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第一太平戴维斯中国高密度核心区城市更新白皮书2021

不同高密度城市的密度表现有所差异。相对而言, 伦敦及东京人口分布更为均衡, 而纽约、香港、上海等城市则呈现中心区域高度聚集的分布特征,即一个或多个高密度核心区分布。

  • 2021-06-21
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基于超复数融合模型的多图像同步加密算法_田雯

为了解决当前多图像加密技术存在的的安全性不高、解密图像存在失真的不足,设计了基于超复数融合模型与分数阶混沌动态混淆的多图像同步无损加密算法。构建分阶Logistic混沌映射,考虑每幅明文的像素,设计了动态混淆机制,对每幅明文进行置乱;基于(Discrete Cosine Transform,DCT)机制,输出4个置乱图像的DCT系数矩阵;设计超复数融合模型,将4个DCT系数矩阵进行无损融合,获取复合矩阵;利用逆DCT变换,输出复合置乱图像。再次迭代分阶Logistic混沌映射,获取混沌掩码,并联合(Fractional Fourier Transform,FrFT)变换,设计像素加密机制,实现多图像同步加密。试验数据显示,与当前多图像加密技术相比,所提同步加密算法具有更高的安全性与复原质量。

  • 2021-05-06
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WSNs中基于仿生模型的拥塞控制算法_张莉华

网络拥塞降低了无线传感网络(Wireless Sensor Networks,WSNs)的服务质量,针对WSNs的网络拥塞问题,提出了基于仿生模型的拥塞控制算法;该算法通过竞争洛特卡-伏尔特拉(Competitive Lotka-Volterra,C-LV)模型避免拥塞,并利用粒子群优化(Particles Swarm Optimization,PSO)算法优化C-LV模型的参数,使得节点能够公平地接入网络资源,减少数据传输时延;仿真结果表明:提出的算法能有效地降低拥塞概率,维持节点公平地接入网络资源。

  • 2021-05-06
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基于和声搜索算法的RGV动态调度优化模型_王志刚

以2018全国大学生数学建模竞赛B题为例,针对RGV车间调度的具体案例,采用和声搜索算法和遗传算法,建立了RGV动态调度模型,解决车间CNC最优排布问题和RGV最短路径问题,得到了一个班次的RGV动态调度策略,以优化工业生产的实际过程.并代入3组系统作业参数,验证了模型的实用性和算法的有效性.

  • 2021-05-06
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基于PSO算法的DTS传感模型的参数辨识与优化_滕峰成

基于光纤拉曼散射效应和Monte-Carlo法,建立了一种分布式光纤拉曼温度传感系统(DTS)传感模型。应用改进的PSO算法对所建立的传感模型进行参数辨识,分析了种群数目、迭代次数、惯性权重、加速度因子等参数选值对算法的影响,选取了最佳参数组合。搭建了分布式光纤温度传感系统实验平台,运用所建立的DTS传感模型对分布式光纤温度传感系统进行相关的仿真及预测。实验及仿真结果表明,传感模型在空间分辨率为1m时,预测误差≤±0.25%;该分布式光纤温度传感系统测温误差≤±0.40℃。

  • 2021-05-06
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基于CMFO算法的投影寻踪威胁目标评估模型_李宏伟

为了提高威胁目标评估的准确性,快速对威胁目标进行排序,提出了一种基于混沌飞蛾火焰优化(Chaotic Moth-Flame Optimization,CMFO)算法的投影寻踪威胁目标评估模型。简单介绍了一种新的群智能算法——飞蛾火焰优化算法(Moth-Flame Optimization,MFO),并引入混沌映射提高了MFO的性能。给出了投影寻踪威胁目标评估模型的算法流程,同时给出了基于CMFO求解最佳投影方向的方法步骤。选取了3个目标威胁评估的算例,进行实验分析,并与其他评估方法进行比较。比较结果表明该评估模型简单、有效,为快速、准确实现目标威胁评估提供了一种新的方法。

  • 2021-05-06
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基于学习者模型的文本学习资源推荐算法研究_陈鑫宇

为解决学习者在网站中获取文本学习资源的准确性,避免学习者浪费大量的时间和精力等问题,提出并构建了"三位一体"的基于学习者模型推荐系统。首先,该系统通过分析用户行为,把用户分为普通用户和目标用户两大类。然后针对每一类用户使用不同的推荐算法。通过在传统向量空间模型表示法的基础上引入语义相关度,使文本向量模型和学习者兴趣向量模型进行了更新,从而更好地根据学习者的学习兴趣来推荐中文文本学习资源,使推送文本学习资源变得有据可依。其次,通过对这两个模型进行余弦相似度对比,更好地实现中文文本学习资源的个性化推荐。最后,通过在家教服务系统上进行实验仿真,验证了所提算法对推荐准确度的提高。实验结果表明该算法是有效的。

  • 2021-04-29
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基于粒子群优化算法的CE模型研究_汪瑾

针对CE模型多参数测量数据的融合性弱和自适应调度能力差的问题,提出基于粒子群优化算法的CE模型。首先构建多参数测量数据传输的约束进化参量,根据多参数测量数据融合的优化训练,得到粒子群的适应度函数,建立多参数测量数据传输模型,然后进行CE模型的约束参量输出控制。在此基础上采用粒子群寻优方法进行多参数测量数据的寻优控制,分布式检测多参数测量数据,建立多参数测量数据分布式检测模型,采用非线性重构的方法进行多参数测量数据CE模型构造过程中的自适应调度,实现多参数测量数据的稀疏性重组和融合调度。仿真结果表明,采用该方法进行多参数测量数据CE模型设计,提高了数据的融合和自适应调度能力,粒子群进化寻优的收敛性较好。

  • 2021-04-26
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