课程文献中心 更多>>

关键词： U-Net   深度学习   残差网络   图像分割  

摘要： 为提升脊柱计算机断层扫描(computed tomography,CT)图像的分割精度,提出了一种基于U-Net网络的优化分割方法.该方法在特征提取阶段采用多尺度残差网络优化结构,改善图像特征提取质量.同时,在上采样过程中采用注意力模块,用于优化骨骼边缘信息的提取.实验结果表明,该算法的Dice系数、准确率、精度及召回率分别达到了95.82%、99.62%、96.05%和99.83%,均高于同类算法,有效提升了脊柱CT图像的分割质量.

关键词： 算法   智能定线   推流自动化  

摘要： 水位-流量定线是用于报汛、整编水文测验数据的必不可少的关键环节。针对水文断面复杂水位流量关系的定线问题,在深入分析拟合法、插值法等曲线算法优缺点的基础上,筛选建立了算法库,并创造性地实现了“复合曲线”“智能拟合”算法,开发了人机互助方式的水位流量关系智能定线系统。该系统实现了水位流量关系定线的选点、定线、推流全过程自动化,在国内率先实现了“三关线”(水位-流量-面积-流速)自动绘制、切换和交互定线,以及水位过程线时间轴不等距刻度和自动标注。

关键词： 信号强度   子空间   临界值   自适应   指纹匹配  

摘要： 传统的无线保真(WiFi)指纹匹配算法中,由于信号波动而导致的偏远邻近点与环境中物体对接入点(AP)信号遮挡等因素都会严重影响定位精度。针对这一问题,本文提出了一种自适应指纹子空间匹配定位算法。根据不同AP的组合将指纹库和测试指纹划分子空间,在每个子空间中利用欧氏距离之间的差值设置性能最优的临界值,筛选出最邻近的K个参考点;采用加权K近邻法进行粗定位,排除来自偏远邻近点带来的误差;最后整合各个子空间粗位置的估计值,采用平均滤波进行精确定位。实验结果表明,与传统的WiFi指纹匹配算法相比,所提算法有效减少了偏远邻近点和AP遮挡对定位精度的影响,增强了AP对不同位置的约束性,提高了WiFi定位系统的精度和鲁棒性。

关键词： 容迟网络(DTN)   深空信息   网络路由  

摘要： 容迟网络(delay tolerant network,DTN)体系结构能够基于一种全新严格的框架,针对深空环境集成相关异构网络,解决深空通信中遇到的各种问题。首先探讨未来深空通信网络存在的难题,提出相应的DTN体系结构构建方案,探讨蔓延路由、散发等待路由和概率路由3种算法,并对其性能进行分析,为解决深空信息网络通信问题探索新的方法。

关键词： 机器视觉   图像识别   深度学习   分类模型  

摘要： 针对柔性焊装生产线中多车型车门分类算法的低精度问题,设计了一种基于改进ResNet18模型的多车型车门分类算法。为提升模型的特征提取和表达能力,算法模型引入了通道增强注意力模块和密集残差模块。通道增强注意力模块通过自适应强化重要特征通道,提升了模型对关键信息的关注能力;密集残差模块通过连接多个层的特征,有效减缓了梯度消失问题,促进了信息流动和再利用,进而增强了模型训练效果和准确性。结合这两个模块,算法模型显著提高了不同车型车门的识别精度及其泛化能力。经过一系列实验验证,改进的ResNet18模型在Top-1准确率达到99.01%,较原始ResNet18模型提升了1.8%。

关键词： ARINC661   非支配排序遗传算法   手势识别   蚁群优化算法   BP神经网络   变异策略  

摘要： 传统的手势识别算法通常受到复杂手势模式和噪声干扰等因素影响,导致其精度受到了限制,且不符合航电系统规范,故提出一种符合ARINC661规范的蚁群非支配顺序遗传融合神经网络算法。通过蚁群优化算法优化初始种群,使用第三代非支配排序遗传算法挑选种群下一代个体,保留种群多样性。引入蚁群优化后的变异与交叉策略以及种群寻优更新策略,提高算法的收敛速度;并对神经网络权值和阈值进行全局优化,提高估计精度以及手势识别系统的鲁棒性。实验结果表明,相较于现有算法,所提算法显著提高了准确率和收敛速度,并降低了平均标准误差,为应用于航电系统中的手势识别精度不足问题提供了有效的解决方案。

关键词： 改进粒子群优化算法   源网荷储系统   容量配置   新能源  

摘要： 为达到全面提升源网荷储系统容量配置水平的目标,文章在研究中将以改进粒子群优化算法为研究对象展开分析,在详细研究改进粒子群优化算法的数据计算流程、源网荷储系统容量配置的目标函数以及改进粒子群算法计算流程后,并说明了数据运算的相关约束函数,即运行成本最优化、安全效益最大化等。最后则将采用案例分析法,结合某新能源系统实际情况,总结了源网荷储系统容量配置方案的实现策略。最终系统仿真结果显示,本文提出的改进粒子群优化算法有较高的敏感度,可以实现风光储能配置最优化的目标,因此值得推广。

关键词： 密钥扩展算法   分组密码   深度学习   PRESENT算法   GIFT算法   MIBS算法  

摘要： 密钥扩展算法的强度是影响分组密码算法安全性的重要因素之一。在实际应用中,通过子密钥还原主密钥,对算法可靠性也构成了一定威胁,但是却没有足够的研究专门对其进行安全强度分析。关注轻量级分组密码一类带有截断运算的密钥扩展算法,并根据算法将初始密钥比特分为截断位和非截断位。使用深度学习技术,通过根据最后一轮子密钥还原初始密钥的方式探索这类密钥扩展算法的强度。训练全连接网络对非截断位恢复准确率均高于截断位;训练卷积网络还原初始密钥绝大部分比特的准确率大于0.7,根据训练效果进一步辅助分析轻量级分组密码PRESENT、GIFT和MIBS的截断类密钥扩展算法的安全性强度。

关键词： 算术优化算法   离散二进制   多种群   配电网   故障定位  

摘要： 针对算术优化算法(AOA)无法对离散二进制型问题进行优化的局限,提出一种使用sigmoid函数变体实现的离散二进制算术优化算法(BAOA_S),解决了原始算法无法用于离散二进制变量优化的问题。进一步提出一种基于突变策略实现的多种群二进制算术优化算法(multi-swarm binary arithmetic optimization algorithms,MS-BAOA)。该算法将原始种群划分为多个子种群,子种群间通过通信策略进行交流,并使用突变策略进一步增强种群多样性,克服了BAOA_S无法跳出局部最优解的缺陷。基于CEC2013基准函数将MS-BAOA与BAOA_S、二进制粒子群算法(binary particle swarm optimization algorithm,BPSO)、二进制灰狼优化算法(binary gray wolf optimizer,BGWO)、二进制鱼群迁徙算法(binary fish migration optimization algorithm,BFMO)以及二进制均衡优化器(binary equilibrium optimizer,BiEO)进行了对比,实验结果显示MS-BAOA总体上优于对比算法。将MS-BAOA应用于配电网故障区段定位中,实验结果显示该算法能够对配电网单点故障以及多点故障实现快速精准定位,进一步验证了该算法的实用性。

关键词： 推送   信息茧房   同质化   搜索   算法   平台  

摘要： 你是否遇到过,当使用手机刷到某平台,只因搜索了某方面内容或者多观看了一会儿某方面的内容,该平台就会源源不断地给你推送同类型的内容?依托于算法,平台对于用户的内容“投喂”虽越来越精准,但大量同质化内容却很容易让人们陷入“信息茧房”。