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基于改进HMM模型的3D景区地图匹配算法_黄娟娟

针对GPS误差和地图系统误差导致3D地图定位精度较低的问题,提出一种基于改进隐性马尔科夫模型的地图匹配算法。使用面积重叠法获取候选路段,引入距离、道路宽度和历史定位点计算观测概率,利用路网拓扑信息、游客行为特性、景点与道路的相关性计算转移概率,采用Viterbi算法得出最优匹配路段。在Unity3D平台上实现景区场景3D可视化,利用校园地图进行实验验证,结果表明,该算法匹配精度达到95.4%,在3D景区导航中具有良好的实用性和较高的准确性。

  • 2021-05-06
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基于GoogLeNet模型的剪枝算法_彭冬亮

GoogLeNet包含多个并行的卷积层和池化层,极具表现力,但也导致其参数数量冗余和计算量大,解决该问题的根本途径是将网络稀疏化.剪枝算法通过训练网络、修剪低权重连接和再训练网络三步操作,只保留卷积层和完全连接层中的强相关连接,实现简化网络结构和参数数量的效果,获得近似的网络模型,不影响网络后验概率估计的准确性,达到压缩效果.传统计算方式不适合非均匀稀疏数据结构,所提出的阈值剪枝算法设定合适的阈值,将原始GoogLeNet模型中将近1040万参数减少到65万,大约压缩了16倍.原始网络在进行剪枝处理后,准确率会有所降低,但经过少数次迭代,网络的准确率与原始模型不相上下,达到了压缩模型的效果,验证了阈值剪枝算法对改进GoogLeNet模型训练过程的有效性.

  • 2021-05-06
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采用置信度风险测度的鲁棒发电计划模型及算法_李鹏飞

针对大规模风电并网所带来的电网运行调度的不确定性及运行风险,提出基于置信度风险测度的鲁棒发电计划模型及求解算法。首先,提出一种新的风险测度—置信度风险测度（Riskα）,对于既定置信度α及相应的风电功率预测区间,以弃风风险值与切负荷风险值的和构成置信度综合风险测度,以量化风电实际功率超出风电可接纳域的风险。在此基础上,以发电成本和置信度风险之和最小为优化目标,构建计及置信度风险测度的鲁棒发电计划模型及分解求解算法,同时优化机组组合决策和风电可接纳域,使得所制定的发电计划方案实现经济性和运行风险之间的均衡。最后,通过算例证明算法的正确性及有效性。

  • 2021-05-06
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稀疏高斯厄米特PHD机动多目标跟踪算法_张文

针对基于概率假设密度（probability hypothesis density, PHD）的非线性机动多目标跟踪精度低、滤波发散、目标数目估计不准确等问题,提出一种基于交互式多模型的稀疏高斯厄米特PHD算法.该算法在PHD滤波器下,采用稀疏高斯厄米特方法对目标进行状态预测和量测更新,构造一种稀疏高斯厄米特PHD滤波器；然后将交互式多模型算法融入稀疏高斯厄米特PHD滤波框架中,解决了目标机动过程中运动模式不确定的问题.仿真结果表明该算法能对机动多目标进行有效的跟踪,相比交互式多模型不敏卡尔曼PHD等滤波方法具有更高的状态估计精度,且目标数目估计更准确.

  • 2021-05-06
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基于朗伯模型参数估计的VLC室内定位优化算法_黄兆标

为实现高精度室内定位,本文设计了一种可见光通信（VLC）室内定位系统,并通过结合优化的朗伯模型、码分多址技术（CDMA）、三边定位算法而有效提升了定位精度和系统扩展性。首先,每个发光二极管（LED）的ID信息经过直接序列调制后加载到LED驱动电路上,LED发出带有自身ID信息的灯光信号。在接收端通过光电探测器（PD）接收灯光信号,并根据扩频码的正交性恢复出ID信息及接收信号强度（RSS）,以此提高信道容量并增强系统抗干扰能力。然后,根据朗伯光源模型,由三边定位算法得出待定位点的定位估计坐标。为进一步提高精度,引入k最近邻（KNN）思想,采集适当的指纹点并由指纹点信息对每盏灯在定位估计坐标处的朗伯光源模型参数进行估计,由优化后的朗伯模型计算出精度更高的定位坐标。在1 m×1 m×1.35 m的空间区域中,进行本VLC室内定位系统的实验测试。结果表明,提出的高精度VLC室内定位系统的平均定位误差降低至2 cm左右,其定位精度相比于传统三边定位算法提升了30%。此外,该系统方案所采用基于指纹点信息优化朗伯模型参数的方法具备良好的实用扩展性,可实现广阔的应用场景。

  • 2021-04-29
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基于专家场先验模型的图像超分辨重建算法_张秀

为了进一步提高图像超分辨率重建的质量,针对非局部集中稀疏表示算法中重建图像的噪声问题,提出了一种基于专家场先验模型的图像超分辨率重建改进算法。首先,利用专家场模型从图像训练集中学习整幅图像的先验知识建立全局先验模型；然后将学习到的先验信息用于非局部集中稀疏表示模型求解最优稀疏表示系数；最后,得到高分辨率图像估计。该算法在超分辨率重建迭代运算的同时,同步更新专家场模型参数,因此在不显著增加运算复杂度的情况下,通过选取合适的先验约束,有效地增强了图像重建的效果。实验结果表明:相比非局部集中稀疏表示算法,文中算法对无噪和有噪降质图像均能取得较好的峰值信噪比结果,并且能够进一步提高有噪图像的去噪效果。

  • 2021-05-06
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基于生成模型约束的graph_cuts标签融合算法_张令顺

脑磁共振图像（magnetic resonance imaging,MRI）分割算法易受图谱错误标签的影响,为减少错误标签对标签融合准确度的影响,提高人脑磁共振图像的分割精度,在图谱预选阶段采用梯度信息和互信息筛选出相似性较大的图谱图像,对标签融合阶段提出利用生成模型（generative model,GM）约束的graph cuts标签融合方法,快速准确地分割出了人脑海马体结构。与其他的标签融合方法对比,提出的算法具有更高的分割精度。

  • 2021-05-06
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基于最小二乘法和高斯混合模型的语音转歌声算法_段伟博

为便于运维人员及时准确判断高压电缆缺陷类型,提出了一种基于关联规则和竞争凝聚算法的高压电缆缺陷识别模型。该方法基于现有在线监测、离线试验和运维系统等数据,利用关联规则挖掘出不同缺陷类型与状态数据的关联关系,并建立电缆缺陷关联规则库；针对现有关联规则算法只能处理布尔型数据局限,采用竞争凝聚算法对连续型数据进行离散化处理；最后通过实例对所提的模型进行分析验证,仿真结果表明该模型识别准确率高、求解效率高、解释性好,有助于运维人员对电缆进行及时动态的维护管理。

  • 2021-05-06
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