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基于改进遗传算法的铸造造型任务批调度模型_唐红涛

以单件小批量生产模式为主导的铸造生产具有订单种类多样、产品制造周期长、车间自动化程度低等现象,针对铸造企业客户订单多材质、铸件产品多类别以及造型熔炼多约束的特点,建立了一个以造型任务总完工时间最小的铸造造型任务批调度模型,并提出了一种改进的遗传算法对模型进行求解。算法设计了一种基于单件与砂箱类型的双层编码方案,在初始化阶段通过结合批首次匹配(BFF)规则进行分批,以提高初始种群的质量,在迭代阶段设计了一种基于批次交换的局部搜索方法,以避免算法陷入局部次优解。最后通过对某铸造企业的实际生产数据进行案例分析,验证了所提模型的有效性和算法的优越性。

  • 2021-05-06
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基于RANSAC多模型拟合算法的隧道点云滤波_陈珂

针对目前大多点云滤波方法的不足,提出基于RANSAC(random sample consensus)多模型拟合的隧道点云滤波算法。与单模型法不同,该算法在每一个隧道横断面上使用多个圆模型进行分段拟合,多个模型具有不同的模型参数,将远离所拟合的各圆模型的点作为噪声点剔除。实验结果表明,滤波后的一类误差平均为0.5%,二类误差平均为9%。相较于单模型法,本文所提出的多模型法具有更低的一类误差和相近的二类误差,具有更好的隧道三维激光点云滤波效果。

  • 2021-04-22
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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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OFDM系统中基于基扩展模型的快时变信道估计算法_喻雨微

信道估计是正交频分复用(orthogonal frequency division multiplexing,OFDM)的关键技术。随着移动端速度的提高,信道会发生快速变化产生频率选择性衰落,针对此种情况,通过对传统信道估计算法搭建OFDM系统级仿真链路的基础上对不同的基扩展模型(basis expansion model,BEM)研究,针对复指数基扩展模型(complex exponential-BEM,CE-BEM)的部分基函数频率过高会产生较大误差的缺点,提出一种修正基函数系数的方法有效地去除了频率过高的基函数,通过仿真对信噪比和多普勒频移对模型均方误差性能的影响进行分析,结果表明提出算法能在不增加复杂度的前提下均方误差性能较CE-BEM低4~5 dB,有效地提高了拟合性能。

  • 2021-05-06
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一种面向图模型数据的差分隐私保护算法_宋宇宁

在公开的社会网络数据模型研究中,随机图模型是当前流行的针对社会关系数据的统计和研究方法,其数据通常来源于公开的社会网络数据,而差分隐私技术的理论完备性正适合此类信息的收集、分析和发布。本文对差分隐私在图模型数据中的应用做了概述,提出了一种用于随机图模型数据中的差分隐私方法并讨论了其效能、应用场景以及当前的局限性,最后对差分隐私在该领域未来的探索方向做了简要的分析。

  • 2021-04-25
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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PPP模型的多扩展目标跟踪的JPDA算法研究_杜浩翠

针对多扩展目标跟踪问题,提出了基于泊松点过程(Poisson Point Process, PPP)模型的多扩展目标跟踪的联合概率数据关联(Joint Probabilistic Data Association, JPDA)算法。首先,采用PPP对扩展目标进行测量建模,其次以"多对一"关联模型思想提出一种JPDA算法,从而计算运动目标的当前有效量测的边缘关联概率,然后结合该边缘关联概率以概率数据关联(Probability Data Association, PDA)的方式分别更新每个扩展目标的运动参数和形状参数向量,最后通过仿真实现了当扩展目标相互靠近或出现交叉时的跟踪。实验结果表明,在高杂波环境下,本文所提出的算法在计算时间和跟踪稳定上具有较明显的优势。

  • 2021-05-06
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基于SSD和时序模型的微博好友推荐算法_马汉达

社交网络用户的指数型增长,用户在网络中难以找到适合自己的好友,提出了一种基于SSD和时序模型的微博好友推荐算法。首先利用多目标检测算法SSD对搜集到的用户图片进行信息提取,再利用时序模型在时间维度上对提取到的信息做进一步处理,然后利用JS散度公式计算用户间的相似度,最后与基于用户个人信息得出的相似度进行加权式融合,得出综合的用户相似度,使用TOP-K思想进行用户推荐。在新浪微博用户数据集上的实验表明,参考因素的权重取值会影响推荐结果,文中所述的算法与只考虑用户属性或用户图片的算法相比,该方法精准度更高。

  • 2021-04-25
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