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基于光线折射模型的水下图像转换算法研究_陈旭阳

针对水下目标成像时光线折射所造成的图像失真问题,以及现有图像转换算法因忽略光线二次折射所造成的转换误差,提出一种基于光线折射模型的水下图像转换转算法。该算法首先获取水下图像的像素点信息,通过映射关系计算得到像素点在等效空气图像中的对应坐标信息,从而获得水下目标的等效空气图像。实验结果显示,文中所提算法较之现有图像转换算法,u方向图像转换误差均值由2.289 5降为1.213 3,降低47.01%,v方向图像转换误差均值由3.252 5降为1.526 3,降低53.07%。同时,测距误差均值由58.83 mm降为28.88 mm,降低50.91%。

  • 2021-05-06
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基于蜂群K_means聚类模型的协同过滤推荐算法_李艳娟

针对目前协同过滤推荐算法的推荐质量和推荐效率低的问题,提出了一种基于改进蜂群K-means聚类模型的协同过滤推荐算法。首先,根据用户属性信息,采用改进蜂群K-means算法对用户进行聚类,建立用户聚类模型;然后,计算目标用户与用户聚类模型中各聚类中心的距离,其中距离最近的类为目标用户的检索空间;最后,从检索空间中依据用户-项目评分矩阵通过相似度计算搜索目标用户的最近邻居,由最近邻居的信息产生推荐列表。实验结果表明,该算法降低了平均绝对误差值,缩短了运行时间,提高了推荐质量和推荐效率。

  • 2021-05-06
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基于随机森林算法构建白眉野草螟监测预警模型_程娇

为科学防治白眉野草螟Agriphila aeneociliella,以16种气象因子为自变量,以白眉野草螟发生程度为因变量,采用随机森林算法构建白眉野草螟的监测预警模型,并利用构建的模型对2010—2016年影响鲁东地区白眉野草螟发生程度的关键气象因子进行分析。结果表明,当特征值为9,决策树数量为400时,白眉野草螟监测预警模型的袋外估计错误率最低,为17.88%,轻度发生和重度发生的错误率分别为17.58%和18.18%。利用测试数据检验模型,模型错误率为20.00%。通过所构建的模型分析显示影响鲁东地区白眉野草螟发生程度的关键气象因子为平均水汽压、日最低气温、平均气温和日最高气温,其Gini值分别为18.82、14.84、13.67和9.30。

  • 2021-05-06
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基于遗传算法的电静压伺服系统模型参数辨识_张春龙

为了优化模型仿真的控制系统参数,针对电静压伺服系统(Electro-HydrostaticActuator,EHA),建立控制器、电机、液压作动器模块化模型,根据各模块输入输出量的试验数据,采用最小二乘法对系统模型参数进行辨识,并将辨识结果导入遗传算法的初始种群,进一步对系统模型参数进行优化,得到系统的精确模型。结果表明,优化的辨识结果在时域和频域都更为精确的逼近实际系统,匹配程度在90%以上,证明该方法的可行性。

  • 2021-05-03
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一种零高分辨率3D网格模型的信息隐藏算法_任帅

针对目前3D网格模型信息隐藏算法抗分析性弱的问题,提出一种零高分辨率的信息隐藏算法。首先,利用改进半边折叠网格简化算法对网格模型进行多分辨率分析,将3个分辨率层表示为High-layer,Mid-layer,Low-layer;其次,在High-layer进行同心球面分割,提取特征向量,在Mid-layer计算顶点突出度,确定嵌入信息的特征点;再次,通过将特征向量中特征值的最高位与Chebyshev置乱的加密信息建立联系以形成关联信息;最后,利用分段映射函数将关联信息嵌入到特征点球面坐标r值的DCT变换交流系数中。算法将高分辨率层的特征向量与置乱信息所构建的关联信息隐藏于能量小于15%中分辨率层的鲁棒特征点的仿射变换不变量中,有利于算法的不可见性、鲁棒性和抗分析性。采用一阶拉普拉斯平滑的隐写分析方法检测不到点、面特征的明显变化,表明所提算法的抗分析性好。

  • 2021-04-30
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基于改进大气散射模型的图像去雾算法研究_龚晓婷

在成像的过程中,光的传播受到悬浮颗粒散射的影响,图像质量不佳。为了解决这种问题,提出了一种基于改进的大气散射模型的图像去雾算法。首先,运用开运算获取精确的大气光,避免白色物体误判大气光;其次,提出一种可调介质传输函数的估算方法,通过白平衡思想估计传输率的最大范围,并用可调系数来调整传输率;最后,由于暗通道先验方法得到的去雾图像整体偏暗,进行像素级融合得到最终复原图像。通过大量试验分析发现,该算法可以有效的去雾,同时提高有雾图像的对比度,细节信息等,使去雾后的图像纹理更丰富。

  • 2021-05-06
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基于Kriging代理模型的失效机会测度算法_李贵杰

结构输入变量中同时存在随机输入变量和模糊输入变量情况下,失效机会测度可以很好地衡量结构的安全程度。但是,现有的混合模拟法计算失效可信度是一个双层循环过程,需要调用大量的功能函数。尤其对于大型复杂结构来说,混合模拟法的计算量是难以接受的。因此,本文将混合模拟法和自适应Kriging代理模型相结合,发展了一种失效机会测度的高效算法。通过U学习函数来自适应地选择训练样本点,进而可以自适应地构建功能函数的Kriging代理模型。在备选样本池中自适应训练至收敛的Kriging代理模型可以以要求的精度区分备选样本池中每个样本点的状态是失效还是安全的。因此,可以用收敛的Kriging代理模型代替真实的功能函数,进而通过混合模拟计算失效机会测度,这极大地降低了功能函数调用次数。最后,本文通过两个算例来验证本文发展算法的精确性和高效性。

  • 2021-04-29
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物联网、云计算与大数据融合演变

物联网(The Internet of things)的概念是在1999年提出的,它的定义很简单:把所有物品通过射频识别等信息传感设备与互联网连接起来,实现智能化识别和管理。国际电信联盟2005年一份报告曾描绘“物联网”时代的图景:当司机出现操作失误时汽车会自动报警;公文包会提醒主人忘带了什么东西;衣服会“告诉”洗衣机对颜色和水温的要求等等。

  • 2021-04-28
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