.因此,综合考虑钻井的地理空间位置和多维地质属性特征,提出一种基于蓝噪声采样的多维标准井筛选可视分析方法.首先,根据大量钻井的地理空间位置,利用蓝噪声采样算法自适应地确定标准井采样率及其采样范围;然后在标准井的局部采样范围内,设计基于动态规划的地层匹配算法,计算钻井之间的多维属性差异以度量钻井之间的地质特征相似度,进而利用MDS算法对钻井的匹配关系进行降维投影,将钻井的空间分布与多维属性差异协同可视化,支持标准井的自动或交互筛选;进一步设计属性视图和矩阵视图,直观地呈现钻井的原始多维属性数据和匹配关系,引导领域专家对标准井的筛选过程进行探索分析和迭代优化.最后,集成便捷的用户交互模式,开发基于蓝噪声采样的多维标准井筛选可视分析系统,帮助用户交互式地探索和分析多维属性测井数据,在综合考虑钻井空间分布及多维属性特征的基础上,有效筛选具有代表性的标准井,为后续的地质构造解释提供准确而可靠的数据资料和经验支持.大量实验结果进一步验证了文中算法的有效性和实用性.
基于游标模型的沉浸式医学可视化非接触式手势交互方法

在高度沉浸式的虚拟环境中,由于用户的整体视觉空间被渲染的可视化映射所覆盖,传统鼠标、键盘以及触控屏幕等交互方式无法直接应用到沉浸式环境下,大大影响了分析和理解3D医学数据的效率与准确性.为实现沉浸式虚拟环境下对3D医学数据的交互操作,提出一种基于游标模型的非接触式手势交互方法.首先借助游标模型快速确定手势状态,定义4种手势动作实现位移、缩放、旋转以及剖切4种医学可视化交互操作,并借助弹簧模型改善手势抖动问题;最后以HTC VIVE+Leap Motion构建沉浸式医学可视化系统,定义6项分析任务,对比鼠标、手柄等交互方式,从训练时间、完成时间、操作难度和用户反馈4个方面验证文中方法的有效性.
动物群体逃生行为实验和群体虚拟仿真研究综述

群体虚拟仿真能够以三维可视化方式直观呈现紧急情况下的人群逃生行为,对人群的安全管理具有重要的指导价值.由于真实紧急事件案例样本的数据往往不够全面,很难用于虚拟仿真模型的系统验证,而逃生演习也很难重现真实的紧急情景.近年来,人们开始引入动物逃生实验来辅助发现人群逃生规律.文中总结了以蚂蚁和老鼠为主要代表的动物群体逃生行为实验,针对已有的典型群体行为仿真模型,探讨了用动物逃生实验来辅助群体仿真模型验证的可行性;并讨论了动物逃生实验的局限性,提出了动物逃生实验的改进建议,为更好地开展群体行为模型研究提供一些借鉴.
基于工况划分的大规模电厂机组控制数据可视化探索

对电厂控制过程中的历史数据进行有效展示与探索,能帮助用户快速深入理解机组的运行状况.由于历史数据涉及时间跨度长,具有多尺度和高密度的特点,并且包含高维多元的复杂参数集合,为可视化设计带来了很大挑战.从机组运行工况和参数相关性角度研究时序数据空间和高维参数空间的集成可视化映射方法,设计了多角度概览视图和多分辨率层次化工况视图用于导航机组的整体运行状态,有效地支持多层次运行工况的展示与探索;然后,设计了高维多元参数分层导航视图,实现了机组参数的灵活筛选和过滤,并与工况视图联动支持用户对不同时段和不同系统层级的参数特征进行探索.基于上述方法,开发了可视化工具iDCS,并将其应用于实际机组控制数据的可视化与分析中,验证了该系统的有效性和适用性.
基于多维时空数据可视化的传染病模式分析

近年来,诸如非典型性肺炎、甲型H1N1、手足口病等传染病在社会各界引起了广泛关注,传染病的暴发往往具有季节性、空间性和相关性.为此提出了传染病可视分析系统,以直观分析传染病的时空模式,交互挖掘不同疾病、地区之间的关联性和相似性.时间模式通过时序折线图、季节变化堆叠图可视化不同传染病的长期趋势、季节消长规律,同时通过构建时序平行坐标系,交互利用地区分布对比图进行异常值分析.空间模式通过地图分类图以及交叉对比热力图来反应疾病在不同省份的空间分布规律、空间聚类结果以及相似性分析.通过对39种法定传染病的整体、个别趋势以及其中异常值的分析结果,表明所提系统能够综合考虑传染病数据的多维时空特性,可有效帮助用户挖掘传染病传播的时空模式,快速寻找传染病暴发时间节点和空间分布转移事件,从而更好地进行预防、把控和分析.
虚实融合交互系统辅助脑卒中后失语症康复训练

脑卒中后失语症是一个普遍的致残性疾病.研究表明,虚拟现实及实物交互技术对该疾病的康复训练具有重要意义.然而现有的计算机辅助言语康复系统很少能将这2类技术有效结合并发挥它们各自的优势,且没有对言语训练素材进行合理编排以适应实际的康复训练需求.提出了一种虚实融合辅助的言语康复训练系统,构建了一个"超市购物"的虚拟场景,基于语义网络理论编排言语训练素材,实现了对操作实物的实时跟踪和识别;并将其映射到虚拟购物场景中,使得脑卒中后失语症患者可以通过对实物的操作去完成在虚拟空间的购物任务;患者在虚实融合辅助的言语康复训练系统中的任务完成时间和行为表现结果表明了系统的可用性,问卷调查结果表明,系统得到了康复治疗师的普遍认可,患者和治疗师在用户访谈中提出的多项建议对未来在这一方面的研究工作具有指导意义.
基于FBS的卧室在线自动布局算法

针对室内布局计算时间较长、无法在网页上在线自动放置家具的问题,提出一种基于FBS(功能—行为—结构)的卧室移动网页在线自动布局算法.该算法从卧室家具的功能出发,分析其使用行为,确定家具摆放顺序,构建面向卧室布局的FBS模型.首先根据家具功能设计初始静态能量函数,然后针对用户在线家具编辑设计动态布局能量函数,并设计了增量式家具自动布局算法.实验结果表明,文中算法的布局结果与实际案例相符,其适应性、多样性与轻量性均良好,可达到网页在线卧室自动布局.
兼顾采样与光照影响的改进多通路Metropolis光照传播算法

为了解决多通路Metropolis光照传播算法局部明暗混合位置采样数量和光照分布不对称的问题,提出一种兼顾采样数量和光照影响的改进算法.首先记录采样数量和光照强度;其次当采样数量达到阈值,根据采样数量和光照强度计算出当前像素八邻域位置的采样权重;最后,以采样权重来影响不同位置的采样比重.采用不同算法在不同光照和材质场景下进行实验,结果表明,该算法改进了明暗混合位置的对称性问题,提升了渲染逼真度.
基于眼部追踪技术的产品意象草图认知差异研究

情感匹配度是评价设计草图品质的重要指标,设计师的认知在其心理意象外显为草图的过程中起着关键作用.分析其认知差异可提高设计协作效率,并高效筛选出情感匹配度较高的优质草图.针对此问题,首先提出了循环设计流程,筛选感性意象语汇并定义意象属性;其次运用Tobii眼动仪采集设计师阅读任务文本、创作草图时眼动指标数据;然后拆分草图计算情感匹配值再择优组合为意象草图;最后对比分析设计师观察意象草图进行感性评价时的眼动指标.结果表明,草图组合法则可获得情感匹配度较高意象草图,设计师自身经验与信息资源调用的数量、维度、回视次数和方案质量成正比,与作业时间和评判准确度成反比.
深度非对称跳跃连接的图像降噪方法

图像降噪可有效地改善图像质量,提升感官效果,也是图像特征提取与理解的前提.针对目前比较流行的卷积神经网络降噪方法中顺序连接的卷积层-反卷积层会使图像在梯度反传过程中逐渐弱化图像噪声的学习问题,提出一种深度非对称跳跃连接的方法用于图像降噪.该方法设计多组非对称跳跃连接卷积-反卷积算子,以有效学习图像细节及噪声信息,并对不同深度的卷积操作进行权重量化,以加强图像降噪及恢复;通过非对称跳跃连接可使图像噪声信息能够直接反传到对应的多个卷积层中,对梯度扩散有良好的抑制作用.采用伯克利分割数据集BSD300进行实验的结果表明,文中算法比基准方法在结构相似性(SSIM)和峰值信噪比(PSNR)2种指标上都有提升.
基于卷积神经网络和投票机制的三维模型分类与检索

针对现有基于深度学习的三维模型多视图分类算法利用最大池化、平均池化等像素级运算完成视图信息的融合,可能造成模型有益信息淹没和混淆的问题,提出一种基于卷积神经网络和投票机制的三维模型分类检索算法.首先将三维模型转化为一组二维视图,然后基于丰富的数字图像库ImageNet和成熟的图像深度学习模型CaffeNet完成二维视图的分类,最后利用加权投票的方式完成三维模型的分类;同时基于投票机制,提出4种三维模型距离度量算法,支持三维模型的检索.将文中算法应用于刚性三维模型库ModelNet10,ModelNet40,非刚性三维模型库SHREC10, SHREC11和SHREC15中,分类准确率分别为93.18%, 93.07%, 99.5%, 99.5%和99.4%,检索性能突出;并通过实验验证该算法的有效性.
基于樽海鞘群体优化非负矩阵分解的高光谱图像解混算法

针对鲁棒非负矩阵分解应用于高光谱图像处理时,存在对初始值的敏感性,求解目标函数时易陷入局部最优的缺点,提出基于樽海鞘群体优化鲁棒非负矩阵分解的高光谱图像解混算法.该算法基于鲁棒线性混合模型,在RNMF框架下,采用樽海鞘群体算法取代乘法迭代策略,以增强算法全局搜索能力,在约束空间内随机搜索满足目标函数的全局最优解,可有效地完成非线性高光谱图像解混.仿真数据与真实遥感数据实验结果表明,本文算法在处理高光谱图像时,能够有效地避免RNMF算法易陷入局部最优解的局限性,具有更好的解混性能.
高效深度特征提取及其在显著性检测中的应用

针对卷积神经网络(CNN)中间层特征维度高,含噪声较多的问题,提出一种CNN特征降维的方法,首先利用主成分分析(PCA)对CNN特征进行降维,在数据层面和人类感知层面证明了其有效性;然后将降维后的CNN特征作为区域特征向量,利用多水平超像素分割和随机森林回归构建了一个融合手工特征及降维CNN特征的显著性检测模型;最后选取了10个显著性检测传统模型进行对比,构建的融合模型性能优于仅使用传统手工特征的方法,降维后的CNN特征能够改进显著性模型的性能.
Faster R-CNN行人检测与再识别为一体的行人检索算法

为了缩小目前行人再识别算法与真实世界中行人检索任务之间在应用上的差距,将行人检测与再识别这2个模块融为一体,提出一种基于改进的FasterR-CNN的行人检索算法.首先采用对边框进行迭代回归的方法改进原FasterR-CNN中的候选行人边框精度;然后利用包含欧氏距离和余弦距离的混合相似性距离函数来增强网络对于行人相似度的辨识能力;最后利用中心损失函数对网络的损失函数进行改进,通过提高不同行人特征的可区分度,实现更加精准的目标行人检索功能.基于CUHK-SYSU数据集的仿真实验结果表明,该算法的累积匹配特性(CMC top-1)、平均精度均值(mAP)分别为81.6%和78.9%;与相关行人检索算法相比, CMC top-1提升3.0%～18.0%, mAP提升3.0%～23.0%.
基于Ordered-RAMP模型的热固耦合结构多材料拓扑优化方法

针对传统单材料热固耦合拓扑优化设计难以实现结构材料与性能综合最优的问题,提出一种基于变密度理论有序材料属性有理近似模型的多材料拓扑优化方法.该方法通过搭建比例系数与平移系数,将多种材料属性采用[0,1]连续分布的单设计变量进行描述,并研究和比较与有序固体各向同行惩罚微结构模型的优缺点;其次借助归一化加权方法定义以结构柔度最小化和散热弱度最小化为目标函数的数学模型.结合设计变量敏度分析,详细推导多材料、多目标条件下热固耦合结构拓扑优化的迭代公式.通过数值算例分析对比了不同权系数以及不同材料属性组合对优化结果的影响;结果表明,所提出的优化方法在热固耦合结构多材料多目标拓扑优化设计中具有可行性和有效性.
数字孪生五维模型及十大领域应用

数字孪生(Digital Twin)作为践行智能制造、工业4.0、工业互联网、智慧城市等先进理念的使能技术与手段,近期备受学术界和企业界关注,尤其是数字孪生的落地应用更是关注热点。模型是数字孪生的基础与核心,而传统数字孪生三维模型已无法满足现阶段技术发展与应用需求。在此背景下,为推动数字孪生技术在相关领域和行业的进一步应用,在数字孪生车间研究过程中,提出了数字孪生五维模型的概念,以适应新需求。基于前期相关研究,在进一步阐述数字孪生五维模型后,结合相关合作企业实际应用需求,重点探讨了数字孪生五维模型在卫星/空间通信网络、船舶、车辆、发电厂、飞机、复杂机电装备、立体仓库、医疗、制造车间、智慧城市10个领域的应用思路与方案,以期为相关领域践行数字孪生理念与技术提供参考。
人工智能视角下的智能制造前世今生与未来

以大数据和深度学习为代表的新一代人工智能将对制造业产生颠覆性影响,为了更好地理解人工智能和智能制造之间的关系以及把握智能制造发展演化规律和趋势,从人工智能发展角度来探讨智能制造的过去、现在与未来,将智能制造发展分为以符号逻辑推理为基础的第一代智能制造和以物联网、云计算、信息物理系统、社会信息物理系统、大数据和深度学习等新一代信息通讯技术为基础的第二代智能制造,并对两者进行了关联对比分析,最后展望了未来人工智能与智能制造的发展。
基于节点敏感波动分析的质量状态稳定性评估

针对制造过程的质量状态波动难以评估和分析的问题,提出一种基于节点敏感波动分析的质量状态稳定性评估方法。对产品制造过程的复杂关系机理进行分析,通过对其层次结构进行等级划分构建制造节点波动的多级关系网络模型;分析其质量状态节点的动力学波动特性,并基于节点波动控制图进行质量状态的稳定性监控;在此基础上研究各误差影响因素对质量状态波动的影响规律,通过计算误差因素的敏感波动率实现异常质量状态的敏感波动分析,并通过叶轮加工实例验证了所提方法的有效性。
批—离散机重入车间调度与设备维护联合优化

针对现实生产活动中生产计划和设备维护计划由不同部门制定,易造成方案冲突、计划变动成本高的问题,为统筹生产调度和设备预防性维护计划,研究了半导体制造中批—离散机重入车间调度与设备预防性维护联合优化。该问题中同时存在多台批处理机和离散机,其中批处理机能同时加工多个工件,离散机一次只能加工一个工件,且存在大量的重入工序。提出一种求解该问题的基于信息熵的自适应差分进化算法,该算法将个体与解空间中潜在最优解之间的距离映射为信息,通过对信息的度量调整个体变异的程度,从而有效缩小搜索空间。与其他4种算法进行比较,结果表明,该算法无论是求解质量还是收敛速度均优于其他算法。
航空发动机叶片自适应修复目标曲面重构

航空发动机叶片修复往往先采用激光熔覆,然后精密铣削。叶片变形和破损可能造成熔覆材料不足或铣削结果超差。为了给叶身熔覆和铣削提供足够的余量和满足设计要求的目标加工曲面,提出镜像模型驱动的叶身自适应修复曲面重构方法。以叶身设计曲面作为理论模型,以实际待修复叶身的测量值作为实作模型,引入叶身形状公差约束和叶身变形对熔覆和铣削加工的约束,建立了保证叶身曲面设计要求的目标曲面优化模型,并基于镜像模型优化处理熔覆阶段与铣削阶段的目标曲面。通过实例验证了所提优化模型的有效性和必要性。
网格曲面上自由形状特征交互式阵列设计

为了提高设计效率、便于后续布局设计优化,提出一种流形网格曲面上自由形状特征可参数驱动的阵列重用设计方法,引入场向参数化方法获得网格曲面上的等值分布线,再由两组不同角度的等值分布线的交点确定特征的阵列位置;以阵列位置点的法矢和方向矢量构建局部坐标标架,用以确定阵列特征的朝向,并交互式确定各特征大小;最后采用基于旋转不变量的拉普拉斯网格变形方法,使得各阵列特征和目标曲面自然过渡,实现自由形状特征的有序多重复制。将位置阵列和特征变形分开处理,使得阵列特征的变形不依赖于场向参数化,仅与其所在的局部区域有关而与曲面整体无关,既保证了各特征和目标网格的融合效果,也为实施并行计算、降低时间成本提供了条件。试验结果表明,所介绍方法可行、有效,能满足自由形状特征在曲面上的阵列式交互设计要求。
基于FFSM的数控机床加工状态建模方法

为描述数控机床加工过程中的刀具状态,提出一种基于模糊有限状态机的建模方法。由该方法建立的模型通过"状态叠加"机制定量刻画了刀具的临界属性,从而预测刀具未来状态。围绕建模步骤、模型参数优化和预测方法进行了详细讨论,定性分析了状态转换规则及输入变量,设计了一种基于遗传算法的模型参数定量优化方法,并揭示了当刀具分别处于稳态与临界态时的预测原理。实验表明,在一定预测步长内,其预测误差小于低阶线性自回归模型,同时该模型具有连续预测刀具状态的能力。
数控机床热误差预测模型的评估方法

数控机床热误差产生机理复杂,通常使用温度场监测数据数学建模对热误差进行预测,加工工况和所处环境的复杂使得数据驱动建模方法的优劣难以全面评价,因此建立了一套热误差预测模型的评价指标体系,并提出了相应的评估方法,从热误差预测模型的鲁棒性、准确性、有效性、稳定性与相关性方面对预测模型的性能进行了综合评价。以ZK5540A型重型数控机床在空转工况下所监测的温度场数据为例,采用所提评价指标和评估方法分别对3种不同的数据驱动建模方法的性能指标进行了计算与分析,验证了评估指标和方法的有效性。
基于背板的双面数控渐进成形方法

为了解决双面数控渐进成形中板材件无支撑悬空区域存在变形的问题,提出一种背板辅助的双面数控渐进成形方法。该方法以背板对板材的支撑作用,抑制板材件非成形区的非理想变形,进而提高成形质量。研究了面向复杂板材件基于背板的双面数控渐进成形策略和对于一个给定待成形板材件标准模板库模型自动生成所需背板计算机辅助设计模型的算法。该算法根据板材件类型的不同,通过提取待成形板材件标准模板库模型的特征轮廓,采用顶点偏置方法生成出背板计算机辅助设计模型,并采用数值模拟和实际成形实验对所提背板辅助双面数控渐进成形方法进行了验证和评估。有限元分析和实验结果表明,双面数控渐进成形中背板的使用能够有效提高成形件的成形质量,具有可行性和可应用性。
考虑不确定加工时间的炼钢—连铸过程柔性调度方法

针对加工时间存在不确定性的炼钢—连铸调度问题,构造了一种基于有向图网络的柔性调度模型,并提出一种基于分布估计的优化算法。在柔性调度模型中,使用有向图网络描述调度解的柔性决策,然后设置时间缓冲以保护不确定条件下调度解的性能指标和可行性;在优化算法中,使用基于工序关联的概率模型描述决策变量之间的关联关系以产生高质量的新种群,并采用随机仿真方法对柔性调度解的期望性能进行评价。在仿真过程中,运用最优计算量分配技术对有限计算资源进行动态分配以提高种群的评价效率。通过基于实际生产数据的问题实例和数值实验验证了所提柔性调度方法的有效性。
多目标炼钢—连铸生产调度的改进带精英策略的快速非支配排序遗传算法

针对炼钢连铸调度的特殊工艺要求,在考虑炉机匹配原则和多重精炼的情况下,建立了以炉机匹配度、炉次间等待时间、浇次的开浇提前/拖期时间为评价指标的多目标约束满足优化模型,并针对其多目标特征,提出一种基于自适应网格法的择优策略来改进带精英策略的快速非支配排序遗传算法,有效克服了使用传统Pareto支配法择优策略在解决离散问题时容易丢失有用信息的缺陷。基于多种规模的实际生产数据进行仿真实验,结果表明所提算法在收敛性、最优解集多样性和计算效率方面优于传统带精英策略的快速非支配排序遗传算法。
考虑能耗的多目标拆卸线平衡优化与层次分析法决策

针对拆卸过程中能耗浪费和负荷不均衡现象,以最小化拆卸能耗、工作站数目、平滑指数、危害指数和需求指数为优化目标,建立了多目标拆卸线平衡模型。结合拆卸线平衡问题的特点,设计了一种基于Pareto的离散果蝇算法,在嗅觉搜索阶段,采用单点变异操作;在视觉搜索阶段,筛选最优邻域解以更新个体;为了增加算法的全局寻优能力,用两点交叉操作执行全局协作机制。为了提高收敛效果,采用精英保留策略对外部档案中的非劣解进行维护。通过求解不同规模的拆卸算例,并与现有多种算法进行对比,验证了所提算法的有效性。以27项任务的某型电视机为拆卸实例,通过所提算法求得12个非劣解,采用层次分析法对Pareto解集进行排序,筛选最满意解,结果表明了所提方法和模型的可行性和有效性。
基于协同效应的并行制造云服务组合算法

为了解决并行结构下制造云服务的组合优化问题,从协同效应的角度提出一种基于反向和局部学习的蚁群算法。该算法以服务质量作为信息素构建协同效应评价模型,求解并行服务的协同效应值,作为启发函数参数。利用协同关系矩阵计算组合协同效应值,并将其与组合服务质量相结合,求解综合评价值最高的服务组合。实验结果表明,该算法能有效求解并行制造云服务的组合优化问题,并能较快地得到最优解。
换轨机器人共融悬臂算子分裂输运原理

为优化共融悬臂柔顺特性,提升换轨精度,以自动换轨装备悬臂算子多体系统为对象,针对换轨机器人龙口悬臂在无载荷、吊轨及施工过程中的末端振动现象,建立在不同模态频率、静力荷载和剪切效应作用下的混阶时空输运模型;引入Bezier插值离散方法,求解机器人共融悬臂混阶时空算子分裂输运变化,得到悬臂末端空间尺度上载荷冲击、惯性偏移与时间尺度上温变梯度、轴向变形等因变参数对悬臂振动特性的影响规律,为共融悬臂的优化设计提供指导。实验结果表明,混阶时空载荷、制动约束与模态频率、惯性偏移呈正比关系,且理论数值分析、仿真模型结果与实验标定数据具有一致性与互证性。
基于多目标遗传算法的虚拟人作业姿态仿真

针对虚拟人作业姿态仿真操作复杂和仿真所得姿态逼真性不足的问题,提出一种基于多目标遗传算法的虚拟人作业姿态仿真方法。建立了作业环境中虚拟人的人机因素目标函数与姿态参数的映射关系,在此基础上构建了面向虚拟人作业姿态仿真的多目标优化问题。通过多目标遗传算法计算得出该虚拟人作业姿态参数优化问题的Pareto最优解集,根据各人机因素权重对解集排序并挑选最优值对应的姿态参数方案作为最佳姿态解。仿真结果表明,该方法可以生成自然逼真的虚拟人作业姿态,在多样化的作业环境下表现出良好的适用性。
结合偏好和不均衡语义评价的顾客满意度测定

顾客满意度测评由顾客评价语言量化和数据处理分析获得满意度两部分组成,但前者的研究在均衡量化上不符合实际,存在结果偏态分布等问题。鉴于此,建立了不均衡评价标度,利用偏好语义表达顾客评价态度,并用反映模糊性和克服集成偏差的二元不确定语义对评价语义进行量化,解决了满意度偏态分布、顾客真实评价难以测度的问题。以某手机产品研发满意度测评为例对所提方法进行了验证,结果分析与方法对比表明,该方法更能表现顾客情感倾向,有助于企业获知顾客真实满意度。
面向工业设计云服务平台的多目标创意设计评价方法

为完善云服务平台应用,改善现有多目标设计评价方法效率低的问题,提出一种面向工业设计云服务平台的多目标创意设计评价方法。结合已有的多目标评价方法和设计云服务平台的特点,对网络化协同设计过程中的设计目标重要度进行了准确量化,引入客户参与设计决策过程方式、冲突消除机制和模糊评价机制,遵循科学性与系统性相结合的原则,建立了一套层次性的多目标创意设计评价过程模型。建立了多目标创意设计的评价目标体系,进一步生成面向工业设计云服务平台的创意设计方案。构建了基于质量功能配置的方案参数优化的定量模型,若产生冲突则利用决策偏好的多目标粒子群优化算法对其进行冲突消解。以云服务平台上游艇设计的评价为例,通过与其他方法进行实例对比,验证了所提方法的可行性和有效性。
基于离散化成本—公差模型的多目标公差优化设计

针对现阶段工厂普遍采用数控加工的现状,对原有基于普通机床提出的公差模型进行改进,提出了一种新的多目标公差设计优化模型。在考虑加工时间、夹具和刀具磨损等因素的影响下,建立了离散化的成本—公差模型。以加工成本、公差敏感性和质量损失为目标,装配功能和加工能力为约束条件,建立了基于离散化成本—公差模型和差分进化—全局蜂群混合算法的多目公差设计优化模型。以特里科型高速经编机编花部件为例,运用所提优化模型快速地得到了公差最优解,降低了产品的制造成本,提高了产品质量,验证了该模型的有效性。
基于模板映射的个性化接骨板快速设计

为快速设计符合特定个体患骨的个性化接骨板,提高接骨板与患骨的贴合性,提出了基于骨骼模板映射关系的个性化接骨板快速设计。首先,基于已有骨骼平均化曲面模型进行表面区域分割成骨骼模板,并建立接骨板类型与模板之间的对应信息;然后,将已修复受损骨骼(目标骨骼)模型映射到模板上,在模板上选出适合此受损形状的接骨板类型;最后,通过模板到目标骨骼反映射获取一组新的语义参数,自适应生成适用于受损骨骼的个性化接骨板。实验结果表明,所提方法能有效提升个性化接骨板的设计质量与效率,并通过三维打印对接骨板与目标骨骼贴合性进行有效验证,为后期的接骨板的制造提供了有力保障。
食物链传导响应算法在齿轮箱优化中的应用

为改善齿轮箱的耦合优化性能,依据食物链中生物能层层传导的机制,拟将层级富集传导优化与变异的粒子群算法相融合,提出一种基于食物链传导响应粒子群算法。为弥补算法多样性保持和寻优能力的不足,对算法种群进行变异化处理,获取变异序列作为搜索初始解,调整搜索位置。在搜索机制中融合高斯差商变异算子、惯性权重变异算子对粒子进行自适应更新,对适应度较低的粒子施加惩罚变异,以保持算法的搜索能力和多样性。通过对风力机齿轮箱优化问题的研究,验证了该方法解决多变量耦合优化问题的有效性。
基于企业地位不平等的供应链脆弱性分析

企业地位不平等使得供应链节点间存在双向强弱关系,导致中断风险传递过程中出现分配不均匀的情况,地位较低的节点将受到更大的威胁,整个过程强调动态分配,传统静态的供应链脆弱性研究方法无法适用。针对中断风险传递过程的动态分配行为,基于不平等供应链拓扑网络,利用联失效理论,建立中断风险动态传递模型,包括节点承受能力与风险传递机制,并运用改进的信息熵确定供应链脆弱性评估指标。算例分析发现,平等网络并非供应链组建的最佳策略,改变企业间的双向强弱关系可以有效地降低供应链脆弱性,为供应链网络的建立策略提供理论依据。
竞争环境下供应链网络生产与外包决策优化

为研究生产与外包决策问题,构建了多制造商、多承包商服务于多市场的复杂供应链网络,制造商可内部生产也可选择外包;分析制造商间的Nash-Cournot均衡及承包商间的Bertrand-Nash均衡,建立了碳减排、产量及价格竞争下的供应链网络均衡模型,模型中考虑了碳减排意识与碳税,并引入碳减排声誉成本。为分析产品碳减排的声誉,给出了平均碳减排水平的量化公式,提出均衡模型的求解算法,并通过算例分析了碳减排意识及碳税对制造商生产与外包决策的影响。结果表明,无碳税约束下,随着碳减排意识的提高,承包商减排积极性低于制造商。由于制造商对声誉的重视,其会选择增加内部生产量,减少外包量;在碳税制约下,制造商和承包商均会提高对碳减排的关注,部分制造商为避免支付高额的碳税,会选择减少内部生产量并增加外包量。