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动车所调车作业计划优化模型与算法_殷迪

本文在分析动车组一级修作业流程特点的基础上,将动车所调车作业计划优化问题构建为整数规划模型并设计了融合"股道均衡分配规则""股道无效占用时间最小化规则""冲突消解策略"的启发式算法对问题进行求解,以动车所实际案例为背景验证了模型和算法的有效性。结果表明,所提出优化模型和算法是有效的；所提启发式算法相比三类常见的调度方法具有明显的优越性。

  • 2021-04-22
  • 阅读585
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基于高斯混合模型和EM算法的序贯三支决策方法_英文_张华幸

人脸识别是人工智能领域研究的重要方向。传统人脸识别方法大多考虑降低识别错误率,忽略了不同误分类代价的差异性。此外,训练一个精确的人脸识别分类器需要大量的标记样本,实际问题中标记样本往往很少。为解决这一问题,文章提出了一种基于高斯混合模型和EM算法的增量序贯三支决策方法,用于解决标记样本不足的代价敏感的人脸识别问题。文章针对人脸图像数据建立高斯混合模型,通过EM算法将有标记和未标记的图像数据进行综合识别,充分利用未标记样本可以帮助训练的分类器更好地表示测试样本,并得到更理想的识别效果。设计动态代价敏感识别策略,不仅考虑降低识别错误率,而且实现识别错误率和误分类代价之间的平衡。当标记样本不足时,引入边界域决策。随着序贯分类决策过程中可用信息的增加,边界域决策可以转化为正域决策或负域决策,从而形成增量式序贯三支决策过程,并通过实验验证了其有效性。

  • 2021-04-21
  • 阅读584
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计及储能寿命与调频性能的风储联合投标模型及算法_王浩浩

风电与储能联合投标可有效应对风电的随机性,提高风电与储能的综合效益。文章针对电力市场环境下风储联合投标的模型与算法问题开展研究。首先,详细考虑储能电池循环寿命、风储联合调频性能、风储联合运行条件及电力市场方面的约束,建立风储联合参与电能量市场和调频市场的投标模型。然后,将所提模型转化为马尔科夫决策过程,并提出一种改进动态规划算法进行求解。该算法利用情景记忆避免对各个子问题的重复计算,可显著提高计算效率,并有效处理风储联合投标过程中出现的随机性、非线性、离散性问题和逻辑变量。最后,通过算例说明了所提方法的有效性。

  • 2021-04-22
  • 阅读583
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建筑室内人员开窗行为的驱动因素及模型算法综述_李斐

建筑室内人员的开窗行为不仅会对室内空气品质产生影响,还会在一定程度上影响建筑能源消耗,因此人员开窗行为的测量及建模具有一定的意义。对人员开窗行为的研究进行了综述,对开窗行为目前的测量及建模方法进行了总结分析,并提出了改进建议。将综述研究分为四个部分,包括数据采样方法、开窗行为驱动因素的筛选、模型建立及其检验,对每一部分常用的方法优缺点进行了对比分析。同时,针对现有研究中存在的问题,如数据采集范围和采集量较小、没有充分考虑人员随机行为对窗口开度大小变化的影响等问题提出了一些新的解决思路,比如在数据采集中结合图像智能识别及热成像技术来增大样本采集量和采集速度,建立表征窗口开度变化的偏态模型,并结合蒙特卡洛模拟和质平衡方程来分析室内外环境的演化关系等。

  • 2021-05-06
  • 阅读583
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基于DeR_FCN模型的车辆检测算法_王玲

针对复杂城市环境下天气、光照、目标尺度以及车辆之间的遮挡等因素影响带来的车辆检测精度较差问题,提出一种改进区域全卷积网络的车辆检测算法（DeR-FCN）。通过特征级联的方式,跨层连接融合车辆底层细节特征和高层语义特征；使用维度分解区域提议网络,获得更加精准的区域候选框；在预测阶段采用软化非极大值抑制的方法,输出更加准确的检测结果。为验证算法的有效性,在KITTI和PASCAL VOC数据集,使用DeR-FCN算法和常用的车辆检测算法进行对比实验,实验结果表明,DeR-FCN算法的检测精度高于其它方法。

  • 2021-04-22
  • 阅读583
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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
  • 阅读583
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一种面向不规则的无线电传播模型下的节点定位算法_葛文庚

由于信号衰减、阴影以及干扰等原因，节点不具有圆形的无线电传播模型（Radio Propagation Pattern， RPP）。而多数的传统定位算法假定节点的RPP是圆形的。为此，提出面向非圆形无线电传播模型（Radio Propagation Pattern， RPP）的基于人工神经网络（Artificial Neural Networks， ANNs）的加权质心定位算法 （Artificial Neural Networks-Based Weighted Centroid Localization， ANNs-WCL）。ANNS-WCL定位算法先利用新的测距算法估计未知节点与锚节点间的距离，然后，再利用ANNs修正由非圆形RPP所产生的测距误差。最后，利用加权质心定位算法估计未知节点位置。仿真结果表明，与传统的非测距定位算法相比，ANNS-WCL算法的根均方定位误差得到有效地下降。

  • 2021-04-21
  • 阅读582
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基于回归模型的全卷积网络人群计数算法_吴晓燕

针对当前采用密度图回归方法估计人群数量时人数被高估的问题,提出一种基于计数回归和密度图估计的全卷积网络框架,采用计数回归与密度图回归相结合的方式对人群密度图进行估计。为训练模型参数和有效避免过拟合现象的出现,设计一种更深更轻且参数数量很少的完全卷积网络（full convolutional network,FCN）作为人群密度图估计器。实验结果表明,提出算法对密度分布不均和尺度不一的人群图像都有很好的适用性和准确性,算法性能优于现有的人群计数算法。

  • 2021-04-22
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