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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
  • 阅读365
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基于运动模型的高超声速飞行器跟踪性能分析_曾江辉

针对于临近空间高超声速飞行器的定位跟踪问题,探究了基于低轨双星系统对于目标的定位跟踪性能,建立了高超声速飞行器的弹道模型,基于STK和Matlab两种仿真软件,搭建了双星对于目标的定位跟踪观测场景。采用了经典的运动学模型进行目标定位跟踪,研究了基于CV、CA、CS模型的无迹卡尔曼跟踪算法,进行了三种跟踪算法的对比分析。仿真结果证明,CS和CA模型比CV模型更适用于高超声速飞行器的定位跟踪,同时指出了为了进一步提高目标的定位跟踪性能需要引入机动检测或多模型算法。

  • 2021-05-06
  • 阅读364
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基于一种混合智能算法的有限元模型修正多解问题_康俊涛

为了使有限元模型修正结果更加符合结构实际情况,将传统的提供单一修正结果转变为提供多个修正结果,然后由决策者根据现场情况、类似工程经验等非参数信息来决定最终采用的修正模型；并且针对这一问题,将优化速度快的稳态遗传算法和优化精度高的梯度下降算法相结合,提出了一种混合智能算法.最后分别采用数值算例和ASCE-Benchmark模型修正过程验证了所提算法的寻找多解能力和优化精度.结果表明,本文所提算法可以寻找到定义域内的全部极值,且相比于稳态遗传算法具有更高的精度,ASCE-Benchmark算例中,两个修正后的有限元模型与实测结果之间的频率误差均有明显下降.

  • 2021-04-26
  • 阅读363
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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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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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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
  • 阅读362
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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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