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关键词： 航天发射   人员编组   人员分配模型   遗传算法  

摘要： 针对航天发射人员编组分配主要依赖于任务经验、缺少理论支撑的问题,首先基于航天发射人员编组原则简要设计了人员编组构成,包括技术保障班组、发射班组和测试班组,其次以航天发射人员在三个班组内的工作效益值为基础,引入最大工作效益为优化目标,基于传统的指派模型构建了人员分配模型,最后基于遗传算法,通过十进制编码规则给出了人员分配模型的求解方法。针对具体算例,给出了人员编组分配结果,证明了相关方法的可行性和有效性。

关键词： 阴燃火   火灾检测   YOLOv7   红外探测  

摘要： 目前,基于机器视觉的火灾检测算法中数据集类型不充分、数据集在时间维度覆盖不全面,致使此类算法难以实现火灾的早期预警,文中提出了基于改进YOLOv7的红外阴燃探测方法.该算法利用EfficientFormerV2模型替换原模型的骨干网络CSPDarknet53,从而增强了模型低延迟、低参数量、易部署的能力;同时,在预测网络中,采用CARAFE轻量化上采样模块代替原模型中的上采样模块,扩大了模型对特征的感受野,改善了阴燃特征的表示能力;此外,还引入了新的NWD度量来提升模型边界框预测能力.结果表明,在自建阴燃数据集上,该算法的平均精度达到92.9%,对阴燃检测的平均精度达到99.6%,比YOLOv7的精度提升了14.4%,较基于手工提取特征的卷积神经网络算法提升了4.6%.研究成果将为阴燃火早期预警提供新思路.

关键词： 萤火虫算法   遗传算法   移动机器人   路径规划  

摘要： 针对萤火虫算法在路径规划中存在收敛速度过慢、容易陷入局部最优解,非必要转向次数过多等问题,提出一种新的基于遗传算法(GA)与萤火虫算法(FA)的混合算法(GFA)。算法的核心思想是当萤火虫算法陷入局部最优解时,将局部最优的萤火虫视为一个群体在遗传算法中进行二次优化,并通过改进遗传算子和引入一种自适应调整交叉和变异概率的方法,防止算法过早收敛,并得到最优的萤火虫个体。仿真结果表明,新的混合算法有更好的精度和性能,能够为移动机器人规划出一条综合性能较好的路径。将该算法应用于机器人室外路径规划中,通过导航实验证明了改进算法在实际环境中也能高效率、平滑地完成路径规划任务。

关键词： 虚拟现实技术   激光图像   三维无障碍空间图像   图像增强  

摘要： 与普通空间图像相比,激光三维无障碍空间图像包含信息量更多,给图像的增强算法带来较大难度,为了提高激光三维无障碍空间图像质量,提出虚拟现实技术下激光三维无障碍空间图像增强算法。在虚拟现实技术下,生成激光三维无障碍空间图像,采用双边和引导滤波相结合的方式进行去噪处理,提取图像特征,通过去模糊、变换增强、细节特征增强、颜色增强等步骤,得出激光三维无障碍空间图像的增强处理结果。通过测试实验得出结论:与传统图像增强算法相比,优化设计算法得出增强图像的信噪比和对比度更高,分别提升约49 dB和68 dB,由此证明优化设计算法具有更优的图像增强效果。

关键词： 图像融合   深度神经网络   感知损失   对抗性训练  

摘要： 该文提出并优化了一种基于深度神经网络的红外与可见光图像融合算法,采用感知损失和对抗性训练两种优化策略。经实验验证,优化算法在图像质量上超越传统方法。感知损失提高了融合图像的清晰度和语义信息,对抗性训练增强了真实感和细节保留。这一研究为红外与可见光图像融合领域引入了先进的深度学习方法,为相关领域的技术应用提供了有力支持。

关键词： 分布式流水车间调度   优化目标   约束   算法   工程应用  

摘要： 智能制造、网络制造等新型制造模式的快速发展为分布式生产的推广带来了新的机遇与挑战。目前,国内外学者已对柔性车间调度、分布式作业车间调度问题进行了总结分析,但仍缺乏对分布式流水车间调度问题的综述。以分布式流水车间为研究对象,从分布式流水车间调度的运作模式分析、优化目标设计、特殊约束刻画、模型求解方法及工程应用等方面对现有研究成果进行了归纳总结,并对分布式流水车间调度问题未来的研究方向进行了展望。

关键词： Retinex算法   SURF算法   偏移检测   缩放检测   算法融合  

摘要： 针对高速公路视频监控中存在的图像偏移和缩放问题,本文提出了一种基于Retinex和SURF算法融合的检测方法。首先,利用Retinex算法对视频帧进行光照补偿,减少光照变化对特征检测的影响。其次,应用SURF算法提取增强后图像的关键点和描述子,利用专家意见法策略形成特征库,以适应光照变化剧烈和复杂场景下匹配,提高鲁棒性。最后,通过实验验证了该方法在高速公路视频监控中的有效性和准确性。研究结果表明,与单一算法相比,该方法能够更准确地检测出视频监控中的偏移与缩放现象,为高速公路视频监控系统的有效利用提供保障。

关键词： 移动机器人   路径规划   人工鱼群算法   平滑处理策略  

摘要： 针对传统人工鱼群算法在移动机器人全局路径规划中存在搜索效率比较低且路径冗余点比较多的问题,提出了基于双向搜索策略的人工鱼群算法。该算法通过正反两个方向交替检索路径的方式来进行全局路径规划,提高了算法在路径规划时的效率以及收敛速度。另外对于规划出的路径冗余节点以及不必要拐点较多的问题,通过对规划好的路径集引入路径平滑处理策略进行路径优化。仿真结果表明,改进后的人工鱼群算法与传统人工鱼群算法相比在收敛速度以及路径搜寻效率上均有较大的提高。最终将改进算法应用到实际的移动机器人中,实验结果证明,改进的算法可以有效解决移动机器人的路径规划问题。

关键词： 侧柏苗木   EIS   生长预测   BiGRU   CNN  

摘要： 侧柏苗木的生长预测对于苗木未来的出圃时间、调整现有苗木的种植方案等方面意义重大。本文运用原位电阻抗图谱技术发现4 kHz下的阻抗相位角、400 kHz下阻抗正切值可以表示侧柏根系的健康程度,与茎粗、株高、分枝数等指标共同构成代表侧柏苗木质量的特征向量;同时,设计了基于多维双向的时空融合模型(CNN-DBiGRU-WBLS),该模型可以有效解决多因素输入下未来4周、8周、16周的侧柏生长数据预测问题,Willmott一致性指数(WI)值达到0.993、0.975和0.948,比CNN-BiGRU、CNN-LSTM、CNN-BiLSTM和CNN-GRU等现有模型WI最优值提升了0.6%、1.1%和1.5%以上。试验结果表明,本文算法对侧柏苗木生长指标具有较好的预测性能。

关键词： 地下水   污染运移   溯源辨识   数值模型   两阶段马尔科夫链蒙特卡洛算法   敏感性分析   多层感知机   代理模型  

摘要： 为高精度地开展地下水污染溯源辨识,在对污染源参数进行敏感性分析的基础上,研究应用两阶段马尔科夫链蒙特卡洛(Markov Chain Monte Carlo,MCMC)算法辨识确定污染源参数;同时,探索应用多层感知机(Multi-layer Perceptron,MLP)方法构建地下水污染运移数值模型的代理模型,用以提高地下水污染溯源辨识的效率。为验证上述方法的有效性和可行性,开展了两个数值算例研究。结果表明:采用MLP方法构建的代理模型对地下水污染运移数值模型的逼近精度高,不仅能够有效提升地下水污染溯源辨识效率,还能保持良好的计算精度;所提出的耦合敏感性分析与两阶段MCMC算法能够显著提升低敏感性污染源参数的辨识精度。