基于二维相关性的图像分割及快速递推算法

基于二维直方图提出了二维相关性的阈值分割算法。首先,通过邻域平均得到原始图像的平滑图像,由原始图像和平滑图像构造二维直方图,然后根据相关性最大准则选择最佳的二维阈值向量。由于该方法同时考虑了图像像素的灰度信息及其空间邻域信息,与一维阈值相比能得到更好的分割效果。同时为降低二维阈值算法的复杂性,提出了快速递推算法。该算法将二维相关性的计算写成递推形式,减少了大量的重复计算,使得算法的复杂性从O(L4)降低到O(L2),计算时间大为减少,有利于该算法的实时应用。     

高速磁悬浮交通二维速度防护曲线及其算法研究

二维速度防护是高速磁悬浮交通运行控制系统（OCS）的关键技术之一，介绍OSC二维速度防护的概念，并分析了它的原理，包括列车在紧急制动和滑行时的受力分析，距离一限速值计算以及允许速度带的计算等，在此基础上给出了实现二维速度防护的一种算法，并通过实验验证这种算法是可行的。     

红外线轴温探测系统的探测温度计算算法

介绍了二维插值算法在THDS-A型探测站系统探测温度计算中的应用。根据过车时的环境温度,利用已经存在的固定曲线和已知曲面图表进行二维插值算法,得到1组符合当前环境温度下实际过车情况的探头特性曲线。     

基于图像处理的道砟颗粒二维廓形追踪提取算法

获取道砟颗粒廓形是研究有砟轨道道床力学性能及开展仿真分析的基础。针对传统图像处理中利用边缘检测算法获得道砟二维廓形信息的不足,提出追踪提取算法。采用数码相机和计算机技术搭建图像采集平台,通过颜色空间转化、二值化处理、边界追踪和数据优化等步骤实现了道砟二维廓形的提取。算法特点在于,提取的道砟颗粒二维廓形数据为有序的点列,廓形曲线连续且闭合良好,检测出来的边缘是单像素宽,通过使用游标卡尺测量证明实际廓形的最大粒径在考虑测量误差及精度的条件下二者数值基本相同。同时,基于前期学者对棱角指数的算法对本文提取廓形进行相应计算并与实测值比较,数值基本吻合,从而说明本算法在一定误差及精度条件下的有效性与可靠性。     

多通道Gabor相位特征在人脸识别中的应用

提出一种基于Gabor相位特征的多通道组合模型人脸识别方法.该算法对各方向上的Gabor相位特征采用双向二维主元分析进行维数约简,然后组合各方向上约简后的特征而构建最终人脸模板.算法主要包括4个步骤:(1)通过Gabor滤波器组与人脸原始灰度图像的卷积来提取不同尺度和不同方向的人脸相位特征;(2)双向二维主成分分析对人...     

铁路箱梁钢筋图标注智能布局算法研究

基于铁路箱梁的三维BIM模型,在投影自动生成二维箱梁钢筋图时存在尺寸标注布局不合理、人工调整工作量大、出图效率低等问题,利用FR力引导改进算法,实现重叠标注的自动排斥和动态调整。该算法基于斥力与引力平衡状态原理,通过将具体标注元素抽象为物理粒子,模拟粒子间无规则运动,实现箱梁钢筋图标注的智能布局。测试统计表明:在基于三维BIM模型自动生成二维钢筋图时,该算法可使二维钢筋图标注的人工干预修正量从50%减少到10%以内,显著提高铁路箱梁钢筋图的出图质量和效率。     

基于遗传算法的图象重建算法

提出了一种基于遗传算法的图象重建算法,该算法通过构造合适的基因编码方案及个体适应度评价函数,并对遗传算法进行优化,克服了Kuba算法和谷士文AI算法的缺陷,可以成功地解决由带有噪声的二维正交投影重建二维图象的问题,并简化了约束条件.实验结果表明该算法是成功有效的.     

基于遗传算法的图象重建算法

提出了一种基于遗传算法的图象重建算法，该算法通过构造合适的基因编码方案及个体适应度评价函数，并对遗传算法进行优化，克服了Kuba算法和谷士文AI算法的缺陷，可以成功地解决由带有噪声的二维正交投影重建二维图象的问题，并简化了约束条件．实验结果表明该算法是成功有效的．     

基于粗糙集理论和FCM的轨道电路故障诊断模型

由于轨道电路数据多且其维数高,这往往会导致所选特征之间存在冗余和相容性的问题。基于主分量启发式算法,引入相容度概念,并提出一种改进的主分量启发式属性约简算法,提取初始数据的主要特征属性来降低样本的维数。同时将模糊认知图概念引入到轨道电路故障诊断中,利用最小二乘法完成模糊认知图节点间权值的选择,最后根据权值建立轨道电路诊断模型并对预处理的样本进行训练和分类。实验结果表明,与单独的FCM分类器相比较,加入属性约简算法后, FCM分类器可提高分类性能,与采用人工确定权值的FCM方法对比,最小二乘法提高了FCM分类的精度。     

基于二维云模型和Apriori算法的围岩稳定性分级研究

针对围岩稳定性分级大多是对未受工程扰动岩体进行分级,以及分级结果难以为支护方式提供决策的现状,建立围岩稳定性的岩体及地质因素和工程因素二维分级指标体系。运用云理论确定岩体及地质因素和工程因素的等级期望值、熵和超熵,通过二维云发生器绘出围岩稳定性分级的二维云图,并向二维体系等级图进行投影,得到围岩稳定性的综合等级。将该模型应用于工程实例,并与一维云模型和实际进行对比,验证了该模型的准确性。该模型得到不同系统耦合作用下的围岩稳定性等级,实现了等级的可视化。通过Apriori算法进行关联挖掘得到围岩稳定性的综合等级决策表,可以快速确定工程的综合稳定性等级,并根据已知综合等级和岩体及地质因素等级确定工程因素的等级。     

二维大地电磁静位移估算及其在隧道勘探中的应用

研究目的:在长大隧道的音频大地电磁勘探中,如何客观地识别与处理静态位移引起的虚假电性异常是主要技术难题之一。考虑到二维结构中阻抗相位不受静态位移影响的特点,提出了基于阻抗相位的静态位移因子估算方法,以期可以对静态位移量进行更为客观地估算。在此基础上,开展了静态位移因子在二维反演中的应用研究,以确保反演模型的电性结构更为合理。研究结论:(1)与目前其他静态校正方法相比,以阻抗相位为基础估算得到的静位移因子客观真实、人为随意性较小;(2)使用位移因子对异常区实测曲线进行平移,根据平移曲线的一维反演结果可以为二维反演构建较合理的初始模型;(3)对原始数据进行二维反演,既能有效地消除静态效应对反演模型深部结构的影响,也能在反演中获得正确的浅部电性结构;(4)模型验算以及工程实例表明:本文提出的静态位移因子估算算法及其在反演中的应用方法可以有效地压制二维大地电磁静态效应。     

基于BEMD-IPSO-SVM的 扣件完损状态检测

扣件的完损状态关乎铁路系统的安危,而传统检测算法运算复杂且精度不足,为进一步提升检测性能,提出基于BEMD-IPSO-SVM的扣件完损状态检测算法。该算法首先对初始化的扣件图像进行二维经验模态分解,提取固有模态函数的频谱特征,通过改进粒子群算法优化支持向量机来实现检测分类,达到了简化运算,增强泛化性,提升识别准确度的目的。通过实验仿真得出平均检测准确率可达95.15%,证明该算法在扣件检测方面切实可行。     

地铁地下结构抗震分析并行计算显式与隐式算法比较

基于EM64T硬件构架、双路Intel Xeon处理器、Linux操作系统、64位ABAQUS软件、千兆以太网络为集群子网络构建的32CPU并行计算集群平台,对有限元并行计算中心差分显式算法与Hilber-Hughes-Taylor隐式算法的计算精度和效率以及ABAQUS软件中设置黏弹性人工边界计算精度进行比较验证。结果表明:显式与隐式算法计算精度基本相当,但显式算法计算效率远高于隐式算法。对地铁地下结构三维和二维非线性地震反应分析有限元并行计算显式和隐式算法进行对比研究,结果表明:对于自由度数为387 426的地铁车站结构三维非线性地震反应分析,8、16、32CPU并行计算显式和隐式算法耗时比依次为21.89%、23.10%、4.32%;对于自由度数为10 516的地铁车站结构二维非线性地震反应分析,1、2、4CPU并行计算隐式和显式算法计算耗时比依次为41.4%、45.3%、51.8%;多CPU并行计算显式算法适合求解大规模数值计算问题,多CPU并行计算隐式算法适合求解小规模数值计算问题。     

基于四维可视化算法的牵引变电所位置优化

针对牵引供电系统设计的复杂性以及传统优化设计方法过程繁琐且很难找到可靠的最优解,粒子群和遗传算法等的迭代过程复杂并且容易陷入局部最优解的问题,将一种四维可视化算法运用到牵引供电系统的优化设计中。四维可视化算法不需要设定初始解、能够同时展现全局最优解的分布、能判断解的稳定性、方便添加约束条件。四维可视化优化算法通过编程使目标函数的最优解集在四维数据场可视化。以接触网对地电压为约束条件,以牵引网有功功率损失最小为目标函数,运用四维可视化算法进行牵引变电所和分区所位置的优化设计。通过实例计算验证了四维可视化算法可有效降低牵引网的功率损失。研究表明该方法能很好地克服传统方法和粒子群等优化算法在牵引供电系统优化设计中的不足。     

铁路同类货物装箱优化模型与算法

结合铁路同类货物装箱特征,综合考虑集装箱容积、载重量、重心与货物下部支撑等约束条件,构建以同类货物件数最大化为目标的同类货物装箱优化模型;采用松弛策略、两阶段法及二维布局算法,设计用于求解同类货物装箱最优方案的原始算法和基于5种方案改进策略的调整优化算法.实例表明:所提出的模型与算法可以满足同类货物装箱优化方案的要求,...     

铁路线路平纵面整体优化设计的理论与方法

本文讨论了铁路线路平纵面优化设计的理论与方法。建立了系统优化设计数学模型。通过分析所建模型特点，提出了分步求解寻求最优化方案的算法，将三维问题化为两个二维问题求解。经实际线路优化设计计算，表明所建优化模型正确，采用的优化策略简单可行。     

基于LS-TSVM与降维ESPRIT谐波检测的研究

本文针对电网中大量谐波威胁电力系统正常运行的问题,提出基于最小二乘双支持向量机(LS-TSVM)结合多级维纳滤波器降维ESPRIT谐波检测算法。以高速列车作为研究对象,在SVM基础上发展LS-TSVM谐波检测算法,为进一步提升间谐波检测精度与检测效率,采用多级维纳滤波器ESPRIT降维技术。研究结果表明:在同等采样数据量的情况下以及不失精度的同时,该方法与支持向量机结合ESPRIT方法以及矩阵束法比较,具有更好的检测效率。     

基于分形分析的图象边缘检测

应用分形的概念,给出了一个基于分数维布朗运动模型的图象边缘检测算法.该算法对图象中的每个象素,由计算以其为中心的一个m×m象素块来得到其分数维值,并根据图象边缘具有某一特定范围的分数维值而将其检测出来.该边缘检测算法的最大优点是对噪声不敏感,因此可避免一般边缘检测算法放大噪声的缺点.应用其对核磁共振医学图象的边缘检测实验中得到了较好的效果.     

长大货物列车空气管系3维充气模型的数值仿真

应用计算流体动力学中的有限体积法,建立长大货物列车空气管系的3维充气特性模型。该模型能同时求解主管、支管的压力和速度,不用类似1维模型引进经验公式或辅助边界条件帮助求解,避免了1维模型中人为解藕不当而出现的各种问题。利用交错网格算法和长大列车空气管系直径与长度的尺度效应,灵活设置压力和速度的自由度,选取压力和速度的控制容积来离散3维模型的控制方程。离散后的代数方程表明,3维模型的计算量与1维模型的计算量几乎相同。提出了一种改进的算子分裂算法求解压力速度耦合方程,数值试验表明,当时间步长很大时算法依然稳定和健壮。用研究开发的程序,将计算结果与国内外长大列车充气特性的有关试验结果进行了对比分析,验证所提出的理论和算法的正确性。     

大地电磁二维正则化反演研究

研究目的:在大地电磁反演方法的研究中,模型与观测数据一般是非线性关系,观测数据的有限性及含噪声使得反演结果具有非唯一性,地球物理建模理论的近似和先验信息的不足使得各反演方法难以兼顾解决全局收敛和高效收敛问题。通过在目标函数中采用正则化方法,可以使得不适定反演问题具有稳定的反演结果,改善解的稳定性和非唯一性问题。因此,寻求一种合适的二维正则化反演方法显得尤为重要。研究结论:(1)求解适定的大规模反演线性方程组时,为了改善高斯-牛顿法的局部收敛,可以采用阻尼高斯-牛顿迭代算法,通过对理论模型的试验,基于阻尼高斯-牛顿算法的大地电磁二维正则化反演计算结果真实地反映了模型的地电参数,准确地把握住异常体的深度及大小,说明该反演算法是有效的;(2)将模型反演计算的预测数据与实际的观测数据进行对比分析,无论是预测视电阻率数据,还是阻抗相位数据,都与其实际观测数据基本吻合,说明了反演算法的准确性,适用于大地电磁的二维资料解释;(3)利用GCV法可以有效地确定出较优的正则化参数,将不适定问题转化为适定问题进行求解,保持数据目标函数和模型约束目标函数之间的平衡关系,进而使模型方差和分辨率之间达到最佳折衷;(4)该反演方法适于近似水平地形条件下进行大地电磁二维正演模拟,可用于铁路、公路等勘察领域二维大地电磁数据资料解释中。