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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基于改进型鲸鱼优化算法和最小二乘支持向量机的炼钢终点预测模型研究_郑威迪

终点碳含量是决定钢质量的关键因素,是转炉炼钢过程中需要控制的核心变量之一.本文建立了一种基于莱维飞行的鲸鱼优化算法（Levy Whale Optimization Algorithm,LWOA）和最小二乘向量机（Least Squares Support Vector Machine,LSSVM）的钢水终点碳含量综合预测模型.通过莱维飞行代替了传统鲸鱼优化算法（Whale Optimization Algorithm,WOA）参数的随机选择,优化了鲸鱼算法中跳出局部最优的能力；借助改变鲸鱼算法的系数向量收敛方式明显提高了鲸鱼优化算法的泛化能力、预测精度和收敛速度.数据仿真结果表明,所提出的LWOA-LSSVM预测模型,不仅能够克服局部寻优获取全局最优解,而且具有快速的收敛速度和更高的预测精度,得出预测结果的均方根误差、平均绝对误差和平均绝对百分比误差与遗传算法BP神经网络、遗传算法最小二乘支持向量机和传统鲸鱼算法最小二乘支持向量机相比均有着明显提高.同时,通过调整目标命中率和训练输入样本量验证了预测模型具有更好的鲁棒性.

2021-05-07
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一类时变系统的多模型切换动态调节控制算法_王岩

针对无线传感网预覆盖过程中存在覆盖盲区以及数据频繁重传而导致的节点覆盖抑制现象,提出了一种基于拨备满足模型的无线传感网网络覆盖算法。设计一种新的无线传感网节点覆盖模型,并构建覆盖指数、覆盖强度、覆盖均衡评估系数等评估维度,快速评估节点覆盖质量。再计算覆盖均衡评估系数,并采用拨备模型优化覆盖质量,确定覆盖性能优越的备用工作节点。随后,基于覆盖相似性原则评估工作节点覆盖性能,设计了节点首次覆盖评估方法,按节点移动路径依次评估覆盖指数统计均值,并根据目标节点进入覆盖区域的先后,逐次激活性能最佳的工作节点进行监测。仿真实验表明:与当前无线传感网常数节点覆盖方案相比,所提方案具有更高的网络覆盖率、更短的覆盖启动时间和更少的工作节点数目。

2021-04-23
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一种基于OBJ三维模型纹理贴图的信息隐藏算法_任帅

为改进三维模型信息隐藏的鲁棒性,提出了一种基于OBJ（3D模型文件格式）三维模型纹理贴图的信息隐藏算法.选取三维模型贴图进行多元数小波变换；运用奇异值分解理论进行静态系数提取；利用三维Arnold置乱和纹理映射算法对隐秘信息和静态系数进行融合与正交投影.实验结果表明,算法能显著提高线框渲染、顶点绘制、面片挤出和剪切等攻击的鲁棒性.

2021-05-07
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基于CNN_ResNet_LSTM模型的城市短时交通流量预测算法_蒲悦逸

针对交通流量特性和外部因素对交通流量预测结果的影响,提出了一种对城市短时交通流量预测的模型CNN-ResNet-LSTM,将卷积神经网络（CNN）、残差神经单元（Res Net）和长短期记忆循环神经网络（LSTM）集成到一个端到端的网络框架.利用卷积神经网络来捕获城市区域间交通流量的局部空间特征,并在卷积神经网络中加入多个残差神经单元来加深网络深度,可提高预测的准确性；利用长短期记忆循环神经网络来捕获交通流量数据的时间特征；利用相应的权重将2个网络的输出结果融合,得到通过轨迹数据预测的结果；最后与外部因素融合,得到城市区域的交通流量预测值.用北京市轨迹交通数据对该模型进行验证,CNN-ResNet-LSTM模型不仅在准确率方面比传统模型高,而且在保证预测准确率的情况下,模型使用的参数也少.

2021-04-22
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基于大数据集域自适应快速算法的图像特征智能识别模型构建_王鹏宇

通常采用图像特征智能识别以提高对图像高频成分的识别度。基于大数据集域自适应快速算法构建图像特征智能识别模型。在图像特征智能识别模型构建过程中,对于图像特征智能识别过程中容易产生伪图像特征识别、细节性模糊与图像特征智能识别的不间断性问题,使用大数据集域自适应快速算法可以提高图像特征智能识别的效率。经过实验表明,基于大数据集域自适应快速算法的识别特征模型能够有效提升微小图像特征平均识别率,且鲁棒性较好。

2021-05-06
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基于复合型进化算法的地下水污染反演模型_黄林显

污染源位置和污染物排放浓度的快速确定直接决定着地下水污染的有效治理及修复,这属于地下水反演问题。通过充分分析地下水污染反演问题,耦合地下水流模拟程序MODFLOW、溶质运移模拟程序MT3DMS和优化算法SCE-UA,设计了一种模拟-优化（S/O）反演模型。通过实例验证,反演结果表明:提出的网格遍历GT算法可以自动验证潜在污染区内所有可能的污染源位置组合方式；与传统地下水污染反演模型相比,S/O模型不但能够适用于稳定流条件,而且适用于非稳定流条件；所开发的S/O模型对于多污染源分别在稳定流和非稳定流下的反演均有非常高的精度,能够准确反演污染源位置及污染物排放浓度。

2021-05-06
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基于改进宏观交通流模型的MPC算法设计_潘红光

为了得到稳定有序的道路交通流，针对高速公路系统，提出了一种基于改进宏观交通流模型的模型预测控制方法。考虑到由于匝道的流入和流出给交通流带来的不确定性，该方法以各路段的交通流密度和速度为控制目标。再以传统的宏观交通流模型为基础，改进得到一个宏观交通流状态空间模型。针对多变量和控制量约束的问题，设计了基于模型预测控制的交通流密度和速度控制器，以保证更好的控制效果。仿真结果表明，交通流的密度和速度最终趋于期望值，即该方法可有效避免交通拥堵。

2021-04-23
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