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基于战场态势模型的单实体事件识别算法_周慧微

基于作战实体的形式化定义,构建高度抽象化的战场态势描述模型。基于此模型定义了作战活动和战场事件模式,并提出了以作战实体特征变化向量作为战场事件识别特征的事件识别方法。针对瞬时发生的战场时刻事件识别问题,设计了基于特征属性变化量的事件识别算子,分别对作战实体在各维特征属性上的变化量进行识别,并对各特征属性的事件识别算子识别结果进行加权处理,从而确定待识别事件与作战实体在特征属性上的变化量间的隶属度。此外,研究时刻单实体事件识别算法,并采用算例验证了算法的可行性。

  • 2021-04-21
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考虑动态需求的外卖配送路径优化模型及算法_李桃迎

外卖业务模式高度复杂,现有文献中缺少针对外卖配送路径优化问题的研究.鉴于此,基于同时送取货VRP问题的求解策略,引入时间惩罚成本衡量外卖配送超出时间窗的情况,定义目标函数为外卖配送成本增量总和,包括新订单的固定配送成本、额外配送成本和时间惩罚成本之和.考虑随机参数对计算复杂程度产生的影响,设定配送区域范围,对新订单进行调度时,已指派但尚未完成的订单仍由原车配送,且将时间惩罚成本作为变动成本修正目标函数,直接去掉时间窗约束,降低算法求解难度.设计"商家-客户"配对策略,引入k-means对"商家-客户"进行聚类,同一类内设计"商家-客户"遗传算法,得到启发式路径优化方案.最后,采用随机模拟算法生成动态订单测试算例,通过R语言测试模型及算法的有效性.

  • 2021-05-07
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数据治理及数据仓库模型设计

数据治理管理体系由管理政策、管理功能、管理流程、管理组织等几大部分组成

  • 2021-04-20
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带时间窗和同时送取货的车辆路径问题模型及算法_袁晓建

研究了带时间窗和同时送取货的车辆路径问题,建立相应的数学模型,并在量子进化算法的基础上,提出一种新的改进量子算法.为了得到高质量的初始解,通过定义满载率和向心角,设计了带有回场权重的初始解生成方案.同时,通过定义量子元胞体、互换量子α位与β位等方法,尝试解决量子进化算法中有效信息丢失严重的问题,为解决量子域、二进制域及问题域之间的映射问题提供一种思路.最后,选取Wang和Chen测试数据集,对算法性能进行有效性测试.

  • 2021-04-22
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人工智能果蔬精准化种植技术的研究

当前智慧温室大棚系统过程数据利用率低,种植经验与果蔬生长过程数据无法关联,导致无法更好的控制果蔬生长过程。文章通过向量机等人工智能算法,对果蔬生长过程环境参数进行跟踪和分析,动态选取策略子项进行组合,运用各种环境数据训练多类别、分类回归器和相邻模型的一致性的方法,实现温室大棚果蔬的种植环境的优化。实验证明,该方法能够有效地提升果蔬的成熟质量和有效控制生长周期,对果蔬的种植方法有较好的改进

  • 2021-05-12
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基于双尺度约束模型的BN结构自适应学习算法_戴晶帼

在无先验信息的情况下,贝叶斯网络(Bayesian network, BN)结构搜索空间的规模随节点数目增加呈指数级增长,造成BN结构学习难度急剧增加.针对该问题,提出基于双尺度约束模型的BN结构自适应学习算法.该算法利用最大互信息和条件独立性测试构建大尺度约束模型,完成BN结构搜索空间的初始化.在此基础上设计改进遗传算法,在结构迭代优化过程中引入小尺度约束模型,实现结构搜索空间小尺度动态缩放.同时,在改进遗传算法中构建变异概率自适应调节函数,以降低结构学习过程陷入局部最优解的概率.仿真结果表明,提出的基于双尺度约束模型的BN结构自适应学习算法能够在无先验信息的情况下保证BN结构学习的精度和迭代寻优的收敛速度.

  • 2021-05-06
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海堤越浪量的物理模型试验及人工智能算法模型预测_倪琦

通过物理模型试验,研究不规则波作用下,平均破波参数、相对坡肩宽度、相对防浪墙高度和相对堤顶超高对海堤越浪量的影响,采用人工智能算法构建海堤越浪量的预测模型,并结合实际工程进行验证。结果表明,海堤越浪量随平均破波参数的增大而增大,随其余3个影响因素的增大而减小,越浪量与这4个因子具有复杂的非线性函数关系;人工智能算法模型具有良好的预测精度和泛化性能,测试组超过90%的数据预测误差控制在±10%范围内。

  • 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
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