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为了提高试验箱温度控制系统的精准度,缩短系统调节时间,提出了一种基于改进的麻雀搜索算法优化PID控制参数的方法(ISSA-PID)。利用PWLCM混沌映射初始化麻雀种群,丰富麻雀种群的多样性,采用Levy飞行策略改进了SSA算法种群中发现者和警戒者的位置更新方程,避免算法陷入局部最优,建立了试验箱加热温度控制系统的数学模型,利用改进的麻雀搜索算法(ISSA)优化了其模型PID控制参数。分别采用试凑法、麻雀搜索算法和ISSA算法对试验箱加热温度控制系统的PID控制参数进行了优化并对其仿真分析。仿真结果表明,ISSA算法使得控制系统超调量减少了18.9%,系统调节时间减少了704s,并利用PLC、触摸屏和试验箱搭建的实验装置开展实际实验测试。通过仿真和实验表明,ISSA算法对PID控制参数的优化效果更佳,且验证了ISSA算法优化PID控制参数在试验箱中应用的可行性。 相似文献
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本文以装有烟花爆竹以及其他常见物品的包裹为对象,对包裹内的物品进行纹理特征提取。首先根据纹理对包裹内的物品进行分类,分析包裹内各类物品的纹理特征,选择合适的算法进行纹理特征提取。 相似文献
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在一些特殊情况下,要求不同物体所呈的图像具有不同的颜色,从而增加可疑物的可识别性。本文基于计算机图像处理功能,针对灰度X射线安检图像提出了两种伪彩色增强办法,分别为亮度切割法和伪彩色变换映射法。针对特定爆炸物X射线扫描图分别使用这两种方法,得到伪彩色增强的不同效果。实验表明爆炸物的灰度图像运用亮度切割法能有效提高图像的对比度,处理后边缘也更加清晰。 相似文献
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森林叶面积指数是陆地表面过程和地球系统气候模型的基本参数,更是森林结构的关键参数之一,已广泛应用于辐射、植物光合作用和降雨截流估测等方面。论文以川西南山地阔叶林5种不同群落类型为研究对象,基于地面调查的112个20 m×20 m样地和SPOT 5数据,运用5种图像处理技术,包括光谱反射率、植被指数、影像单波段纹理、简单波段比纹理和主成分纹理,提取相应影像信息,建立多元回归模型估算有效叶面积指数(LAIe)。结果表明:光谱反射率、单波段纹理参数和植被指数对LAIe估测能力相对较低,利用植被指数仅获得实测LAIe约65%的精度(R2=0.65,RMSE=0.28 m2/m2);更为有效的是运用所有比值处理的纹理特征参数值来估测LAIe,可获得实测LAIe约74%的变异(R2 =0.74,RMSE=0.20 m2/m2);改进最理想的是利用主成分处理建立的回归模型(R2=0.85,RMSE=0.10 m2/m2)。不同群落的LAIe估测,整体上相应地优于研究区结果,其中栲群落决定系数R2更是高达0.89(RMSE=0.07 m2/m2)。对于研究区阔叶林以窗口7×7、9×9比较成功,而各群落以窗口9×9较好。因此比值处理、主成分处理的纹理特征参数引入及高空间分辨率数据的使用,能显著提高LAIe估测精度。 相似文献
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总量控制下的碳市场在减少温室气体排放的同时,会增加企业的碳排放成本,进而可能降低企业的贸易竞争力。本文选择全国碳市场覆盖的6个能源密集型和贸易暴露型行业,以行业贸易竞争力指数、行业出口值和出口竞争力指数作为贸易竞争力的衡量指标,研究了碳价格对它们贸易竞争力的影响。由于缺乏全国碳价格数据,本文选用能源成本作为碳价格的代理变量,先研究能源成本对覆盖行业贸易竞争力的影响,通过碳价格向能源成本的映射关系,再研究碳价格对覆盖行业贸易竞争力的影响。首先,本文设定(对数)线性模型,研究了行业能源成本对行业贸易竞争力的影响。结果显示,行业能源成本每提升100元,行业贸易竞争力指数约下降0.0136;行业能源成本每提升100%,行业出口值和行业出口竞争力指数分别下降约22.97%和12.26%。然后,本文研究了行业能源消费和二氧化碳排放之间的关系,建立碳价格向行业能源成本的映射。由于短期内行业能源消费结构比较稳定,每消费1单位能源,行业排放二氧化碳的量就相对固定,但又因行业间的能源结构存在差异,相同的碳价格映射到各行业的能源成本也就不同。之后,本文构建存在全国碳价格的反事实情景,通过映射关系研究了不同水平碳价格对覆盖行业贸易竞争力的边际影响和累积影响。结果显示,碳价格对覆盖行业的贸易竞争力的边际影响递减。由于行业能源成本、映射系数及出口规模的不同,碳价格对覆盖行业出口值的影响规模存在一定的差异。最后,本文根据研究结果提出相关政策建议。 相似文献
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计算机杂草识别技术的研究现状 总被引:2,自引:0,他引:2
针对不同的杂草种类分别采取光谱分析法,颜色分析法,纹理分析法以及外形分析法来识别的特点,介绍了国外在该领域的研究应用进展,提出了计算机杂草识别技术的意义及在我国的发展前景。 相似文献
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目的研究提高飞行器结构地面试验有效性的途径。方法计算同一被试件结构在飞行状态和地面试验状态下的有限元模型,测量地面试验状态下的模态以验证有限元模型的正确性;计算各特征点(也可以是遥测点)在天地状态下的响应,用机器学习法获取各特征点的映射关系模型;基于该模型由飞行点响应(或遥测数据)确定出地面试验件对应点的响应,并用载荷反求法得到它们的等效载荷;最终确定施加在试验系统上的载荷。结果以细长体结构为例,所得到由其组成试验系统的有限元模型与实测模型之间的固有频率最大相对误差为6.76%,利用映射关系模型预测出对应点在飞行状态下的振动响应。确定了飞行状态下结构响应的特征点,由地面试验系统所对应的响应点反推出应施加的载荷为60 N。结论利用天地数值计算-地面试验验证联合法,无需在地面试验状态下刻意模拟飞行状态的边界条件,确定出所需要施加的载荷,从而提高了飞行器地面试验的有效性。 相似文献