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基于学习模型的3D_HEVC提前Merge模式终止算法_李跃

作为高效视频编码（HEVC）的扩展,3D-HEVC标准有效地提高了3D视频的压缩效率,但是也带来了很高的编码计算复杂度。为了显著地降低3D-HEVC编码复杂度,提出了一种提前Merge模式终止算法。首先,提取Merge模式编码后的残差信号作为特征信息；然后,根据当前编码帧内已经编码的编码单元（CU）的最优Merge模式残差信号建立学习模型；最后,提取当前CU的Merge模式的残差信号,并且利用学习模型预测Merge模式是否为最优模式。实验结果表明,提出的提前Merge模式终止算法分别将3D-HEVC纹理视点和深度图编码的时间降低了41.9%和24.3%,且编码性能的降低几乎可忽略不计。相较于现有的提前Merge模式算法,提出的提前Merge模式终止算法能进一步降低3D-HEVC的编码时间,并且设计简单,易于集成到3D-HEVC测试模型。

  • 2021-05-06
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基于图模型分割和大气光细化的天空区域去雾优化算法_陈燕

针对传统暗通道先验去雾算法在处理天空区域时效果存在偏差,且易出现大面积色块色斑、光晕等问题,提出了一种区分天空的改进暗通道先验去雾算法。通过图模型分割策略得到初始的分割结果,在此基础上建立区域合并准则生成完整的天空区域。在去雾过程中,从修正大气光值的角度出发,设计了2种大气光细化方法对天空区域进行自适应优化以克服传统暗通道方法的缺陷。实验结果表明,与暗通道先验去雾算法相比,本文算法可以有效消除色斑、光晕等现象,对天空区域的去雾效果有着显著提高。

  • 2021-05-06
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天临空协同对地观测任务规划模型与并行竞争模因算法_杜永浩

针对天基、临空基和空基协同的对地观测发展新趋势和"看得见、盯得住、跟得上"的对地观测应用新要求,研究面向3种典型对地观测任务的天临空协同任务规划模型与算法.首先,构建统一化的观测路径决策模型,为不同资源的观测路径提供统一的描述手段；其次,建立差异化的约束与收益模型,指明区域目标覆盖、定点目标监视和移动目标跟踪等3种典型对地观测任务,以及覆盖率、监视率和跟踪率等3种收益函数,同时提出一种并行竞争的模因算法,通过并行、竞争和进化操作逐代发挥算法、算子优势和计算机算力,提供灵活、易用和自适应的模型求解手段；然后,开展3种典型对地观测任务仿真实验,检验天临空协同对地观测任务规划模型和并行竞争模因算法,呈现出天临空对地观测的时、空协同性；最后,讨论模型和算法在天临空协同对地观测实际应用中的可行性和改进方向.

  • 2021-04-21
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基于遗传算法和三维卷积神经网络集成模型的阿尔茨海默症早期辅助诊断_潘丹

阿尔茨海默病（AD）作为一种常见的神经系统退行性疾病,其致病机制不明,尤其是对处于AD不同阶段的轻度认知障碍（MCI）患者的萎缩区域难以确定,导致误诊率偏高。为此,提出了基于3维卷积神经网络（3DCNN）和遗传算法（GA）相结合的AD早期辅助诊断模型。首先用3DCNN针对感兴趣区域（ROI）训练出候选基分类器,然后利用GA算法从中挑选出最优基分类器组合,最后集成起来进行分类,实现辅助诊断。同时,由于基分类器与脑区之间是一一对应的,进而可以找出具有显著分类能力的脑区。实验结果表明,AD与正常组（NC）的分类准确率为88.6%,转化为AD的MCI（MCIc）与NC的分类准确率为88.1%,未转化为AD的MCI（MCInc）与MCIc的分类准确率为71.3%。此外,通过对关键ROI（即脑区）所对应的行为域数据进行统计分析,GA筛选的关键脑区除了左延髓海马、左尾部海马和内外侧杏仁核、左海马旁回,还新发现了右颞中回前颞上沟、右扣带回背侧23等区域。实验得出所选脑区的功能主要影响情绪、记忆和认知等方面,这与AD患者出现的感情冷淡、记忆力下降、行动能力下降和认知水平下降等外在表现基本吻合。这些均表明所提方法是有效的。

  • 2021-04-20
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人工智能产业创新STUIC模型及机理研究

推动人工智能（AI）产业创新有助于回应其发展过程中的不确定性,促进其持续健康发展。AI 产业 创新 STUIC 模型由科学、技术、用户、投资、竞争五个核心要素构成,这五个核心要素相互作用、相互影 响。AI 产业创新 STUIC 模型内在机理主要表现为联动触发效应、集群扩散效应、优劣析出效应。AI 产 业创新需要沿着从基础研究到应用研究的技术路线,并注重其内生动力和外在牵引的触发。AI 产业集群 发展有助于提高其产业竞争力,AI 产业的创新扩散则可以为 AI 产业拓展发展空间。把竞争机制引入 AI 产业发展中,可以促使其产业优化组合,进而提高 AI 产业的创新能力。

  • 2021-04-23
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基于XDrill算法的网络Web_服务改进模型_周世杰

为了满足很多应用对于Web服务传输性能要求不断增加的需求,提高Web服务性能,同时降低系统响应时间,最有效的方法是对SOAP进行文档压缩,然而当前主流的压缩算法仅适于单文档压缩,对于多文档（文档集）压缩,效率低下并且无法解决文档间冗余问题。首次将XDrill压缩算法应用于Web服务,在单机条件下的测试结果表明,XDrill压缩算法极大地提高了文档集压缩效率,与传统的Gzip和XMill相比,平均压缩效率增加约30%；进一步用XDrill压缩算法对Web服务进行改进,成功解决了文档间冗余问题,和Pure-SOAP（不进行SOAP压缩）以及XMill相比,其平均响应效率分别提升47.23%和8.61%。

  • 2021-04-22
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双层结构模型预测控制算法性能分析_孙浩杰

双层结构模型预测控制是在常规模型预测控制的基础上集成了稳态目标计算层,所增加稳态目标计算层通过对给定外部目标进行调节或执行独立经济优化为底层动态控制提供设定值.本文着重于分析增加稳态目标计算层对常规模型预测控制策略在控制性能、经济性能、及鲁棒性方面的影响.阐明稳态目标计算是在动态不确定性下的最优决策过程,可实时考虑当前工况环境给出最佳设定值,使动态层控制量的计算更加合理,并可保证在动态控制层实现无静差控制；稳态目标计算层可利用包含目标跟踪和经济优化的性能指标,在保证跟踪控制要求的同时利用操作自由度进行经济性优化,有助于提高系统经济性能,此外由于操作自由度增加使得系统对于特定方向的扰动和通道失配具有更强的鲁棒性.最后通过实验仿真验证了所做分析的正确性.

  • 2021-05-06
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基于ARIMA模型与BP神经网络算法的水质预测_顾杰

近年来,政府相关部门虽然对地表水加大了治理力度,基本遏制河流水质恶化的势头,但是,突发环境污染事件仍然时有发生,对人体健康、生态安全造成了重要影响。利用水质在线监测仪虽然可以实时监测水质变化,但是智能化程度低,为此亟需采用先进手段实现对河流水质的预测预警并提前进行防范,最大程度降低类似藻类暴发等事件带来的损失。文中以嘉兴市河道水质为主要对象,开展水质预测模型研究,具有一定的实际应用价值。采用基于ARIMA自回归积分滑动平均模型与改进的BP神经网络算法相结合的方法进行水质预测的建模,研究水质数据和气象数据包含的线性关系和非线性关系,建立水质预测组合模型,并通过模型进行水质电导率、溶解氧、总磷、总氮、高锰酸盐、氨氮的预测；通过理论分析及试验对比,基于ARIMA自回归积分滑动平均模型与BP神经网络算法构建的模型,在水质预测方面比单纯使用传统的ARIMA模型具有更高的精度,各指标的MRE（平均百分比误差）、RMSE（均方根误差）均有很大程度的减小,提供了更科学、更准确的河流水质指数预测方法。

  • 2021-04-26
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