基于关联规则和竞争凝聚算法的高压电缆缺陷识别模型_刘敏

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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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

2021-05-06
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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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基于光线折射模型的水下图像转换算法研究_陈旭阳

针对水下目标成像时光线折射所造成的图像失真问题,以及现有图像转换算法因忽略光线二次折射所造成的转换误差,提出一种基于光线折射模型的水下图像转换转算法。该算法首先获取水下图像的像素点信息,通过映射关系计算得到像素点在等效空气图像中的对应坐标信息,从而获得水下目标的等效空气图像。实验结果显示,文中所提算法较之现有图像转换算法,u方向图像转换误差均值由2.289 5降为1.213 3,降低47.01%,v方向图像转换误差均值由3.252 5降为1.526 3,降低53.07%。同时,测距误差均值由58.83 mm降为28.88 mm,降低50.91%。

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ADE算法优化的木材单板染色全光谱配色模型研究_魏艳秀

采用自适应的交叉因子与变异因子在增强全局搜索能力的同时提高收敛速度,通过循环迭代取值的方法确定Stearns-Noechel模型中参数M的最优值。采用新模型对8组标准样进行染色配方预测,以CIEDE 2000色差评价标准对实验结果进行评价。结果表明:基于ADE优化模型预测染色配方得到的拟合样与标准样间ΔE00均小于3；迭代次数是遗传算法的13.04%,差分进化算法的50.00%,寻优速度更快；对于标准样1,新模型预测配方得到拟合样与标准样间ΔE00约为最小二乘法、遗传算法和差分进化算法优化模型的1/5、1/3与1/2,预测精度更高,说明了新模型在染色木材单板全光谱配色方面具有较高的使用价值。

2021-05-03
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基于改进2D_ESPRIT算法的二维GTD模型参数估计_张小宽

针对经典2D-ESPRIT算法在估计基于几何绕射理论的二维GTD模型参数时受噪声影响较大这一问题,提出了一种改进的2D-ESPRIT算法,有效提高了算法的抗噪性能与参数估计性能。改进算法在经典2D-ESPRIT算法的基础上,首先通过构建交换矩阵,得到含有原始数据Ee共轭信息的另一矩阵Y；其次在通过自相关与互相关处理、叠加取平均,得到新的协方差矩阵R；最后对协方差矩阵解算,估计得到二维GTD模型各参数值。仿真实验表明,改进2D-ESPRIT算法抗噪性能要优于经典2D-ESPRIT算法,在信噪比较低的情况下,改进2D-ESPRIT算法估计得到的模型参数精度更高,性能更稳定。文中还针对其他因素（如矩阵束参数及配对标量β值）对模型参数估计精度的影响进行了探究,为后续仿真实验提供了参考。

2021-04-30
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仿生型脉冲神经网络学习算法和网络模型_尚瑛杰

为解决脉冲神经网络训练困难的问题,基于仿生学思路,提出脉冲神经网络的权值学习算法和结构学习算法,设计一种含有卷积结构的脉冲神经网络模型,搭建适合脉冲神经网络的软件仿真平台。实验结果表明,权值学习算法训练的网络对MNIST数据集识别准确率能够达到84.12%,具备良好的快速收敛能力和低功耗特点；结构学习算法能够自动生成网络结构,具有高度生物相似性。

2021-04-30
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