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一种多模型超图用于手写汉字识别算法_魏炳辉

随着银行业提出手填票据自动化处理需求后,对手写汉字的识别技术研究推向新的高潮。由于手写汉字形体复杂多样、训练样本不多,从而导致识别率难以提高。设计一种多模型的超图学习算法来识别手写汉字块,根据训练样本间距离关系构建样本关系阵；以样本的稀疏表示参数为样本间的关系紧密性权重构建另一个样本关系阵；以样本约束法则为基础,以标记样本间的关系权重构建标记样本间的关系阵,融合这几个关系矩阵成为多模型的超图学习框架。通过迭代学习,找出最优的手写汉字块类别归属,在手写汉字块的实验中表现出一定的优势。

  • 2021-05-06
  • 阅读292
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基于编解码器模型的车道识别与车辆检测算法_谢岩

针对无人驾驶车辆环境感知问题,通过编码器提取共享图像特征,再通过解码器来实现语义分割、分类和目标检测模块,并应用在车道识别和车辆检测上.在无人驾驶中,任务的实时性非常关键,这种共享编码器模型能一定程度上提高任务实时性.实验结果表明,该模型的语义分割在KITTI数据集上的平均精度达到93.89%,比最优性能提升0.53%,联合检测速度达到25.43 Hz.

  • 2021-05-06
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基于Memetic算法的闭环物流网络模糊规划模型_张鑫

综合考虑多级物流网络参数的模糊性以及设施选址及设施间流量的选择决策,以最小化物流网络的总成本为目标,采用基于可信性理论的期望值规划和机会约束规划方法,构建了目标和约束条件双重模糊的闭环物流网络模糊规划模型。根据问题的特点,以MATLAB为平台,编写一个基于双层优先级编码的Memetic算法代码,并分别利用算法和LINGO对若干算例的求解结果进行了对比分析。结果验证了所提算法的可行性,并就置信水平的变化进行了分析,表明了模糊规划模型的实用性。

  • 2021-05-06
  • 阅读587
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基于SSD模型的人脸检测与头部姿态估计融合算法_方阳

针对头部姿态估计常用的人脸检测、姿态估计两步串联框架中流程复杂、耦合性高、整体鲁棒性低的问题,提出了一种基于改进SSD模型的人脸检测与头部姿态估计融合算法.通过拓展SSD模型,设计了人脸检测与姿态估计融合网络模型,在多层次卷积特征图上检测人脸,并估计头部姿态；采用端到端训练模式进行模型训练,简化了头部姿态估计任务的处理流程.在Pointing′04和300W-LP数据集上进行了试验.结果表明,本模型能够在满足实时性要求的前提下有效地完成检测任务与估计任务,在两个数据集中的pitch预测平均绝对误差分别达到了4.80°和6.48°,这充分证明了所提出算法的实用性和鲁棒性.

  • 2021-05-06
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基于XGBoost模型的心律失常分类算法研究_李云

为了提高心律失常自动诊断的识别率,本文提出一种基于XGBoost模型的心律失常分类方法。对MLII导联信号进行分析,提取信号投影特征和RR间期特征形成特征向量,标准化后输入到XGBoost分类器。通过训练,得到的基于XGBoost的心律失常分类模型可以将心电信号按照AAMI标准分为四类:正常或束支传导阻滞节拍（N）、室上性异常节拍（S）、心室异常节拍（V）和融合节拍（F）。采用MIT-BIH心律失常数据库进行测试,在相同数据集的情况下,与已有心律失常检测方法进行对比,平均识别准确率进一步提高,达到94.1%。

  • 2021-05-06
  • 阅读320
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基于NSGA_算法的多目标公交调度优化模型_黄艳国

针对传统公交调度方案容易导致运营经济成本和乘客时间成本的不合理分配问题,提出了一种基于NSGA-Ⅱ算法的多目标公交调度优化模型。综合公交车辆运营成本、乘客出行成本及乘车舒适度三个目标函数,建立公交调度优化模型,通过非支配排序遗传算法对模型的pareto最优解进行计算。最后以深圳市某路公交为实例,通过采集线路参数,计算得到该线路最优发车间隔。验证了NSGA-Ⅱ优化算法在公交调度中的有效性,对公交运营与线路改善有一定的借鉴意义。

  • 2021-05-06
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一种基于改进模型预测控制算法的空_省略_量PWM虚拟磁链直接功率控制策略_陈伟丽

虚拟磁链定向的空间矢量PWM直接功率控制（VF-DPC-SVM）策略的功率内环PI控制参数整定过程复杂,电压型整流器（VSR）控制稳定性不高、快速性较差。对此,提出虚拟磁链定向的改进模型预测直接功率控制（VFMPDPC）策略。在功率内环用模型预测控制（MPC）算法代替PI控制器改善VSR的控制系能,并引入内模反馈校正环节在每个采样周期修正功率的预测给定值,通过改进的MPC模型实现对瞬时功率的高精度跟踪。仿真分析表明:改进的VF-MPDPC策略使系统稳态时调整时间短,响应快,电网污染小,输出母线电压质量高,功率纹波小；动态响应鲁棒性高,稳定性能好。

  • 2021-05-06
  • 阅读296
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基于情感的社会网传播模型及影响最大化算法研究_宋健

针对社会网传播领域的影响最大化问题的研究,将节点本身具备的情感对事件传播的影响力进行了忽略,提出了基于情感的社会网传播模型（Emotion Independent Cascade model,E-IC）,关于E-IC模型重点强调了情感影响的最大化基本问题（Influence Maximization Problem based on Emotion,IMPE）,在传播整个进程中,融合了用户位置的计算值、后置情感的计算值以及交互概率值。论证并确认基于情感的社会网传播模型问题就是NP-hard问题,并给出近似算法EMS-Greedy。在训练集上调整模型参数,使得传播过程更符合传播规律,通过大规模真实数据集上的实验验证了E-IC模型的有效性。与其他模型相比,E-IC模型在传播范围上扩大了7%左右。

  • 2021-05-06
  • 阅读298
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