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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619
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基于蚁群算法的Qo_S路由模型的设计与优化_高新成

为了提升网络数据传输中路由性能,采用蚁群算法解决网络路由出现的问题。首先介绍了蚁群算法的原理与模型,然后根据实际应用的QoS路由具体问题,建立QoS路由模型,设计基于ACO的Qo S路由算法。通过仿真实验,对参数进行优化分析,验证了蚁群算法在网络路由中的应用效果,证明这种方法能够提高网络数据传输中路由的性能。

  • 2021-05-06
  • 阅读614
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基于遗传算法投影寻踪模型的智能制_省略_评价_以中国31个省市区数据为例_陈钢

采用实码的加速遗传算法投影寻踪（RAGA-PP）模型,实现线性投影降维,构建了智能制造能力评价指标体系。本文选取2018年我国31个省级行政区的多指标截面数据,根据线性投影值进行层次聚类,在此基础上分区域对我国省域智能制造能力进行分析,提出了推动我国智能制造能力提升的对策建议。

  • 2021-05-03
  • 阅读612
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基于遗传算法与方案优选的多目标优化模型求解方法_单宝英

为求解含复杂约束的多目标优化问题并获得符合实际决策需求的最优解,将多目标优化问题的求解分为2步:1）使用改进的遗传算法对带有较复杂约束的多目标规划模型进行求解,得到Pareto解集；2）基于熵权法构建方案优选评价体系,对Pareto解集进行优选,从而获得多目标优化问题的最佳方案。将本研究方法应用到灌区水资源优化配置问题中检验其可行性与实用性。结果表明:相较于评价函数法获得的结果,Pareto解集可以直观展示不同目标之间相互制衡的关系；根据当地实际情况选取粮经产量比、用水结构信息熵、化肥使用量作为优选指标,优选后的配水方案水分生产力可以达到1.46 kg/m3,总产量达到8.667×107 kg。与传统求解方法比较,本研究提出的求解方法全局寻优能力更强,可以获得更加合理的方案。基于遗传算法与方案优选的多目标优化问题求解方法在求解较为复杂的多目标优化问题时能够获得更为满意的方案,可以为其他多目标问题的求解提供一种新的思路。

  • 2021-05-03
  • 阅读605
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基于国产密码算法的数控网络的认证与验证模型研究及安全评估_夏晓峰

该文针对工业控制系统安全,提出面向数控系统（NCS）网络安全保护技术框架,选用国产密码系列算法中的SM2, SM3, SM4算法,设计并建立了数控网络（CNC）认证与验证模型（AUTH-VRF）,分内外两层为数控网络提供安全防护。外层为数控网络设备间通信与传输进行安全认证实现网段隔离,内层验证通信协议完整性以确保现场设备接收运行程序的正确性与有效性；通过基于SM2, SM3, SM4算法设计和部署的外层防护装置,为分布式数控（DNC）设备与数控系统之间的通信提供身份认证与文件加密传输；同时针对工业控制网络的S7Comm工业通信协议数据,通过SM3算法验证专有工业协议数据完整性。通过网络攻击实验证明,AUTH-VRF模型可以为数控网络中工业生产数据提供有效的安全认证和资源完整性保护,为满足我国关键基础设施"国内、国外工业控制系统产品共同安全可控"和"安全技术深入工业控制系统各个层级"的需求提供了实际可行的技术参考方案。

  • 2021-04-25
  • 阅读604
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基于粒子群算法改进最小二乘支持向量机的工程投资风险评价模型_唐碧秋

为了有效控制工程投资风险,有预见性地采取风险应对策略,通过粒子群算法优化最小二乘支持向量机的核函数参数和正则化参数,构建了一种工程投资风险评价模型。分别采用WBS和元分析法分析工程项目投资环境面临的内部和外部风险因素,并建立投资风险评价体系。根据工程实际情况采用专家打分法对17个已完工项目和4个新开工项目进行投资风险因素打分,将打分值归一化处理后作为最小二乘支持向量机的输入向量,4个新开工项目的风险评价值作为输出向量,根据评价值确定其对应的风险等级。结果表明,粒子群改进最小二乘支持向量机模型预测的平均误差为2. 48%,能够较准确地评价投资风险等级,为工程投资风险控制提供参考依据。

  • 2021-05-06
  • 阅读603
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基于改进的隐马尔可夫模型的新闻推荐算法_张丹 （1）

推荐系统已经应用到各行各业中,新闻推荐也应运而生。用户在阅读新闻时一般是时间序列的形式,然而,传统的新闻推荐算法很少考虑用户浏览行为的时间序列特征。因此,它并不能有效地预测用户阅读的下一篇新闻。针对这一问题,将隐马尔可夫模型融入到新闻推荐算法中,根据用户的阅读轨迹,找到用户下一时刻阅读概率最高的新闻。在此基础上,加入状态驻留时间元素,将隐马尔可夫模型的五元素扩展为六元素,以此来提高推荐准确度。为证明解决方案的有效性,与其他的新闻推荐算法进行了对比,结果显示论文算法在F1指标上约提高了14%。

  • 2021-04-21
  • 阅读602
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特征驱动的三维网格模型自适应重采样算法_戴佳佳

提出一种由可编辑特征驱动的三维网格模型自适应重采样算法,该算法运用一组特征曲线控制重采样密度。将网格模型参数化到平面域,用灰度几何图像表示原模型的局部几何信息；由几何图像的灰度及用户编辑信息定义三维模型表面采样的密度控制函数；该函数控制采样点在参数域中的疏密分布,并采用重心Voronoi方法优化采样点的局部分布；将采样结果映射到三维空间生成重采样模型。算法能有效地处理不同模型,得到的重采样点分布具有局部特征自适应性,用户以交互方式控制采样分布。

  • 2021-05-06
  • 阅读602
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