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基于混合布谷鸟算法的不确定手术调度模型求解_杨枫

针对应急救援情境下手术调度中存在不确定性因素导致无法获得精确的手术时间和结束期的问题,设计了一种灰色调度模型和求解该问题的混合灰色布谷鸟算法。首先引入三参数和四参数区间灰数来描述不确定手术时间和不确定结束期,并定义了可能性测度和必然性测度,提出了拖期可信度指标用于度量手术发生拖期的概率;然后建立了以最小化手术平均拖期可信度为目标的灰色混合整数规划模型,提出了一种混合灰色布谷鸟算法的求解方法,并以规模为6(3)×3的经典算例为例进行仿真测试。实验表明该算法能很好地解决问题,比基本布谷鸟求解算法有更好的性能

  • 2021-05-06
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基于差分进化算法的油田开发二层规划模型求解及应用_侯春华

建立同时受投资、产量目标和施工能力等约束的油田开发二层优化模型以获得最大收益.在该模型中,油田公司(上层)进行整体规划,并将投资分配给不同的开发板块(下层).下层根据投资约束和产量约束制定各自的开发规划,然后反馈给上层.由于该模型是一个混合整数非线性规划问题,故采用差分进化算法,结合有效集方法和隐枚举法对其进行求解.最后,将所建立的模型应用于我国东部某油田的"十三五"开发规划中,获得了符合该油田实际情况的最优开发规划.

  • 2021-05-06
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基于超复数融合模型的多图像同步加密算法_田雯

为了解决当前多图像加密技术存在的的安全性不高、解密图像存在失真的不足,设计了基于超复数融合模型与分数阶混沌动态混淆的多图像同步无损加密算法。构建分阶Logistic混沌映射,考虑每幅明文的像素,设计了动态混淆机制,对每幅明文进行置乱;基于(Discrete Cosine Transform,DCT)机制,输出4个置乱图像的DCT系数矩阵;设计超复数融合模型,将4个DCT系数矩阵进行无损融合,获取复合矩阵;利用逆DCT变换,输出复合置乱图像。再次迭代分阶Logistic混沌映射,获取混沌掩码,并联合(Fractional Fourier Transform,FrFT)变换,设计像素加密机制,实现多图像同步加密。试验数据显示,与当前多图像加密技术相比,所提同步加密算法具有更高的安全性与复原质量。

  • 2021-05-06
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基于相关滤波与颜色概率模型的目标跟踪算法_张杰

针对地面战场环境下相似背景对目标跟踪器产生的干扰,提出了一种基于相关滤波与改进颜色概率模型的目标跟踪算法。首先,在传统颜色概率模型的基础上,利用前景目标直方图与背景直方图的差异性提出了一种突出前景的颜色概率模型;然后,根据相关滤波器响应置信度和最大响应位置生成空间惩罚矩阵,用该矩阵惩罚相关滤波器判定的背景像素的似然概率,利用积分图的方法得到颜色概率模型响应图;最后,将相关滤波器和颜色概率模型得到的响应图进行融合,融合响应图的最大响应位置即为目标的中心位置。与核循环结构滤波器(CSK)、核相关滤波器(KCF)、判别式尺度空间跟踪(DSST)、SAMF、Staple等5种算法在跟踪性能上进行比较,在OTB-100标准数据集上的结果表明,所提算法的整体精度提高了3. 06%至55. 98%,成功率提高了2. 24%至54. 97%;在相似背景干扰下,其精度提高了10. 28%至43. 9%,成功率提高了8. 3%至48. 29%。在36段战场视频序列上的结果表明,所提算法的整体精度提高了2. 2%至45. 98%,成功率提高了3. 01%至58. 27%。

  • 2021-05-06
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基于BP神经网络代理模型的交互式遗传算法_朱苗苗

针对交互式遗传算法存在用户评价噪声和审美疲劳的问题,提出一种基于误差反向传播神经网络用户认知代理模型的交互式遗传算法。通过构建用户评价噪声模型,形成进化个体动态模糊区间适应值,以刻画用户认知随机不确定性;在用户认知确定阶段历史评价信息基础上,构建误差反向传播神经网络代理模型,给出一种新的适应值估计策略;通过度量均方误差,实现代理模型的管理与更新。将所提方法应用于蜡染风格图案设计,并与其他典型算法对比。结果表明,该方法能够有效优化进化个体适应值质量、降低用户审美疲劳。

  • 2021-05-06
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一种改进的Adaboost_BP算法在手写数字识别中的研究_叶晓波

为了提高神经网络对手写数字的识别率,基于Adaboost思想改进Adaboost-BP二分类算法,实现用于多分类的Adaboost-BP算法,提高了神经网络对手写数字的识别率。改进了"弱"分类器权重值的计算公式,将权重值归一化处理的步骤放到"弱"分类器迭代训练完成之后,"强"分类器的构成不使用符号函数而是直接计算分类结果。实验数据采用MNIST手写数据库,实验结果显示改进的Adaboost-BP算法构造出的"强"分类器分类结果正确率明显高于"弱"分类器。改进的Adaboost-BP算法可明显提高手写数字识别正确率。

  • 2021-05-06
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基于MOPSO算法的垂向混合产流模型参数多目标优化_杜彦臻

针对水文过程模拟模型的复杂性及校准参数的准确性问题,提出一种相对较新的全局优化算法——多目标粒子群优化(MOPSO)算法定义多个目标函数,并引入Pareto前沿解概念,扩大了采样空间,提高了算法的运算速度和鲁棒性,进而对垂向混合产流模型进行模拟。实例应用结果表明,与单目标算法相比,多目标算法能较准确地模拟水文过程的多方面因素,提高了优化结果的精度。

  • 2021-05-06
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基于启发式社团发现模型的创新态势研判算法_易成岐

专利网络是复杂网络领域重要的组成部分,研究专利网络对理解和把握技术创新方向具有重要指导作用。利用专利文本数据构建无向加权专利网络图,并基于启发式社团发现模型提出一种创新态势研判算法。为了缓解专利标题和摘要短文本引发的文本向量稀疏问题,采用非监督的稀疏向量稠密化方法;为了解决专利网络构建过程中的相似度阈值自动化选择问题,以实验驱动的方法对比相似度阈值与专利网络常用统计指标的变化关系,最终选用平均聚类系数这一指标实现了最优相似度阈值的自动化判定。以我国数字中国及大数据领域真实发明专利数据为驱动,验证了方法的有效性并分析了数字中国及大数据领域创新态势。

  • 2021-05-06
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