户外广告资源配置优化模型及算法研究_朱军

针对户外媒体广告的特点,提出了一个户外广告资源配置优化模型,将其建模为一个带约束的整数优化问题,最大化户外广告的总收益。通过罚函数法进行约束处理,提出了一种协同混合粒子群算法进行求解,仿真结果表明了该算法的有效性。将这种模型运用于户外广告进行综合定价,能够较好地解决广告主和相关广告运营企业的共同利益互存,使双方的利益最大化。

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基于大数据集域自适应快速算法的图像特征智能识别模型构建_王鹏宇

通常采用图像特征智能识别以提高对图像高频成分的识别度。基于大数据集域自适应快速算法构建图像特征智能识别模型。在图像特征智能识别模型构建过程中,对于图像特征智能识别过程中容易产生伪图像特征识别、细节性模糊与图像特征智能识别的不间断性问题,使用大数据集域自适应快速算法可以提高图像特征智能识别的效率。经过实验表明,基于大数据集域自适应快速算法的识别特征模型能够有效提升微小图像特征平均识别率,且鲁棒性较好。

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锂离子电池模型参数和荷电状态联合估算算法_刘秭杉

针对电动汽车锂离子电池状态估算问题,提出了一种复合的电池荷电状态（state of charge,SOC）估算算法。在固定参数卡尔曼滤波算法的基础上,引入基于遗忘因子的递推最小二乘法（forgotten factor recursive least square,FFRLS）进行电池模型参数在线辨识；基于在线模型参数,利用无迹卡尔曼滤波算法（unscented Kalman filter,UKF）估算电池SOC,实现电池模型参数和SOC的实时联合估算。采集电池充放电实验数据进行离线仿真,结果表明该算法能较好地跟踪电池工作状态,SOC估算误差基本稳定在3%以内。

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自适应CS模型的强跟踪平方根容积卡尔曼滤波算法_张浩为

对于目标跟踪过程中的强机动问题,基于当前统计（current statistical,CS）模型和改进的强跟踪平方根容积卡尔曼滤波器（square-root cubature Kalman filter,SCKF）,提出新的跟踪算法。在CS模型和改进输入估计算法的基础上,引入加加速度估计,使得状态过程噪声与状态协方差矩阵相联系,实现模型的自适应调整。从正交性原理出发,重新确定了渐消因子的引入位置,并提出了新的渐消因子计算形式,以克服传统渐消因子在雷达量测坐标系中的失效问题,从而构造强跟踪平方根容积卡尔曼滤波器。另外,构造强机动检测函数,利用SCKF的输出来调整自适应CS模型中的机动频率。仿真结果表明,相比基于CS模型的多重渐消因子强跟踪SCKF算法、改进CS模型的强跟踪SCKF（SCKF-STF）算法和交互式多模型（interacting multiple-model,IMM）SCKF算法,所提算法具有更佳的目标机动适应性和跟踪精度；相比于IMM-SCKF算法,实时性有明显改善。

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基于复合型进化算法的地下水污染反演模型_黄林显

污染源位置和污染物排放浓度的快速确定直接决定着地下水污染的有效治理及修复,这属于地下水反演问题。通过充分分析地下水污染反演问题,耦合地下水流模拟程序MODFLOW、溶质运移模拟程序MT3DMS和优化算法SCE-UA,设计了一种模拟-优化（S/O）反演模型。通过实例验证,反演结果表明:提出的网格遍历GT算法可以自动验证潜在污染区内所有可能的污染源位置组合方式；与传统地下水污染反演模型相比,S/O模型不但能够适用于稳定流条件,而且适用于非稳定流条件；所开发的S/O模型对于多污染源分别在稳定流和非稳定流下的反演均有非常高的精度,能够准确反演污染源位置及污染物排放浓度。

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一维气液两相漂移模型全隐式AUSMV算法研究_徐朝阳

气液两相漂移模型显式AUSMV（advection upstream splitting method combined with flux vector splitting method）算法的时间步长受限于CFL（Courant-Friedrichs-Lewy）条件,为了提高计算效率,建立了一种全隐式AUSMV算法求解气液两相漂移模型.采用AUSM格式结合FVS（flux vector splitting）格式构造连续方程和运动方程的对流项数值通量,AUSM格式构造压力项数值通量.离散控制方程是非线性方程组,采用六阶Newton（牛顿）法结合数值Jacobi矩阵求解.计算经典算例Zuber-Findlay激波管问题和复杂漂移关系变质量流动问题,结果分析表明:全隐式AUSMV算法,色散效应小,无数值震荡,计算精度高.在压力波波速高的条件下,可以显著提高计算效率,耗散效应小.

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基于概率模型的自适应融合互补学习跟踪算法_董秋杰

在互补学习实时跟踪算法（Staple）中,方向梯度直方图（HOG）特征与颜色直方图采用的融合系数均为固定值0.3,在不同特征下相融时易造成目标丢失的问题。基于此,提出一种基于目标概率模型的自适应融合互补学习实时跟踪算法（amStaple）,该算法使用分段函数得出自适应融合系数。分别在OTB-2013与OTB-100基准视频集上对所提算法进行实验测试,最终的实验结果显示,本文算法极大地提升了跟踪器性能,与Staple相比,在两个基准数据集上其精度分别高出6.52%与3.32%,成功率分别高出4.89%与3.11%。本文算法较为简单,且在与同时期优秀算法的定性与定量比较中表现较优。为解决本文提出的算法在基准视频部分属性上表现欠佳的问题,在本文算法的基础上增加判定条件,提出了amStaple1算法。

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1-17乐医中医平台-最专业的中医平台+社区商业计划书

医疗服务信息化是国际发展趋势。随着信息技术的快速发展，国内越来越多的医院正加速实施基于信息化平台、 HIS 系统的整体建设，以提高医院的服务水平与核心竞争力。信息化不仅提升了医生的工作效率，使医生有更多的时间为患者服务，更提高了患者满意度和信任度，无形之中树立起了医院的科技形象。因此，医疗业务应用与基础网络平台的逐步融合正成为国内医院，尤其是大中型医院信息化发展的新方向。

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计及转折性天气过程识别与检验的短期风电功率预测

为提升数值天气预报（numerical weather prediction，NWP）对于短期风电功率预测的指导意义，计及转折性天气过程对功率预测的影响，提出了一种考虑转折性天气过程识别与检验的短期风电功率预测方法。对时间序列的NWP间隔15 min的样本采用基于门控循环单元（gated recurrent unit，GRU）分类器进行转折性天气过程的识别，基于识别结果，采用基于面向对象的诊断检验方法（method for object-based on diagnostic evaluation，MODE）对转折性天气过程的风速序列进行检验，挖掘NWP预报规律性。根据待预测时段的天气过程识别结果匹配天气过程，选用不同模型进行短期风电功率预测。将所提方法应用于中国吉林某风电场进行算例验证。结果表明转折性天气过程识别方法具有较高的识别准确率。各类天气过程条件下RMSE值平均降低2.77%，MAE值平均下降了2.46%，证明了该方法的有效性。

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基于TFDR的波形时域包络线电缆故障定位技术

传统时域反射法由于其高频成分含量较低，在电缆中的传播过程中信号衰减较大，且无法对信号色散衰减进行补偿，因此仅能够适用于较为严重的缺陷或故障，无法对局部微弱缺陷进行很好地探测，定位准确度较低。基于此，根据参考信号的特性提出了一种基于波形时域包络线的定位技术；先对参考信号及其反射信号在时域上利用希尔伯特变换求取包络，再对包络曲线进行求对数及归一化处理，最后再使用八阶巴特沃斯带通滤波器进行滤波抑制噪声后，分别对50 m及500 m长的电力电缆进行实际测试。结果表明时域包络线技术实现了对电缆缺陷的有效定位，同时结合时域波形变化情况还可对电缆缺陷类型进行判断。