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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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基于改进果蝇算法和长短期记忆神经网络的油田产量预测模型_任燕龙

产量预测是油田生产动态开发研究的重要内容之一。油田的长期生产积累了大量数据,但是波动幅度很大,直接应用长短期记忆神经网络预测油田的生产指标,会出现神经网络泛化性很差的问题。因此,首先利用双层长短期记忆神经网络(long-short term memory,LSTM)和随机式失活对神经网络架构进行调整,建立了深度学习神经网络模型;并提出了一种新的果蝇聚集方法,通过改进的果蝇优化算法对所建立的神经网络模型进行优化,避免其陷入局部最优解,搜寻解空间的最优解;最后,油田实例验证表明,优化后的深度学习网络的网络泛化能力和预测精度有了较大提高,对于油田波动性较大的数据也能较好地拟合。所建立油田产量预测模型可应用于矿场开发实际。

  • 2021-04-26
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基于Kriging代理模型的失效机会测度算法_李贵杰

结构输入变量中同时存在随机输入变量和模糊输入变量情况下,失效机会测度可以很好地衡量结构的安全程度。但是,现有的混合模拟法计算失效可信度是一个双层循环过程,需要调用大量的功能函数。尤其对于大型复杂结构来说,混合模拟法的计算量是难以接受的。因此,本文将混合模拟法和自适应Kriging代理模型相结合,发展了一种失效机会测度的高效算法。通过U学习函数来自适应地选择训练样本点,进而可以自适应地构建功能函数的Kriging代理模型。在备选样本池中自适应训练至收敛的Kriging代理模型可以以要求的精度区分备选样本池中每个样本点的状态是失效还是安全的。因此,可以用收敛的Kriging代理模型代替真实的功能函数,进而通过混合模拟计算失效机会测度,这极大地降低了功能函数调用次数。最后,本文通过两个算例来验证本文发展算法的精确性和高效性。

  • 2021-04-29
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基于遗传算法的灰色非线性水环境管理模型及应用_周科

以郑州市贾鲁河水环境治理规划为基础,统筹考虑到治理区域内的工程建设、水环境改善策略、污水处理厂建设运行以及配套水库调度等,构建了灰色非线性水环境管理模型,并选择遗传算法作为计算手段,对该模型进行了求解。构建的模型同时考虑到了治理区域内的污水处理厂优化运行、南水北调补水、区域内3个生态湖泊与治理河段的净化能力等。通过优化运行协调,实现了运行费用经济合理、水生态环境改善、水质达标等多项治理目标。研究结果表明,基于遗传算法的灰色非线性规划在区域水环境治理中的应用潜力十分显著。

  • 2021-05-03
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背景抑制直方图模型的连续自适应均值漂移跟踪算法_王旭东

针对传统连续自适应均值漂移(CAMshift)跟踪算法在建立目标颜色模型阶段容易包含大量背景颜色信息从而使跟踪效果变差的问题,该文提出一种改进算法。利用混合高斯模型背景法(GMM)将原始图像分割成前景和背景的叠加,在原始图像和背景图像上运动物体所在区域分别建立色调分量直方图,利用背景图像的色调分量直方图计算原始图像中对应色调分量的权值,抑制原始图像中与背景颜色相同的色调,扩大前景与背景颜色的差异性。该方法通过对原始颜色模型中属于背景的色调进行抑制,扩大了目标颜色模型的显著性,提高了跟踪的准确性和稳定性,目标定位的最大中心误差小于20%,能够准确跟踪不发生丢失。

  • 2021-05-06
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一种零高分辨率3D网格模型的信息隐藏算法_任帅

针对目前3D网格模型信息隐藏算法抗分析性弱的问题,提出一种零高分辨率的信息隐藏算法。首先,利用改进半边折叠网格简化算法对网格模型进行多分辨率分析,将3个分辨率层表示为High-layer,Mid-layer,Low-layer;其次,在High-layer进行同心球面分割,提取特征向量,在Mid-layer计算顶点突出度,确定嵌入信息的特征点;再次,通过将特征向量中特征值的最高位与Chebyshev置乱的加密信息建立联系以形成关联信息;最后,利用分段映射函数将关联信息嵌入到特征点球面坐标r值的DCT变换交流系数中。算法将高分辨率层的特征向量与置乱信息所构建的关联信息隐藏于能量小于15%中分辨率层的鲁棒特征点的仿射变换不变量中,有利于算法的不可见性、鲁棒性和抗分析性。采用一阶拉普拉斯平滑的隐写分析方法检测不到点、面特征的明显变化,表明所提算法的抗分析性好。

  • 2021-04-30
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现代战争正在加速从信息化向智能化时代迈进_吴明曦

<正>新世纪以来,以人工智能为核心的智能科技的快速发展,加快了新一轮军事革命的进程,军事领域的竞争正加速走向智权时代,战争的制胜机理将完全改变。其中,基于模型和算法的AI脑体系是核心作战能力,贯穿到各个方面、各个环节,起到了倍增、超越和能动的作用,平台有AI控制,集群有AI引导,体系有AI决策,传统以人为主的战法逐步

  • 2021-04-30
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