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峰值皮层模型耦合Weber局部描述符的图像融合算法_黄建荣

为了解决当前医学图像融合（Medical Image Fusion, MIF）方法易产生伪影,丢失部分图像细节,以及对比度较低的问题,本文提出了一种新的峰值皮层模型（Spiking Cortical Model, SCM）耦合WLD （Weber Local Deor）的图像融合算法.首先,通过SCM对源图像进行分解,获得不同的二进制脉冲图像；其次,利用输出脉冲图像生成点火映射图像,并构建了SCM脉冲输出点火数量的融合准则；然后,结合SCM脉冲输出的信息熵与点火映射图像的Weber局部描述这二者的相似性来计算融合权重,完成图像融合.通过实验表明:与当前常用的MIF算法相比,本文所提算法具有更好的视觉效果,其融合图像质量与对比度更高,同时,在客观评价标准IE,MI,AG,SSIM方面也具有更大的优势,有效地保持了源图像的有效信息.

  • 2021-05-06
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集装箱轻重货物混合平衡装载模型与算法_雷定猷

负载平衡是集装箱装运过程中的基本约束,轻重货物混合装载时较难满足,如何精确量化负载平衡、实现轻重货物混合平衡装载亟待研究。以集装箱轻重货物混合平衡装载问题为研究对象,构造负载平衡函数,综合考虑负载平衡、位置、重量和旋转等约束,建立轻重货物混合平衡装载模型；根据对负载平衡的影响程度,将待装货物分类组成轻重货物单元,在采用评估函数和中心骨架等启发式方法分类处理的基础上,设计轻重货物混合平衡装载算法。3 000个算例表明:所提出的模型和算法能够在保证集装箱容积利用率不低于90%的同时使负载平衡约束满足率达96.07%以上。

  • 2021-05-06
  • 阅读187
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基于粒子群算法的液体管道仿真模型参数校正方法_华东阳

针对液体管道模型参数存在偏差从而导致管道仿真模型与实际管道系统存在偏差的问题,提出一种管道模型参数校正方法。首先,根据管道内流体运动特性,建立流体动力学模型,分析管道模型不准确性产生的原因；其次,分析管长、内径、高程差、粗糙度等参数的不准确性对模型精度的影响；然后将参数校正问题转换为最优化问题,建立参数校正模型,并以粒子群算法求解该优化问题；最后,基于室内实验和仿真实验数据验证校正结果准确性、校正后模型适应性以及校正方法适用性。结果表明:对于准确性,基于26组室内试验数据的参数校正结果平均相对误差在2%以内；对于适应性,管长和内径校正后,分别有超过84.6%和96.1%的模型精度提升；对于适用性,10组仿真模型的参数校正结果相对误差均在1%以内,参数校正后,模型适应性显著提高,模型适应率从0.04%～0.53%降至0.01%～0.18%。（图7,表3,参25）

  • 2021-04-22
  • 阅读186
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结合颜色模型的核相关滤波跟踪算法_袁友前

为改善Staple目标跟踪算法的运行速度,在学习位置滤波器的过程中,对提取的图像特征进行PCA降维；在学习尺度滤波器的过程中,将提取的不同尺度样本个数由33减少至17,并且通过QR分解对尺度信息进行压缩。为保证尺度估计的准确性,在计算尺度响应时,使用插值法将尺度响应个数插值到33。实验结果显示,在准确率几乎不变的情况下,所提算法可将跟踪速度提升50%左右。

  • 2021-05-06
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基于Faster_R_CNN网络模型的铁路异物侵限检测算法研究_徐岩

行人和车辆等异物侵入铁路周边限界内的情况严重威胁了行人自身安全及铁路行车安全。针对传统铁路异物检测算法识别精度不高、分类不明确和结果易受外界环境影响等缺点,提出了一种基于Faster R-CNN网络模型的铁路异物侵限检测算法,并对该模型做适应性改进以满足铁路异物检测的现实需要。提出将全连接层用全局平均池化层替代来减少参数量；通过增加锚点个数来提高对目标区域建议的精确性；引入迁移学习思想训练网络以解决铁路异物侵限数据匮乏问题。在铁路异物侵限视频数据集上进行测试表明,本算法对于人、车及部分动物的综合检测精确度达到了97.81%。

  • 2021-04-30
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基于机器学习算法构建缺血性卒中3个月死亡预测模型研究_陈思玎

目的探讨基于机器学习算法XGBoost构建缺血性卒中发病3个月死亡预测模型的应用价值。方法选择中国国家卒中登记（China National Stoke Registry,CNSR）数据库中缺血性卒中患者为研究对象。按照7∶3比例随机分为训练集和测试集,训练集用于构建预测模型,测试集用于评价模型效果。分别采用XGBoost和Logistic回归方法构建缺血性卒中发病3个月死亡预测模型,通过ROC曲线下面积（area under the curve,AUC）评价两种模型的预测价值。结果共纳入10 645例缺血性卒中患者,平均年龄65.18±12.23岁,女性4045例（38.0%）,入院NIHSS评分4（2～9）分,3个月死亡患者447例（4.48%）。XGBoost和Logistic回归预测模型的AUC分别为0.8539、0.8278（P=0.0835）,灵敏度分别为0.7413、0.7133,特异度分别为0.8286、0.8040。结论基于机器学习算法XGBoost构建的缺血性卒中死亡预测模型表现良好且稳定。

  • 2021-04-26
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基于两层体素模型的碰撞检测算法_陈骞

碰撞检测是布尔运算中的关键步骤。针对现有的大尺度三角网格模型的布尔运算时间效率不足的问题,提出一种基于两层体素模型的碰撞检测算法,以求提高两个静置模型在布尔运算场景中碰撞检测的速度。在算法中,首先利用AABB包围盒算法确定模型的相交区域,然后在相交区域内构建起两级体素模型,检测出发生碰撞的体素后,将体素中所对应的三角面两两进行求交测试,最终以两个三角网格模型的交线集合作为碰撞检测算法的结果。经过多组表面复杂的模型测试,比VTK中的算法时间效率平均提高了90%。 关键词：碰撞检测；体素模型；体素化；布尔运算；AABB包围盒；

  • 2021-04-29
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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185
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