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国家自然科学基金(60963002)
国家自然科学基金(60963002)
- 作品数：33 被引量：129H指数：7
- 相关作者：黎明鲁宇明李凌陈昊李军华更多>>
- 相关机构：南昌航空大学南京航空航天大学北京航空航天大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金江西省自然科学基金中国航空科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信金属学及工艺更多>>
- 基于离散点的任意多边形构造算法研究被引量：1
- 2012年
- 针对离散点集的简单多边形构造问题,提出了一种基于Voronoi图(V图)的增量式构造算法:根据顶点的Voronoi区确定顶点的邻近关系;对顶点集合进行区域划分,确定初始四边形;结合顶点的邻近关系,按周长增加最小原则依次插入各区域的点,进而构造简单多边形。理论分析表明,该算法时间复杂度为O[nlog(n)],其中为顶点数。
- 马永卓周之平黎明
- 关键词：VORONOI图简单多边形
- 基于Moore模型统计路径生成算法的实现
- 2011年
- 文章主要针对栅格环境下移动物体路径规划初始解生成问题,提出Moore模型统计路径生成算法。该算法是用Moore型邻居统计每个栅格周围所有的障碍物数量,再通过启发式牵引形成路径的算法。仿真结果表明,该算法生成的路径可以直接用于路径规划的初始解。
- 李建建周之平黎明
- 关键词：栅格
- 不确定对象的PID参数整定研究被引量：1
- 2011年
- 在PID参数整定问题中,对象的模型参数会在一定变化范围内变化。文章针对该问题提出了一种基于最小最大原理的PID参数整定方法。文章采用一种改进的遗传算法作为外层搜索方法以及单纯形法优化内层寻优的方法。在改进遗传算法引入了"最优保留"策略、算术杂交及自适应高斯变异算子。仿真结果表明按该方法设计的控制器是有效可行的。这种设计方法既提高了算法全局收敛能力,加快了收敛速度,也提高了系统的鲁棒性。
- 杨小芹唐雪萍
- 关键词：比例-积分-微分控制器遗传算法鲁棒性
- 移动机器人全局路径规划的增强蚁群优化算法
- 2011年
- 针对复杂环境下移动机器人全局路径规划问题,提出了一种增强蚁群优化算法。该算法通过改进信息素初始化和状态转移概率,避免了路径死锁;将视野区域内的确定性搜索与随机性搜索相结合,改善了迂回曲折现象;引入局部信息素扩散机制,提高了算法的全局优化能力。仿真结果表明:当环境中障碍物分布密集或存在大量的凹形区域时,新算法能有效地规划出较为理想的安全路径,规划时间可满足实际应用要求。
- 高敏周之平黎明
- 关键词：移动机器人路径规划信息素扩散死锁迂回
- 基于BEMD的疲劳断口图像分割被引量：3
- 2011年
- 疲劳断口图像的纹理具有多样性,对多种纹理混合在一起的纹理图像分割是一大难点。基于二维经验模式分解提出了一种新的疲劳断口图像的分割方法。对图像进行BEMD分解后提取本征模式函数bimf中的纹理能量作为特征:首先,对疲劳断口图像进行BEMD分解,得到一系列的本征模式函数bimf和残差函数;然后,采用Laws纹理能量描述方法分别对bimf和残差提取纹理能量作为特征分量;最后,在最近邻准则下对所得特征分量进行分割。通过对比经典的傅立叶方法,断口图像的分割结果表明该方法对疲劳断口图像的分割具有较好的效果。
- 张俊黎明鲁宇明杨小芹
- 关键词：图像分割二维经验模式分解
- 基于核密度估计的活动轮廓模型被引量：1
- 2010年
- 基于核密度估计的活动轮廓模型如果没有适当的扰动机制,往往不能在弧度突变的边缘上获得较好的收敛结果,且在大噪声环境下鲁棒性较差。针对该问题,提出一个新的代价函数。该函数通过融合边缘映射的曲率信息,改善原算法在突变边缘的收敛效果,降低算法对初始轮廓的依赖。
- 王玉黎明李凌
- 关键词：活动轮廓模型图像分割核密度估计非参数方法SNAKE模型
- 应用马尔可夫随机场的金属疲劳断口条带分割
- 2012年
- 研究了金属疲劳断口图像的分割问题,提出了一种基于马尔可夫随机场(MRF)的金属疲劳断口图像的条带分割方法。由于疲劳断口图像中的纹理记录了整个断裂过程中的受力情况,通过对疲劳断口的条带纹理进行分析可以反演断裂的过程,因此研究疲劳断口图像的分割可以对失效分析有重要的科学价值。文中构造了图像的马尔可夫随机场模型,并且提出了一种基于该模型的图像分割算法。马尔可夫随机场模型是一种描述图像结构的概率模型,能够充分利用图像的空间相关信息,能够实现对低信噪比的金属疲劳断口图像进行条带分割。结果表明算法具有收敛速度快、稳健性好等优点。
- 王琳刘君黎明
- 关键词：疲劳断口图像分割马尔可夫随机场参数估计
- 自适应调整选择压力的灾变元胞遗传算法被引量：8
- 2013年
- 对于遗传算法而言,全局探索和局部寻优能力之间的平衡影响算法的性能,选择压力就代表着这个平衡。只有当全局探索和局部寻优之间的平衡达到最佳化才能够使算法又快又精确的寻求到全局最优解。随着算法运行,种群结构不断的变化,选择压力也在不断变化。分析研究了灾变元胞遗传算法的选择压力,根据种群多样性和种群收敛度,提出一种基于灾变参数调节选择压力的自适应元胞遗传算法。通过两个典型函数优化实验,表明选择压力自适应调节可提高算法性能,并得出这两个函数在寻优过程中的最佳选择压力变化规律,这为自适应算法设计提供了一种新的途径。
- 鲁宇明陈殊黎明冯亮
- 关键词：多样性元胞自动机遗传算法
- 一种基于多样性度量的多目标化进化算法被引量：4
- 2010年
- 针对如何通过附加的方法对多目标化问题进行理论分析,提出并证明了选择附加函数的3个前提条件.提出一种多目标化进化算法,根据种群中个体的多样性度量进行多目标化,并采用改进的非劣分类遗传算法对构造所得的多目标优化问题进行多目标优化.在静态和动态两种环境下进行算法性能验证,结果表明,在种群多样性保持、处理欺骗问题、动态环境下的适应能力等方面,所提算法明显优于其他同类算法.
- 陈昊黎明张可
- 关键词：动态环境进化算法
- 改进BP神经网络的城区中长期电力负荷预测被引量：4
- 2010年
- 为了克服和改进BP算法的不足,本文对BP初始权值的选取进行改进,提出一种基于模拟退火的BP神经网络学习算法,以南昌市的电力负荷做实证,与传统BP神经网络比较,验证了该算法的有效性和可行性,提高了预测的速度和精度。
- 林明玉程玉桂周琳霞
- 关键词：模拟退火BP神经网络电力预测
