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基于编解码器模型的车道识别与车辆检测算法_谢岩

针对无人驾驶车辆环境感知问题,通过编码器提取共享图像特征,再通过解码器来实现语义分割、分类和目标检测模块,并应用在车道识别和车辆检测上.在无人驾驶中,任务的实时性非常关键,这种共享编码器模型能一定程度上提高任务实时性.实验结果表明,该模型的语义分割在KITTI数据集上的平均精度达到93.89%,比最优性能提升0.53%,联合检测速度达到25.43 Hz.

  • 2021-05-06
  • 阅读301
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基于NSGA_算法的多目标公交调度优化模型_黄艳国

针对传统公交调度方案容易导致运营经济成本和乘客时间成本的不合理分配问题,提出了一种基于NSGA-Ⅱ算法的多目标公交调度优化模型。综合公交车辆运营成本、乘客出行成本及乘车舒适度三个目标函数,建立公交调度优化模型,通过非支配排序遗传算法对模型的pareto最优解进行计算。最后以深圳市某路公交为实例,通过采集线路参数,计算得到该线路最优发车间隔。验证了NSGA-Ⅱ优化算法在公交调度中的有效性,对公交运营与线路改善有一定的借鉴意义。

  • 2021-05-06
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基于启发式社团发现模型的创新态势研判算法_易成岐

专利网络是复杂网络领域重要的组成部分,研究专利网络对理解和把握技术创新方向具有重要指导作用。利用专利文本数据构建无向加权专利网络图,并基于启发式社团发现模型提出一种创新态势研判算法。为了缓解专利标题和摘要短文本引发的文本向量稀疏问题,采用非监督的稀疏向量稠密化方法；为了解决专利网络构建过程中的相似度阈值自动化选择问题,以实验驱动的方法对比相似度阈值与专利网络常用统计指标的变化关系,最终选用平均聚类系数这一指标实现了最优相似度阈值的自动化判定。以我国数字中国及大数据领域真实发明专利数据为驱动,验证了方法的有效性并分析了数字中国及大数据领域创新态势。

  • 2021-05-06
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基于变分模态分解和改进鲸鱼算法优化的模糊神经网络风速预测模型_李志鹏

风速预测在风电场安全并网和智能化管理中起着决定性作用,针对风速的非线性和不稳定等特点,提出了一种基于变分模态分解（VMD）和改进鲸鱼算法优化的模糊神经网络（VMD-CGWOA-ANFIS）的混合预测模型。该模型首先使用变分模态分解技术将原始风速序列分解为一系列子序列,而后对各子序列分别采用模糊神经网络（ANFIS）建立预测模型。为进一步提高预测精度,同时克服鲸鱼（WOA）算法容易陷入局部最优和收敛过早的缺点,引入共轭梯度算法（CG）对WOA进行改进,利用改进的CGWOA算法对ANFIS参数进行优化。使用优化后的ANFIS分别对变分模态分解后的各子序列进行预测,最后将预测后的各子序列叠加得到最终预测结果。为测试模型的有效性,选择宁夏地区3组实际风电数据进行模拟试验,将ANFIS,VMD-ANFIS,VMD-WOA-ANFIS与提出模型进行对比,结果表明所提出的混合模型预测精度明显高于其他对比模型。

  • 2021-05-06
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基于交互式多模型扩展维特比容积卡尔曼滤波机场场面运动目标跟踪_孙寿宇

根据先进场面运动引导控制系统的监视要求,提出一种基于交互式多模型扩展维特比算法与容积卡尔曼滤波（CKF）相结合的目标跟踪算法,以实现机场场面目标的跟踪。根据机场场面运动目标的运动建立相应的运动模型集,采用交互式多模型算法（IMM）实现目标跟踪；模型集中过多的模型会导致运算复杂性增加,且不能真实反映目标的运动,采用扩展维特比（extended viterbi,EV）算法对IMM进行优化,简化模型集；容积卡尔曼滤波器（cubature Kalman filter,CKF）较传统的滤波算法具有更高的滤波精度和稳定性,将其与IMMEV相结合形成IMMEV-CKF跟踪算法。为了验证所提出的IMMEV-CKF对场面运动目标跟踪性能,仿真研究IMMEV-CKF算法、IMM-UKF和当前统计模型对同一目标的跟踪。

  • 2021-05-06
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基于谱聚类三维模型集一致性分割算法_贾晖

为提高三维模型集一致性分割算法的准确率,提出一种基于谱聚类和SDF特征的三维模型集一致性分割算法。该算法在具有相似形状特征的模型上进行。选择对模型集上各个模型的部位相似性具有较好表现的SDF特征来描述部位的相似程度。首先提取模型集中各个模型的面片SDF特征；其次计算模型各面片之间的形状相似性,形成相似性矩阵,并用测地距离对相似性矩阵进行稀疏化。即只考虑在一定距离范围内的形状相似性,超过该范围即使形状相似也不属于一个划分。最后采用谱聚类算法对模型集进行一致性分割。将该算法与相关方法进行对比,实验结果表明,该算法能够对具有类似形状的模型集中的各个模型进行有意义的一致性分割,使得分割部位具有一定的对应关系,且面片平均划分准确率较好。同时,对于模型面片简化具有较好的分割稳定度。

  • 2021-05-06
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多元部分变量误差模型及解算_杨根新

本文针对多元总体最小二乘中系数矩阵存在常数项和重复元素的问题,提出了一种多元部分变量误差模型（multivariate partial EIV model）。根据总体最小二乘平差准则,采用非线性最小二乘平差理论和经典间接平差方法推导了三种多元部分变量误差模型的解算算法。通过一个实测算例和一个模拟算例进行了参数解算,结果分析表明本文算法能得到与文献算法一致的参数估值,验证了本文算法的有效性和可行性。

  • 2021-05-06
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南方电网覆冰监测系统算法误差分析及模型改进技术研究_姜苏

针对目前南方电网架空线路覆冰监测预警系统仍有诸多关键性问题待解决,如在系统核心计算方面参数选取较为简单,没有结合实际线路设计条件,从而造成覆冰预警系统覆冰模型不准确,不能直接为防冰管控工作提供有效决策依据的缺陷。本文首先对系统中现有耐张塔线路覆冰厚度模型计算误差进行分析研究,其次从线路设计角度出发,对其模型进行改进。研究表明:①系统中现有计算模型忽略了线路初始设计冰厚、垂直档距变化特征的影响,导线等效长度取值有待商榷；②通过改进的计算模型,对初始的拉力值进行修正,同时综合考虑设计冰厚、垂直档距、水平应力、导线状态方程等变化等特征,以贵州省毕节地区耐张塔线路四次线路覆冰过程为例,改进的模型能够将系统现有计算模型准确度由59. 8%提升至95. 1%,计算结果更加接近于真实值。能够为输电部门为防冰管控工作提供有效决策依据,以及减少人工观冰耗费大量的资源、时间。

  • 2021-05-06
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