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基于随机森林算法的湖北省水资源承载力评价模型及其应用_陆佳慧

依据PSR框架建立水资源承载力评价指标体系,以指标阈值为依据构造随机样本,在此基础上应用随机森林算法对湖北省水资源承载力进行评价。结果表明,随机森林能够很好地拟合指标因子与水资源承载力等级之间的关系,训练模型精度高,方案可操作性强,具有一定应用性；随机森林算法能无偏识别变量重要性,其中需水模数与供水模数是湖北省水资源承载力的关键影响因素,应予以重点防控；湖北省水资源承载力空间分布不均,鄂西地区和咸宁市水资源承载力为良好级,鄂东和鄂中地区为一般等级,以武汉市为核心的江汉平原地区属较差级,建议加强水资源分区管理,以促进水资源涵养能力与经济社会同步发展。

  • 2021-04-23
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视频质量增强模型加速算法_杨文哲

提出了一种应用于视频质量增强算法的动态结构性剪裁算法Maskcut,它可以有效提高基于深度学习的视频质量增强算法的运行速度。Maskcut是一种通用的剪裁思路,支持绝大多数的基于卷积神经网络（CNN）深度学习网络模型的剪裁加速。基于原模型中已经训练好的参数数据,Maskcut使用一种针对剪裁加速的二次训练策略来进一步微调参数,从而在保证模型有效性损失不大的同时,缩短模型运行时间。以一种先进的视频质量增强算法——多帧质量增强2.0（MFQE 2.0）为目标,Maskcut剪裁后可以快速达到峰值信噪比（PSNR）指标损失低于1%、时间缩短10%以上的加速指标。

  • 2021-04-20
  • 阅读663
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基于MacCormack_TVD_省略_差分算法的二维泥石流数值计算模型_刘建麟

泥石流是一种介于崩塌滑坡和洪水之间的物理过程,既有土体的结构性,又有水体的流动性。随着泥石流运动控制方程和数值模拟技术的发展,基于数值模拟的泥石流危险性分区方法成为泥石流危险性分区的主要方法。本文应用Massflow模型,基于深度平均的连续介质力学方法,从Navier-Stokes方程出发,推导出二维运动堆积控制方程,采用MacCormack-TVD有限差分算法计算,根据古交官长沟的地形条件、水文条件、物源条件模拟了泥石流运动的全过程,计算得出泥石流泛滥范围内的流深和流速。并根据数值模拟结果和最大动能分区模型,获取该流域的泛滥范围并确定危险性分区,将模拟区划分为四个区域,即高危险区、中危险区、低危险区和安全区。泥石流的分区模型是每个网格上泥石流体的最大动能,能够直接反应泥石流对建筑物的破坏能力,分区模型具有直接的物理意义。

  • 2021-05-06
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混沌鲸鱼优化算法及其在有限元模型修正中的应用_赵宇

为提高基本鲸鱼优化算法的搜索速度和寻优性能,提出了一种基于混沌映射的鲸鱼优化算法.该算法分别采用5种混沌映射扰动的惯性权重以协调算法的全局和局部搜索能力,通过测试函数对比得出,5种混沌映射均能提高算法的寻优性能,尤其是Gauss映射；最后,将加入Gauss映射的鲸鱼优化算法用于有限元模型修正问题中.仿真结果表明,改进后的鲸鱼算法能进一步提高模型修正精度.

  • 2021-04-20
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国密算法在工业互联网安全中的应用研究

工业互联网安全是网络空间安全的重要组成部分。 加强国密算法在工业互联网中的应用研究，对 于提高我国网络空间安全的防护能力和实现自主化目标具有重大意义。 阐述了国密算法在工业互联网的 应用现状和存在的挑战，并基于国密算法设计一种轻量级的身份认证协议。 分析表明，该协议两次握手可 完成认证，并能够满足认证的安全性要求，具有良好的应用价值。

  • 2021-04-21
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一种结合LSTM和集成算法的文本校对模型_陶永才

基于软件定义网络（SDN）的集中式管理、全局控制等优势,提出了一种智能的入侵检测系统架构模型。基于该模型,可以动态使用不同的机器学习算法对入侵的数据流进行检测,从而提升系统的检测性能。本文针对入侵数据流多特征、不平衡性等特点,提出了一种改进的随机森林算法,通过动态更新决策树的权重来提高分类的准确度。使用KDD CUP99数据集对改进的算法进行训练和测试,实验结果表明,改进的随机森林算法在检测精度、代价等指标上都得到了明显的提升,验证了新模型和新算法的有效性。

  • 2021-04-30
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一种基于融合决策TOPSIS模型的NILM算法评价_王雅倩

由于应用场景不同、负荷设备多样等问题，准确率等单一因素在评价算法时易造成评价结果畸形且不易察觉纠正，从而无法综合有效地评价非侵入式算法性能。为此，文章提出一种基于融合决策的TOPSIS模型，以多种评价指标构建评价体系，采用基于AHP和变异系数法的融合权重，兼顾专家经验、工程需求和数据客观规律，避免单一的主观赋值造成具有明显差异的指标数据被忽略，以及单一的客观赋值夸大数据误差波动，最后利用逼近于理想解的排序方法计算评价对象与正负理想解的接近程度，得到算法综合排序结果。实验结果表明文中所提评价模型能够有效评价算法性能，为非侵入式负荷辨识算法的综合评价提供一种新的解决方案。

  • 2021-04-25
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基于金字塔模型和注意力机制的YOLO_V3目标检测算法_高建瓴

YOLO V3作为一种多尺度的目标检测算法,结构简单,可快速检测。但在训练过程中,由于底层的卷积层中包含较多的目标细节信息,而通过不断的卷积,底层的信息会被逐渐淡化掉。针对于此,本文利用改进的金字塔结构,将浅层特征图的细节信息和高层的语义特征信息进行融合,从而提高检测效果。在特征提取网络的残差连接中加入注意力机制,使得具有注意力效果的梯度能流入更深的网络中,通过在YOLO V3中加入注意力机制提升检测精度。即提出一种基于金字塔模型和注意力机制的YOLO V3目标检测算法。将改进后的算法和原有算法在COCO 2014数据集上进行对比实验,结果表明改进后的YOLO V3算法在mAP上有所提升,证明了它的可行性。

  • 2021-04-21
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