改进TV图像去噪模型的全景图像拼接算法_呼亚萍

全景图像生成过程中易受到噪声的影响。针对该问题，提出一种改进的全变分（Total Variation，TV）图像去噪模型应用于全景图像的拼接。首先，对图像去噪过程中建立的泛函函数进行卷积运算，利用卷积操作降低噪声点的灰度值，随后求解泛函函数所对应的拉格朗日方程极小值，达到图像去噪的效果；其次，采用SIFT （Scale Invariable Feature Transfomation）特征匹配算法对去噪后的图像进行特征提取和匹配；最后，对待拼接图像进行加权融合处理，优化视觉效果。仿真实验结果表明，与经典算法相比，该研究能够较理想地去除图像中的噪声，降低全景图像拼接过程中的干扰，提高的视觉效果。

2021-04-23
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基于统计学模型的CBTC系统ATO停车精度自适应优化算法_谭力天

城轨CBTC系统运营对列车停车精度具有较高要求,其中ATO精确停车是系统的重要功能。而外部干扰造成的不确定性和系统延时是影响停车精度的重要因素。提出一种基于统计学模型的自适应优化算法,对停车精度的概率分布曲线进行拟合,而后采用二元马尔可夫模型优化ATO精确停车模型。通过3种不同类型情景的优化模型获得相应的停车精度数据,以期望和方差作为对比指标,结果表明优化模型对ATO停车精度有一定改善,获得较为理想的停车精度。

2021-04-23
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2020移动互联网广告洞察报告

线上线下营销触点进一步融合后，触点增多,线性购买模式进步被打破,营销的想象力空间增大。教育行业目前处于烧金营销模式阶段,广告投放预算充足,媒介组合全面覆盖。汽车行业广告投放延续既有媒j投放并紧跟互联网媒介趋势进行组合投放。

2021-04-23
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基于遗传算法优化极限学习机模型的干旱预测_以云贵高原为例_刘振男

为准确预测干旱情势,提高防旱抗旱能力,构建了遗传算法优化的极限学习机（GA-ELM）模型进行干旱预测。以近年来干旱频发的云贵高原为研究区,利用该模型以关键致旱因子为输入变量实现了云贵高原中长期干旱预测,并与自适应神经模糊推理系统（Adaptive Neural Fuzzy Inference System,ANFIS）模型、极限学习机（Extreme Learning Machine,ELM）模型的预测结果进行比较。结果表明:GA-ELM模型适用于云贵高原地区的干旱预测；与ELM模型相比,不同时间尺度下GA-ELM模型的干旱预测结果精度均有明显提升；在干旱强度和干旱历时方面,GA-ELM模型的预测精度总体上也优于ANFIS模型。

2021-04-23
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基于特征融合及自适应模型更新的相关滤波目标跟踪算法_刘威

针对单一特征目标跟踪算法因背景干扰、目标遮挡造成的跟踪失败问题,以及跟踪过程中每帧进行模型更新容易造成错误更新和实时性差的问题,提出了一种基于特征融合及自适应模型更新策略的相关滤波目标跟踪算法-多特征自适应相关滤波目标跟踪算法。该算法在特征提取阶段将边缘特征及HOG特征加权融合作为目标特征,加强对边缘特征的学习；在模型更新阶段通过计算预测区域与真实区域的奇异值特征向量相似度,并结合设定的阈值判断是否需要进行模型更新,通过自适应更新的方式减少模型的更新次数。在标准测试视频集下验证所提算法,并与两种经典相关滤波算法进行比较,结果表明该算法能够较好地适应背景干扰及目标遮挡问题,跟踪目标的平均中心误差减少了9.05像素,平均距离精度提高12.2%,平均重叠率提高4.53%。

2021-04-23
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基于非线性模型和遗传算法寻优的无人艇航向PID控制研究_王亮

为了解决非线性无人艇动力学模型在航向控制时PID控制参数整定的问题,提出基于非线性模型和遗传算法寻优的无人艇航向PID控制算法。采用Abkowitz模型,对无人艇进行动力学建模,在遗传算法中设计自适应交叉算子、自适应变异算子及目标函数,并将其应用于参数整定。仿真实验显示,采用该方法后,无人艇操舵平稳,幅度较小,且舵角输出未发生振荡现象。该方法在无人艇航向控制上有一定的工程应用价值。

2021-04-23
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基于随机森林算法的湖北省水资源承载力评价模型及其应用_陆佳慧

依据PSR框架建立水资源承载力评价指标体系,以指标阈值为依据构造随机样本,在此基础上应用随机森林算法对湖北省水资源承载力进行评价。结果表明,随机森林能够很好地拟合指标因子与水资源承载力等级之间的关系,训练模型精度高,方案可操作性强,具有一定应用性；随机森林算法能无偏识别变量重要性,其中需水模数与供水模数是湖北省水资源承载力的关键影响因素,应予以重点防控；湖北省水资源承载力空间分布不均,鄂西地区和咸宁市水资源承载力为良好级,鄂东和鄂中地区为一般等级,以武汉市为核心的江汉平原地区属较差级,建议加强水资源分区管理,以促进水资源涵养能力与经济社会同步发展。

2021-04-23
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EM算法在P范混合模型的参数估计中的应用_彭飞

针对多种分布形式混合的观测数据，建立了P范分布混合模型，考虑到模型中混合数属于不完全数据，引入EM算法，对该混合模型的参数进行估计，详细推导了P范混合模型参数估计的迭代公式，并给出了相应的迭代步骤。最后采用混合高斯分布数据、拉普拉斯分布与高斯分布混合数据以及实测GPS观测值残差数据，验证了本文公式的正确性和适应性。算例结果表明，相比于单一概率分布，P范混合模型能够准确反映数据分布的实际情况，同时利用EM算法估计的模型参数具有较高的精度。

2021-04-23
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