计算机工程
計算機工程
계산궤공정
Computer Engineering
2015年
11期
239-244,252
,共7页
机体损伤区域划分%多维灰度熵%图像阈值分割%混沌差分进化算法%循环映射%飞机智能维修
機體損傷區域劃分%多維灰度熵%圖像閾值分割%混沌差分進化算法%循環映射%飛機智能維脩
궤체손상구역화분%다유회도적%도상역치분할%혼돈차분진화산법%순배영사%비궤지능유수
airframe damage region division%multi-dimension gray entropy%image threshold segmentation%Chaotic Differential Evolution (CDE) algorithm%cyclic mapping%aircraft intelligent maintenance
为准确高效地为飞机智能维修提供支持,提出一种基于多维灰度熵理论和改进的混沌差分进化算法的机体损伤区域划分方法.通过分析多维灰度熵的阈值分割原理,将其定义为机体损伤区域划分的适应度函数.引入Logistic混沌模型,并采用循环映射将混沌变量的值域对应至优化变量,改进混沌差分进化算法的寻优过程,提高算法的遍历性.选用不同类型的飞机机体损伤图像进行划分实验.实验结果表明,该方法划分的损伤区域图像清晰有效,且误差率低,与灰度熵穷举法相比,运算速度有明显提升,有效解决了差分进化算法中后期收敛停滞、样本点分布不均匀等问题,能够更好地满足飞机智能维修技术的要求.
為準確高效地為飛機智能維脩提供支持,提齣一種基于多維灰度熵理論和改進的混沌差分進化算法的機體損傷區域劃分方法.通過分析多維灰度熵的閾值分割原理,將其定義為機體損傷區域劃分的適應度函數.引入Logistic混沌模型,併採用循環映射將混沌變量的值域對應至優化變量,改進混沌差分進化算法的尋優過程,提高算法的遍歷性.選用不同類型的飛機機體損傷圖像進行劃分實驗.實驗結果錶明,該方法劃分的損傷區域圖像清晰有效,且誤差率低,與灰度熵窮舉法相比,運算速度有明顯提升,有效解決瞭差分進化算法中後期收斂停滯、樣本點分佈不均勻等問題,能夠更好地滿足飛機智能維脩技術的要求.
위준학고효지위비궤지능유수제공지지,제출일충기우다유회도적이론화개진적혼돈차분진화산법적궤체손상구역화분방법.통과분석다유회도적적역치분할원리,장기정의위궤체손상구역화분적괄응도함수.인입Logistic혼돈모형,병채용순배영사장혼돈변량적치역대응지우화변량,개진혼돈차분진화산법적심우과정,제고산법적편력성.선용불동류형적비궤궤체손상도상진행화분실험.실험결과표명,해방법화분적손상구역도상청석유효,차오차솔저,여회도적궁거법상비,운산속도유명현제승,유효해결료차분진화산법중후기수렴정체、양본점분포불균균등문제,능구경호지만족비궤지능유수기술적요구.
