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基于环绕数约束模型的轮廓识别算法研究_李泗兰

为了解决当前图像轮廓识别算法中由于区域标记和轮廓标记性质不同,导致难以将多标记融合识别技术应用于图像轮廓识别中的问题,本文提出了一种基于环绕数约束的能量最小化模型,用以精确识别目标轮廓.在这种模型中,区域标记(如颜色和纹理均匀性)和轮廓标记(如局部对比度和连续性)通过一个目标函数进行描述,实现多标记融合识别.首先,将环绕数作为约束,将其引入到能量最小化模型中,得到区域标记与轮廓标记的线性约束;然后,对区域标记、轮廓标记以及曲率标记进行融合,实现对图像中目标轮廓的识别;最后,将能量最小化模型与标记相结合,通过比率能量函数对算法进行实例应用分析,验证算法的有效性.实验结果表明:与传统轮廓识别算法相比,所提算法具有更高的轮廓识别精度.

  • 2021-05-06
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遗传算法与行人疏散模型结合的建筑出口优化_韩雨烔

构建基于遗传算法与行人运动仿真模型的双层优化框架,选取单室双出口场景,考虑两个出口在同一侧、相邻侧、相对侧3种典型布局,设定3种人员身形,3种疏散初始人群密度,9种疏散出口大小条件,形成243个数值实验场景,分别计算获得最有利于人员疏散的出口布局。研究发现疏散出口宽度与疏散效率呈正向关系,疏散人员半径、初始人员密度与疏散效率呈负向关系,同时在不同布局中,影响疏散效率的关键参数有一定区别。

  • 2021-05-06
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基于多视角图与卷积神经网络的三维模型检索算法_朱天放

随着虚拟现实等领域的迅猛发展,三维模型数量急速增长.针对目前三维模型检索算法存在适用范围小、可拓展性弱、依赖人工干预等不足,提出一种基于多视角图与卷积神经网络的三维模型检索算法.首先,采用多视角图降维描述三维模型,使检索源规整统一;然后,通过卷积神经网络提取视角图高维特征,组成单一的特征描述符集合进行检索;最后,提出一种基于图像熵的多特征组合策略,根据视角图的灰度分布赋予其不同的特征置信度,进一步提高检索精度.经验证,算法最高可达到平均93%的检索精度.为满足快速检索需求,控制检索时间为0. 8 s,检索精度高于80%,可有效应用于实际检索系统构建.

  • 2021-05-03
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基于量子粒子群与标准粒子群混合算法的框架结构异构体系模型参数辨识_张迁

为了研究相邻框架结构地震碰撞问题,经常将框架结构动力学模型简化为树形拓扑结构,以提高计算效率。该文提出了一种将量子粒子群与标准粒子群结合的参数辨识方法,基于结构的动力特性等效原则,对框架结构建立适应于多体系统传递矩阵法(MS-TMM)高效计算的树形拓扑系统动力学模型,模型的相关力学参数的确定是基于量子粒子群与标准粒子群混合算法,由有限元方法计算得到模态参数,通过参数辨识的方法来完成。为了验证所提出方法的有效性,以三层框架结构为工程算例,将三层框架结构转化为树形拓扑力学模型,通过提出的参数辨识方法和标准量子粒子群算法分别进行参数辨识,并将两种方法的辨识结果分别利用多体系统传递矩阵法(MS-TMM)计算频率,将频率计算结果分别与Ansys结果进行比较。结果表明,该文方法的识别精度优于标准量子粒子群算法。

  • 2021-04-30
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计及短路电流限额的网架优化模型及启发式算法_田士君

随着非侵入式负荷监测技术的广泛研究,负荷辨识算法种类繁多,然而负荷辨识算法的性能通常以准确率等单一因素进行评价,导致算法性能评价不合理等问题。为此文章提出一种基于多参量决策的算法综合评价方法。该方法依据现有的算法评价的各项指标为基础,采用递阶层次结构模型构建非侵入式负荷辨识算法评价体系,然后采用各层次之间不同影响因素的权重比例方法,确定判别矩阵并进行一致性检验,最后根据归一化计算得到算法性能评价值,实现算法性能的有效评价。实验结果表明文中所提评价指标体系和综合算法评价模型能够有效评价算法性能,为后续推广应用奠定基础。

  • 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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一种基于自适应学习率的推荐优化算法模型_熊彬

在预测推荐系统中用户和项目构成的高维稀疏矩阵中的缺失值时,通常采用随机梯度下降算法对构造的隐因子(LF)模型进行求解,由于在求解过程中,学习速率始终保持不变,这使得在模型训练过程中模型的性能有所损失。因此,本文将构造一种带有自适应学习率的随机梯度下降算法的LF模型(ADALF)来处理推荐系统中的高维稀疏矩阵。采用大型工业数据集对模型进行实验测试,结果表明,采用ADASGD算法构建的LF模型在收敛速率、预测精度上都有明显提升,提高了模型的性能。

  • 2021-05-06
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基于多尺度下凸包改进的贝叶斯模型显著性检测算法_鲁文超

针对传统基于贝叶斯的显著性检测算法存在的准确率不理想的问题,提出了一种基于多尺度凸包改进贝叶斯模型的显著性检测算法。该算法首先通过流行排序算法(MR)在CIELab颜色空间上对图像的前景进行提取,并将其作为先验图;其次通过高斯金字塔算法对图像进行降采样,得到3种不同尺度的图像(包括原图),结合经典的Harris算子检测不同尺度图像的角点,求三者的交集,得到更合理的凸包;然后利用颜色直方图结合凸包来计算观察似然概率;最后根据已有的先验图和似然概率,利用贝叶斯模型计算显著图,并进行优化处理得到最终的显著图。为了验证该算法的正确性和有效性,在公开数据集MSRA1000和ECSSD上进行仿真实验。结果表明,该算法不仅能够得到较好的视觉效果,而且召回率、准确率和F-measure等评价指标比传统算法有明显提升。

  • 2021-05-06
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