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隐马尔科夫模型修正的交互多模跟踪算法_崔丽珍

针对交互式多模型目标跟踪算法中模型转移概率固定对跟踪精度造成的影响,提出了一种隐马尔科夫模型修正的模型转移概率自适应交互多模跟踪算法。该算法通过对跟踪过程建立隐马尔科夫模型,采用Viterbi算法求解修正系数,在检测到目标运动发生机动性变化时,将修正系数用于交互式多模型算法以达到实时调整模型转移概率的目的。仿真结果表明,该算法的跟踪结果优于传统的交互式多模型算法,具有很好的稳健性、实时性,有效降低了主观因素对跟踪精度造成的影响。

  • 2021-05-06
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基于改进近邻传播算法的聚类质量评价模型_邹臣嵩

针对近邻传播（Affinity Propagation,简称AP）算法在对非团状数据集聚类过程中出现的局部聚类较多、精准度不高等问题,提出了一种基于改进AP算法的聚类质量评价模型.首先,在AP算法初步聚类的基础上,通过合并相似度较大的簇,减小聚类上限值kmax,进一步压缩聚类区间范围；其次,给出一个新的内部评价指标,用分属不同簇的样本对的平均距离代表簇间距离,削弱噪声数据的影响,平衡簇间分离度与簇内紧致度的关系.在UCI和KDD CUP99数据集上的实验结果表明,新模型可以给出精准的最优聚类数（范围）,能够在保持较低漏报率的同时,有效提高样本的检测率和分类正确率.

  • 2021-04-26
  • 阅读487
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基于电池组模型和聚类算法的锂离子电池组SOC不一致估计_向兆军

限于单体的功率和能量,电池组必须由成百上千的单体串并联而成,同时依赖于有效的电池管理技术,从而保证车辆行驶的动力性和经济性。然而制造误差和使用环境的不同导致电池单体存在不一致性,这使得准确估计所有单体电池荷电状态（State of charge,SOC）变得困难,从而导致电池发生过充和过放。因此,融合电池组模型和聚类算法,提出一种新的锂离子电池组SOC不一致估计方法,在保证精度的同时极大地降低计算复杂度。基于充电数据特征利用二分k-means算法将众多单体分为不同等级,减小需要考虑的对象；建立考虑参数不一致的电池组模型,用于估计单体SOC；从仿真数据和实车数据两方面验证估计结果的精度和计算复杂度,并与现有模型对比,结果表明所提方法单体SOC估计的误差在0.03以内,计算效率提高3～6倍。

  • 2021-04-24
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基于模糊语义算法的科研项目立项评估模型_向永坤

基于模糊理论,提出以百分比填答的模糊语义表,采用模糊语义算法,构建科研项目立项评估模型。构建过程先由回收的电子打分表,取模糊值大于模糊中位数的有效值,并提取出评估科研项目的主指标、次指标,建立科研项目评估表,供评审委员会主任、副主任、专家总体组长进行评估。由评审专家按照科研项目评估表给予各准则的权重,并根据此准则进行科研项目评分,采用模糊集方式表达,将各抽象的准则转为量化的三角模糊数,对模糊数进行排序评估。最后进行案例评估分析,对构建的模型进行验证,结果表明具有良好的优越性,为科学、客观、公正的评估和优选科研项目立项提供了一种更加可行的方法。

  • 2021-04-23
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低碳供应链柔性资源配置模型及算法的鲁棒性研究_刘小红

随着全球化环境危机与资源禀赋困境加剧,要求供应链在资源环境约束下提高资源利用率,实现低碳绿色转型。新冠肺炎疫情对全球供应链运营及经济发展带来了新的挑战。本文在资源属性及混合算法等研究基础上,以资源配置模型及其算法为研究对象,通过对资源配置问题、模型参数及鲁棒性实验分析,合理地解决低碳供应链柔性资源配置平衡问题。考虑资源环境的双重属性,如何优化供应链资源配置,本文从政府层面和企业层面给出了相应的对策:政府要加强低碳供应链的建设与管理；企业要强化碳减排与资源配置方法的创新。在经济全球化影响下,如何实现线上线下供应链资源的优化配置,值得进一步思考与研究。

  • 2021-04-23
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模糊环境下合作联盟收益分配模型和算法研究_李淑霞

在合作联盟中,由于不确定性因素的存在,联盟收益不能精确得到分配。文章将合作对策的支付值用三角模糊数来表示,解决模糊收益分配问题,并考虑了联盟的重要性（即权重）及有效性等因素对利益分配的影响。通过构建多权重模糊分配二次规划模型,给出其解析式,据此确定参与合作联盟的局中人的三角形模糊数分配值。最后,通过数值算例验证了该模型的合理性和优越性,从而为合作联盟利益分配提供了一种合理、有效的计算方法。

  • 2021-05-06
  • 阅读483
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基于可变形部件模型的人脸检测模式识别算法_张钰莎

针对目前人脸表情识别鲁棒性较差的问题,提出了一种基于可变形部件模型的人脸检测模式识别算法。通过一种多视点人脸检测的树状结构模型,使用详细的面部标志性标签来模拟面部内部结构。本文使用潜在支持向量机（LSVM）从部分标记的图像中获取,增强数据挖掘和引导过程在训练期间的丰富模型,逐步学习潜在阳性和阴性样本的同时,建立基于弱标记数据的模型。最后在每一个模型的检测定位过程中,综合主滤波器以及部件滤波器的响应,通过位置关系对每一个扫描到的窗口评分,并将得分和阈值相比较,得到多角度融合模型的检测结果。在对人脸检测数据集提出的算法进行验证头部姿势变化和面部封闭情况下模型的准确性。研究结果表明,该模型能较好地处理表情丰富、部分遮挡的人脸等复杂情况下的识别,正检率达到97.1%,具有较强的准确性和适用性。

  • 2021-04-23
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一种AI换脸方法生成的伪造视频分析

深度伪造（Deepfake）是一种将图像篡改与 AI 相结合的面部替换方法。本文首先介绍了 Deepfake 的产生背景和发展状况，介绍了相应检测技术的研究状况，并对相关文献进行归纳；然后探究了 Deepfake 运行的基本构架和核心部件，给出了视频面部替换的基本流程和步骤，并阐释了利用自编码网络进行脸部图像训练和转换的原理；最后，从视频的基本信息、编辑痕迹、违背摄影规律、视频整体和案情五个方面与原始视频作对比，分析这类伪造视频存在的问题。深度伪造技术在推动娱乐和文化发展的同时也产生了大量恶意的换脸视频，对国家安全、社会稳定和个人隐私造成潜在的威胁，本文通过对 Deepfake 实现原理的研究和伪造视频特征的分析，希望能够为该类视频的真伪检验提供一定的理论支持。

  • 2021-04-26
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