改进的PM模型的医学超声图像去噪算法_晏满钰

为解决传统的各向异性扩散算法在医学超声波图像处理方面存在着细节信息保留欠佳和去噪效果不明显的两个缺陷,提出了一种改进的Perona-Malik模型（PM模型）。方法主要从两个方面对PM模型进行改进,首先将传统的PM扩散模型选取4个方向改进为8个扩散方向,最后通过各方向梯度值和图像梯度变化关系来选取不同扩散函数,从而将传统PM模型的单一扩散方式改在不同区域有不同的扩散特性,进一步提高去噪效果,更好保留细节。通过matlab进行算法仿真,从仿真结果峰值信噪比和均方根误差这两个评价图像质量指标表明,改进后模型在去除图像中的噪声和保护细节信息这两个方面都优于PM模型和HW模型。

2021-06-18
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基于栅格模型与改进蚁群算法的机器人路径规划研究_王影

针对传统的机器人路径规划算法存在搜索空间大、局部最优、效率低等问题,首先在机器人的工作环境建立栅格环境模型,然后对传统的蚁群算法进行信息素浓度限制、信息素浓度更新方式改进、状态转移规则的改进,然后运用栅格法与改进的蚁群算法相结合的方法,寻找最优路径.结果表明:这一方法经过很短的迭代,得出所建模型路径规划的最短路径,有效解决机器人路径规划的有效性和准确性低的问题,改善机器人路径规划的总体性能.

2021-06-18
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物联网及物联网工程专业介绍

信息与通信工程、电子科学技术、计算机科学与技术。物联网概论、电路分析基础、信号与系统、模拟电子技术、数字电路与逻辑设计、微机原理与接口技术、工程电磁场、通信原理、计算机网络、现代通信网、传感器原理、嵌入式系统设计、无线通信原理、无线传感器网络、近距无钱传输技术、二维条码技术、数据采集与处理、物联网安全技术、物联网组网技术等。

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基于穷举_粒子群算法的大功率LED四热阻模型研究_段秀娟

针对目前LED寿命难以准确评估的问题,从LED热阻出发,将穷举法（Exhaustive Attack method,EAM）和粒子群算法（particle swarm optimization,PSO）相结合,提出了基于穷举-粒子群算法的大功率LED四热阻模型。建立了LED的四热阻模型和系统约束条件,实现了LED热阻系统满足LED计算结温与实际结温差最小的优化目标。实验结果表明:EAM-PSO算法能有效解决LED四热阻计算问题,与LED两热阻模型算法比较,EAM-PSO算法能够更加准确的评估LED寿命。

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智慧城市运营模式

政府对网络监管力度大。运营商可利用已有网络、客户资源、运营经验、人才以及资金优势。降低商务风险，增加首期收益,政府要承担建设费用和相应的风险。运营商对产品规划和发展的控制不足，不能有效地利用设备资源.

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基于体素模型与卷积神经网络的三维模型分类算法_刘泽鑫

针对传统三维模型分类算法时间复杂度较高、分类准确率较低等问题,提出一种基于体素模型与卷积神经网络的三维模型分类算法。将原始模型表示为八叉树结构的体素模型以优化模型的性状表达,使用设计的卷积神经网络对体素模型进行特征提取以及分类运算。实验结果表明,与其他三维模型分类算法相比,该分类算法的显存占用较小,同时具有较低的时间复杂度和较高的分类能力。

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基于改进深度强化学习算法的电力市场监测模型研究_许杨子

针对典型深度强化学习算法若干显性固有弊端,提出了一种改进深度强化学习算法,设计了基于改进深度强化学习算法的电力市场监测模型。引入智能体（agent）机制,Agent执行动作（action）并把当前收益（reward）和未来收益反馈给环境（environment）模拟策略网络,在有限马尔科夫决策过程中引入多重Q网络机制实现深度估值网络。以国家电网某电力公司为效能评价载体,基于谷歌的Tensorflow 1.2.1和OpenAI的Gym 0.9.2环境开发了验证环境并对模型进行了实证分析,仿真验证结果表明所提模型可以在较短的时间内处理多维波动非线性电力市场监预测模型,在稳定性、监测自主性、预测准确性、对抗环境下的模型性能等方面具有明显优势。

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可见_近红外多光谱和多种算法模型融合的血迹年龄预测_戎念慈

精确的血迹的年龄估计在刑侦法医鉴定中有着重要的意义。构建了以8个LED为照明光源、以黑白CCD相机为成像单元的可见-近红外多光谱成像系统,利用以k最近邻算法、支持向量机算法和随机森林算法为基模型的融合模型分析预测血迹年龄,研究了利用可见-近红外反射多光谱精确估计人体血液年龄的可行性,并与前人利用高光谱进行血迹年龄预测的研究结果进行了对照,还检验了血液特异性对模型的影响。

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