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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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基于进化算法和水质模型的河口污染物溯源方法_孙杰

近年来河口地区水体污染突发事件日益增多,快速识别污染源发生的位置、时间和总量,对于防控措施的制定具有重要的研究价值。为此基于河口地区潮流动力特征,通过变量解耦、优化遗传算法和水质扩散模型,提出了一套适用于河口地区的溯源方法。通过引入基于拉格朗日方法的大尺度粗筛,明确溯源范围;再基于考虑权重系数的遗传算法和适应度指标法,进一步优化污染源位置和发生时间;最后基于解耦模型实现泄露总量的判定,确保了计算效率和和预测精度。模型进一步应用于福建省泉州湾河口地区的污染源识别。研究结果表明,模型在单观测点信息源的情况下,仍具有良好的鲁棒性和溯源准确性,若观测点增加,通过交叉验证可消除观测误差的影响,给出更为准确的溯源结果,证实该方法不受限于实测数据源的多少,具有较好的推广和应用性。该方法可以辅助河口及海岸地区水污染的快速溯源和调查取证,协助相关部门采取必要措施减轻水污染造成的不利影响。

  • 2021-05-06
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基于Hotbooting_Q算法的多微网能量交易博弈模型_李聪

文章构建了多个风-光-储微网能量交易博弈模型,每个微网可根据风光等新能源机组的发电水平以及负荷需求,确定自己与其余微网和上级电网的能量交易策略。在对多微网能量交易博弈模型的求解上,提出了一种将热启动Hotbooting技术与Q-学习相结合的Hotbooting Q交易算法,并以电力市场相似场景下的大规模实验数据作为训练数据。通过算例表明,微网间能量交易减少了从上级电网的购电量,采用Hotbooting Q交易算法可加快系统的收敛速度,提高微网的交易学习效果。

  • 2021-04-23
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基于交互式多模型鲁棒滤波的目标机动估计算法_彭一洋

针对雷达导引头的测量信息带有闪烁噪声的问题,研究了交互式多模型和鲁棒滤波在雷达导引头目标机动估计中的应用.采用Huber-Based滤波理论改进高阶容积卡尔曼滤波,提出高阶容积鲁棒滤波算法,选取Singer模型、"当前"统计模型、常加速度模型作为目标机动模型,建立雷达导引头测量模型,结合交互式多模型算法框架,设计目标机动估计滤波器.蒙特卡洛数字仿真结果表明,所提算法的鲁棒性较强,与传统高斯滤波相比,所提算法对闪烁噪声具有更高的滤波精度.

  • 2021-04-22
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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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基于CT非线性模型的水下目标跟踪算法比较_张晓娟

针对水下目标跟踪非线性跟踪精度问题,假设目标机动模型为恒转速运动模型,贝叶斯框架下,因扩展卡尔曼滤波跟踪方法进行模型在估计点的泰勒展开,忽略一阶以上高阶项,存在模型误差,比较了扩展卡尔曼滤波、无迹卡尔曼滤波、容积卡尔曼滤波在高斯噪声干扰下滤波误差均方根,以及3种方法运行时间。仿真证明,非线性系统下状态维度为5,容积卡尔曼滤波跟踪的精度高于无迹卡尔曼滤波,无迹卡尔曼滤波高于扩展卡尔曼滤波。该研究为海上目标非线性测量系统提供仿真实例,为进一步滤波算法改进提供基础。

  • 2021-05-06
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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
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