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基于过滤模型的聚类算法_邱保志

合理的聚类原型是正确聚类的前提.针对现有聚类算法原型选取不合理、计算聚类个数存在偏差等问题,提出基于过滤模型的聚类算法（CA-FM）.算法以提出的过滤模型去除干扰聚类过程的边界和噪声对象,依据核心对象之间的近邻关系生成邻接矩阵,通过遍历矩阵计算聚类个数；然后,按密度因子将数据对象排序,从中选出聚类原型；最后,将其余对象按照距高密度对象的最小距离划分到相应的簇中,形成最终聚类.在人工合成数据集、UCI数据集以及人脸识别数据集上的实验结果验证了算法的有效性,与同类算法相比, CA-FM算法具有较高的聚类精度.

  • 2021-05-06
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数据库内AI模型优化

在大量变化着的数据中，数据分析师常常只关心预测结果为特定值的少量数据．然而，利用机器学习模型进行推理的工作流程中，由于机器学习算法库默认数据以单表方式组织，用户必须先通过sQL语句查询出全部数据，即使随后在模型推理过程中会将大量数据丢弃．指出了在这个过程中，如果可以预先从模型中提取信息，就有望能在数据获取阶段快速排除不需要的数据。从而降低数据获取过程中的多表连接代价、进程间通信代价以及模型预测代价，进而加速整个工作流程．以决策树模型为例，首先提出一种预筛选+验证的执行方法对查询过程进行优化，之后给出了从决策树中提取用于预筛选谓词的离线算法，最后在真实数据集上进行测试．实验结果表明，所提出的方法能够对借助决策树模型推理结果对数据进行筛选的应用场景起到较好的加速效果．

  • 2021-04-26
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三阶隐马氏模型算法及其与一阶隐马氏模型的关系

为了考虑更多的统计特征，提出了类阶隐马氏模型， 其中状态转移 和输出观测同时取决于当前状态和前面两个状态。研究和推导了这类三阶隐马氏模型中估值问题的向前向后 算法、解码问题的Viterbi算法 和学习问题的Base-Wech算法，对此类阶隐马氏权型。 构造了个与之等价的一 阶隐马氏模型， 提出并证明了它们的等价性定理。研究结果丰富了隐马氏模型的算法理论，可为共实际应用提供更好的方法。

  • 2021-04-18
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PID控制算法一勺烩 从模型到实现再到口诀

在工业应用中PID及其衍生算法是应用最广泛的算法之一，是当之无愧的万能算法，如果能够熟练掌握PID算法的设计与实现过程，对于一般的研发人员来讲，应该是足够应对一般研发问题了，而难能可贵的是，在很多控制算法当中，PID控制算法又是最简单，最能体现反馈思想的控制算法，可谓经典中的经典。经典的未必是复杂的，经典的东西常常是简单的，而且是最简单的。PID算法的一般形式：

  • 2021-04-17
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招标采购中的采购物品打包模型及其优化算法_黄学文

招标采购是采购物品（货物或服务）的有效方式,采购物品打包是招标采购的重要环节并对采购绩效有重要影响。采购物品打包是确定一组互斥的采购包集合,在充分的市场竞争条件下购买全部采购物品,且每个采购包的候选供应商应对该采购包中的所有物品进行投标。目前采购物品打包问题的研究文献较少,本文通过定义采购包和采购打包方案等概念,建立了采购物品打包问题的0-1整数规划模型。由于该模型具有NP-hard特征,为此首先将其转化为旅行商问题,并基于遗传算法设计采购物品打包问题的求解算法。实验表明:与整数规划求解软件和双聚类算法相比,本文所提出的算法在解决采购物品打包问题时具备更好的优化性能和计算效率。

  • 2021-04-22
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基于波形自适应的认知雷达机动目标跟踪算法_王树亮

从认知雷达的角度出发,综合考虑跟踪模型和波形选择,提出一种能够适应目标运动状态急剧变化的波形自适应机动目标跟踪算法。首先,将匀速运动模型和当前统计模型作为交互式多模型（IMM）的模型集,并结合贝叶斯理论提出一种时变转移概率的自适应IMM算法。然后,结合量测误差椭圆与目标状态预测误差椭圆正交理论,研究了基于基带脉冲波形模糊函数旋转的波形库实现方法并给出了波形自适应选择跟踪算法的具体步骤。仿真实验表明,所提算法能够适应目标不同加速度机动,雷达系统跟踪性能得到了较大幅度提升。

  • 2021-05-07
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基于NSGA_算法的站域地下空间规划布局模型_查昞豪

近年来,随着轨道交通的蓬勃发展,站域地下空间开始承担起提高城市发展效能、促成地下空间综合网络化发展的功能。本文根据TOD （Transit-Oriented Development）模式下城市站域地下空间的功能构成要素和规划布局方法,建立了新的站域地下空间规划布局模型。基于用地冲突度、开发效益以及开发规模的多目标优化的数学分析方法,采用NSGA-Ⅱ启发式算法定量分析站域地下空间的规划布局。最后,本文对某地区站域地下空间的总体布局模式进行案例分析,计算结果表明,该模型能够提高站域地下空间的紧凑性和适用性,可用于指导未来城市地下空间的开发利用。

  • 2021-04-22
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基于高斯混合部件模型的铁路扣件检测_何彪

针对采集图像中铁路扣件存在形状的变化、扣件图像的光照差异较大和扣件被异物局部遮挡的问题,根据对可变形部件模型算法和高斯混合模型的研究,提出了高斯混合部件模型算法.结合扣件图像边缘特性及改进的Roberts算子计算图像梯度,将归一化后的方向梯度直方图特征作为高斯混合部件模型算法的底层特征,根据扣件形状划分部件,部件之间的相对位置采用星型连接方式度量,运用余弦相似性度量部件中方向梯度直方图特征的相似度,部件模型使用高斯混合模型并采用期望最大化算法迭代求解.将高斯混合部件模型算法应用于扣件检测中,最终平均检测效果为漏检率3.16%、误检率9.80%、正确率90.27%.

  • 2021-05-07
  • 阅读1012
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