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基于GoogLeNet模型的剪枝算法_彭冬亮

GoogLeNet包含多个并行的卷积层和池化层,极具表现力,但也导致其参数数量冗余和计算量大,解决该问题的根本途径是将网络稀疏化.剪枝算法通过训练网络、修剪低权重连接和再训练网络三步操作,只保留卷积层和完全连接层中的强相关连接,实现简化网络结构和参数数量的效果,获得近似的网络模型,不影响网络后验概率估计的准确性,达到压缩效果.传统计算方式不适合非均匀稀疏数据结构,所提出的阈值剪枝算法设定合适的阈值,将原始GoogLeNet模型中将近1040万参数减少到65万,大约压缩了16倍.原始网络在进行剪枝处理后,准确率会有所降低,但经过少数次迭代,网络的准确率与原始模型不相上下,达到了压缩模型的效果,验证了阈值剪枝算法对改进GoogLeNet模型训练过程的有效性.

  • 2021-05-06
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一种基于质点弹簧模型的牙龈软组织形变仿真算法_李晋芳

在虚拟手术系统中,软组织形变仿真的好坏会直接影响其仿真的真实感。本文以口腔手术涉及的牙龈软组织为对象,应用质点弹簧模型建立其物理模型,提出一种适用于虚拟手术中牙龈形变仿真的中点平均算法。融合了中点法和平均法的优点,采用中点法对速度进行迭代求解,采用平均法对位移进行求解,能够有效减小误差及受步长的影响。通过与多种欧拉算法对比,进一步验证了中点平均算法求解精度更高、受步长的影响更小的优点。

  • 2021-04-30
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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
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求解FDCP模型问题的ABC算法_肖宁

为了对模糊规划领域中存在的模糊相关机会规划（fuzzy dependent-chance programming,FDCP）模型问题进行计算,提出了模糊模拟技术与人工蜂群算法相结合的求解FDCP模型问题的求解方法。该算法运用模糊模拟技术来求解模糊机会函数,ABC算法则用于寻优,给出了完整的求解FDCP模型问题的ABC算法流程。通过与经典的求解算法相对比,本文的算法搜素效率更高,具有一定的求解优越性。

  • 2021-04-25
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基于GM_1_1_AR模型的钟差短期预报改进算法研究_郭忠臣

针对传统GM（1,1）+AR组合模型的缺点,提出一种可及时更新建模序列和增强数据间相关性的循环式钟差预报模型,在预报过程中根据预报时刻的不同实时调整AR模型阶数。考虑到原始钟差建模序列长度会对预报精度造成影响,分别使用2 h、6 h、12 h和24 h的钟差序列构建模型。实验结果表明,改进模型的预报精度较传统方法有一定提高,且预报结果更稳定；使用不同长度的钟差序列构建模型对预报结果有一定影响,其中二次多项式模型受原始序列长度的影响较大,改进模型受影响较小。

  • 2021-04-24
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基于色阶阈值模型的Criminisi图像修复算法_赵卫东

Criminisi图像修复算法用于优先权计算时,对图像纹理和结构信息的处理存在不足,极易导致错误的匹配和纹理延伸。针对此问题,提出基于色阶阈值模型的Criminisi图像修复算法。首先,在优先权计算中结合修复块的色阶信息建立色阶阈值模型,据此模型获取优先修复块,用以增加优先权的可靠性,避免纹理延伸和结构混乱。然后,在搜寻最佳匹配样本块时,以加入样本块的色度和亮度信息作为比较对象,以便在已知像素块中更加快速准确地搜寻出最佳匹配样本块,减少匹配错误。与其他图像修复算法相比,该算法的修复顺序更加稳定,修复效果满足视觉要求。

  • 2021-04-23
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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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