评价函数

摘要： 针对传统A;算法规划的路径存在拐点过多、搜索效率较差等问题,文中提出一种基于A;算法改进的高效路径规划算法。通过改进评价函数的具体计算方式来减少不必要的往返搜索,以提高运算速度;应用关键点选取策略剔除冗余点和不必要的拐点,以降低路径长度。然后,引入三次均匀B样条插值函数对路径中转折点进行平滑处理,使带尖角的路径更加平滑;采用最小堆替换数组作为OPEN表的存储结构来更快地访问最优节点,从而提升算法计算效率。最后,对改进前后的A^(*)算法进行仿真实验。结果表明,文中改进的A;算法在搜索点个数、路径长度、运行时间上均有显著提高,且规划出的路径更平滑。将文中改进算法应用到处于真实室内环境的六足机器人中,验证了该算法的可行性。

摘要： 在紧急避撞场景下,驾驶员极易因慌乱和误判,产生异常驾驶行为,故提前检测出驾驶员的异常行为对于确保驾驶员自身和周边交通的安全有重要意义。为此,本文中提出了综合转向盘转角残差序列和相平面图判断的异常驾驶行为检测方法。首先,基于相平面法确定车辆稳定性边界;接着,建立基于模型预测控制的驾驶员模型,构造实际驾驶操作与驾驶员模型参考输入间的转向盘转角残差序列;最后,计算驾驶员异常行为因子和评价函数,实现了对车辆偏离预期行驶轨迹的异常行为检测。仿真和硬件在环试验结果表明,所提出的异常驾驶行为检测方法能最晚于车辆偏离轨迹0.5 s前检测出驾驶员异常行为。

摘要： 给出了三元思维的概念,从三元思维角度介绍了三支决策的基本思想,即通过3个独立且相关的部分来解释和处理一个整体,将一个整体合理地分为3个部分,并采取有效的策略处理每个部分,从而获得所需要的效果。然后,综述了三支决策的几种相关模型及具体应用。最后,从模型与应用两方面回顾了三支决策的研究现状并展望了未来的研究方向。

摘要： 由于现行方法在汽轮机异常振动故障精准定位实际应用中,定位结果与实际情况存在较大的出入,相对误差比较大,为此提出基于蚁群算法的汽轮机异常振动故障精准定位方法研究。通过在汽轮机转子上安装振动传感器,提取到异常振动故障数据,以汽轮机部件作为定位点,通过比较假设产生的汽轮机定位点状态值与实际该部件异常振动状态差异,建立评价函数,利用蚁群算法对评价函数进行求解,分析出汽轮机异常振动故障区段。经实验证明,设计方法定位结果相对误差小于传统方法,具有较好的容错性和稳定性。

摘要： 在5G无线系统中采用鲁棒性报头压缩(Robust Header Compression,ROHC)机制提高频带资源利用率,减少冗余报头传输,但ROHC协议算法复杂度过高且对动态变化的无线链路适应性较差。针对此问题,提出了一种根据信道状态质量动态改变ROHC乐观参数的压缩算法(Adjust Optimistic,AOPT),通过建立信噪比(Signal Noise Ratio,SNR)评价函数来反映当前的信道质量状态,动态调整O模式下乐观参数的取值。仿真结果表明,该算法能够有效减少数据报头传输,有较高的压缩效率。

摘要： 信号概率密度函数估计是盲信号分离的关键步骤,其估计的好坏直接影响算法的性能。传统的盲信号分离算法中所用的信号概率密度函数一般只适合轻拖尾信号,而无法准确描述重拖尾信号、冲击脉冲信号的概率特性,使得分离效果较差。针对此问题,提出一种高斯混合模型自适应盲信号分离算法。该算法采用高斯混合模型的概率密度函数估计技术,可以根据高斯核函数理论直接对混合信号的评价函数进行估计,从而实现盲信号分离。文中就轻拖尾与轻拖尾信号的混合,重拖尾与重拖尾信号的混合,以及轻拖尾与重拖尾信号的混合三种情况进行了仿真实验验证,并与Kernel ICA、广义高斯模型、扩展最大熵进行对比。通过不同样本数目的盲信号分离结果可知,文中算法的分离效果较好,具有较高的信噪比。

摘要： 解相位是基于光栅投影三维面形测量技术的关键步骤,分析和对比了相移法、傅里叶变换法和小波变换法解相位,结果表明相移法的测量精度最高。针对信噪比较低的条纹图,噪声可能导致小波脊不是最大值点而是局部极大值点,提出了基于价值函数的二维小波变换小波脊提取算法。仿真和实验结果表明,相较于二维小波变换最大脊提取算法,所提算法抑噪能力更好,测量精度明显提高。

摘要： 为了满足热像仪在不同场景下自动对焦的功能需求,对现有多种自动对焦实现方案的优劣势进行了评估分析,并选择了一种基于角点检测算法的对焦方案。通过检测图像中的角点数量来实时判断图像的清晰度。根据热像仪FPGA图像处理系统的性能对该算法进行了改进与优化,并提出了多阈值角点检测实时对焦方法。根据当前场景的对焦状态,热像仪可自主判断是否执行对焦操作,以适应不同检测场景的需求,最终实现其在不同场景下的实时自动对焦功能。

摘要： 在传统电力系统优化调度模型的基础上,结合绿色经济环保的宗旨,建立了考虑环境条件的含风电电力系统节能优化调度模型。首先构建了火力发电、水利发电的能耗特性以及风电场的等效能耗特性,并建立了风、火和水电的综合成本模型;其次以耗量、污染气体排放以及系统网损最小作为最优目标,建立多目标全局最优调度模型,并采用评价函数和非劣排序遗传算法(NSGA-II)进行了多目标优化求解;最后采用实际算例验证了所提优化调度模型的可行性和有效性。

摘要： 针对复杂配网故障定位精度不高的问题,提出一种改进布谷鸟算法的配网故障识别与定位模型。首先,结合搜索步长和迭代次数改进布谷鸟算法,提高算法搜索精度;其次,构建基于改进布谷鸟算法的配网故障定位模型,并引入防误判因子改进评价函数,提高故障定位准确率;最后,仿真验证了单电源、双电源、三电源配网故障的定位准确率。结果表明,改进布谷鸟算法无论在算法收敛性和迭代次数,还是在定位准确率方面都有很大的优势,基于改进布谷鸟算法的配网故障定位模型可提高配网故障定位准确率,具有一定的工程实际应用价值。

摘要： 四国军棋是人机对弈的一个新兴领域，它为不确定信息下的人工智能研究提供了一块新的平台。而评价函数是任何人机博弈程序的重要组成部分，它是决定人机博弈程序棋力的重要因素。针对四国军棋提出基于不同态度的2种评价函数——乐观评价函数和悲观评价函数。并通过实验比较在同一局面下，机器方在不同的评价函数和搜索深度下找到的最佳走法以及对应的得分(PAYOFF)。

摘要： 多普勒质心是合成孔径雷达(SAR)处理中反解姿态参数和构造方位匹配函数的关键参数之一.多普勒质心估计的精度直接影响SAR成像质量.多普勒质心误差将造成图像信噪比降低,方位模糊性增加和目标位置错位等不利影响.本文提出了一种基于相位中心点追踪的多普勒质心估计方法.首先,分析了SAR的方位向信号的特点;然后设计多普勒质心估计评价函数,利用评价函数对方位向信号相位中心零频点进行追踪,从而建立多普勒质心与评价函数的定量关系模型;最后利用优化方案求解,可以精确快速估计多普勒中心频率.实验仿真验证了本方法的有效性.

摘要： 一种基于结构光系统面向未知物体的自动三维测量方法，介绍了由最少视点能够完成未知物体三维测量的一种新方法.此方法通过标定投影仪及二维转台系统,进行多视点融合.下一最优视点由角度判据、遮挡判据及聚类分析算法共同决定,通过视点规划完成物体的三维测量.提出了全新的多视点融合方法，该方法可在不同视点之间是由二维转台控制进行旋转、翻转得到，并由坐标变换进行视点间的配准。提出了对备选视点进行择优的评价函数，并量化了备选视点可观测BV点个数和视点与备选视点之间的路径长短这两个因素在评价函数中的权重，从而可从众多备选视点中快速评价下一个最优视点。实验证明,该方法不仅能达到较快的速度,而且能使物体的复杂区域具有高保真度.

摘要： 提出了基于支持样本的暂态稳定评估决策树方法。与传统特征选择不同,新方法通过样本选择来约简数据集合,提高决策树应用于电力系统暂态稳定评估时的性能。应用基于距离的样本选择方法对仿真数据进行预处理,得到分布在分类边界附近、有利于准确拟合分类边界的支持样本,作为决策树的训练样本。同时,采用一个综合考虑决策树准确率、复杂度和漏警率的评价函数作为最优决策树的评价标准,获得最优比例的支持样本.单机无穷大系统和IEEE39节点系统的算例研究表明,基于支持样本的方法生成的决策树跟全样本时相比,精度更高、漏警率更低、计算效率更高。

摘要： 影响课堂教学的指标诸多，受指标之间多重相关性的影响，当评价函数形式已定的情况下，指标的选择及权重的赋值是其中的关键.本文利用回归分析的方法对变量进行选择，使给出的评价模型有较好的实际意义，从而可以作为理想评价模型.

摘要： 在自动文本分类系统中,特征选择是有效降低文本向量维数的一种方法.本文在分析了常用的一些特征选择的评价函数的基础上,引入可信度的概念,提出了基于互信息可信度的特征选择方法.实验证明这一方法简单可行,有助于以提高所选特征子集的有效性.

摘要： 介绍了藏汉句子自动对齐系统及其对齐方法,详细地分析了基于平行语料的藏汉句子自动对齐问题,提出了利用大规模高效藏汉双语词典进行句子局部对齐的策略,并做了验证。

摘要： 介绍了藏汉句子自动对齐系统及其对齐方法,详细地分析了基于平行语料的藏汉句子自动对齐问题,提出了利用大规模高效藏汉双语词典进行句子局部对齐的策略,并做了验证。

摘要： 介绍了藏汉句子自动对齐系统及其对齐方法,详细地分析了基于平行语料的藏汉句子自动对齐问题,提出了利用大规模高效藏汉双语词典进行句子局部对齐的策略,并做了验证。

摘要： 针对配电网络规划中传统数学模型求解的复杂性,本文从求解次优解代替求最优解时的时间复杂度问题角度考虑,以牺牲求解精度为代价,对传统的模型进行调整,将配电网络规划问题分为两个阶段.然后在负荷预测的基础上采用蚁群算法为其寻优,并得到符合约束的规划解.算例实验表明,该方法在实际应用中的有效性和实用性.

摘要： 本发明公开了一种基于图像评价网络和图像评价函数的爬山调焦搜索方法。该方法首先需要训练图像评价网络模型，然后将采集的图像信息输入至图像评价网络中，该网络可以准确辨别采集图像的模糊程度，不同的模糊程度对应着不同的搜索步长，图像评价函数的作用是控制搜索方向，并且在图像较为清晰时采用曲线拟合的调焦搜索方法。该方法充分利用各个算法的优点，在保证调焦精度的同时，大大地提高了调焦搜索效率，并且可以有效避免局部极值点。能更好地用于实际调焦工程，提高光学系统的最终成像质量。

摘要： 本发明提出了一种基于评价函数的多区域互联电力系统有功调度方法，步骤为：根据电力系统分区情况，分别建立各个单区域电力系统有功调度模型，由单区域电力系统有功功率调度模型得到多区域互联电力系统有功功率调度模型；根据各区域电力系统之间互联系数，构建评价函数；根据评价函数将多区域互联电力系统有功功率调度模型转化为单目标约束条件下有功调度问题；设定所有区域电力系统中电机节点有功功率初始值，构建评价函数迭代算法，利用设定的初始值对评价函数迭代算法进行迭代，直到满足迭代终止条件，得到总成本最优值。本发明不仅能快速得到满足约束条件的全局最优解，且可以有效节省电力系统运营成本，为电力系统有功调度提供新的指导方法。

摘要： 本发明公开了基于模糊评价函数的系统主导失稳形态识别方法及终端，计算失稳识别指标，其中失稳识别指标包括发电机失稳指标、功角稳定裕度指标、电压崩溃临近指标、电动机失稳指标和无功裕度指标；根据失稳识别指标进行基于模糊隶属度函数对功角失稳指标和电压失稳指标的归一化处理；根据归一化处理结果计算功角稳定的模糊综合评估值和电压稳定的模糊综合评估值；将功角稳定的模糊综合评估值和电压稳定的模糊综合评估值输入目标函数得到目标函数的值，根据所述目标函数的值识别得到系统主导失稳形态。因此，基于电压失稳和功角失稳机理，结合五个稳定性分析指标和模糊识别函数，能够识别系统主导失稳形态，使得失稳后控制策略选取更加准确。

摘要： 本发明提供一种基于图像清晰度评价函数的高铁车轴变形检测装置及方法，其中装置包括支架，所述支架上设置有一对输出轴平行设置的电机，所述电机的输出轴上固定连接有丝杠，所述丝杠的轴线与所述电机的输出轴的轴线共线；一对所述丝杠之间设置有垂直于所述丝杠的横杆；所述横杆的两端分别螺纹连接于一对所述丝杠上；所述横杆上均匀设置有多个定焦相机，所述定焦相机的镜头朝向车轴；所述电机和定焦相机均电连接有上位机。本发明解决了目前利用塞尺或游标卡尺的深度尺测量，得到的每米弯曲度存在测量误差且检测效率较低和利用图像提取边缘特征，会受到图像背景的干扰，造成检测的高铁车轴弯曲情况与实际的高铁车轴弯曲情况不一致的问题。

摘要： 本发明公开了基于像素对评价函数的自然图像抠图方法及系统，该方法包括：通过边缘检测算法对自然图像进行边缘检测，得到三分图；对三分图的特征值进行判断，得到三分图的语义类别信息；基于三分图的语义类别信息，结合像素对评价准则构建像素对评价函数；基于像素对优化抠图方法对像素对评价函数进行优化并计算透明度遮罩值，得到抠图遮罩；基于抠图遮罩获取前景图像并与背景图像进行结合，生成合成图像。通过使用本发明，能够通过减少评价准则之间的冲突以提升像素对评价函数的准确度。本发明作为基于像素对评价函数的自然图像抠图方法及系统，可广泛应用于计算机视觉技术领域。

摘要： 本发明公开了一种基于相位评价函数的数字全息重建距离优化方法，属于光学显微测量技术领域。本发明包括步骤：1)获取待测微结构表面三维形貌的数字全息图的记录距离；2)设定包含数字全息图中的记录距离在内的重建距离范围，在重建距离范围内设置若干个候选重建距离；3)对每一个候选重建距离进行衍射重建并解包裹，得到每一个候选重建距离对应的畸变相位；4)将畸变相位代入评价函数，取评价函数最小值对应的候选重建距离作为优化结果。本发明基于相位信息，通过评价函数能够快速获取数字全息相位提取时的重建距离。

摘要： 本发明公开了一种基于分割图评价函数的局部路径规划方法，包括以下步骤：利用无人车移动平台的深度相机与激光雷达，借取外部电脑利用HRNet+OCR语义分割网络获取野外非铺装路面的语义分割结果；将语义分割结果经过逆透视变换到鸟瞰图并进行二值化处理，计算无人车在鸟瞰图中对应位置；对预选路径计算其经过的像素总数作为第一评价函数，进行评分；对优选路径引入路径点方向作为第二评价函数，结合第一评价函数得出总体评分，选出最优路径移动。该方法能够有效的完成无人车在野外时，前方部分或全部为不可通行或障碍物区域的局部路径规划与避障操作。

摘要： 本发明公开了一种评价函数确定方法、装置、电子设备以及存储介质。该方法包括获取待优化的目标模型的至少一组初始模型修正参数，并确定各组初始模型修正参数分别对应的各组适应度值；基于各组适应度值确定各组初始模型修正参数的适应度评价参数以及误差评价参数；基于适应度评价参数及其评价权重、误差评价参数及其评价权重，确定各组初始模型修正参数分别对应的目标评价函数，以对各组初始模型修正参数进行参数筛选，并基于筛选后的目标模型修正参数对目标模型进行优化。通过本发明公开的技术方案，解决了在优化过程中出现局部最优解，从而选择全局最优解，提高模型参数寻优的准确性，从而提高模型在后续应用过程中的准确性。

摘要： 本发明公开了一种基于改进方向评价函数DWA算法的局部路径规划方法，包括以下步骤：无人车SLAM功能对环境进行同步定位与建图，生成栅格地图和代价地图，发布二维导航目标；DWA算法生成采样轨迹，用改进的方向评价函数做采样轨迹代价计算；判断最小代价路径是否可达，若选取位置半径长度内出现了占用概率高于阈值的点，判定此点不可达，缩短半径到可达点的位置，作为下一路径点方向；判断无人车对路径点和目标点的夹角，大于阈值则重新发布二维导航目标，处于阈值范围内则驶向二维导航目标。该方法避免了传统DWA算法可能陷入局部最优的状况，解决了目标点始终被占据或始终有障碍物在侧边的情况。

摘要： 本发明公开了基于自适应评价函数的机动突防策略优化方法，涉及飞行器机动突防技术领域，使用本发明能够实现飞行器的机动突防策略优化。评价函数的设计依据主要包含两部分：（1）引导我方飞行器突防：在我方飞行器遭遇对方飞行器拦截时刻，双方飞行器的相对距离R1越大，我方飞行器的突防成功率越大，评价函数的评价值越高，反之评价值越低；敌方飞行器相对我方飞行器的视线角q1越大，我方飞行器的突防成功率越大，评价函数的评价值越高，反之评价值越低。（2）判断我方飞行器突防成功之后，接下来应引导我方飞行器回归原轨迹，以确保完成原始任务。即我方飞行器与回归点的相对距离R2越近，回归成功率越大，评价值越高，反之评价值越低。