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基于情感的社会网传播模型及影响最大化算法研究_宋健

针对社会网传播领域的影响最大化问题的研究,将节点本身具备的情感对事件传播的影响力进行了忽略,提出了基于情感的社会网传播模型(Emotion Independent Cascade model,E-IC),关于E-IC模型重点强调了情感影响的最大化基本问题(Influence Maximization Problem based on Emotion,IMPE),在传播整个进程中,融合了用户位置的计算值、后置情感的计算值以及交互概率值。论证并确认基于情感的社会网传播模型问题就是NP-hard问题,并给出近似算法EMS-Greedy。在训练集上调整模型参数,使得传播过程更符合传播规律,通过大规模真实数据集上的实验验证了E-IC模型的有效性。与其他模型相比,E-IC模型在传播范围上扩大了7%左右。

  • 2021-05-06
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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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法向算子和D2算子相结合的铸件三维模型分类算法_孙晓龙

为了解决铸造生产中相同类型铸件的历史工艺复用问题,提出了一种法向算子和D2算子相结合的铸件三维模型分类算法。该方法从三维模型的面特征和点特征信息出发,分别提取三维模型的法向算子和D2算子特征描述符,通过度量新铸件模型和各类别模型特征描述符的相似性实现铸件模型分类。在企业实际生产的铸件模型库中的实验结果表明,该方法对常见的铸件类别有很好的特征识别效果,解决了D2算子作为预分类器时处理部分复杂模型时存在的特征不敏感的缺陷,可以获得准确率高的分类结果。

  • 2021-04-22
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基于集成DE_NRS的肺部肿瘤影像组学计算机辅助诊断模型_任海玲

针对肺部肿瘤计算机辅助诊断存在假阳性高和经典RS容错性差、不能处理连续型数据等问题,结合DE提出基于集成NRS的肺部肿瘤计算机辅助诊断模型。对肺部肿瘤CT、PET、PET/CT医学影像图像中的病灶区域进行截取与分割,并进行特征提取得到特征库;基于DE与NRS构建属性约简模型,得到特征子集;基于SVM分类器,搭建肺部CT、PET、PET/CT个体分类器;采取相对多数投票准则构造集成学习模型。进行有效性和可行性实验:邻域大小delta确定实验,变异系数F、交叉系数CR、权重值w参数实验,集成实验,并进行对比。结果表明:该模型在整体性能上较好,识别精度达到99.72%,具有较好的鲁棒性和可扩展性。 关键词: 邻域粗糙集;差分进化;肺部肿瘤;计算机辅助诊断;集成支持向量机;

  • 2021-05-03
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基于改进深度学习模型的焊缝缺陷检测算法_谷静

针对传统深度学习模型在进行焊缝缺陷检测时对小缺陷目标检测效果不理想问题,提出基于改进深度学习Faster RCNN模型的焊缝缺陷检测算法,算法通过多层特征网络提取多尺度特征图并共同作用于模型后续环节,以充分利用模型中的低层特征,增加细节信息;改进模型的区域生成网络,加入多种滑动窗口,从而优化了模型锚点的长宽比设置,提高检测能力。实验表明,改进Faster RCNN模型取得最优的缺陷检测结果,对于小缺陷目标仍取得较好的检测精度,从而验证了算法的有效性。

  • 2021-04-29
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基于双层规划的应急物资调度模型与算法研究_李艳

突发灾害情景下,为了提高对应急物资需求的快速响应能力,在应急物资调度实际特征和现实需求的基础上,以系统响应时间最短为上层目标,以系统总成本最小为下层目标,构建了一个双层规划模型。根据应急物资调度模型上下层之间相互关联、相互制约的特点,设计一种改进遗传算法。该算法研究了变异率对跳出早熟收敛问题的影响,并结合聚合度模型对原始遗传算法进行了改进。最后以某地区突发灾害事件为例,运用双层规划模型和改进遗传算法对算例进行求解,并对求解结果进行分析比较,验证所建立模型的有效性和所设计算法的可行性。

  • 2021-04-25
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基于免疫连通模型的多路径传输选择算法_张争万

为解决无线传感器网络(WSN)中节点部署不均匀造成的节点能量消耗大、数据传输可靠性低的问题,提出了一种基于免疫连通模型的多路径传输选择算法。当数据传输发生故障时,免疫机制被用来选择路径的适应度函数,从而达到优化传输路径和减少节点能耗的目的。实验从网络寿命、端到端传输延迟、覆盖率、传输可靠性、载荷分布等指标对算法进行评价。实验结果显示,所提算法可更好地平衡负载,延长网络的生命周期,以及保证数据传输的可靠性。所提算法可以应用于对能量效率、可扩展性、延长网络寿命和降低网络开销有较高要求的传感器网络设计。

  • 2021-04-25
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基于粒子群算法优化BP神经网络的土壤含水量短期预测模型_牛曼丽

为提高土壤含水量预测精度,基于物联网监测数据,提出了粒子群算法(PSO)优化BP神经网络的土壤含水量预测方法。首先应用主成分分析法筛选出影响土壤含水量的关键影响因子,然后构建8-5-1的BP神经网络拓扑结构,应用粒子群算法优化BP神经网络的初始权值和阈值。结果表明:与传统BP神经网络相比,新模型优化了网络结构,避免了陷入局部最优解,具有良好的预测效果;模型的评价指标平均绝对误差、平均绝对百分误差、误差均方根分别为0.259 2、0.010 5和0.135 6,与单一BP神经网络相比,预测精度更高,可满足实际的土壤含水量预测的需要。

  • 2021-04-25
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