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高速精量气送式排种器种子流量传感检测方法设计
1
作者 彭绍磊 赖庆辉 《传感技术学报》 北大核心 2026年第1期214-220,共7页
针对当前种子批量检测存在检测效果不佳的问题,设计了高速精量气送式排种器种子流量传感检测方法。展开高速精量气送式排种器种子流量传感检测逻辑设计,并基于视觉传感的种子流量识别,解决长时间运行种子检测不稳定的问题,初步获得种子... 针对当前种子批量检测存在检测效果不佳的问题,设计了高速精量气送式排种器种子流量传感检测方法。展开高速精量气送式排种器种子流量传感检测逻辑设计,并基于视觉传感的种子流量识别,解决长时间运行种子检测不稳定的问题,初步获得种子流量情况。然后将识别结果依据RS485通信协议传输给光纤矩阵传感器,再由该传感装置计数种子流量,以降低多粒种子重合导致的种子计数误差。基于计数结果计算种子数量偏移,采用混合蛙跳算法寻优关键参数,确保偏移结果准确性。并以此为依据进行判别,实现高速精量气送式排种器种子流量传感检测。结果表明,所提方法对单、双粒种子的检测整体误差明显更小,且在高速作业条件下,检测相对误差小于3.5%,检测效果较佳。 展开更多
关键词 气送式排种器 种子流量检测 视觉传感器 光纤矩阵传感器 混合蛙跳算法
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混合果蝇优化算法下芯片图像边缘特征增强
2
作者 陈闻 陶雪娜 刘青 《电子设计工程》 2025年第6期131-135,共5页
针对芯片图像边缘点定位不精准,图像边缘特征增强不佳的问题,提出了混合果蝇优化算法下芯片图像边缘特征增强方法。使用果蝇优化算法划分图像邻域,使邻域噪声相互抵消,达到降噪的目的。使用蛙跳算法对每个模因组深度搜索,计算果蝇更新... 针对芯片图像边缘点定位不精准,图像边缘特征增强不佳的问题,提出了混合果蝇优化算法下芯片图像边缘特征增强方法。使用果蝇优化算法划分图像邻域,使邻域噪声相互抵消,达到降噪的目的。使用蛙跳算法对每个模因组深度搜索,计算果蝇更新位置的最大值,获取边缘检测结果,达到全局寻优的目的。设计混合果蝇优化算法区间搜索流程,提取待增强标定芯片图像边缘特征,从而获取真实图像边缘特征。实验结果表明,所研究方法获取的坐标与实际坐标的最大误差为0.01 cm,获取的图像边缘完整且清晰,具有良好的芯片图像边缘特征增强效果。 展开更多
关键词 混合果蝇优化算法 芯片图像 边缘特征增强 蛙跳算法
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基于改进混合蛙跳算法的图像增强处理研究 被引量：6
3
作者 邵明省 董银平 《电视技术》 北大核心 2012年第13期56-59,共4页
针对图像增强的特点,提出改进混合蛙跳算法。首先对混合蛙跳的更新采用自适应的阈值选择策略,并对每只蛙的目标函数值赋予一定的概率分布,增加了得到更优蛙的机会;接着在混沌系统下,随机产生混沌序列,将混沌变量映射到优化变量的取值范... 针对图像增强的特点,提出改进混合蛙跳算法。首先对混合蛙跳的更新采用自适应的阈值选择策略,并对每只蛙的目标函数值赋予一定的概率分布,增加了得到更优蛙的机会;接着在混沌系统下,随机产生混沌序列,将混沌变量映射到优化变量的取值范围中,混合蛙跳可以遍历整个区间,这样得到群体最优位置;最后采用Beta函数实现图像增强。实验结果表明,此算法对图像增强效果明显,清晰度较高。 展开更多
关键词 混合蛙跳算法 图像增强 混沌序列
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基于改进混合蛙跳算法的贴片机贴装顺序优化 被引量：13
4
作者 朱光宇 林蔚清 《中国工程机械学报》 2008年第4期428-432,共5页
元器件贴装顺序是影响贴片机工作效率的关键因素之一.针对拱架型贴片机,在建立贴装顺序数学模型基础上,采用改进混合蛙跳算法对贴装顺序进行优化,按照三角概率分布选择可能被改进蛙的策略,完成对基本混合蛙跳算法的改进.最后以3块PCB为... 元器件贴装顺序是影响贴片机工作效率的关键因素之一.针对拱架型贴片机,在建立贴装顺序数学模型基础上,采用改进混合蛙跳算法对贴装顺序进行优化,按照三角概率分布选择可能被改进蛙的策略,完成对基本混合蛙跳算法的改进.最后以3块PCB为例进行实验,实验结果表明,算法可以有效解决元件贴装顺序问题,并具有比基因遗传算法更高的准确性及效率. 展开更多
关键词 混合蛙跳算法 贴装顺序 贴片机 优化
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基于GPU的混合蛙跳算法改进 被引量：1
5
作者 牛宝童 钱宇浛 《软件》 2020年第7期152-158,共7页
【目的】将混合蛙跳算法的求解过程转化为CUDA线程,提出并研究基于GPU的并行混合蛙跳算法,加快算法寻优过程,提高混合蛙跳算法的运算速度,以此促进群体智能优化算法的并行研究及应用。【方法】本文采用了CPU+GPU异构形式进行计算,其中GP... 【目的】将混合蛙跳算法的求解过程转化为CUDA线程,提出并研究基于GPU的并行混合蛙跳算法,加快算法寻优过程,提高混合蛙跳算法的运算速度,以此促进群体智能优化算法的并行研究及应用。【方法】本文采用了CPU+GPU异构形式进行计算,其中GPU负责对大规模的密集型数据进行设计分析以及计算,而对于CPU来讲,负责开展事务管理以及复杂逻辑运算等不适合数据并行的计算模块。【结果】将混合蛙跳算法的求解过程转化为CUDA线程,实现基于GPU的并行混合蛙跳算法。在GPU上加速执行以提高算法运行速度,在保证与串行混合蛙跳算法相同优化性能的同时提高加速比。【结论】(1)对于ISFLA算法它采用了并行调度的形式展开计算分析,对于虚拟机之间的负载起到了很好的平衡作用,减小了负载间的平衡度对于整体的工作时间来讲起到了很好的缩短作用。(2)ISFLA算法产生的初始种群有着更好的质量,这能够将一些表现不好的个体进行排除,加快了整体的收敛速度,减小了进行搜索迭代的时长。 展开更多
关键词 混合蛙跳算法 图形处理器 统一计算设备架构 群体智能优化算法
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线路重要度区分下的电力系统脆弱线路辨识 被引量：1
6
作者 江雄 陈超 +1 位作者 姚昱豪 石健 《自动化与仪器仪表》 2024年第7期172-175,共4页
电力系统实际运行中可能受到负荷变化、故障发生、天气变化等各种因素的影响,这些因素导致电力网络间的大范围互联会使小范围内的故障很快传到大范围甚至于整个电力网,,脆弱线路辨识的过程中,传统方法针对线路引入了带权重线路介数指标... 电力系统实际运行中可能受到负荷变化、故障发生、天气变化等各种因素的影响,这些因素导致电力网络间的大范围互联会使小范围内的故障很快传到大范围甚至于整个电力网,,脆弱线路辨识的过程中,传统方法针对线路引入了带权重线路介数指标,形成了脆弱线路辨识流程,但是这种方法没有区分不同线路的重要程度,导致路线辨识存在误差。为此,提出基于混合蛙跳算法的电力系统脆弱线路辨识方法研究。通过直流潮流算法对电力系统中的非重要线路和重要线路进行识别和区分,将重要线路进行进一步脆弱性分析,确定脆弱指标后,建立电力系统脆弱线路辨识模型;利用混合蛙跳算法的更新迭代功能求解该模型,搜索模型的最优解,以此实现电力系统脆弱线路的有效辨识。实验结果表明,所提方法在避免局部最优的同时,有效提高了脆弱线路辨识的精度和效率。 展开更多
关键词 脆弱线路辨识 直流潮流算法 脆弱指标 混合蛙跳算法
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基于改进混合蛙跳算法的快递配送车辆路径分析
7
作者 林秀芳 林蔚青 +1 位作者 陈国童 唐耀红 《宁德师范学院学报（自然科学版）》 2022年第4期358-364,共7页
建立时间成本数学模型,考虑车辆配送的时间约束、配送车辆的载重和快递体积的限制,并在此基础上提出一种改进型混合蛙跳算法.该算法采用配送点进行编号的编码方式,实现对车辆数量、配送路径、到达配送点时间、驶离配送点时间、车辆载重... 建立时间成本数学模型,考虑车辆配送的时间约束、配送车辆的载重和快递体积的限制,并在此基础上提出一种改进型混合蛙跳算法.该算法采用配送点进行编号的编码方式,实现对车辆数量、配送路径、到达配送点时间、驶离配送点时间、车辆载重和快递体积信息的解码.此外考虑到混合蛙跳算法在搜索大规模数据时搜索效率低等问题,该改进型混合蛙跳算法增加了参与更新的蛙数,通过二项分布概率更新选中的蛙,从而提高算法的搜索效率.通过仿真实验得到快递车辆配送路径及车辆数量等优化信息,并验证了算法和数学模型的有效性. 展开更多
关键词 快递车辆 配送路径 混合蛙跳算法 二项分布概率
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视觉传达设计中基于改进SFLA算法的动画人物生成研究
8
作者 沈洁 何庆新 《苏州科技大学学报(自然科学版)》 2026年第1期60-65,共6页
为提高动画人物生成的智能化与精细化水平,解决传统方法效率低、多样性受限等问题,研究提出一种基于改进混合蛙跳算法(Shuffled Frog Leaping Algorithm,SFLA)的动画人物生成模型。通过引入自适应变异与混合选择机制,并结合生成对抗网络... 为提高动画人物生成的智能化与精细化水平,解决传统方法效率低、多样性受限等问题,研究提出一种基于改进混合蛙跳算法(Shuffled Frog Leaping Algorithm,SFLA)的动画人物生成模型。通过引入自适应变异与混合选择机制,并结合生成对抗网络(Generative Adversarial Network,GAN)提升图像真实性与风格一致性,构建了融合结构与语义约束的多目标适应度函数以驱动种群进化。实验结果显示,在超分辨率任务中,模型生成质量达32.15,结构保真度为0.8125,视觉质量为4.5;在线稿上色任务中,生成质量达45.67,视觉质量为4.6;实际应用中图像生成匹配度最高达99%,系统顿卡率最低至21%。由此说明,所提模型提升了动画生成的效率、质量与稳定性,可为动画预制与虚拟角色设计提供可靠的自动化支持,推动视觉传达设计向智能化方向发展。 展开更多
关键词 视觉传达设计 动画人物设计 混合蛙跳算法 自适应变异 混合选择机制
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