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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592
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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587
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基于编解码器模型的车道识别与车辆检测算法_谢岩

针对无人驾驶车辆环境感知问题,通过编码器提取共享图像特征,再通过解码器来实现语义分割、分类和目标检测模块,并应用在车道识别和车辆检测上.在无人驾驶中,任务的实时性非常关键,这种共享编码器模型能一定程度上提高任务实时性.实验结果表明,该模型的语义分割在KITTI数据集上的平均精度达到93.89%,比最优性能提升0.53%,联合检测速度达到25.43 Hz.

  • 2021-05-06
  • 阅读587
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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583
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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580
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自适应CS模型的强跟踪平方根容积卡尔曼滤波算法_张浩为

对于目标跟踪过程中的强机动问题,基于当前统计（current statistical,CS）模型和改进的强跟踪平方根容积卡尔曼滤波器（square-root cubature Kalman filter,SCKF）,提出新的跟踪算法。在CS模型和改进输入估计算法的基础上,引入加加速度估计,使得状态过程噪声与状态协方差矩阵相联系,实现模型的自适应调整。从正交性原理出发,重新确定了渐消因子的引入位置,并提出了新的渐消因子计算形式,以克服传统渐消因子在雷达量测坐标系中的失效问题,从而构造强跟踪平方根容积卡尔曼滤波器。另外,构造强机动检测函数,利用SCKF的输出来调整自适应CS模型中的机动频率。仿真结果表明,相比基于CS模型的多重渐消因子强跟踪SCKF算法、改进CS模型的强跟踪SCKF（SCKF-STF）算法和交互式多模型（interacting multiple-model,IMM）SCKF算法,所提算法具有更佳的目标机动适应性和跟踪精度；相比于IMM-SCKF算法,实时性有明显改善。

  • 2021-05-06
  • 阅读580
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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577
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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575
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