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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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南方电网覆冰监测系统算法误差分析及模型改进技术研究_姜苏

针对目前南方电网架空线路覆冰监测预警系统仍有诸多关键性问题待解决,如在系统核心计算方面参数选取较为简单,没有结合实际线路设计条件,从而造成覆冰预警系统覆冰模型不准确,不能直接为防冰管控工作提供有效决策依据的缺陷。本文首先对系统中现有耐张塔线路覆冰厚度模型计算误差进行分析研究,其次从线路设计角度出发,对其模型进行改进。研究表明:①系统中现有计算模型忽略了线路初始设计冰厚、垂直档距变化特征的影响,导线等效长度取值有待商榷；②通过改进的计算模型,对初始的拉力值进行修正,同时综合考虑设计冰厚、垂直档距、水平应力、导线状态方程等变化等特征,以贵州省毕节地区耐张塔线路四次线路覆冰过程为例,改进的模型能够将系统现有计算模型准确度由59. 8%提升至95. 1%,计算结果更加接近于真实值。能够为输电部门为防冰管控工作提供有效决策依据,以及减少人工观冰耗费大量的资源、时间。

  • 2021-05-06
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基于Log_Linear模型的G_省略__Cauchy自适应细菌觅食算法_王圣

针对基本细菌觅食算法在寻优过程中易在非全局价值点附近大量聚集,导致寻优精度降低、收敛速度过慢、细菌种群多样性降低等一系列问题,提出了一种基于Log-Linear模型的Gauss-Cauchy自适应细菌觅食算法。首先,将Log-Linear模型引入基本细菌觅食算法中用来优化细菌的三个行为；其次,在算法中引入自适应调整细菌的视野和步长的策略,细菌的搜索范围和寻优精度随也可随着算法的进行得到提高；再次,利用Gauss-Cauchy变异来提高细菌种群的多样性。仿真实验结果表明,该改进算法与其他优化算法进行比较,算法的收敛速度提高30%和寻优精度提高78%,并保持了细菌的多样性。

  • 2021-04-25
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基于低通滤波模型的行人再识别算法_花超

针对行人再识别的图像中由于遮挡和背景干扰而存在大量无用特征的问题,提出一种基于低通滤波模型的行人再识别方法。首先,将行人图像进行分块；然后,计算各种小块在各图像中的相似个数,其中相似个数较多的小块为高频噪声特征、相似个数较少的小块为有益特征；最后,不同于常见图像处理中的滤除突变特征、留下平滑特征的低通滤波器,所提方法利用通信系统中的低通滤波器实现抑制高频噪声特征、增益有益特征的目标。实验结果表明,所提方法在ETHZ数据集上的识别率比经典的对称性局部特征累加（SDALF）方法提升了近20%；同时,该方法在VIPeR和I-LIDS数据集上也取得了相似的效果。

  • 2021-04-24
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基于FP_growth算法与分层线性模型交互的招生数据挖掘_唐成龙

为了进一步提高招生数据挖掘的有效性,将FP-growth算法与分层线性模型相结合,用于高等院校的招生数据挖掘；利用FP-growth算法,通过频繁集的生成与关联规则,从高校历史招生数据中获取置信区间大的关联数据；采用单层和多层线性模型,将学生层面变量与学校层面变量相结合,确定招生数据挖掘有效变量；在分别建立单层线性模型和多层线性模型后,借助多层线性模型软件库,求解模型的系数和显著性检验水平。实例仿真结果表明,通过对比不同变量的系数和显著性检验水平,所提出的模型能够有效分析不同变量对招生录取的影响。

  • 2021-04-22
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Norm_DP模型行人检测优化算法_柴恩惠

传统深度金字塔模型作为一种有效的行人检测算法备受关注,融合可变形部件模型和卷积神经网络模型,但特征提取部分使用的算法像素区域的大小不同,导致模型之间不能完全融合,在行人数量多、姿势复杂和有遮挡情况时的检测效果不理想。因此,提出一种基于规范化函数的深度金字塔模型（Norm-DP）算法,使用规范化函数融合可变形部件模型和卷积神经网络模型,直接从金字塔特征中提取正负样本,使用隐变量支持向量机进行模型训练,结合柔性非最大抑制（soft-NMS）算法和边界框回归（BBR）算法对定位框进行优化。分别使用INRIA和MS COCO数据集进行实验验证,在行人数量多、姿势复杂和有遮挡情况时,检测精度高于最优的可变形部件模型算法、卷积神经网络算法、深度金字塔模型算法和结合区域选择的卷积神经网络算法。

  • 2021-04-24
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基于协同免疫量子粒子群优化算法的虚拟电厂双层博弈模型_谭忠富

为了充分利用电动汽车（electric vehicle,EV）大规模的储能优势与代理聚合商在电力市场灵活购售电优势,以此弥补虚拟电厂（virtual power plant,VPP）内部供需不平衡情况,构建电动汽车参与的虚拟电厂双层博弈模型,对虚拟电厂同时进行内外部优化。首先,构建上层代理聚合商-虚拟电厂完全信息动态博弈模型进行虚拟电厂外部优化；其次,构建虚拟电厂-电动汽车聚合商合作博弈模型进行虚拟电厂内部优化,并利用改进的Shapley值分配虚拟电厂与电动汽车聚合商的合作收益；最后,以集成风电机组、可控负荷、储能电池、用户、电动汽车的虚拟电厂进行算例分析,采取协同免疫量子粒子群优化（coevolutionary immune quantum partical swarm optimization,CIQPSO）算法搜寻最优解。算例结果表明,电动汽车参与虚拟电厂能够同时提高两者的经济效益,提高虚拟电厂内部供需平衡能力。

  • 2021-04-29
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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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