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期刊信息/Journal information
东莞理工学院学报
东莞理工学院学报

邓立虎

双月刊

1009-0312

xuebao@dgut.edu.cn

0769-22861633

523808

广东省东莞市松山湖区大学路1号

东莞理工学院学报/Journal Journal of Dongguan University of Technology
正式出版
收录年代

    带有延迟步长的循环BB梯度法

    杨奕涵
    1-6页
    查看更多>>摘要：梯度法是求解大规模无约束优化问题的常用方法.将求解二次函数极小化问题的步长推广至一般无约束优化问题,通过使用延迟一步以及循环梯度法的思想,提出了循环Barzilai-Borwein梯度法(BB梯度法),并结合Zhang-Hager非单调线搜索技术,给出了求解一般无约束优化问题的循环BB梯度算法—CBBGM算法.在适当的假设下,CBBGM算法是全局收敛的,且目标函数为强凸函数时,该算法具有线性收敛速度.数值试验表明,与现有的方法相比,所提出的方法在计算上更高效.

    Barzilai-Borwein梯度法无约束优化问题Zhang-Hager非单调线搜索全局收敛性

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    一种求解结构组合优化问题的BB型算法

    李凯林彭壮汉胡子健程万友...
    7-13页
    查看更多>>摘要：提出了一种求解一类非光滑复合凸优化问题的BB型算法,结合非单调线搜索技术和合适的BB步长,在适当的条件下,证明了所提出算法的收敛性.通过数值实验与现有的算法进行比较,证明了所提出的算法相比已有的算法,运行的CPU时间更短、迭代次数更少、数值性能上更优.

    非光滑非单调BB步长全局收敛性

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    一个大Lyapunov指数四维超混沌系统分析及同步

    杨旦旦邓林
    14-19页
    查看更多>>摘要：在一个三维混沌系统的基础上构造了一个有大Lyapunov指数的四维超混沌系统,分析了该系统的耗散性和平衡点的稳定性.在所有系统参数中,改变某个参数而固定其余参数,依次计算和分析了系统各个参数的变化对系统Lyapunov指数谱的影响,从Lyapunov指数谱随各参数的变化判断系统作混沌运动和超混沌运动的参数变化区间.然后用相图研究了系统随系统参数变化时的运动规律.最后设计了一种线性反馈控制器实现了该超混沌系统的混沌同步,结果表明该方法正确有效.该系统在混沌和超混沌运动参数区间表现出的混沌和超混沌特性可以给基于混沌和超混沌理论的工程应用提供更多选择.所得结果为该超混沌系统在混沌保密通信中的应用提供了理论参考.

    超混沌系统Lyapunov指数参数区间吸引子超混沌同步

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    基于深度学习的非约束场景多车牌识别方法研究

    张振威王红成
    20-27页
    查看更多>>摘要：为解决非约束场景下的车牌识别精度问题,提出一种能够适应非约束场景并识别不同类型单车牌以及多车牌的自动车牌识别模型.该模型应用数据迁移技术,通过YOLOv5 检测车辆并通过后处理筛选有效车辆目标,经检测并矫正后,通过ResNet18 以及双向长短期记忆网络BLSTM网络结合连接时序分类损失CTC识别车牌字符.在模型训练过程中使用数据增强技术进一步提高了模型性能.该模型在CCPD以及AOLP 的多个子数据集上进行了测试,展现出了优于其它方法识别精度和识别速度.

    车牌识别非约束场景深度学习数据增强多车牌

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    基于角度轨迹和自适应权重的改进MOEA/D算法

    蒙毅魏文红吴帅
    28-36,52页
    查看更多>>摘要：基于分解的多目标优化算法是解决多目标优化问题的有效方法,其主要思想是通过一组均匀分布的权重向量对目标进行加权,形成不同的子问题,在其邻域内通过协同进化得到帕累托最优解集.然而,这些均匀分布的权重向量不能很好地适应所有前沿形状的多目标问题,导致解集的多样性下降.为使算法能够高效地判断前沿类型,并有效地调整权重向量,本文提出了基于角度轨迹和自适应权重的改进MOEA/D算法,该算法通过基于角度的聚类方法,降低聚类时间复杂度,并利用聚类-合并策略,提高对前沿划分的准确性.在根据聚类结果判断出前沿类型后,算法根据其前沿类型,采用根据角度划分区域的分配策略,或是根据前沿分段长度和数量分配.这样可以有效地分配计算资源,提高多目标问题求解的效率,通过实验证明,算法的分配策略行之有效,能提高尖峰、长尾和不连续前沿的解集多样性,在收敛性和多样性上均优于对比算法.

    多目标优化MOEA/D自适应聚类调整权重

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    基于改进灰狼算法的港作拖轮调度研究

    姚鹏段兴锋
    37-43页
    查看更多>>摘要：在船舶大型化的发展以及港口资源日益紧张的趋势下,拖轮调度作为减少港口拥堵与节约港口资源的重要手段,成为当前亟待解决的问题.通过以拖轮空驶燃油成本与拖轮助航燃油成本为目标函数,构建多停泊基地条件下的多目标拖轮调度模型,提出一种混合小生境灰狼算法(Hybrid Niche Grey Wolf Optimiza-tion,HNGWO)进行求解,针对拖轮调度问题的整数规划特点引入交叉修正更新策略,以加强算法的收敛性能,最后分别采用CPLEX、GA、PSO、GWO、HNGWO对多规模算例的求解结果进行对比分析.结果表明,HNGWO相比于GA、PSO的最优值平均优化比例可达 5.07％,相比于 GWO 的收敛速度平均优化比例为13.23％,并输出中等规模下的收敛曲线与最优调度方案甘特图,直观展示了改进算法的求解效果与收敛速度,为提高港口通行效率与经济效益提供了参考方案.

    拖轮调度单向航道多停泊基地多目标优化灰狼优化算法

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    融合多策略改进的自适应乌鸦搜索算法

    陈志鹏李环魏文红
    44-52页
    查看更多>>摘要：针对乌鸦搜索算法存在收敛精度低,寻优速度慢,位置更新存在盲目性等缺陷,提出了一种融合多策略改进的自适应乌鸦搜索算法(Adaptive Crow Search Algorithm with Multiple Strategy Improvements,AC-SA).首先,通过引入一种记忆遗忘机制,不仅提高了算法的收敛速度和精度,而且能够保持种群的多样性.当个体乌鸦发现存在跟随者时,引入了黄金正弦算法进行位置更新,克服了位置更新存在盲目性的不足,从而提高了算法的收敛精度.同时改进了自适应感知概率和飞行步长,以此提高算法的寻优速度和精度.将本算法运用于13 个基准测试函数和三杆桁架的设计问题,并同其他的算法进行试验对比,并将实验结果进行Wilcoxon秩和检验以及Friedman检验.实验结果表明,改进后的算法在函数优化以及三杆桁架的工程优化问题上,均能够较好地寻优求解,算法的求解精度和收敛速度均得到了一定的提升.

    乌鸦搜索算法记忆遗忘机制黄金正弦算法自适应参数工程优化

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    基于改进Yolov5的LCD缺陷检测

    莫文星刘华珠
    53-58页
    查看更多>>摘要：为提高液晶显示屏缺陷检测的速度和精度,设计了一种基于深度学习的液晶显示屏缺陷检测系统.针对实时检测系统中的Yolov5 检测算法存在对全局信息的提取能力不足问题,在Transformer架构和C3 模块基础上构建了C3TR模块并将其加入Yolov5 基础模型.实验结果表明,所提出的算法在准确率和召回率上分别达到了90.9％和90.3％,与Yolov5 基础算法相比分别提高了4.1％和1.4％.

    深度学习缺陷检测液晶显示屏Yolo

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    基于ROS和视觉SLAM的室内导航机器人研究

    方育鑫林盛鑫史礼帆任斌...
    59-64页
    查看更多>>摘要：为了实现对室内高维度信息的获取和对机器人技术在实际应用上的探索,设计了一款基于ROS(Robot Operating System)和视觉SLAM(Simultaneous Localization and Mapping)的室内移动机器人.机器人采用差速驱动方式实现转向,以装有ROS系统的树莓派作为主要算力,利用RGB-D相机采集环境数据,在RT-AB-MAP算法下实现同步定位与地图构建.实验测试结果表明,机器人可以实现室内构建地图和同步定位,完成导航任务,对视觉SLAM研究有重要意义.

    ROSSLAMRGB-D相机

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    基于动态数学模型转速磁链闭环异步电动机矢量控制系统的设计与研究

    龚育林
    65-72,108页
    查看更多>>摘要：根据三相异步电动机在三相静止坐标轴系(ABC)上的数学模型,可以确定三相异步电动机是一个非线性强耦合的复杂系统.为了对其实现矢量控制,在转子磁链定向的条件下,通过坐标轴系变换得到异步电动机在旋转坐标轴系(MT)上线性解耦的动态数学模型,并在此基础上构建具有转矩内环的转速、磁链闭环矢量控制调速系统.为进一步提升控制性能,在系统中又增设了磁链观测器环节和电流滞环比较器环节.通过仿真,结果表明:该矢量控制调速系统具有响应速度快、抗干扰能力强、鲁棒性好等良好性能.

    数学模型坐标变换矢量控制磁链

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