改进视觉背景提取模型的前景目标检测算法_郁怀波

针对经典视觉背景提取算法（ViBe）在动态背景场景下检测精度不高,以及长时间存在鬼影的问题,提出一种改进的视觉背景提取算法.该方法在背景模型初始化阶段考虑到像素点之间的颜色相似性以及空间距离,选取像素点邻域内的同质像素点对背景模型进行初始化；根据场景动态程度自适应调整每个像素点的阈值以及背景模型更新的速率,改善了在动态背景场景下的检测精度；根据光流判断像素点是否存在运动来把真实前景目标和鬼影区分开来并及时对背景模型进行修正,从而尽快消除鬼影现象.使用changedection测试集进行测试,改进后的ViBe算法在能提取到较完整前景目标的同时,检测准确率相比原始ViBe算法也有所提高.

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基于联合定位算法的海洋测深网平差模型可靠性分析_孟凡修

于联合定位算法自身拥有的近似特性,被许多研究者用来分析海洋测深网平差模型可靠性问题。提出了联合定位算法的海洋测深网平差模型可靠性分析方法。针对不同类型分析时不同算法的多元性,建立了海洋测深网质量、海洋测深网模式和模型可靠性分析效率。使用联合定位算法来表征海洋测深网平差多元性的差距,可靠性分析得到的结论将有助于海洋测深网平差模型可靠性分析,使用联合定位算法时达到最优化分析的目的。

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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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