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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
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基于改进稳态遗传算法的桥梁有限元模型修正_秦世强

由于测试误差和结构参数的不确定性,有限元模型修正的局部最优解和全局最优解均有可能是真实解。为了同时获取模型修正的局部最优解和全局最优解,文章提出一种改进的稳态遗传算法(ISSGA)。该算法通过一种双角度算子来判定目标函数的可行解,并通过定义可行解的伴侣解不断优化解的位置,实现目标函数局部最优和全局最优解的寻找。通过两个测试函数和一座混凝土箱梁桥模型修正案例,验证了ISSGA算法的精度、稳定性和计算效率,并明确了算法中各个参数的取值依据。结果表明:ISSGA可同时获得目标函数的局部和全局最优解;双角度算子可有效避免局部最优解的遗漏;ISSGA算法为获得模型修正合理解提供了可能。

  • 2021-04-25
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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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基于改进蚁群算法的汽车混流装配调度模型求解_李燚

针对某汽车总装车间混流装配过程涉及大量人工以及人机协同操作而导致工位过载、整车装配质量无法得到保证的问题,建立了瓶颈选装工位负载平衡化、考虑换装与提前作业时间的加工滞后次数最小化的分层序列双目标优化模型,同时设计一种改进蚁群算法。该算法在信息素全局更新以及概率转移规则过程中,使用一种特定启发式函数,并更改迭代过程中最优解的评价方法。仿真对比实验表明,该算法在优化目标函数过程中的收敛速度、收敛精度、最优解质量等各个方面均优于传统蚁群算法和对比遗传算法,验证了模型和算法的有效性。此外,该算法还可反向求解当加工滞后次数为零时的计划生产节拍,具有一定的生产指导意义。

  • 2021-04-22
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基于量子遗传算法优化的新Prophet模型及其验证_邓翔

时间序列预测是预测领域中的一个重要研究方向,尤其是对受节假日、季节性以及突发事件冲击较大的时间序列进行预测仍然存在着一些缺陷,表现在拟合效果差、精确度低和不稳定性方面。本文在Faccbook设计的Prophet模型基础上,构建一种以X-13-ARIMA-SEATS模型得到超参数的经验范围,利用量子遗传算法优化超参数的新Prophet模型,该模型能够更好地拟合和预测含有季节性和突发事件冲击的时间序列,并且大大简化超参数的优化。进一步,采用宏观时间序列CPI作为实证对象,通过新Prophet模型对其进行预测并与其他时间序列模型的预测效果对比,其实证结果对新Prophet模型的预测效果进行了佐证。

  • 2021-04-24
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基于谐波补偿的单相PWM整流器虚拟磁链模型预测算法_熊成林

为了降低PWM整流器的硬件成本、提高系统可靠性,取消交流侧电压传感器是发展方向之一。无网压传感器的PWM整流器大多采用虚拟磁链观测网侧电压,其观测的准确性是实现PWM整流器高性能控制的关键。针对基于一阶低通滤波器的传统磁链观测器会产生相位偏移问题,提出了基于二阶低通滤波器的改进磁链观测方法,可以有效地消除磁链观测中的积分初始值和相位偏移问题,提高了磁链观测器的精度。其次,为了解决单相PWM整流器模型预测控制无法抑制网侧电流中的低次谐波问题,提出了一种多重谐波补偿的模型预测控制策略,降低了网侧电流中的低次谐波含量。实验结果表明,所提算法不仅能够有效地解决传统磁链观测器相位偏移的问题,而且能有效地抑制网侧电流的低次谐波,改善PWM整流器的电流质量。

  • 2021-04-21
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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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