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双层集装箱运输配载模型与算法研究_杨广全

采用双层集装箱运输可以显著提高铁路运输能力,为保障双层集装箱列车的运行安全,针对人工编制双层集装箱运输配载方案费时费力技术难题,依据车辆、集装箱和双层集装箱连接锁技术参数,结合集装箱装载方式,推导车辆装载安全技术指标计算公式,建立双层集装箱运输配载模型,设计启发式遗传算法对该模型进行求解,并针对遗传编码设计交叉算子和变异算子,以保证生成可行解。案例计算结果表明,配载模型和求解算法能够得到合理的双层集装箱配载方案,满足双层集装箱装载技术要求,实现了双层集装箱装车配载的智能化。

  • 2021-05-06
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CAD模型三角网格优化算法_尤磊

针对工业产品设计过程中的一个实际问题——如何高质量地将连续的CAD模型转换为离散的三角网格模型,提出一种基于Creo二次开发平台与几何特征保持的CAD模型的三角网格优化算法.首先基于Creo的二次开发平台构建CAD模型的特征点集；然后通过逐面网格化构建每个面的网格模型,通过网格模型逼近得到一个初始三角网格模型；最后结合CAD模型的几何特点改进RAR网格优化算法局部算子的适用性条件,使用改进算法对初始三角网格模型进行网格优化.将算法集成于Creo 2.0软件中,以3个工业零件的CAD模型为数据开展实验,结果表明,该算法构建的初始网格模型与原始几何模型逼近程度好,优化的网格模型具有较好的性能参数.

  • 2021-05-06
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钢卷仓库中多吊机调度问题的模型与算法_谢谢

研究了钢卷仓库内的多吊机调度问题.建立了多吊机协调调度的模型,并证明了问题的复杂性.基于对问题可行性质的分析,提出一个基于分散搜索的启发式算法,并进一步分析了算法的最坏性能比为2.

  • 2021-05-06
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基于烟花算法的多传感器优化模型部署_田桂林

针对现代化战场多传感器网络部署优化问题,对传感器网络部署进行了优化,以总区域覆盖率、重点区域的共视参数、传感器资源利用率三方面作为评价指标,设计了多传感器网络优化模型,并将烟花算法应用于该模型,提出了烟花算法最优解求解方法。通过仿真验证算法的有效性,结果表明:经过烟花算法计算后,总区域覆盖率和重点区域的共视参数均超过了90%,传感器的资源利用率高；同时烟花算法的求解速度快,可赋予重点区域共视参数更高的权重,有利于战场重点区域覆盖率的提高。

  • 2021-05-06
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基于信任模型的WSNs安全数据融合算法_叶正旺

为了抵御无线传感器网络内部的恶意攻击行为和故障节点的误操作行为对数据融合结果的影响,提出一种基于信任模型的多层不均匀分簇无线传感器网络安全数据融合算法.该算法基于多层不均匀的分簇网络拓扑实现安全数据融合能够有效均衡网络中节点的能耗.通过节点间的通信行为和数据相关性建立信任评估模型,并引入动态的信任整合机制和更新机制,实现簇内和簇间的信任评估,选择可信融合节点并将可信节点所收集的数据进行基于信任值加权的数据融合.仿真实验表明,该算法能够实现精确的信任评估,有效识别内部恶意攻击节点,得到的数据融合结果具有较高的精确度,实现了安全的数据融合.

  • 2021-05-06
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基于随机森林算法的吸毒人员甄别模型研究_顾海艳

基于数据挖掘技术,利用脉搏波数据构建模型进行吸毒人员的甄别技术,是一项新技术研究.对采集的脉搏波数据,在数据预处理的基础上,运用随机森林算法构建吸毒人员甄别模型,该模型准确率虽然较高,但查全率、F1值均较低.为此提出了改进的随机森林算法,主要包括3种改进策略:采用划分多组训练集和测试集进行交叉验证,运用下采样方案来平衡样本分布,选用多评判指标选定模型构建参数.通过测试,根据准确率、查准率、查全率、F1值等多项指标的比较,发现改进的随机森林判别模型性能得到明显提升.

  • 2021-05-06
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融合图卷积网络模型的无监督社区检测算法_姜东明

图卷积神经网络（Graph Convolutional Neural Network）能有效地提取非欧式距离数据中的特征信息。提出一种基于图卷积网络模型的无监督社区检测算法。选择图中某些节点添加人工标签来模拟在图上的信号输入,使其满足图卷积网络的传播特征的要求,通过修改后的图卷积网络传播规则将节点本身的标签传递至其相邻节点,通过对同一节点获得的不同标签进行比较后将节点归类,之后优化归类结果并输出社区划分矩阵。使用现实世界的数据集进行测试,并与一些其他社区检测算法进行对比评估。实验结果表明算法在不同类型的数据集中都能得到很好的社区划分效果。

  • 2021-05-06
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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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