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基于改进遗传算法的海上风电场消纳拓扑结构优化模型_赵东来

在对海上风电场功率汇集系统进行分析的基础上,建立数学模型对其经济性和可靠性进行综合评估,提出基于改进单亲遗传算法的海上风电场功率汇集系统拓扑结构优化模型。对包含多个海上变电站的大型海上风电场提出基于范式距离最优的区域划分方法。研究结果表明:所提出的模型可以在统筹优化经济性和可靠性的同时快速获得拓扑连接优化结果,与传统的遗传算法相比收敛速度更快,优化结果更好；通过对海上风电场经济性和可靠性的权重赋值,还可得到不同权重下的拓扑结构优化结果,从而为大型海上风电场建设中的功率汇集系统拓扑优化提供参考。

  • 2021-05-06
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基于动态投影系统的带非线性边界约束混行路网均衡模型求解算法_徐若辰

烧失量（LOI）是进行海洋地质研究的一个重要指标,采用常规方式测定烧失量不仅操作耗时,而且对分析环境要求比较高。实验基于SiO2、Al2O3、Fe2O3、CaO、K2O和TiO2等的含量与烧失量的相关性,尝试引入BP神经网络模型利用其非线性拟合能力预测烧失量的含量。实验表明,以大量的海洋沉积物样品中SiO2、Al2O3、Fe2O3、CaO、K2O和TiO2的含量数据以及烧失量为训练样本,采用遗传算法优化BP神经网络的初始权值和偏置,成功建立了海洋沉积物烧失量的遗传算法（GA）-BP神经网络预测模型。利用X射线荧光光谱（XRF）分析数据并结合GA-BP神经网络预测海洋沉积物烧失量,烧失量预测结果的相对标准偏差（RSD）为1.3%；海洋沉积物标准样品和实际样品中烧失量的预测值与参考值的相对偏差绝对值在0.1%～6.2%之间,为烧失量的测定提供了一种新的有效途径。

  • 2021-05-06
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基于多尺度下凸包改进的贝叶斯模型显著性检测算法_鲁文超

针对传统基于贝叶斯的显著性检测算法存在的准确率不理想的问题,提出了一种基于多尺度凸包改进贝叶斯模型的显著性检测算法。该算法首先通过流行排序算法（MR）在CIELab颜色空间上对图像的前景进行提取,并将其作为先验图；其次通过高斯金字塔算法对图像进行降采样,得到3种不同尺度的图像（包括原图）,结合经典的Harris算子检测不同尺度图像的角点,求三者的交集,得到更合理的凸包；然后利用颜色直方图结合凸包来计算观察似然概率；最后根据已有的先验图和似然概率,利用贝叶斯模型计算显著图,并进行优化处理得到最终的显著图。为了验证该算法的正确性和有效性,在公开数据集MSRA1000和ECSSD上进行仿真实验。结果表明,该算法不仅能够得到较好的视觉效果,而且召回率、准确率和F-measure等评价指标比传统算法有明显提升。

  • 2021-05-06
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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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基于卷积神经网络的人体动作识别_于华

针对复杂场景下人体动作识别精度不高的问题,提出融合改进的可变形部件模型算法（DPM）以及卷积神经网络模型算法（CNN）的人体动作识别算法。在特征提取阶段,为提高人体检测精度,采用改进的DPM算法将部件滤波器模型由5个增加到8个,同时结合分支定界（BB）算法；CNN采用连续的卷积层提取特征,使用的CNN模型是经过梯度优化训练的针对人体动作识别的卷积神经网络,两个算法并行进行。在特征融合阶段,用加权求和的方式把两个模型提取的特征进行融合。用softmax分类器进行人体动作的分类识别。实验结果表明,该算法在标准的数据集、自搜集数据集上的精度较传统的机器学习方法提高了约10个百分点。

  • 2021-05-06
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启明星辰工业物联网网络安全解决方案白皮书

目前，工业物联网仍处于早期发展阶段，但是由于其广阔的应用前景和巨大的收益潜力， 许多大型跨国公司、各国政府及国际组织都已经在工业物联网方面进行了大量投入。国际上 已建立了 Industrial Internet Consortium（IIC）、AllSeen Alliance、Open Interconnect Consortium（OIC） 6 等多个工业物联网相关的国际组织。

  • 2021-04-30
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基于结构信息约束法则耦合匹配模型的图像修复算法_戴远泉

针对当前较多图像修复算法依靠固定大小样本块来搜寻最优匹配块,忽略了样本块的结构信息,使修复图像出现间断现象以及振铃现象等不足,利用样本块与其邻域块的近似度,设计了一种采用结构信息约束法则与匹配模型的图像修复算法。将图像的信息熵特征引入到待修复块的优先权计算过程中,获取优先修复块。通过样本块与其邻域块的近似度构造结构信息度量模型,对样本块的结构信息进行度量,并根据度量值建立结构信息约束法则,实现样本块大小的自适应调整。最后,利用图像的色彩及灰度特征构造匹配模型,利用调整后的样本块大小在已知区域中寻找最优匹配块,从而对待修复块进行修复。实验结果显示,所提算法得到的修复图像具备较好的纹理连续性,不存在信息间断现象,对应的结构相似度较高。

  • 2021-04-26
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时态文本数据流特征流行趋势模型及算法_孟志青

当今在电商和社交等平台上每天会产生大量的文本数据流。快速提取文本数据流的特征并将其用于发现一些事物的趋势变化来指导企业运营十分重要,比如服装企业必须尽可能快速而又准确地感知流行信息,服装特征的流行趋势对设计生产与经营起着至关重要的作用。以线上商品的文本数据流为研究对象,结合线上的销售文本实时数据流,定义了商品的时态文本数据流特征趋势模型,然后提出了一种文本数据流特征趋势发现的实时挖掘算法。将该算法应用到服装销售的文本描述以提取流行特征应用,可以获得有效的服装流行趋势,为企业制定生产计划、选择营销策略提供了决策支持。使用电商平台的真实销售数据进行实验,结果证明:该算法提取流行特征的准确率较高、速度较快,具有重要的理论与实际意义。

  • 2021-05-06
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