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参数化水平集活动轮廓模型的快速图像分割算法_陈红

为了提高图像分割的速度,提出一种参数化水平集活动轮廓模型的快速图像分割算法.该算法中的水平集函数由参数向量确定,而非带符号距离函数,降低了水平集函数的维度.将参数化的水平集函数嵌入到经典的LGDF（local Gaussian distribution fitting）模型中进行图像分割,不需要重新初始化和额外的正则项,同时可选择较大迭代步长.实验结果表明:所提方法能够有效地分割超声、CT和核磁等医学图像,与带有正则项的分割算法LGDF和最近提出的快速分割算法MSLCV相比,在保证分割精度的同时,计算速度得到了明显提高.

  • 2021-05-07
  • 阅读393
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组网雷达协同干扰资源分配模型及算法_赵忠凯

针对多干扰机协同作战（Multi-Jammers Cooperative Combat,MCC）问题,研究如何在干扰资源有限的情况下对其进行充分的利用,从而获得最优的干扰收益。将雷达的威胁等级和几何精度因子（GDOP）结合作为目标函数,建立以干扰机时间利用率为约束条件的MCC问题优化模型。运用熵权法计算雷达脉宽、带宽、载频和重频的权重,并根据灰色关联相对贴近度确定雷达的威胁等级,采用离散的粒子群算法对模型进行求解。通过MATLAB仿真表明,该算法可以快速找到目标函数的最优解,得到最佳的分配方案,通过对结果的分析,进一步验证该算法的有效性和模型的可行性。

  • 2021-05-06
  • 阅读393
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基于ARMA模型预测的交换机流表更新算法_刘钊

针对SDN网络中交换机在网络流量高峰期流表匹配率低以及控制器负载过重的问题,提出了一种基于自回归移动平均（ARMA）模型预测的交换机流表更新算法。算法首先收集每个取样周期内的新增流表项数量作为历史数据,然后使用ARMA模型对收集的历史数据进行分析,预测下一个周期内新增加的流表项数量,并结合当前流表空间的使用情况,清除交换机中过去一段时间内使用频率较低的流表项。采用真实数据中心网络数据的模拟实验结果表明,与流表更新的一般方法相比,该算法有效地提高了交换机流表的匹配率,并减少了交换机与控制器之间交互的次数,降低了控制器端的负载。

  • 2021-05-06
  • 阅读384
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一种改进闭环检测算法的鼠类SLAM模型研究_许曈

由于光线角度变化的干扰传统的鼠类SLAM模型导航适应性会变差,提出在鼠类SLAM模型基础上引入实时关键帧匹配的闭环检测算法,该算法通过存储同一定位点的不同签名更好的估计未来发生的闭环假设,提高了光线角度变化下场景的匹配率；同时,改进的闭环检测算法借鉴了研究发现人脑四种记忆模式的算法原理,选取一定数量具有良好特征的定位点实现闭环检测,提高了系统的实时性,降低了传统闭环检测算法的复杂度。将该算法融入现有鼠类SLAM模型中,分别从局部场景细胞学习的视觉模板、经验节点的匹配效果、以及绘制的经历图方面进行分析。实验结果表明融合实时关键帧匹配的改进闭环检测算法能够对光线角度变化的同一场景具有更强的鲁棒性,相比于传统闭环检测算法,系统实时性更佳。

  • 2021-05-06
  • 阅读376
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面向大数据隐私保护的联邦学习算法航空应用模型研究_陈涛

对目前人工智能算法在航空领域存在的数据孤岛问题和数据隐私保护问题进行了分析,并提出了面向数据隐私保护的联邦学习航空出行预测方法,在数据隐私保护的前提下,融合高铁出行数据、第三方应用App记录的居民消费数据进行联邦学习,大大提高了航空出行预测的准确性和可靠性,同时解决了多企业、多行业数据融合及机器学习带来的数据隐私保护问题。

  • 2021-04-24
  • 阅读374
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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
  • 阅读373
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无线传感网与移动通信网融合业务流模型和预测算法研究_唐宾徽

由于移动通信网和无线传感网各有特点,且各自的网络结构和协议栈差别较大,两网异构融合产生的多业务数据流量将同时具备局部性、周期性、随机性、突发性等多重特点,结构复杂,对网络运营能力及安全监测带来了技术难题。文中针对多业务流的场景,分析各类业务流模型的特点,提出一种基于异构网的融合业务流模型,并对业务流量通过预测算法进行预测。仿真结果表明,该模型算法的预测精度较高,为异构网的多业务融合起到了重要的支撑作用。

  • 2021-05-06
  • 阅读373
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基于背包模型及多目标粒子算法对养老商业模式的研究_卢悦冉

针对养老服务运营,通过对养老市场运营的数据分析,使用多种数据处理及指标分析等方法,利用Python数据处理得出近年来养老床位市场需求等相关数据.根据指标性质不同分为人口因素、社会因素、经济因素,从老年人口数量、社会养老机构数及其就业数、民政部门基本养老支出等角度构建背包模型指标体系,并在此基础上进行分类,根据经营收入、政府补贴、社会捐赠等养老服务的收入来源,运用多目标粒子算法,得出增加养老企业数量与提升企业质量对社会收入、促进就业具有连锁效应,并得出具有较高社会效益且可持续运营的养老市场商业模式.

  • 2021-04-25
  • 阅读373
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