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一种遗传算法的声带模型参数反演方法_陈莉媛

采用遗传算法进行声带模型参数反演能够有效地实现概率意义的全局搜索,但存在易陷入局部最优解和收敛性能弱等缺陷,针对这些问题本文提出了一种改进遗传算法的声带模型参数反演方法。通过声门波形参数构建目标函数,引入精英保留策略,选择适应度高的精英个体保留至下一代种群,对普通种群进行双向邻域搜索;通过目标函数值进行模型参数反演操作,得到模型参数最优解。实验结果表明,反演后得到的特征相对误差不超过1.5%,改进后的加权平均相对误差比改进前减小了0.11%。说明改进后的遗传算法搜索性能好,收敛性能高;得到的特征参数精确度更高。

  • 2021-06-17
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物联网中基于混沌模型的隐私安全算法研究_宫海梅

在物联网应用中,各种物体可与物联网互联,人们可以得到便捷的服务。但在信息传输过程中用户隐私信息可能被泄露,如何解决此问题受到人们的广泛关注。针对2个问题:一是隐私数据生命周期中前期工作需要加强,二是用户参与到数据隐藏工作中,根据实际需求选择需要隐藏的数据。研究提出在数据采集前,根据用户需求进行数据隐密传输。为了保障隐私信息在传输中不被泄露,本文设计一种轻量级加密方法、即数字水印安全套装结构,进行数据隐藏,保障隐私信息安全。该方法基于离散余弦变换和混沌算法,在图像载体频域内隐藏隐私信息,隐私信息具体嵌入位置通过利用混沌算法,和人眼视觉特性的关系动态进行调整,考虑到混沌算法中的初值和参数万一被破解导致隐私信息被破解问题,对混沌算法产生的随机数位置进行进一步的自创公式选择隐藏位置,这样非法截获者肉眼无法察觉隐密信息的存在,也无法对用户内容解密。仿真结果从隐蔽性、隐藏容量和鲁棒性三方面分析,表明该算法可以实现隐私信息的加解密,对其进行攻击实验,仍可获得信息,相比于直接传输敏感信息更安全可靠。

  • 2021-06-17
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基于IMM算法的多旋翼飞行器状态滤波器_李阳

本文针对多旋翼飞行器网络控制系统,研究其在丢包且无确认机制情况下的状态估计问题,提出了基于交互式多模型算法(IMM)的滤波器的设计方法。这类系统通常被称为类UDP系统(User Datagram Protocollikesystem)。目前该算法都是针对一般性的Markov系统给出的,为了解决原"高斯累和滤波器算法"中迭代次数多,计算复杂等的问题,将其引入应用到该类UDP系统中,并推导出IMM状态滤波器公式。实例仿真结果表明所设计的滤波器性能好,有较高的预测精度。

  • 2021-06-17
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基于小波包和共同空间模型的运动想象脑电信号特征提取算法_高枫

脑-机接口(brain-computer interface,BCI)为无法进行交流的人们提供了一种新的交流方式。传统的基于频率特征的脑电信号(electroencephalogram,EEG)特征提取方法只提取每个通道的能量特征,而忽略了不同通道之间的相关性信息。为了获得更好的特征提取结果,本研究采用了基于小波包和共同空间模型(common space pattern, CSP)的脑电信号特征提取方法。首先,在利用小波包对脑电信号分解前,对相关通道和频带进行辨别,提取运动想象脑电μ律和β节律,然后利用CSP算法进行空间滤波提取特征,选取相关节点计算小波包能量,最后通过支持向量机(support vector machine, SVM)将脑电信号分为左右手两种特征。为了验证本研究算法的可行性与有效性,在BCI竞赛数据集上进行了相应的实验,分类结果表明,所提出的特征提取算法能够有效提取运动想象特征,具有较高的分类精度。

  • 2021-06-17
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基于图像识别技术的变电站设备短路损耗工况检测模型算法_王铭民

传统检测模型中变电站设备运行工况识别目标与背景分界模糊,导致变电站涉及短路损耗工况检测效率较低,针对该问题,提出了基于图像识别技术的检测模型算法。将图像转化为二值图像,提取二值图像特征矢量,采用支持向量机识别变电站设备运行工况。结合图像识别技术有效分离出待识别目标与背景,以计算机集成制造系统CIM资产为基准,建立运行待识别目标工况检测模型,由此完成变电站设备运行工况检测模型算法研究。通过实验对比结果可知,该模型最高检测效率可达到97%,能够有效反映变电站设备运行工况,进而减轻调度工作人员的工作强度,提高检测效果,对变电站在线检测系统研发具有参考价值。

  • 2021-06-17
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模型转换符号距离场算法实现_乐璐

在现代实时渲染中,主要目标是生成高质量清晰的画面,其中距离场技术可以生成高质量的画面效果并且没有额外的开销,受到众多关注。随着现代计算机硬件的发展,使用距离场进行实时效果的渲染成为可能。距离场为生成更真实的环境光遮蔽、阴影等效果提供一种简单有效的方法。根据已有的模型文件生成距离场对在现代游戏开发中运用基于距离场的效果非常重要。给出一种将模型转换成符号距离场的方法,该方法生成的距离场精度高,易于实时渲染使用。

  • 2021-06-17
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JVM性能调优-JVM内存整理及GC回收

学习JVM的好处大概可以概括为下几点: Java 虚拟机提供了许多配置参数,用于满足不同应用场景下,对程序性能的需求。学习Java 虚拟机,你可以针对自己的应用,最优化匹配运行参数。 Java 虚拟机本身是一种工程产品,在实现过程中自然存在不少局限性。学习 Java 虚拟机,可以更好地规避它在使用中的 Bug,也可以更快地识别出 Java 虚拟机中的错误。 Java 虚拟机拥有当前最前沿、最成熟的垃圾回收算法实现,以及即时编译器实现。学习Java 虚拟机,我们可以了解背后的设计决策,今后再遇到其他代码托管技术也能触类旁通。 Java 虚拟机发展到了今天,已经脱离 Java 语言,形成了一套相对独立的、高性能的执行方案。除了 Java 外,Scala、Clojure、Groovy,以及时下热门的 Kotlin,这些语言都可以运行在 Java 虚拟机之上。学习 Java 虚拟机,便可以了解这些语言的通用机制,甚至于让这些语言共享生态系统。 在面试的时候有谈资,可以让你变得更加有竞争力。

  • 2021-06-17
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智媒语境下网民对AI换脸技术的风险感知研究

“ZAO”和“Deepfake”两款基于深度学习技术的应用程序,激起了人们对AI 换脸技术的广泛参与和讨论,同时也引发人们对人工智能时代的技术伦理风险的思考。现实问 题反映出智能媒体语境下技术风险的治理体系急需转型。研究以Gooseeker 收集文本数据,并应用Python 计算编程来对文本进行处理和分析。研究发现,网民面对同一种类型化的技术伦理风险会有不同,主要表现为风险感知差异化、话语主题结构差异化、情感倾向差异化。面对智能化时代的技术伦理规制问题,其治理体系应进行思维转变,同时通过数字化素养教育来构建人在技术风险面前的主体性。

  • 2021-06-16
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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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