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一种面向室内导航的通行区域模型及其自动提取算法_游天

面向室内位置服务中路径规划与导航的应用需求,提出一种基于栅格空间的通行区域模型及其自动提取算法。首先,在栅格模型基础上引入了相邻栅格和途经栅格,结合具体示例阐述了通行区域模型的基本原理；然后,根据室内地图数据特征,通过室内栅格模型初始化、通行区域初次提取和邻域融合,设计了通行区域的自动提取算法；最后,选取西单大悦城一楼室内地图数据进行了不同栅格尺度的通行区域自动提取和路径规划试验。结果表明,该算法针对走廊内存在障碍等复杂室内环境具有较好的适用性,并且通行区域模型相比网络模型的路径规划结果更加符合复杂室内环境的路径行走特征。

  • 2021-05-07
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时变重力场球面模型反演算法和模拟实验_张贝

时变重力场是研究地球内部介质物性变化的重要手段。本文提出了一种适用于地面流动重力测量获得的时变重力信号的场源反演方法,该方法采用球坐标系下的六面体单元来模拟场源介质,适合大尺度地震流动重力测量数据的等效源模型构建。通过引入重力时变信号的一阶光滑先验条件,压制了时变重力信号中的短周期高频分量,可用于提取与地震孕育相关的长周期信号。通过理论和模型实验证明了本文算法的可靠性和稳定性,并使用南北地震带南段2014—2017年的流动重力实测数据进行了反演解释,获得了地壳内部等效场源的视密度时变信号,变化量级在正常地壳密度的±0.7‰之间,其空间形态受川滇菱形块体边界控制。研究成果可用于时变重力场模型解释和深部场源特征提取,可为地震重力前兆信号分析和相关研究提供完备的方法保障。

  • 2021-04-20
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模型算法回归技术全解

回归分析是建模和分析数据的重要工具。本文解释了回归分析的内涵及其优势，重点总结了应该掌握的线性回归、逻辑回归、多项式回归、逐步回归、岭回归、套索回归、ElasticNet回归等七种最常用的回归技术及其关键要素，最后介绍了选择正确的回归模型的关键因素。

  • 2021-04-18
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机器学习入门算法：从线性模型到神经网络

近段时间以来，我们频频听到「机器学习（machine learning）」这个词（通常在预测分析（predictive analysis）和人工智能（artificial intelligence）的上下文中）。几十年来，机器学习实际上已经变成了一门独立的领域。由于现代计算能力的进步，我们最近才能够真正大规模地利用机器学习。而实际上机器学习是如何工作的呢？答案很简单：算法（algorithm）。

  • 2021-04-18
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机器学习算法模型在券商行业的应用实践及发展前景

本文重点介绍机器学习模型在券商行业的应用和实践。首先分析了当前机器学习的发展和现状，然后从实际应用出发，分析解读机器学习算法在券商行业的场景应用，进一步的阐述了几种机器学习算法在实际场景中的应用，最后讲到机器学习平台的使用以及未来机器学习应用前景。

  • 2021-04-17
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基于模型设计方法的机器人柔性运动控制算法的实现_唐志祺

运动控制算法是机器人系统设计的关键技术，通常面临通用性差、嵌入算法复杂、设计周期长等问题。本文结合嵌入复杂的柔性S形加减速运动控制算法，提出了一种基于模型的软硬件协同高效设计方法，可以大大缩短机器人运动控制系统的设计周期、提高开发效率。通过对柔性运动控制算法建模,建立了一组易于解算的接口参数列表,算法将根据输入列表参数自适应变化运动速度规划,提高应用灵活性。在Simu中完成了柔性运动控制算法的模型设计与仿真测试；然后通过MathWorks工具箱为模型自动生成嵌入式C代码和可编程逻辑IP核；最后在以Zynq-7 000为核心的运动控制器中实现算法功能。实验结果验证了基于模型的软硬件协同设计方法的可行性和有效性。

  • 2021-04-21
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基于改进果蝇算法优化BP神经网络的接地网腐蚀速率预测模型_程宏伟

为进一步提高接地网腐蚀速率的预测精度，解决传统模型易陷入局部最优且随机初始化模型参数影响预测准确性和稳定性的问题。文中首先将混沌映射、动态搜索半径策略和优化气味浓度判定公式引入果蝇优化算法得到改进后的果蝇优化算法；然后利用UFOA优化BP神经网络的初始权值和阈值，建立基于UFOA优化的BP神经网络接地网腐蚀速率预测模型；最后以重庆24座变电站的接地网数据进行实验验证。结果表明相对FOA优化的BP神经网络模型、BP神经网络模型、人工蜂群算法优化的支持向量机模型和广义回归神经网络模型，文中提出的UFOA-BP模型在预测精度和模型稳定性方面均优于其他四种模型，验证了该模型的有效性和可行性，为运维人员提前发现接地网安全隐患并安排检修进而保障电网安全稳定运行提供帮助。

  • 2021-04-22
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网格模型上基于线性插值的自适应保特征去噪算法_岳少阳

网格去噪是改善扫描设备所得数据并为后续数字几何处理提供理想模型的重要步骤.针对近年来涌现出的各种网格去噪算法难以平衡好时间消耗和去噪结果之间的关系,提出一种高效的基于线性插值的框架性保特征去噪算法,将体现结构特征的充分磨光模型与包含综合信息的噪声模型进行联合分析,通过自适应的线性插值算法逐步从噪声模型中提取出特征信息加到光滑模型中,从而实现保持不同程度特征（从显著特征到微弱特征）的去噪结果.同时提出迭代去噪算法的迭代终止判别条件,可为不同迭代去噪算法提供自动且可靠的终止条件.大量在不同复杂度和不同噪声程度的模型上的实验结果表明,与现有的局部迭代算法相比,该算法取得更好的视觉效果和较低的均方角度误差值,能够保持不同程度的特征且具有较好的时间性能.

  • 2021-04-30
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