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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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基于分段粒子群算法的梯级水库多目标优化调度模型研究_吴志远

提出了约束破坏向量、分段粒子群算法以及多目标分段粒子群算法,有效解决了在时间步长较小、计算时段数目较多时,传统智能优化算法解水库优化调度问题的寻优效率低下甚至无可行解的问题。该方法基于粒子群算法框架,引入约束破坏向量、分段操作和特殊变异操作来增强进化过程中的种群质量,从而提高算法的计算效率。闽江流域金溪梯级水库多目标优化调度的实例分析表明,在解时间步长较小、计算时段数目较多的水库优化调度问题时,分段粒子群算法、多目标分段粒子群算法相对其他算法具有明显优势。

  • 2021-04-29
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基于非线性模型和遗传算法寻优的无人艇航向PID控制研究_王亮

为了解决非线性无人艇动力学模型在航向控制时PID控制参数整定的问题,提出基于非线性模型和遗传算法寻优的无人艇航向PID控制算法。采用Abkowitz模型,对无人艇进行动力学建模,在遗传算法中设计自适应交叉算子、自适应变异算子及目标函数,并将其应用于参数整定。仿真实验显示,采用该方法后,无人艇操舵平稳,幅度较小,且舵角输出未发生振荡现象。该方法在无人艇航向控制上有一定的工程应用价值。

  • 2021-04-23
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结合注意力模型与双峰高斯分布的深度哈希检索算法_李宗民

哈希检索因为具有存储空间小、检索速度快的特点而受到广泛关注.目前深度哈希算法存在2个主要问题:深度哈希编码本质上是二值化特征,并且编码长度较短,存在特征表达能力有限的问题；已有的深度哈希算法无法直接通过反向传播学习离散哈希编码,通常将离散值松弛为连续值来优化学习,存在量化误差的问题.针对以上问题,提出一种结合注意力模型和双峰高斯分布的深度哈希检索算法.该算法设计嵌入空间和通道注意力模型的网络结构,关注重要特征并抑制不必要特征,增强了哈希编码的特征表达能力；同时为了解决量化误差问题,将均值为+1/-1的双峰高斯分布作为先验分布,并借鉴变分自编码机的思想,提出通过KL散度约束哈希编码分布服从先验分布,以减少量化误差.在3个基准数据集CIFAR-10,ImageNet,NUS-WIDE上,在不同码位下计算MAP结果显示,其MAP值优于对比的其他算法,取得了良好的检索效果,验证了文中算法的有效性.

  • 2021-05-06
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基于蚁群算法的电力数据网络APT攻击预警模型_梁晶亮

高级持续性威胁（Advanced Persistent Threat,APT）是通过预先对攻击对象的业务流程和目标系统进行多维度、多阶段、多对象的持续信息采集,隐匿地实现网络空间的数据窃取。电力网络具有天然的稳定性需求,其覆盖广、涉及面大、灾后损失大。当前APT攻击预警技术存在网络节点碎片化的有限安全域以及全域特征动态检测问题。本文提出基于蚁群算法的电力数据网络APT攻击预警模型。通过设计电力网络的全域可信系统模型,采用流形进行安全边界扩散,将碎片化节点进行柔性关联,确保全域安全控制。构建APT攻击的时效模型,实现攻击对可信系统的损害分析。将APT攻击特征等效为蚁群信息素,实现对APT攻击的自动跟踪和适应。通过实际测试表明,蚁群APT监测预警算法的预警精度有效提升12.6%。

  • 2021-05-07
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DAS模型中数据库可撤销密匙分配算法仿真_晋国卿

由于DAS模型中数据库的访问控制能力较强,导致传统算法进行密匙分配时容易出现阻塞、丢包等现象,造成密匙分配结果不精准且耗时长。设计了一种基于蜂窝系统的可撤销密匙分配算法。根据蜂窝多址方案的相关规则,优化数据库中的分配目标,结合可撤销密匙的相似特性,建立关于密匙分配的协调机制；利用等效函数,确定可撤销密匙的分配权重。利用蜂窝系统,从静态分配和动态分配两方面,实现可撤销密匙的分配计算。仿真结果表明,基于蜂窝系统的密匙分配算法能够有效降低分配阻塞率和丢包率,在分配耗时方面也有一定的优化。说明基于蜂窝系统的密匙分配算法具备有效性,较传统算法的分配性能均有所提升,符合实际应用标准。

  • 2021-04-21
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导弹作战行动网络流模型及动态规划算法_宋志华

为了能快速高效地求解导弹作战行动规划问题,深入研究了导弹作战行动规划问题的数学模型及其精确算法.首先根据问题的多阶段特性,建立了问题的抽象动态规划模型,提出了带禁忌列表的Bellman方程,满足了导弹作战行动规划中发射点不重复的战术要求约束并避免了经典动态规划求解方法的“后效性”；然后以此为基础,将导弹作战行动方案的求解映射为在网络流模型中求解最小费用最大流的问题,并为其设计了基于带禁忌列表Bellman方程的动态规划算法.在计算实例中,得到的最小费用增广链与最优火力打击行动方案对应,满足发射点不重复的约束.算法求解快速高效,可以为较大规模的多车多波次导弹火力打击行动规划问题的求解提供支持.

  • 2021-05-06
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求解带约束投资组合模型的量子粒子群算法_何光

针对量子粒子群算法（QPSO）在迭代后期出现种群多样性缺失和容易陷入局部最优的问题,提出了一种基于交叉操作的改进算法；在改进算法中,考虑了粒子的历史最优位置和次优位置,用以扩大粒子的搜索范围；同时,将遗传算法的交叉操作运用到位置的更新中,以增加种群的多样性,进而提高算法的收敛性；在性能测试中,将改进算法与原始的量子粒子群算法、基于差分进化的QPSO和基于黑洞探索的QPSO在收敛精度和鲁棒性方面进行了比较；最后,运用改进算法对一类具有投资数量限制的投资组合问题进行了求解,并与遗传算法、粒子群算法和标准的量子粒子群算法的寻优结果进行了对比。

  • 2021-04-21
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