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1. 考虑订单扰动因素的热轧重调度分布估计算法

王一荻, 李志伟, 张文新, 李铁克, 王柏琳

《计算机应用》唯一官方网站 2022, 42 (8): 2628-2636. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2021061106

摘要（199）

HTML （5）

PDF （757KB）（76）

热轧工序作为钢铁生产的核心环节，具有严格的生产连续性和复杂的产品工艺要求，而紧急订单的随机到达和紧急交货期要求会对生产连续性和质量稳定性产生不利影响。针对这类紧急订单插入的动态事件，提出一种热轧重调度优化方法。首先，分析了订单扰动因素对调度方案的影响，并以最小化订单拖期惩罚和板坯跳跃惩罚加权和为优化目标，建立了热轧重调度问题的数学模型。然后，设计了热轧重调度分布估计算法（EDA）。该算法针对紧急订单的插入式处理方式，提出一种基于插入位置的整数编码方案；结合模型特征设计了概率模型；并综合考虑目标与约束，定义了基于惩罚值的适应度函数。通过实际生产数据进行仿真实验，验证了模型和算法的可行性和有效性。

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2. 基于改进网格运动统计特征的图像匹配算法

朱成德, 李志伟, 王凯, 高燕, 郭亨长

计算机应用 2019, 39 (8): 2396-2401. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018122590

摘要（752）

PDF （1003KB）（301）

为了解决尺度不变特征变换（SIFT）算法在图像匹配中匹配正确率低、耗时长等问题，提出一种基于改进网格运动统计特征RANSAC-GMS的图像匹配算法。首先，利用快速旋转不变性特征（ORB）算法对图像进行预匹配，对预匹配的特征点采用网格运动统计（GMS）来支持估计量以实现正确匹配点与错误匹配点的区分；然后，采用改进的随机抽样一致性（RANSAC）算法通过匹配点间的距离相似性对特征点进行筛选，并采用评价函数对筛选后的新数据集进行重新整理，进而实现对误匹配点的剔除。采用Oxford标准图库和现实中拍摄的图像对图像匹配算法进行测试对比，实验结果表明，所提算法在图像匹配中的平均匹配正确率达到91%以上；与GMS、SIFT、ORB等算法相比，该改进算法的近景匹配正确率和远景匹配正确率分别最少提高了16.15个百分点和3.56个百分点，说明它能有效剔除误匹配点，进一步提高图像匹配精度。

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3. 模糊支持张量机图像分类算法及其应用

邢笛葛洪伟李志伟

计算机应用 2012, 32 (08): 2227-2234. DOI: 10.3724/SP.J.1087.2012.02227

摘要（1002）

PDF （631KB）（385）

针对在小样本图像分类应用中，以向量空间作为输入的传统分类算法的不足，提出以张量理论为基础，结合模糊支持向量机思想的基于张量图像样本的模糊支持张量机分类器，利用张量表示图像样本，求解最优张量面。通过手写体数字图像样本实验仿真，验证该算法的性能，随后将其应用到羽绒菱节图像识别中进行对比，该算法较传统算法平均高出6.3%以上的识别率。实验证明该算法更适合应用于图像样本分类识别。

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