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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PCA_LSTM模型的多元时间序列分类算法研究_张可

多元时间序列数据广泛存在于金融市场、动作识别等众多领域,但由于其存在指标多、时序长等特点,现有分类算法难以兼顾两个维度的特征提取。文章提出将PCA和LSTM综合应用于多元时间序列分类问题中序列,采分用类P算CA法提。取并指通标过维与度k N特N征、SV,利M用等L分ST类M算遗法忘在门多学个习数时据间集维上度的特实征验,对从比而,建验立证基了于该P方C法A-不LS仅TM降的低多了元计时算间复杂度,且在多个数据集上均取得了精度较高的实验结果。

  • 2021-04-25
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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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基于二维云模型和Apriori算法的围岩稳定性分级研究_薛黎明

针对围岩稳定性分级大多是对未受工程扰动岩体进行分级,以及分级结果难以为支护方式提供决策的现状,建立围岩稳定性的岩体及地质因素和工程因素二维分级指标体系。运用云理论确定岩体及地质因素和工程因素的等级期望值、熵和超熵,通过二维云发生器绘出围岩稳定性分级的二维云图,并向二维体系等级图进行投影,得到围岩稳定性的综合等级。将该模型应用于工程实例,并与一维云模型和实际进行对比,验证了该模型的准确性。该模型得到不同系统耦合作用下的围岩稳定性等级,实现了等级的可视化。通过Apriori算法进行关联挖掘得到围岩稳定性的综合等级决策表,可以快速确定工程的综合稳定性等级,并根据已知综合等级和岩体及地质因素等级确定工程因素的等级。

  • 2021-04-27
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基于主题模型包含突发因素的推荐算法研究_严长春

推荐系统是社交平台个性化服务的重要工具,协同过滤算法由于其推荐的准确性和高效性已经成为推荐领域最经典的算法之一。论文提出一种结合突发话题检测和主题模型的混合协同过滤方法。该算法在语料筛选阶段加入了突发因素,使通过主题模型LDA话题训练的话题具有时效性,然后在低维主题-文档概率分布上计算用户和项目的相似度；最后采用邻域方法预测未知评分。实验表明,该方法适用于微博突发话题的推荐,显著提高了推荐系统的时效性和准确性。

  • 2021-04-26
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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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基于群智能图形化编程语言的三防转换控制程序设计与实现

群智能建筑平台是一种扁平化、无中心的新型建筑智能化系统。 将群智能建筑平台技术应用于国防工程 智能化领域，可为国防工程智能化保障提供一种全新的技术平台。 基于群智能建筑图形化编程语言，开发了国防 工程中核心的三防转换控制程序，将国防工程系统物理对象及其运行机制抽象为简单、易操作的编程语言图元符 号。 结果表明，该语言能够显示刻画三防转换控制的并行特征并降低程序开发的复杂度，从而为国防工程复杂管 控程序高效开发提供了有益探索。

  • 2021-04-25
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基于PoolNet显著性和SUR_省略_IBE模型的林火视频烟雾提取算法_汪鑫

烟雾的实时视频探测可用于早期森林火灾的预警,然而,由于烟雾具有飘动、扩散、闪烁等特性,通过实时视频提取烟雾区域具有极大挑战。本文根据人眼视觉注意力机制,将阴燃烟雾看作视频中湍流和灰色显著的区域,提出了一种基于显著性检测和SURF-VIBE模型的疑似烟雾区域提取算法。首先采用一种基于PoolNet的显著性检测方法获得烟雾显著性图谱,通过VIBE运动检测算法获得视频中运动前景,并使用SURF特征匹配算法消除相机抖动等对运动前景带来的干扰,再由计算出的运动前景构造运动能量函数,对显著性谱进行估计,最终提取出疑似烟雾区域。实验验证结果表明:该算法检测准确率为91.3%,每帧检测速度为0.028 s,可用于实时视频烟雾探测。

  • 2021-04-29
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