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基于DeR_FCN模型的车辆检测算法_王玲

针对复杂城市环境下天气、光照、目标尺度以及车辆之间的遮挡等因素影响带来的车辆检测精度较差问题,提出一种改进区域全卷积网络的车辆检测算法（DeR-FCN）。通过特征级联的方式,跨层连接融合车辆底层细节特征和高层语义特征；使用维度分解区域提议网络,获得更加精准的区域候选框；在预测阶段采用软化非极大值抑制的方法,输出更加准确的检测结果。为验证算法的有效性,在KITTI和PASCAL VOC数据集,使用DeR-FCN算法和常用的车辆检测算法进行对比实验,实验结果表明,DeR-FCN算法的检测精度高于其它方法。

  • 2021-04-22
  • 阅读785
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基于特征选择算法的建筑能耗预测集成模型_白雪

为提高建筑能耗预测效果,提出一种基于随机森林特征选择算法的建筑能耗预测集成回归模型（RF-GBDT）。通过随机森林的特征选择算法处理原始数据集生成最优特征子集,使用梯度提升决策树算法将6种基础的机器学习算法建立集成回归模型,以最优特征子集作为集成模型的输入数据集。使用评价指标RMSE和R2将集成模型预测结果与传统集成模型以及单一机器学习算法的预测结果进行对比,实验结果验证了集成后的RF-GBDT模型比单一算法的预测性能有了大幅度提升。

  • 2021-04-22
  • 阅读787
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基于回归模型的全卷积网络人群计数算法_吴晓燕

针对当前采用密度图回归方法估计人群数量时人数被高估的问题,提出一种基于计数回归和密度图估计的全卷积网络框架,采用计数回归与密度图回归相结合的方式对人群密度图进行估计。为训练模型参数和有效避免过拟合现象的出现,设计一种更深更轻且参数数量很少的完全卷积网络（full convolutional network,FCN）作为人群密度图估计器。实验结果表明,提出算法对密度分布不均和尺度不一的人群图像都有很好的适用性和准确性,算法性能优于现有的人群计数算法。

  • 2021-04-22
  • 阅读787
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基于粒子群算法的齿轮减速器模型的仿真设计_杨焱

为了解决减速器存在体积大、质量大、承载能力低、成本高和寿命短等问题,通过对一级圆柱齿轮减速器进行优化设计,以体积最小作为目标,结合轴强度、齿轮的强度、齿宽、模数等约束条件建立优化设计模型；结果表明:利用粒子群算法对减速器模型进行优化,包括粒子群初始化、计算适应度值、更新粒子等能够得出最优值。最后通过对齿轮减速器的校核验算来证明该齿轮减速在设计上是可行的。

  • 2021-04-22
  • 阅读797
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基于交互式多模型鲁棒滤波的目标机动估计算法_彭一洋

针对雷达导引头的测量信息带有闪烁噪声的问题,研究了交互式多模型和鲁棒滤波在雷达导引头目标机动估计中的应用.采用Huber-Based滤波理论改进高阶容积卡尔曼滤波,提出高阶容积鲁棒滤波算法,选取Singer模型、"当前"统计模型、常加速度模型作为目标机动模型,建立雷达导引头测量模型,结合交互式多模型算法框架,设计目标机动估计滤波器.蒙特卡洛数字仿真结果表明,所提算法的鲁棒性较强,与传统高斯滤波相比,所提算法对闪烁噪声具有更高的滤波精度.

  • 2021-04-22
  • 阅读533
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基于响应面模型与多岛遗传算法的高低齿迷宫密封多参数优化_钱照生

以泄漏量最小为优化目标开展高低齿迷宫密封的多参数优化设计研究,建立高低齿迷宫密封几何参数化模型与二阶响应面模型,并应用多岛遗传算法进行寻优计算。结果表明:高低齿迷宫密封二阶响应面模型的R2为0.962 71,可有效降低优化计算量；由多岛遗传算法获得了一组最优结构参数,与CFD计算结果相符,所得泄漏量误差约为6.8%；密封齿数、凸台高度和凸台的位置对高低齿迷宫密封泄漏特性影响较大,且存在最佳值,是高低齿迷宫密封设计与改造的关键几何参数。

  • 2021-04-22
  • 阅读566
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基于克里金模型和智能算法的汽车加强件热冲压工艺优化_何泽歆

将某汽车加强件作为研究对象,运用有限元数值模拟手段获得热冲压工艺和成形指标之间的对应数据。此外,使用克里金模型构建设计变量与设计指标之间的高度非线性映射关系,使用遗传算法优化克里金模型,获得全局最优参数。优化策略和优化结果表明,数值模拟结果与实验吻合较好,并且有限元分析方法能够成功地捕捉热板冲压过程的变形模式和特性；将拉丁超立方抽样和克里金模型相结合,能够准确地预测产品的成形质量,并可应用于热冲压温度和压边力的设计。遗传算法和克里金模型相结合使得汽车加强件的成形质量得到了显著的提升,消除了优化前的热冲压工艺存在的板料破裂缺陷。通过实验验证了最优参数的可行性,优化策略对超高强钢板的热冲压工艺优化具有较好的适用性。

  • 2021-04-22
  • 阅读448
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基于RANSAC多模型拟合算法的隧道点云滤波_陈珂

针对目前大多点云滤波方法的不足，提出基于RANSAC（random sample consensus）多模型拟合的隧道点云滤波算法。与单模型法不同，该算法在每一个隧道横断面上使用多个圆模型进行分段拟合，多个模型具有不同的模型参数，将远离所拟合的各圆模型的点作为噪声点剔除。实验结果表明，滤波后的一类误差平均为0.5%，二类误差平均为9%。相较于单模型法，本文所提出的多模型法具有更低的一类误差和相近的二类误差，具有更好的隧道三维激光点云滤波效果。

  • 2021-04-22
  • 阅读447
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