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基于AE_LSTM网络模型的机场周界入侵报警及分类算法_许奕杰

机场周界入侵报警系统是机场飞行区的第一道防线。针对传统的机场周界入侵报警系统存在的恶劣气象条件下误报率高、不能区分入侵类别等问题,提出了一种自编码长短时记忆(AE-LSTM)网络模型;提取输入信号的隐含编码特征,构建融合时序信息的特征向量矩阵,降低网络模型的复杂度。网络模型的性能评价结果表明,该模型的误报率低,振动状态分类准确率高,且复杂度低,有很好的实际应用前景。

  • 2021-04-25
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基于XGBoost模型的心律失常分类算法研究_李云

为了提高心律失常自动诊断的识别率,本文提出一种基于XGBoost模型的心律失常分类方法。对MLII导联信号进行分析,提取信号投影特征和RR间期特征形成特征向量,标准化后输入到XGBoost分类器。通过训练,得到的基于XGBoost的心律失常分类模型可以将心电信号按照AAMI标准分为四类:正常或束支传导阻滞节拍(N)、室上性异常节拍(S)、心室异常节拍(V)和融合节拍(F)。采用MIT-BIH心律失常数据库进行测试,在相同数据集的情况下,与已有心律失常检测方法进行对比,平均识别准确率进一步提高,达到94.1%。

  • 2021-05-06
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基于局部一致性调整算法的犹豫模糊语言决策模型_胡甜甜

犹豫模糊语言偏好关系(HFLPRs)适用于信息不完全导致专家做决策时犹豫不决的情况,是帮助专家评价方案的有效工具。在应用HFLPRs进行决策时,其一致性改进过程对于得到准确有效的结果至关重要。因此,设计了HFLPRs乘性一致性改进算法,并构建了新的犹豫模糊语言决策模型。首先,引入了HFLPRs的有关概念以及HFLPRs的规范化方法;其次,为改进HFLPRs的乘性一致性,设计了新的乘性一致HFLPRs构造模型,并建立了乘性一致性改进算法;在该算法基础上,进一步利用HFLA算子构造犹豫模糊语言决策模型;最后,运用决策模型来处理实践中的配送中心选址问题,通过与现有方法的对比分析,验证了模型的合理性和有效性。

  • 2021-04-30
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基于约束低秩表示模型的联合半监督分类算法_张雷杰

针对基于图的半监督学习算法由于先构造关联矩阵再在对应的图上进行标记传播而导致只能得到原问题次优解的问题,提出基于约束低秩表示模型的联合半监督分类算法。首先,使用约束矩阵,基于低秩表示模型,实现部分已标记样本对应的低秩表示系数一致;其次,解决基于图的半监督学习算法中两阶段模式所带来的次优解问题,实现了联合进行低秩图的学习与图上的半监督标记传播;最后,通过实验检验了算法的可行性。改进算法获得的结果比现有的主流算法均有较大优势,在标准数据集上的性能得到较高的提升。

  • 2021-05-06
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基于改进BING模型和边缘信息的行人检测算法_朱天明

针对行人检测中传统多尺度滑动窗口遍历搜索计算量大,计算速度慢的问题,提出了一种基于改进BING模型和边缘信息的行人检测算法。首先,通过样本采样规则的确定、样本阈值的选择和搜索尺度空间的优化对BING似物检测模型进行了改进;然后,针对提取的候选框存在偏移的问题,提出了基于边缘信息的候选框位置矫正方法;最后,利用经典的HOG-SVM行人检测算法,对提取的行人候选框进行最终的行人识别。实验结果表明,该算法在保证行人检测率的前提下有效提高了行人检测的实时性。

  • 2021-05-06
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变焦遗传算法优化变增益模糊ARX模型研究_刘冲

针对传统ARX模型对非线性系统模型辨识精度比较低的问题,进行了模糊模型和ARX模型相关优化算法的调查,介绍了遗传算法优化模糊模型的现状,提出采用改进变焦遗传算法优化变增益模糊ARX模型参数的方法以提高模型的辨识精度。改进的变焦遗传算法能在不同前代种群情况下更新不同数量基因,以提高搜索速度;用不同的概率选择交叉位置,可避免早熟现象,并能在较短时间内达到最优或次优解。变增益模糊ARX模型可根据非线性系统的变化改变其增益,使模型的辨识精度提高。利用改进变焦遗传算法的优点,对变增益模糊ARX模型的参数进行优化,并通过两入两出多时滞离散非线性系统进行试验仿真。试验结果证明了改进变焦遗传算法优化变增益模糊ARX模型参数的方法能提高模型辨识精度,表明了提出的优化方法的有效性,为变焦遗传算法与模糊模型的结合提供了一种途径。

  • 2021-05-06
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基于特征融合及自适应模型更新的相关滤波目标跟踪算法_刘威

针对单一特征目标跟踪算法因背景干扰、目标遮挡造成的跟踪失败问题,以及跟踪过程中每帧进行模型更新容易造成错误更新和实时性差的问题,提出了一种基于特征融合及自适应模型更新策略的相关滤波目标跟踪算法-多特征自适应相关滤波目标跟踪算法。该算法在特征提取阶段将边缘特征及HOG特征加权融合作为目标特征,加强对边缘特征的学习;在模型更新阶段通过计算预测区域与真实区域的奇异值特征向量相似度,并结合设定的阈值判断是否需要进行模型更新,通过自适应更新的方式减少模型的更新次数。在标准测试视频集下验证所提算法,并与两种经典相关滤波算法进行比较,结果表明该算法能够较好地适应背景干扰及目标遮挡问题,跟踪目标的平均中心误差减少了9.05像素,平均距离精度提高12.2%,平均重叠率提高4.53%。

  • 2021-04-23
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计及_源_荷_不确定性的增量配电网多目标优化模型及算法_李俊贤

针对可再生分布式电源(RDG)和需求响应负荷(DR)的不确定性增加了增量配电网中"源-网-荷"多利益主体协调运行难度问题,提出了计及"源-荷"不确定性的增量配电网多目标优化模型及算法。首先,采用基于拉丁超立方采样的蒙特卡洛模拟方法和同步回代缩减法,产生关于RDG可发电功率和DR负荷电价弹性系数的典型场景集合,简化描述RDG和DR负荷的不确定性特征;在此基础上,分别以RDG运营商、配电网运营商和DR负荷用户的收益或成本最优为目标,建立"源-荷"不确定性场景集下的增量配电网多目标优化模型;然后,采用基于Pareto熵的多目标差分进化算法对模型进行求解,并利用模糊隶属度函数从Pareto最优解集选取最优折衷解;最后,以IEEE30节点配电网为例,证明了所建模型的合理性和所提算法有效性。

  • 2021-04-25
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