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考虑客户满意度的物流末端节点选址模型及算法_肖玉徽

为了解决自取货的物流末端单一节点选址问题,在服务顾客数量和地理位置已知的前提下,考虑最远取货距离的约束,建立以客户满意度模糊隶属度为目标函数的数学模型。为了求解该模型,运用均值聚类给出初始可行节点,以满意度较小的客户为顶点,在分析其合理性的基础上,设计基于三角形外心和等分点的启发式算法优化初始解,算法允许接受一次次优解以避免陷入局部最优,并通过记忆数组来跟踪搜索过程,最终输出过程最优解。最后给出算例分析,证明了所提出的图上寻优算法优于均值聚类和点密度聚类算法。

  • 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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基于用户兴趣迁移的隐语义模型推荐算法_徐吉

协同过滤算法一般根据用户的评价信息来推测用户的喜好,但受到数据稀疏问题的影响,许多时候无法得到较为理想的推荐结果。除此之外,一般协同推荐算法忽略了用户兴趣的动态变化。本文所提出的基于改进的隐语义模型(TLFM算法)则将用户的兴趣喜好的改变考虑进来。具体的,在传统的隐语义模型的基础上加入对时间信息的权衡,选取适当的权重,有效地模拟用户兴趣随时间的变化状况,根据用户兴趣变化来决定推荐值,可以很好的提高推荐准确度。

  • 2021-05-06
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基于数据引力模型的改进多标签算法_程子为

针对目前数据引力模型的多标签懒惰学习分类算法不能同时利用标签相关性以及数据质量的相互作用的问题,提出基于数据引力模型的改进多标签算法IMLDGM。首先,计算训练集中的每个样本数据的K个最近邻居样本,构成新的数据样本集;其次,根据新的数据样本集标签的分布情况计算交互引力系数IGC,同时为每个数据样本建立相关性矩阵来计算标签相关性关系,再计算出每个训练集样本数据的密度以及权重大小;最后计算粒子间的正、负引力大小来构建新的多标签分类模型。仿真实验结果表明,IMLDGM算法子集准确率SA与微平均F1值MF1评价指标均优于对比算法,汉明损失HL也较为明显的降低。

  • 2021-05-06
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基于VGG16模型的快速闭环检测算法_张学典

深度卷积神经网络在图像特征表示方面优于传统手工特征,将其用于闭环检测时还存在计算时间随着数据增长不断增加的问题。为了解决这一问题,提出了一种基于VGG16模型的快速闭环检测算法。该算法使用在ImageNet上预训练的VGG16网络模型提取图像卷积特征,并通过一种自适应粒子滤波方法得到闭环候选帧,以固定运算时间。在主流的闭环检测数据集City Centre和New College上对此算法进行测试,实验结果显示,该算法在两个数据集上可以分别达到92%准确率下70%召回率和96%准确率下61%召回率,超过了同类算法,并有效解决了计算时间增长的问题。

  • 2021-05-06
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一种多参量决策的非侵入式负荷辨识算法评价模型_肖勇

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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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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基于蚁群算法的荔枝冷链物流配送成本模型优化_曾志雄

目的为了确保荔枝的采摘、预冷、贮藏、配送和销售等环节能在短时间内完成,以提高品质安全和新鲜度,降低物流成本。方法以配送车运输、冷链能耗、荔枝损耗、时间窗惩罚等4个主要因素为研究对象,构建各因素成本模型,并确定荔枝冷链物流配送过程中成本最优的目标优化函数。利用蚁群算法对荔枝冷链物流配送过程中成本最优目标函数算例进行求解,得到荔枝冷链物流配送路径网络优化路线图。结果当算法启发因子α=1,期望启发式因子β=4,信息素的挥发程度系数ρ=0.75,蚁群数量m=600,信息素强度系数Q=0.9,最大迭代次数Nmax=600,迭代次数超过300时,迭代趋于稳定。结论当算法运算的迭代次数越多,其优化结果越趋于稳定。该优化模型能够实现对荔枝冷链物流配送成本的优化设计,提高荔枝配送效率,并降低物流成本,为荔枝的冷链物流配送提供参考。

  • 2021-05-06
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