在云制造服务环境中,为了进一步降低需求者的服务成本,提出了一种团购模式下云制造服务资源组合优化模型与算法。在云制造平台发展的初期阶段,以服务需求者的视角分析云制造服务资源组合优化管理问题,通过团购模式研究了资源组合优化模型与算法,模型中考虑团购定价、团购信任度等关键影响因素,对云制造资源组合优化进行综合决策;设计改进的遗传算法进行模型求解,进一步对团购模式下云制造服务资源组合模型进行仿真分析。通过不同规模问题的仿真实验验证了模型与算法的有效性和可行性,仿真结果表明,在团购规模逐渐增大的情况下,团购模式比个体模式更具有成本优势。

为解决煤层气开采(CBM)现场中抽水机往复运动和风吹草动等动态环境对前景检测的干扰及核密度估计(KDE)目标检测法实时性差的问题,提出了一种改进核密度估计前景检测算法。该方法先用背景差分法(BS)融合三帧差算法将图像分割成动态背景区与非动态背景区,对于动态背景区再用核密度算法分割前景。分割前景时提出了一种新的动态阈值求取方法,综合了相邻样本绝对差均值和样本方差来确定窗宽,并用定时更新与实时更新相结合的策略更新第二背景模型,在替换样本时用随机抽取策略代替先进先出(FIFO)方式。仿真结果表明,改进核密度估计算法与核密度估计法和背景差分核密度估计(BS-KDE)法相比,平均每帧图像算法耗时分别降低了94.18%和15.38%,识别的运动目标也更为完整。实验结果表明所提算法在煤层气开采场景中能准确检测到前景,并基本满足标清视频监控实时性要求。