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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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谱聚类(spectral clustering)原理总结

谱聚类(spectral clustering)是广泛使用的聚类算法,比起传统的K-Means算法,谱聚类对数据分布的适应性更强,聚类效果也很优秀,同时聚类的计算量也小很多,更加难能可贵的是实现起来也不复杂。

  • 2021-03-20
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三维高速机动目标跟踪交互式多模型算法

对三维机动目标,尤其是高速机动目标的跟踪一直是目标跟踪领域的重点和难点。通过二维或解棋模型扩展并不一定能满足精度要求,提出了一种基于常速模型,“当前”统计模型,带约束的三维常速率协同转弯模型的交互式多模型算法。通过对包括匀加速模型. Singer模型、当的”统计模型在内的不同模型组合进行MonteCarlo伤真比较表明本算法对三维高速机动目标跟踪是有效性,并具有报好的实用性

  • 2021-04-18
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基于模型预测控制的智能楼宇用能灵活性调控策略_陈厚合

提出一种基于模型预测控制的智能楼宇用能灵活性调控策略。首先,根据楼宇蓄热特性,构建考虑楼宇内部不同制热区域的智能楼宇能耗预测模型,并将楼宇系统作为灵活可控单元集成到配电网中;然后基于模型预测控制方法,通过楼宇内部暖通空调系统在温度舒适度范围内对室温进行优化调节,实现楼宇系统的能耗灵活管理,降低楼宇运行成本;最后,在冬季制热场景下,对不同暖通空调控制方法下的楼宇集群进行优化调度分析,并对比分析了楼宇集群优化调度对于配电网运行状态的影响。结果表明,所提方法在保证温度舒适度的前提下可充分发掘智能楼宇的需求响应潜力,降低楼宇运行成本,同时可有效解决由可再生能源出力预测数据误差而导致的楼宇日前调控方案与实际运行场景偏差较大的问题,在预测不确定性环境下具有较强的鲁棒性。

  • 2021-04-19
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决策树模型算法研究与案例分析

决策树(Decision Tree)是一个预测模型;他代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系。树中每个节点表示某个对象,而每个分叉路径则代表某个可能的属性值,而每个叶节点则对应从根节点到该叶节点所经历的路径所表示的对象的值。数据挖掘中决策树是一种经常要用到的技术,可以用于分析数据,同样也可以用来作预测。从数据产生决策树的机器学习技术叫做决策树学习,通俗说就是决策树。

  • 2021-03-24
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机器学习中的模型评价、模型选择及算法选择

正确使用模型评估、模型选择和算法选择技术无论是对机器学习学术研究还是工业场景应用都至关重要。本文将对这三个任务的相关技术进行回顾,并就每种技术的理论和实证研究的主要优缺点进行讨论。文章还将就机器学习算法中的超参数调优给出尽可能的建议,用以实现最佳的算法效果。文中内容涉及很多常用方法,比如模型评估和选择中的Holdout方法等;介绍了bootstrap技术的不同变体,通过正态逼近得到置信区间来衡量性能估计(performance estimates)的不确定性;在讨论偏差-方差(bias-variance)折中方案时,对比了留一交叉验证法(leave-one-out cross validation)和k-fold交叉验证法,并提供了在k-fold交叉验证中最优k值的选择技巧。

  • 2021-04-18
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地铁网络关键节点二次规划模型与求解算法研究_郭晓玲

地铁网络中的关键节点对其连通性有着重要的影响。在有限的资源以及人力物力下,找出其中的关键节点进行强化管理以减小随机故障对整个网络造成的损失是非常重要的。应用二次约束二次规划模型,针对赋权网络,综合考虑节点移除后对网络的整体结构和功能的影响,给出了计算网络连通性的一个新测度——一步连接和两步连接;并基于模型特点设计了遗传算法。最后,以北京市地铁网络为例进行求解,表明了该方法的有效性和优越性。

  • 2021-04-21
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基于MEA_BP算法的IGBT结温预测模型_孟昭亮

针对IGBT芯片被封装在模块内部,芯片结温无法直接测量的问题,提出了基于思维进化算法(MEA)优化的反向传播(BP)(MEA-BP)神经网络算法的IGBT结温预测算法模型。首先,利用温敏电参数(TSEP)法搭建IGBT模块饱和压降实验平台;然后,从实验数据中提取338组饱和压降与集电极电流数据作为TSEP,表征其与IGBT模块结温的关系;最后,利用MEA-BP神经网络算法将提取出的电气参数建立结温预测模型,对结温进行预测。实验结果表明,MEA-BP神经网络算法的结温预测值平均绝对百分比误差在集电极电流小于临界电流时为0.114,在大于临界电流时为0.062,比遗传算法(GA)优化的BP(GA-BP)神经网络算法以及经典BP神经网络算法能更准确预测IGBT结温。

  • 2021-04-22
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