摘要：布谷鸟搜索算法是一种新兴的仿生优化技术,其迭代使用Lévy flights随机走动和Biased随机走动搜索新的个体.在Biased随机走动中,随机交叉搜索方式具有一定的盲目或无效率,这将可能削弱布谷鸟搜索算法的搜索能力.为了改善布谷鸟搜索算法的搜索能力,提出带外部存档的正交交叉布谷鸟搜索算法(orthogonal crossover cuckoo search algorithm with external archive,OXCS).正交交叉被嵌入于Biased随机走动中以提高交叉搜索的效率.外部存档维护一定时期内的种群历史信息,并为正交交叉操作提供一个父本.实验结果说明提出的策略能够有效地改善布谷鸟搜索算法的搜索能力,并提高求解连续函数优化问题的收敛速度和解的质量.

摘要：由于人体运动的复杂性,现有基于低质量深度图像的三维立体姿态跟踪和识别方法的准确性较低、鲁棒性较差。针对低质量深度图像的人体运动姿态和识别问题,本文设计了一种基于三步搜索算法的人体运动姿态的跟踪和识别方法。该方法首先对获取的深度信息进行分析,从而判定人体轮廓;然后通过基于深度图像的骨骼跟踪方法跟踪特定骨骼点,并采用三步搜索算法进行运动估计,跟踪获取人体运动轨迹;最后利用获取的骨骼点坐标实现人体运动姿态的识别。实验结果表明,该算法克服光照影响的鲁棒性较强,且能有效地提高人体运动姿态跟踪与识别的准确性。

摘要：为改进集合转换卡尔曼滤波方法(Ensemble Transform Kalman Filter,ETKF)在初始扰动中离散度偏小的问题,考虑引入物理不确定性。使用初始时刻离散度检验两种ETKF初始扰动方案改进的程度,通过动力和水汽条件分析探求改进机制。利用WRF模式构建更新预报系统,选取2014年5月一次暴雨个例进行集合降水预报试验,通过ETKF方法设计两种不同的初始扰动方案。结果表明:在分析循环中引入多物理扰动的初始扰动方案(multi)相比单一物理过程的初始扰动方案(mono)在初始时刻离散度和模拟动力水汽条件以及降水评分上均有较大改进。初始扰动中multi的离散度相比mono整体更优,显然添加了多物理扰动方案的试验对结果有改进作用;在对两种方案的机理分析中,multi对于降水位置的明显改善主要取决于散度及水汽通量散度模拟能力的提高;在离散度分析中,multi方案在强对流区域的改进效果比在整个区域中的更好,而对各变量的离散度和均方根误差之比相当,说明集合预报系统的合理性;对各量级预报结果评分显示,multi方案均呈现较好表现能力。

摘要：由于适用于中长期集合预报的模式扰动技术在风暴尺度集合预报系统中的影响并不明确,为探究不同模式扰动方案在风暴尺度集合预报中的效果,基于WRF模式设计了3组模式扰动方案:多物理扰动(MP)方案、随机物理倾向扰动(Stochastically Perturbed Parameterization Tendencies,SPPT)方案以及由MP方案与SPPT方案组合构建的一种新混合扰动(SPMP)方案。对2013年7月5—6日发生在江淮流域的一次强对流天气过程进行了数值模拟。结果表明:MP方案在积分前期的降水概率评分较高,对高层大气的扰动效果更为合理;SPPT方案主要作用于积分中后期,对大气低层及近地面的扰动效果最为理想,尤其是对于地面水汽场的模拟;SPMP方案能显著提高大气中高层各预报变量的离散度,降低均方根误差,提升集合成员的可信度,有效弥补降水预报评分在单独使用MP方案和SPPT方案不同积分时段的不足。在扰动水平传播方向上,SPMP方案的扰动形态主要受MP方案主导;垂直方向上,SPMP方案在低层的扰动形态与SPPT方案一致,在高层受MP方案控制。波谱能量分析表明3组方案的扰动能量随积分时间均有向大尺度传播的趋势,SPMP方案能有效补偿两种方案能量在各尺度的耗散。