课程文献中心 更多>>

关键词： 企业管理  

ISBN: (纸本)9787509699065

摘要： 本书以采取按订单生产模式的企业为研究对象，关注交货期(窗口)类型、运营环境细节(如订单退化、资源分配等)、随机订单加工时间、制造期期限等因素对该类型企业分析和优化生产调度策略带来的挑战，借助生产排序与调度理论、计算复杂性理论、组合优化理论、运筹学、实验设计等工具与理论对企业面临的多类存在交货期(窗口)问询的生产调度问题进行抽象、建模、分析和求解。

关键词： 计算机算法  

ISBN: (纸本)9787523609613

摘要： 本书通过对谷歌数据专家的采访, 以及对谷歌、脸书、剑桥分析等科技公司的算法模型拆解, 解码科技巨头的算法黑箱、直击数字时代智能产品背后的秘密。本书亦可帮助我们了解数据研究者通过何种途径收集与我们有关的数据, 比如买过哪些东西、对哪些话题感兴趣等。以及他们是如何借助这些数据, 窥视我们的日常并预测我们的行为。

关键词： 孤立森林算法   供电营销   大数据平台   异常数据挖掘   聚类数目  

摘要： 当前供电营销大数据异常挖掘方法中异常数据检测环节较为薄弱，导致数据异常挖掘率相对较低且误检率较高，为此，提出基于孤立森林算法的供电营销大数据异常挖掘方法。构建孤立森林模型检测原始数据，借鉴二叉搜索树(BST)方法确定模型之间数据距离，获取异常数据。使用离散小波变换方法，提取异常数据特征。对传统k-means算法进行优化，结合异常数据特征构建数据簇，实现对异常数据的挖掘分析。构建应用测试环节，测试结果表明，所提方法可有效提升供电营销大数据异常挖掘率，进一步降低数据异常挖掘误检率，为供电营销大数据分析环节提供新的发展方向。

关键词： 深度学习   轻量化设计   目标检测   综述  

摘要： 随着深度卷积神经网络的兴起，很多目标检测模型取得了显著的成绩。然而，大模型以计算成本昂贵且内存密集型为特点，难以部署在嵌入式、实时检测等环境中，因此，研究设计轻量化模型是当前的研究热点之一。构建轻量化的目标检测算法是具有挑战性的任务，因为模型必须要被精妙设计才能在花费尽可能少的参数量和计算资源消耗的同时获得优越的检测性能。在过去10年中，轻量化算法设计取得了显著进展。总结了轻量化目标检测算法，旨在进一步探索轻量网络设计的新思路和新方向。将轻量化算法设计分为3类：骨干网络、特征融合网络和注意力机制。详细分析了每一类在目标检测任务中的性能、优势和局限性。接着，简要介绍了一些最近取得成功的方法，如YOLO系列和DETR。最后总结了研究内容，并讨论了未来工作的挑战和潜在方向，同时探讨了轻量化设计在目标检测领域的发展趋势。

关键词： 永磁同步电机   模糊控制   反步控制   差分进化算法  

摘要： 为了提升永磁同步电机的控制性能,针对模糊PID控制下永磁同步电机变速时超调较大,抗干扰性能差等问题,提出了一种基于差分进化算法的永磁同步电机模糊反步控制策略。首先,将模糊控制策略与反步控制理论相结合,对转速环和电流环的结构参数进行调整。接着,在此基础上用差分进化算法对模糊控制器中的结构参数进行优化。最后,通过仿真和实验对所提控制策略进行验证。实验结果表明,在所提控制策略下,电机突加负载时转速降落减小了1.78%;空载下,降速时转速超调量减小了22.9%、升速时转速超调量减小了3.5%,提升了系统的抗干扰能力。

关键词： 密集人员检测   标签分配   复杂场景  

摘要： 为了解决工业生产场景下背景信息复杂、工人与工人之间存在严重的相互遮挡给人员检测带来的干扰问题，基于OTA中全局匹配策略对目标检测算法中标签分配这一关键性问题进行改进。所提出方法首先改进了正样本的选择方式，对于被遮挡的及小目标的工人加入权重函数来提高被分配的概率。此外，针对于全局匹配后剩下的样本直接被分配为负样本的这一问题，提出一种忽略样本算法，将含有一部分正样本属性的锚框分配为忽略样本，避免直接被分配为背景类而影响模型的训练。最后，在CrowdHuman密集人员数据集和自行建立的工业场景密集人员数据验证集上进行了实验结果分析和一系列的消融实验。实验结果表明，模型对于密集场景下的工人检测精度在AP、MR以及Recall等指标上分别达到88.02%,47.91%和95.44%，相比于传统方法均有提升。

关键词： 模拟退火算法   末端车载   无人机   物流配送   路径规划  

摘要： 针对传统末端车载无人机续航能力低，无人机协同物流配送时无法取得最优路径，导致行驶成本高的问题，提出一种基于改进模拟退火算法(简称I-SA)的末端车载无人机物流配送路径规划方法。首先，搭建一个无人机能量消耗模型和无人机协同物流配送路径优化数学模型，通过模型量化无人机能量消耗，以均衡无人机电池能量消耗与载重续航；然后基于模拟退火算法SA改变局部扰动机制和局部搜索方式，得到改进后的模拟退火算法I-SA;最后将I-SA引入数学模型中实现无人机物流配送最优路径规划。结果表明，I-SA算法与Best的平均偏差值仅为0.9%,明显低于SA算法、蜂群算法和蚁群算法。由此说明I-SA算法的收敛速度更快，搜索质量更好，可提高组合问题的算法性能。在末端无人机物流配送场景下，I-SA算法求解全局最优解可达95%,算法结果波动性小。说明本算法的最优求解能力和稳定性明显优于SA算法和GA算法。在行驶成本测试中，无人机与车辆协同配送的行驶成本均低于传统物流配送，说明提出的算法与构建模型具备普适性，具备实际应用价值。

关键词： 计算机工程   加权融合   图像增强   FPGA   UIQM  

摘要： 阐述针对水下机器人在采集图像时存在的实时性差、图像低对比度和色偏问题，设计一种基于加权融合的水下图像增强算法，并完成了现场可编程门阵列（FPGA）映射。通过在HSV空间设计权重，并对图像分别进行直方图均衡化和灰度世界法处理，对获得的融合子图进行加权融合，最终将算法实现FPGA映射。实验结果表明，改进的加权融合算法优于多种现有图像增强算法，对比融合子算法的UIQM指标分别提升了29.5%和46.6%。FPGA采用流水线设计，处理一帧640×480图像的总耗时为12.3 ms，理论帧率为81.3 fps，功耗为1.08 W，能够满足水下图像实时增强的需求。

关键词： 瑕疵检测   YOLOv5   机器视觉   深度学习  

摘要： 目前基于传统方法设计的瑕疵检测算法速度较慢、检测精度低，而基于深度学习的瑕疵检测技术，也因其庞大的计算量和模型体积，导致无法在有限的设备上进行部署使用。针对以上问题，引入Vision Transformer(ViT)结构至特征提取部分，并利用一种改变卷积结构的算法(GhostNet),实现瑕疵检测网络结构的轻量化，得到网络模型Yolov5s-Ghost-ViT(YoloGT)。与原模型相比，YoloGT模型体积、计算量和参数量分别减小了42.4%、47.9%、38.8%,mAP值在VOC和NEU数据集上分别提升1.65百分点和2.9百分点。相比原算法，更适用于工业场景中钢板表面瑕疵的嵌入式实时检测系统。

关键词： 光纤传感   多目标识别   光纤光栅   信号混叠   目标识别率  

摘要： 为了实现光纤传感网络中多个目标同时工作时的目标种类识别，设计了一种基于光纤传感网络的多目标分类识别算法。该算法以信号振幅、时长及频率作为目标信号的特征参量，构建了基于测试节点波长响应的解算模型。通过布喇格光纤光栅（FBG）组网的光纤传感网络进行信号采集，并对采集到的信号进行特征提取和分析。实验结果表明：在20 m×30 m的测试区域内，对4种典型的振动源进行了波长响应测试。4种目标具有不同的信号特征：目标1的信号波长振幅均值为1 250 pm，具有约120 ms的周期特征；目标2和3的信号波长振幅均值在150～350 pm之间；目标4的信号波长振幅均值超过3 200 pm，时长大约15 s。