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基于库仑力模型的动态社会网络积极影响力最大化算法_卢敏

影响力最大化问题已经成为社会网络中重要的研究内容,其影响力传播模型和求解算法是关键的核心问题。为了提高预测传播结果的准确度,引入传播过程中激活节点数量动态变化与节点间信任关系对IC模型进行改进,结合社会影响力与库仑力之间的相似性,提出一种基于信任关系的动态社会库仑力(dynamic social Coulomb forces based on trust relationship,DSC-TR)模型,构建一种优化的随机贪心(random greedy,RG-DPIM)算法求解影响最大化问题。仿真实验结果表明,DSC-TR模型的预测准确度明显优于SC-B、IC模型;RG-DPIM算法性能优于G-DPIM、IPA、TDIA算法。

  • 2021-04-26
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基于云模型的改进粒子群PMSM参数辨识算法_时维国

针对永磁同步电机传统参数辨识方法存在的缺陷,提出了一种基于云模型的改进粒子群参数辨识算法.该算法首先采用高频电压注入法建立高频电压方程,通过滤波处理获取高低频信号构建四阶满秩实时电机辨识模型;将云模型理论与粒子群算法相结合,采用正态云发生器对粒子进化变异操作建模,实现了自适应动态调节粒子的搜索范围,有效克服早熟收敛,保证了辨识参数为全局最优解.实验表明该辨识方法寻优能力强,搜索精度高,稳定性好,具有良好的动态性能.

  • 2021-05-07
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基于RFM模型的随机森林算法对民航客户的流失分析_杨琳

近几年,随着航空市场的快速发展,对于航空公司而言,如何在增加市场占有率的同时,对客户的流失进行有效的控制也刻不容缓。基于随机森林算法,根据航空客户数据,建立流失预测模型,对客户是否已流失进行预测研究,将传统的RFM客户价值模型进行改进,结合随机森林算法对客户流失进行预测。实验结果表明,基于RFM模型的随机森林算法构建的客户流失模型拥有更具有说服力的指标选取,AUC值达到0.92,且准确率较高。利用该模型可对航空公司客户流失进行较为准确的预测,对流失客户进行分类,为民航企业提供营销策略。

  • 2021-04-20
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基于最小电流误差的单相级联H桥整流器模块化模型预测控制算法_吴瑕杰

针对具有n个H桥的单相级联型(cascaded H-bridge,CHB)整流器,提出一种基于最小电流误差的模块化模型预测控制算法。该算法将每一个H桥视为独立的整流器,采用串行计算模式,逐个完成各H桥对应最优调制函数的计算。采用特定的补偿算法,降低了网侧电压、电流的采样率。针对单个H桥,采用基于最小电流误差的模型预测算法,将电容电压平衡控制嵌入到单个H桥最优调制函数的计算中,有效减小了电容电压平衡控制的实现复杂度,并使得该算法通过简单地修改即可适用于具有不同数目H桥的单相CHB型整流器。另外,使用基于二阶广义积分器的锁相环获取单相CHB型整流器网侧电压、电流在a-b坐标系下的分量。

  • 2021-05-06
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通用EIV平差模型的线性化估计算法_曾文宪

近年来,深度学习被广泛应用于各个领域并取得了显著的进展,如何利用深度学习高效管理呈爆炸式增长的三维模型一直是一个研究热点。本文介绍了发展至今主流的基于深度学习的三维模型检索算法,并根据实验得出的算法性能评估分析了其优缺点。根据检索任务的不同,可将主要的三维模型检索算法分为两类:(1)基于模型的三维模型检索方法,即检索对象与被检索对象都是三维模型,按照对三维模型的表示方式不同,可进一步分为基于体素、基于点云和基于视图的方法;(2)基于二维图像的跨域三维模型检索方法,即检索对象是二维图像,被检索对象是三维模型,包括基于二维真实图像和基于二维草图的三维模型检索方法。最后,对基于深度学习的三维模型检索算法目前存在的问题进行分析和讨论,并展望未来发展的新方向。

  • 2021-04-21
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基于模板匹配和SVM模型的快速目标检测算法_李蕊

为了完成样本较少及低配运行环境下的目标检测任务,提出一种快速高精度的目标检测算法:融合Chamfer距离与边缘线条角度作为新的相似性度量,用以衡量两个形状的相似性;使用随机模板训练SVM分类模型,用以判别候选位姿的真伪;构建待搜索图像的多层金字塔并应用提前终止搜索策略在顶层寻找候选位姿,然后将正确位姿映射至下一层进行更精细的匹配定位,重复此过程直至底层。实验结果表明,此算法在复杂场景下仍能快速精准地检测出正确位姿并统计目标个数,坐标定位平均误差在1像素以内,旋转角度平均误差在0.5°以内,对500万像素的图像处理时长在35 ms以内,具有较好的应用价值。

  • 2021-05-07
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改进Faster_R_CNN模型的汽车喷油器阀座瑕疵检测算法_朱宗洪

为完成喷油器阀座常见的瑕疵识别,对深度检测模型进行研究,提出基于Faster R-CNN模型的喷油器阀座瑕疵识别改进方法 .首先,对常规生产下的喷油器阀座瑕疵图像进行采集、处理,构造出相关数据集;其次,在Faster R-CNN模型上对候选框和特征网络进行改进,获得比原有模型更高的精确度.实验结果表明:改进的Faster R-CNN模型在喷油器阀座瑕疵识别中精确度得到加强,识别精确度可达71.79%,相比原有模型精确度提升了近3.9%.说明该深度学习方法能够有效实现喷油器阀座瑕疵的识别,为后续自动一体化检测研究提供了基础.

  • 2021-06-16
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基于OpenVINO的情绪识别反馈康复训练系统设计

设计基于开放视觉推理和神经网络优化(OpenVINO)人工智能工具套件的情绪识别反馈康复训练系统,方便康复人员在可调难度的游戏场景中进行康复训练,并可根据其情绪进行难度调整。方法:建立基于OpenVINO人工智能工具套件及Pygame程序模块的康复训练系统架构,利用Python的OpenVINO引擎进行情绪识别系统设计,利用Python的Pygame构建游戏场景。

  • 2021-05-12
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