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基于低通滤波模型的行人再识别算法_花超

针对行人再识别的图像中由于遮挡和背景干扰而存在大量无用特征的问题,提出一种基于低通滤波模型的行人再识别方法。首先,将行人图像进行分块；然后,计算各种小块在各图像中的相似个数,其中相似个数较多的小块为高频噪声特征、相似个数较少的小块为有益特征；最后,不同于常见图像处理中的滤除突变特征、留下平滑特征的低通滤波器,所提方法利用通信系统中的低通滤波器实现抑制高频噪声特征、增益有益特征的目标。实验结果表明,所提方法在ETHZ数据集上的识别率比经典的对称性局部特征累加（SDALF）方法提升了近20%；同时,该方法在VIPeR和I-LIDS数据集上也取得了相似的效果。

  • 2021-04-24
  • 阅读165
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海堤越浪量的人工神经网络模型算法_黄建

文章介绍了人工神经网络模型ANN在计算海堤平均越浪量方面的应用。该模型在具有18 000个物理模型试验数据的数据库上进行训练,通过模型算法预测出平均越浪量q。利用该模型可以预测结构形式复杂的各类斜坡堤、直立堤、混合堤的堤顶越浪量,比现有经验公式具有更广泛的适用性。文章旨在通过介绍这种国外已经深入研究并广泛应用于工程领域的人工神经网络模型在斜坡堤越浪量方面的应用现状及使用方法,为海岸工程结构物设计中准确、有效地估计越浪量提供一种新的思路和方法。

  • 2021-04-24
  • 阅读178
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基于云模型的模糊神经网络算法研究_孟海东

针对模糊神经网络不能同时处理随机性和模糊性且人为影响严重等问题,提出采用云模型进行不确定性表达,建立云模糊神经网络模型。针对黄金分割法的误差问题,提出使用高斯拟合算法计算云模型的数字特征。利用云模型计算属性的确定度,作为隶属函数；使用改进的"软与"算法完成云规则生成及匹配；通过云模型对BP算法进行优化,避免出现局部最优解；根据输出数值及确定度判断数据所属类别。实验结果表明,云模糊神经网络对不确定性的处理具有更高的准确性。

  • 2021-04-24
  • 阅读217
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基于GM_1_1_AR模型的钟差短期预报改进算法研究_郭忠臣

针对传统GM（1,1）+AR组合模型的缺点,提出一种可及时更新建模序列和增强数据间相关性的循环式钟差预报模型,在预报过程中根据预报时刻的不同实时调整AR模型阶数。考虑到原始钟差建模序列长度会对预报精度造成影响,分别使用2 h、6 h、12 h和24 h的钟差序列构建模型。实验结果表明,改进模型的预报精度较传统方法有一定提高,且预报结果更稳定；使用不同长度的钟差序列构建模型对预报结果有一定影响,其中二次多项式模型受原始序列长度的影响较大,改进模型受影响较小。

  • 2021-04-24
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雷达多目标跟踪波束资源调度算法_王莹莹

在雷达作战系统中,波束资源的合理调度一直是一个关键问题。本文将协方差算法与灰色关联决策算法相结合实现雷达系统的波束资源分配,在满足各目标跟踪精度的基础上,最大化波束资源的利用率。对于被跟踪的多个目标,由灰色关联度决策算法计算其威胁度,根据目标威胁度设置期望协方差,计算各个目标期望协方差与实际协方差之间的差异度并由大到小进行排列,选择最大差异度的目标作为跟踪对象。如果所有目标都达到期望值,则进行新目标探测。仿真结果表明,提出的算法能够较好地进行多目标波束资源的自适应分配。

  • 2021-04-23
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基于色阶阈值模型的Criminisi图像修复算法_赵卫东

Criminisi图像修复算法用于优先权计算时,对图像纹理和结构信息的处理存在不足,极易导致错误的匹配和纹理延伸。针对此问题,提出基于色阶阈值模型的Criminisi图像修复算法。首先,在优先权计算中结合修复块的色阶信息建立色阶阈值模型,据此模型获取优先修复块,用以增加优先权的可靠性,避免纹理延伸和结构混乱。然后,在搜寻最佳匹配样本块时,以加入样本块的色度和亮度信息作为比较对象,以便在已知像素块中更加快速准确地搜寻出最佳匹配样本块,减少匹配错误。与其他图像修复算法相比,该算法的修复顺序更加稳定,修复效果满足视觉要求。

  • 2021-04-23
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基于模糊语义算法的科研项目立项评估模型_向永坤

基于模糊理论,提出以百分比填答的模糊语义表,采用模糊语义算法,构建科研项目立项评估模型。构建过程先由回收的电子打分表,取模糊值大于模糊中位数的有效值,并提取出评估科研项目的主指标、次指标,建立科研项目评估表,供评审委员会主任、副主任、专家总体组长进行评估。由评审专家按照科研项目评估表给予各准则的权重,并根据此准则进行科研项目评分,采用模糊集方式表达,将各抽象的准则转为量化的三角模糊数,对模糊数进行排序评估。最后进行案例评估分析,对构建的模型进行验证,结果表明具有良好的优越性,为科学、客观、公正的评估和优选科研项目立项提供了一种更加可行的方法。

  • 2021-04-23
  • 阅读244
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一种附非负约束秩亏平差模型的迭代算法_郝天恒

针对附非负约束秩亏平差的问题,该文先将最小二乘问题转化为线性互补问题,然后利用极大熵函数的性质对其进行迭代求解,建立了一种附非负约束秩亏平差模型的迭代算法。它充分利用了测量中符号约束的先验信息,只需参数具有非负约束或先将参数转化为非负约束,无须对矩阵求逆,计算简便。文中还针对算法的收敛性进行了分析,并模拟了GPS网平差的算例。数值实验表明,与其他秩亏平差算法相比,该文算法在精度和计算效率方面均具有一定的优势。

  • 2021-04-23
  • 阅读247
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