基于改进人工蜂群算法的漏磁缺陷轮廓重构

漏磁缺陷重构是指由检测到的漏磁信号重构缺陷轮廓及参数,是实现漏磁反演的关键。将局部最优解和全局最优解引入到人工蜂群算法(Artificial Bee Colony Algorithm,ABC)中,提出了一种基于改进人工蜂群算法的缺陷重构模型。在该模型中,径向基函数神经网络作为前向模型求解漏磁信号,改进人工蜂群算法用于求解反演问题中的优化问题。将改进人工蜂群算法和基本人工蜂群算法作为反演算法进行了比较,实验结果表明,改进人工蜂群反演算法精度较高,速度较快,同时对实测信号具有鲁棒性,是一种有效可行的漏磁反演新方法。     

磁通密度反馈在磁悬浮系统中的应用

对于磁悬浮列车的悬浮控制,如果取悬浮间隙、电磁铁速度以及电流为状态变量进行反馈控制,在实验中控制参数的稳定区间较小,不易寻找控制参数的稳定区间,而且控制参数之间的影响比较严重;采用悬浮间隙、电磁铁速度以及磁通密度作为状态变量进行反馈控制的方法可以解决上述问题,便于实际的调试工作.仿真结果证明了第二种方法的有效性.     

具有模糊系数约束的多目标线性规划

研究了一类具有模糊系数约束的多目标线性规划问题.根据各目标函数的梯度方向来量化目标之间的冲突程度,以此提出了一种确定目标权重的新方法,然后基于惩罚函数运用梯度上升算法求问题的有效解.最后给出了一个数值例子.     

潜艇闭环消磁中外部空间的磁场推算

利用实时测量的内部磁场值准确推算出外部空间目标磁场值是潜艇实现闭环消磁要解决的关键技术之一。通过虚拟磁源法,得到了表征潜艇内外空间磁场变化量之间关系的表达式。对利用积分方程法模拟得到的潜艇模型内外空间磁场进行了仿真实验,实验结果表明:用内部数据推算得到的外部空间磁场与仿真数据几乎完全吻合。在实验室用潜艇模型进行了验证实验,推算数据与实测数据依然吻合,相对均方根误差最大为6.5%,该方法可用于潜艇闭环消磁中外部空间磁场推算。     

基于形态滤波的漏磁信号基线漂移在线处理

为了实现快速漏磁检测,采用形态滤波的方法对漏磁信号的基线漂移进行在线处理．首先,运用Maragos类型形态滤波器,选择平面结构元素作为最佳形态滤波形式,并通过实验得到最佳结构元素选取标准;然后,利用该滤波器和小波分解的方法分别对仿真信号和采集到的漏磁信号进行基线漂移的处理．结果表明：形态滤波的方法能够实时准确地实现基线漂移的去除．     

基于饱和度梯度的彩色序列图像光流场计算

传统的基于亮度守恒的光流法仅利用图像灰度信息进行光流求解,忽略了对包含丰富信息的色彩信息的利用。而彩色光流法虽然利用了彩色图像各通道信息,却忽略了对邻域信息的利用,造成存在各通道线性相关而无法求解的问题。同时,上述方法在光照变化时均不能得到正确的光流场估计。将基于饱和度的梯度计算方法引入灰度光流的计算方法中,提出了基于饱和度梯度的彩色光流计算方法,该方法有效地利用了彩色图像的色彩信息和邻域信息。试验结果证明：该方法提高了算法对光照变化的适应性,得到了更加精确的光流场估计,且避免了各通道线性相关的问题,为运动目标检测奠定了基础。     

基于改进型小波阈值的磁记忆信号去噪研究

磁记忆检测信号易被外界噪声污染,使缺陷信号的可检测性受到极大影响。为消除噪声信号的不利影响,通过优化传统算法进行了磁记忆信号的消噪。硬阈值去噪得到的估计小波系数值连续性差,并会引起重构信号的振荡;而软阈值去噪会与原来的小波系数存在恒定偏差。在软、硬阈值函数的基础上,提出了一种改进型阈值函数,该阈值函数在一定程度上克服了传统方法的不足之处。仿真试验结果表明了改进型阈值函数对去除磁记忆信号噪声的适用性。     

Beltrami流及其在图像去噪中的应用

偏微分方程是图像处理主要的方法之一,一般通过其对应的变分模型给出方程的意义,并依此设计优化原偏微分方程以取得最佳的处理效果。针对图像去噪问题,基于经典的Beltrami几何流方法提出了图像流形上一种新的度量张量模型,具有该度量模型的Beltrami流具有清晰的几何意义,并依此提出了该度量模型中参数的优化选择方法。同时,该模型为经典的偏微分方程去噪方法提供了统一框架,且参数的优化选择使得Beltrami流在平滑噪声与边缘保持方面取得了良好的平衡。实验表明该方法提高了图像去噪效果,尤其是对于边缘丰富的图像效果更加明显。     

基于颜色及梯度统计特征的结核杆菌目标识别

提出一种基于颜色及梯度统计特征的结核杆菌目标识别算法。首先基于HSV颜色空间进行图像预分割,然后在CIE L*a*b*颜色空间进行自适应分割以提取目标精细几何形状。为了适应背景的复杂变化,基于色调一致性假设对疑似目标进行色调一致性检验并剔除大部分伪目标。为了将重叠粘连目标从伪目标中分离出来,提出两个梯度统计特征,然后结合目标的面积、周长、长宽比、圆形度、粗糙度等形态特征,组成7维特征向量送入贝叶斯分类器进行分类。实验结果表明,本文算法能适应标本、染色及图像背景等复杂变化,目标识别率可达91%。     

非高斯背景噪声下的微弱磁异常信号检测算法

针对传统的OBF分解算法在非高斯噪声下检测性能较差的问题,提出了一种带通滤波结合OBF分解的磁异常信号检测算法.首先,根据磁异常信号的频域特征,设计了Parks-McClellan最优FIR滤波器.通过对舍噪信号的带通滤波,实现对非高斯噪声的近似高斯化,同时最大程度地保留磁异常信号的信息.然后,对滤波后的信号进行OBF...