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基于金字塔模型和注意力机制的YOLO_V3目标检测算法_高建瓴

YOLO V3作为一种多尺度的目标检测算法,结构简单,可快速检测。但在训练过程中,由于底层的卷积层中包含较多的目标细节信息,而通过不断的卷积,底层的信息会被逐渐淡化掉。针对于此,本文利用改进的金字塔结构,将浅层特征图的细节信息和高层的语义特征信息进行融合,从而提高检测效果。在特征提取网络的残差连接中加入注意力机制,使得具有注意力效果的梯度能流入更深的网络中,通过在YOLO V3中加入注意力机制提升检测精度。即提出一种基于金字塔模型和注意力机制的YOLO V3目标检测算法。将改进后的算法和原有算法在COCO 2014数据集上进行对比实验,结果表明改进后的YOLO V3算法在mAP上有所提升,证明了它的可行性。

  • 2021-04-21
  • 阅读551
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电动汽车物流配送路径优化模型及求解算法_常乐

为了对电动汽车物流配送路径问题进行优化,建立多目标电动汽车路径问题模型,并设计一种具有处理多约束条件的改进非支配排序蚁群算法。首先根据电动汽车配送与燃油汽车配送的不同,综合考虑客户和运输商的不同利益及要求,以客户满意度最大、系统配送时间最短和运输成本最小为优化目标,建立带软时间窗的多目标混合车辆路径优化模型。其次,运用NSGA-Ⅱ算法对模型进行求解,并考虑本模型约束条件多的特点,设计进行求解。随机生成算例进行实验,结果表明:构建模式可根据不同配送商提供不同优化路线,方便做出适合其发展的决策,提出的算法在求解问题中也具有较好的性能。

  • 2021-04-21
  • 阅读495
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基于谐波补偿的单相PWM整流器虚拟磁链模型预测算法_熊成林

为了降低PWM整流器的硬件成本、提高系统可靠性,取消交流侧电压传感器是发展方向之一。无网压传感器的PWM整流器大多采用虚拟磁链观测网侧电压,其观测的准确性是实现PWM整流器高性能控制的关键。针对基于一阶低通滤波器的传统磁链观测器会产生相位偏移问题,提出了基于二阶低通滤波器的改进磁链观测方法,可以有效地消除磁链观测中的积分初始值和相位偏移问题,提高了磁链观测器的精度。其次,为了解决单相PWM整流器模型预测控制无法抑制网侧电流中的低次谐波问题,提出了一种多重谐波补偿的模型预测控制策略,降低了网侧电流中的低次谐波含量。实验结果表明,所提算法不仅能够有效地解决传统磁链观测器相位偏移的问题,而且能有效地抑制网侧电流的低次谐波,改善PWM整流器的电流质量。

  • 2021-04-21
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多输入单输出时变输出误差模型学习辨识算法_祝徐轩

本文考虑了多输入单输出（MISO）时变输出误差系统参数的估计问题。对于多输入单输出时变输出误差系统,识别的难点在于待辨识的模型参量是随着时间而变化的,尤其突变的参数更难辨识。针对这一问题,本文将辅助模型的思想应用到学习算法中,给出了基于辅助模型的迭代学习随机梯度算法和基于辅助模型的迭代学习最小二乘算法的推导过程。最后,提供了说明性的仿真实例来分析所提出的算法,仿真结果表明基于辅助模型的迭代学习最小二乘算法可以快速跟踪突变的参数,获得精准的参数估计,验证了该算法的有效性。

  • 2021-04-21
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基于块稀疏贝叶斯模型的鬼成像重构算法_吴学林

传统的相机系统使用物体透射或从物体反向散射的光在胶片或焦平面探测器阵列上形成图像,鬼成像系统则使用分离的光场之间的空间相关性来获得图像而且无需记录图像本身,在遥感、医学和显微成像方面具有巨大的应用潜力。然而传统的鬼成像系统存在大尺寸图像重构存储要求高难以实现的问题。针对此问题,本文提出了一种基于块稀疏贝叶斯模型的鬼成像重构算法。该算法首先将一个大尺寸的目标图像等分成若干个小尺寸图像块,然后再利用贝叶斯学习模型对每一个小图像块进行压缩感知重构求解,最后通过合并每一个小图像块的重构结果,得到最终的大目标重构图像。仿真实验结果显示,基于块稀疏贝叶斯的鬼成像重构算法可以明显提升图像重构速度及重构质量,并且在日常条件下也可以快速有效地重构大尺寸目标图像。

  • 2021-04-21
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DAS模型中数据库可撤销密匙分配算法仿真_晋国卿

由于DAS模型中数据库的访问控制能力较强,导致传统算法进行密匙分配时容易出现阻塞、丢包等现象,造成密匙分配结果不精准且耗时长。设计了一种基于蜂窝系统的可撤销密匙分配算法。根据蜂窝多址方案的相关规则,优化数据库中的分配目标,结合可撤销密匙的相似特性,建立关于密匙分配的协调机制；利用等效函数,确定可撤销密匙的分配权重。利用蜂窝系统,从静态分配和动态分配两方面,实现可撤销密匙的分配计算。仿真结果表明,基于蜂窝系统的密匙分配算法能够有效降低分配阻塞率和丢包率,在分配耗时方面也有一定的优化。说明基于蜂窝系统的密匙分配算法具备有效性,较传统算法的分配性能均有所提升,符合实际应用标准。

  • 2021-04-21
  • 阅读548
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基于深度学习VGG网络模型的海洋单细胞藻类识别算法_王羽徵

为更好地对海洋中单细胞藻类进行有效识别,本研究提出了基于改进式VGG16网络模型的单细胞藻类识别算法—AlgaeNet,在传统VGG网络模型基础上,通过减少卷积核数量,并添加BatchNormalization层进行神经网络模型加速。结果表明:在相同试验条件下,本研究中提出的AlgaeNet算法在训练过程中的损失值收敛速度及对测试集样本（卵形小球藻Chlorella ovalis与小等刺硅鞭藻Dictyocha fibula Ehrenberg）的预测准确率上升速度较传统VGG、AlexNet网络模型优势明显,识别准确率可达99.317%。研究表明,基于改进式VGG16网络模型的单细胞藻类识别算法AlgaeNet在单细胞藻类识别领域具有较好的分类识别性能,可实现海洋中藻类的准确识别。

  • 2021-04-21
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侵入渗流模型算法设计及在油气成藏机理研究中的应用_王朋岩

油气藏形成影响因素多、经历时间长，难以通过直观的手段再现油气运聚过程。侵入渗流数值模型可用于研究地下多孔介质中流体运移特征与规律。在国内外研究的基础上，探索二维、三维模型降维设计思路，把复杂多维模型转化为一维数组，简化计算流程，方便程序设计。采用二叉树排序方法设计了数据结构和计算模块，可以加速搜索进程，减少运移模拟时间。通过加载分形分析软件对模拟结果进行定量标定。应用键式侵入渗流模型讨论了非常规油气成藏过程。低地层倾角产生低浮力效果，低渗透储层造成运移阻力增大，结合大面积供烃过程，形成了形态复杂、分形值高、运移效率低的油气运移路径。常规油藏中储层非均质性与运移动力共同影响，控制储层内部油气分布规律和运移路径形态。算法改进后软件结构清晰，功能完备，同时便于修改和增减模块。键式侵入渗流数值模型可以用于研究成藏机理、分析油气分布规律，具有直观、灵活、科学的特点。

  • 2021-04-21
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