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基于蚁群算法的Qo_S路由模型的设计与优化_高新成

为了提升网络数据传输中路由性能,采用蚁群算法解决网络路由出现的问题。首先介绍了蚁群算法的原理与模型,然后根据实际应用的QoS路由具体问题,建立QoS路由模型,设计基于ACO的Qo S路由算法。通过仿真实验,对参数进行优化分析,验证了蚁群算法在网络路由中的应用效果,证明这种方法能够提高网络数据传输中路由的性能。

  • 2021-05-06
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两级灌溉渠系优化配水模型及算法研究_刘叶

针对目前多数灌区灌溉渠系优化配水模型存在的问题,结合青铜峡南支渠灌区的实际情况,拟建立以最小渠系输水损失为目标的两级灌溉渠系优化配水模型。研究方法基于实数编码的加速遗传算法,并利用MATLAB进行编程求解。结果表明该模型及算法所确定的配水方案能满足上、下级渠道的配水流量和轮期的要求,整个渠系配水时间减少了20 h,实现了大流量短历时配水,且上级渠道第1断面(首断面)配水流量较均匀,减少了闸门调节次数,有效地减少了水量损失,符合优化配水的原则,可为渠系优化配水决策提供理论及技术支持。

  • 2021-05-06
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基于单平台探测概率模型的水下无人集群部署规划算法_生雪莉

在执行海洋环境监测、近海勘探及军事战术侦察等任务时,水下无人集群探测的探测性能取决于集群内平台的部署规划及单个平台的探测性能模型。文中基于主动声呐信息流程和海军水面舰艇模型(NISSM),引入了单平台区域探测的概率模型,提出一种基于布谷鸟搜索算法,采用高斯变异算子和锦标赛选择机制的指定区域内无人平台部署规划算法,并进行了仿真验证。仿真结果表明:单平台探测概率模型能够量化地给出区域内各点的探测概率,有效反映受平台自身参数及海洋环境约束引起的平台探测信息的不确定性,且平台探测能力的衰减程度与虚警概率相关。文中的无人平台部署规划算法较布谷鸟算法性能优异、进化曲线斜率更陡、收敛速度更快,不同数量平台基于该算法部署规划后的区域有效探测覆盖率较随机部署高0.2,达0.8以上。文中的研究可对任务区域无人集群的布放提供参考。

  • 2021-05-06
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基于多元线性回归算法的雾霾预测模型的研究_李悦

对乌鲁木齐市环境监测站2013—2015年冬季逐日AQI、PM2.5、PM10、SO2、NO2、CO、O3数据进行相关分析,并利用MATLAB编程工具进行多元回归统计分析,建立了多元回归统计预测模型。对2015年1—3月乌鲁木齐雾霾天气进行预测试验,发现预测值与实际值有较好的拟合效果和预报效果。实验证明,在大气层结稳定的冬季将当天的大气污染物浓度作为因子,用多元线性回归算法建立预测模型对次日雾霾天气进行预测是一种有效的雾霾统计预报手段,本文试图用MATLAB编程工具建立动态多元回归预测模型,编写了自动预测系统软件,测试取得了较好的预测效果。

  • 2021-05-06
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隐马尔科夫模型修正的交互多模跟踪算法_崔丽珍

针对交互式多模型目标跟踪算法中模型转移概率固定对跟踪精度造成的影响,提出了一种隐马尔科夫模型修正的模型转移概率自适应交互多模跟踪算法。该算法通过对跟踪过程建立隐马尔科夫模型,采用Viterbi算法求解修正系数,在检测到目标运动发生机动性变化时,将修正系数用于交互式多模型算法以达到实时调整模型转移概率的目的。仿真结果表明,该算法的跟踪结果优于传统的交互式多模型算法,具有很好的稳健性、实时性,有效降低了主观因素对跟踪精度造成的影响。

  • 2021-05-06
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基于CT非线性模型的水下目标跟踪算法比较_张晓娟

针对水下目标跟踪非线性跟踪精度问题,假设目标机动模型为恒转速运动模型,贝叶斯框架下,因扩展卡尔曼滤波跟踪方法进行模型在估计点的泰勒展开,忽略一阶以上高阶项,存在模型误差,比较了扩展卡尔曼滤波、无迹卡尔曼滤波、容积卡尔曼滤波在高斯噪声干扰下滤波误差均方根,以及3种方法运行时间。仿真证明,非线性系统下状态维度为5,容积卡尔曼滤波跟踪的精度高于无迹卡尔曼滤波,无迹卡尔曼滤波高于扩展卡尔曼滤波。该研究为海上目标非线性测量系统提供仿真实例,为进一步滤波算法改进提供基础。

  • 2021-05-06
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一类流水线车间调度模型及其算法研究_张元康

研究以最长完工时间为目标的置换流水线车间调度问题。流水线车间调度问题,属于典型的N-P问题。首先,设计Makespan指标为目标函数;其次,利用Johnson法则针对两台机器的Flow Shop调度问题及相关算法,给出了第三种算法——关键工件法,用于求解最优加工顺序;然后,根据假设条件及题目内容,建立目标函数并得到其递推公式;最后,应用启发式算法,通过Matlab编程得到3种最优解。

  • 2021-05-06
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海康威视“四维一体”医院智慧安防解决方案

医疗行业是关乎民生的产业,与人们的生活息息相关,但是,医院却成为众多恶性事件发生的聚集地,尤其以医疗矛盾最为突出。据悉,国内很多医院都发生过医疗纠纷暴力事件,这些频频发生的医疗矛盾事件牵动着社会的神经,引起人们的高度关注。究其原因,一方面,国内医疗资源分布不均,造成医疗资源聚集化情况严重,也同样导致病人看病的聚集化;另一方面,在医院公共场所又存在人员情绪激动、人们疏于防范等因素,极易导致医疗纠纷、财物被盗、医托与号贩子等问题。因此,如何做好医院安保,加强医院管理,解决医疗矛盾,成为医疗卫生部门亟待解决的问题,作为医院智慧安防解决方案的提供商,任重而道远。

  • 2021-05-06
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时序大模型是面向时间序列数据的基础大模型,以 Transformer 等架构为核心,通过在海量多领域时序数据上进行预训练,学习时间维度上的通用模式、周期规律与长距离依赖关系。区别于传统时序模型针对单一任务单独训练,时序大模型具备强大的迁移能力,只需少量样本微调或零样本提示,即可适配时序预测、异常检测、缺失值补全、时序分类等下游任务。在工业场景中,它能够直接处理传感器、设备测点产生的海量时序信号,挖掘设备状态演变规律,支撑设备故障预警、工况识别与生产趋势预判,为工业智能落地提供底层模型能力。如:中服云的CServerAIR

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面向高性能实时计算场景分布式对象数据库技术报告(2026年)

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结构调整,经济增速阶段性下降

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