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关键词： 实时动态定位   单历元整周模糊度确定   MAXCOM法   DC算法   MAXCOM-DC组合算法  

摘要： 本文针对传统的RTK单历元整周模糊度确定主辅频相关法(MAXCOM)观测卫星数增多导致单历元整周模糊度确定效率降低的问题,提出了一种单历元卫星分类筛选处理方法;将单历元所有卫星分类为参考星、主星和辅星,应用MAXCOM算法单历元确定主星整周模糊度和DC算法确定辅星整周模糊度,并提出了一种新的RTK单历元整周模糊度快速确定算法,称为MAXCOM-DC组合算法。对一组BDS-3实测数据900个连续观测历元进行动态定位试验,结果分析表明,MAXCOM-DC组合算法可避免在应用MAXCOM算法时辅星对主星整周模糊度搜索效率的影响,将主星数设为6时,单历元整周模糊度快速确定效率平均提升了98.5%,且单历元模糊度成功率达99.9%。本文为高采样数据单历元RTK快速定位提供了一种新算法。

关键词： 目标检测   军用飞机   YOLOv8   倒置瓶颈   注意力模块   特征金字塔  

摘要： 针对现有的轻量级目标检测算法在应用于遥感图像军用飞机目标检测任务所面临的模型参数大、检测速度慢的情况,提出一种基于YOLOv8n的轻量级遥感图像军用飞机目标检测算法:LeYOLO-MARs。采用了优化后的倒置瓶颈模块替换原始主干网络中的经典瓶颈模块,更换高效的骨干网络特征提取模式,在保持特征提取能力的同时,有效降低了计算需求并提升了计算速度;颈部网络中引入了快速金字塔架构网络,减少了卷积层数并提高了语义信息共享的效率,减少了锁定和等待时间,同时考虑了有限的并行化机会和架构的复杂性;使用轻量级解耦网络头,通过逐点卷积简化检测头结构;使用Inner-SIoU作为新的定位回归损失函数,提升对小目标样本的学习能力并加快回归边界框的收敛;加入了轻量级金字塔压缩注意力机制模块,有效整合局部注意力和全局注意力,以建立long-range通道依赖关系。实验结果表明,改进的算法在保证检测速度的同时取得了95.7%的检测精度,比基线模型高0.4%,模型参数缩小43%,计算量减少63%,较主流算法在检测效果上有一定的提升,能够对军用飞机目标进行高质量实时检测。

关键词： 智能医学   类重叠   混合采样   腰椎间盘退变  

摘要： 医学数据的类重叠问题会严重影响疾病的智能诊断效果。为了减轻腰椎间盘样本的类重叠对分类器产生的不良影响,提出了一种可减轻类重叠的混合采样算法——CO_HS算法。该算法将训练样本划分为核心样本、边界样本和噪声样本,对重叠区域的样本进行采样,以减轻样本集的类重叠程度。采用CO_HS算法产生的新训练样本集训练RF等分类模型,并建立了6种新的腰椎间盘退变分类器。实验结果显示,建立的新分类器在多项性能指标上均实现了显著提升,其中准确度提升了7.8百分点~12.7百分点,kappa系数提升了11.6百分点~20.2百分点,敏感性提升了7.9百分点~16.8百分点,特异性提升了9.0百分点~18.2百分点,F指标提升了9.4百分点~18.4百分点。因此,CO_HS算法被证明是一种能有效解决样本类重叠问题、改善分类性能的高效方法。

关键词： 系缆墩   遗传算法   桩位优化  

摘要： 系缆墩作为港口码头常见的高桩墩台结构形式,其桩位布置优化是一个复杂的非线性问题,传统基于经验的试算和调整方法在解决该问题时面临困难。本文基于经典遗传算法,建立了桩位布置优化问题的数学模型。通过对各桩基参数进行二进制编码,结合碰桩约束条件的后置处理策略,应用计算机编程语言实现了系缆墩桩位布置的遗传迭代进化。模型优化结果表明,应用经典遗传算法能够使桩位优化问题得到较好的收敛性能和优化效果,且满足工程设计可行性和实用性要求,为系缆墩桩位布置优化问题提供可靠的解决方案。

关键词： 质心定位   高斯滤波   差分校正   补偿优化   权重修正  

摘要： 无线传感器网络定位技术近年来发展迅速,基于RSSI的定位算法由于功耗低、定位精度高的特点得到了广泛应用。但传统的定位算法存在考虑误差因素欠缺、测距误差较大的不足。因此,该文提出一种新型的加权质心定位算法,即GWC-TRI。该算法融合了高斯滤波优化、权重修正和补偿优化技术。在高斯滤波优化部分,引入取舍系数αi和加权因子βi优化滤波取舍过程,以此降低RSSI采样数据的大幅波动影响。在加权质心定位部分,根据锚节点间的主次影响程度重新分配权重,结合锚节点的差分校正d i和改进的最小二乘法公式计算得出相应坐标补偿量,以此提高定位精度、减小误差。通过滤波实验、定位实验以及方法对比实验,验证了GWC-TRI算法在定位稳定性和精度方面的优势,最小定位误差可达0.3 m左右。

关键词： 无线双向时间同步   BOC调制   信号捕获  

摘要： 本文对MATLAB平台上BOC调制信号的三种捕获算法进行模拟验证,通过对仿真数据的分析比较,确定本文中捕获算法的原理和结构,经测试表明,基于并行码相位的无模糊度捕获算法能够正确捕获BOC调制信号。

关键词： 深度学习   智能照明   照明系统  

摘要： 智能照明系统通过优化照明控制,能显著提高能源利用效率,改善用户照明体验。深度学习技术的引入,为智能照明系统提供了更精确和自适应的控制策略,可在有效降低能耗的同时,满足复杂的使用场景需求。因此,本文基于深度学习的智能照明系统响应算法展开深入研究,以期通过优化算法设计与实现,提升系统的响应速度和能效表现,为智能照明领域提供切实可行的技术解决方案。

关键词： 红外目标检测   YOLOV8   SPD-Conv   Ghost模块   损失函数  

摘要： 鉴于红外行人车辆图像分辨率低,质量不佳,噪声多等特点,检测难度较大,提出一种基于YOLOV8的红外图像行人车辆目标检测算法,即PSWG-YOLO。针对YOLOv8n网络,增加160×160的极大特征图P2提高模型对行人小目标的检测能力。同时,采用SPD-Conv部分代替原网络stride-2的卷积层,提升对低分辨率图像的特征提取能力。此外,将损失函数替换为WIoU,优化模型对低质量图像的处理。最后,引入Ghost模块降低模型复杂度。实验结果表明,改进后的PSWG-YOLO算法在保证较高的检测精度的同时,显著减少了模型体积和参数量。与原YOLOv8n算法在公开红外数据集FLIR_v2上P、R、mAP@0.5分别提升1.6%、6.3%、7.2%,且参数量减少16%,模型大小减少15.8%,提高了红外场景下行人车辆检测的精度并易于部署。

关键词： 线性回归   直线关系   双胞胎   分析数据   用力  

摘要： “线性回归”是由“线性”和“回归”两个词组合而成的,它们联系密切,又互有区分,就像一对双胞胎。想象这样一个场景:同学们在操场上扔球玩,大家记录了安奇奇每一次扔球的距离后发现,安奇奇扔得越用力,球就飞得越远。也就是说,距离和力量这两种数据之间呈现一种“直线上升关系”,这种直线关系就是“线性”。通过分析数据间的关系,电脑会估算出安奇奇下一次扔球的距离是多少,这就是“回归”。

关键词： 加速策略   属性约简   属性重要度   标准差   监督邻域粗糙集  

摘要： 作为粗糙集理论中的重要模型,监督邻域粗糙集因其良好的区分性能而备受关注。然而,当在监督邻域粗糙集上进行约简时,因为重复计算候选属性的重要度,大多数的搜索都会导致巨大的时间消耗。为解决这一问题,提出了基于标准差属性重要度的启发式算法。该算法通过样本的离散程度对属性重要度进行排序,以此来减少计算约简过程中候选属性的遍历次数。12组UCI数据集上的实验结果表明,与其余三种算法相比,基于标准差属性重要度的启发式算法所求约简的分类性能得到了提高,同时时间消耗有着显著减少。