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关键词： 庐山别墅群   历史沿革   数据挖掘  

摘要： 庐山别墅群是庐山地区规模最大、保存最完好的现代历史文化建筑群,极具历史与艺术价值。本文旨在通过数据挖掘技术,全面细致地探讨庐山别墅群的建筑风格与历史沿革。本文综合艺术、建筑学与遗产研究,系统梳理了庐山别墅群的历史背景,并按时序概述了其建筑艺术发展。同时,运用K-means算法分析了别墅群的建筑风格与布局,揭示了别墅群在建筑风格和布局上的显著特征,为相关研究提供了背景资料。

关键词： 多源三维数据   数据管理   三维数据可视化   平台建设  

摘要： 为推进自然资源三维立体“一张图”建设,针对多源异构数据的综合管理、展示和应用存在的不足,研究多源三维数据管理、海量三维空间数据可视化技术,设计并实现了一套多源三维成果一体化综合管理、展示、应用解决方案,构建多源三维数据管理展示应用平台,以提升三维数据综合应用辅助决策能力。

关键词： 《九章算术》   C语言   思政教育   计算思维  

摘要： C语言教学存在着思政素材与教学结合不紧密的问题。《九章算术》是我国古代算经之首,其问题求解充满模型化、程序化求解思想。把《九章算术》计算问题作为教学材料引入C语言教学,可以激发学生学习兴趣、促进知识重构、提高数学素养,从而强化计算思维,培养学生的爱国情怀和精益求精的工匠精神,使C语言教学与思政教育有机融合,实现立德树人的育人目标。

关键词： 网络平台   大数据   算法模型   网络舆论   信息呈现   过度消费   自主可控   信息茧房  

摘要： 11月24日,中央网信办等四部门发布了“清朗·网络平台算法典型问题治理”的专项行动通知,从5方面明确了算法导向正确、算法公平公正、算法公开透明、算法自主可控和算法责任落实等工作目标。其中,在算法导向正确方面,提出不得设置诱导用户沉迷、过度消费等的算法模型;不得利用算法干预信息呈现,实施影响网络舆论或者规避监督管理行为。主要涉及严禁用算法实施大数据杀熟、深入整治信息茧房、防范诱导沉迷等方面。

关键词： 最小二乘自动调参   KL性质   APGnc+算法  

摘要： 运用APGnc+算法思想,求解最小二乘自动调参问题.以MNIST数据集为基础,考察最小二乘自动调参在分类问题中的应用.此外,数值实验结果表明本文的算法比已有的方法快.

关键词： 图像去雾   暗通道   天空分割   大气光值   引导滤波   透射率优化  

摘要： 针对传统暗通道先验去雾算法在处理户外含雾图像时,出现天空区域颜色失真和处理速度慢的问题,提出一种可自适应识别天空区域的快速去雾算法。在天空分割方面,选用图像中细节特点明显的亮度分量为研究对象,结合最大类间方差法(OTSU)和动态参数建立自适应识别天空区域算法模型,得到最佳分割阈值,分割出有雾图像的天空区域和非天空区域,并根据天空区域计算出大气光值。在提高处理速度方面,在使用引导滤波优化透射率过程中引入图像下采样算法,保证复原后图像质量的同时减少算法耗时。最后经过与多种经典算法对比,文中算法在视觉效果上细节更加自然,SSIM、PSNR和MSE的综合指标均超过其他算法,并且处理速度较快。主观和客观评价结果均表明,文中算法在视觉效果和时间效率方面都优于其他几种算法,具有一定的实用价值。

关键词： 自耦PI   速度因子   非线性时变系统   仿真模型  

摘要： 针对非线性时变且无自平衡能力的蒸汽发生器水位系统,建立了宽范围动态仿真模型,研究自耦PID控制速度因子优化策略,基于偏差大小及变化规律开发了2种速度因子自适应模型。数字仿真结果表明,优化后的自耦PI控制性能指标优于常规PI控制,该优化策略对其他类型的自耦PID控制具有一定的借鉴参考价值。

关键词： 航迹规划   RRT*算法   模型预测控制   势场法  

摘要： 针对快速扩展随机树(rapidly-exploring random tree,RRT)^(*)算法应用于无人机(unmanned aerial vehicle,UAV)航迹规划时采样效率低、收敛速度慢、航迹代价大的问题,采用势场法引导树扩展加快算法收敛速度。采用优化算法重选父节点及重新布线,生成比RRT^(*)算法代价更小的初始航迹。基于初始航迹构建启发式采样区域,以更有效地优化初始航迹,给出一种改进RRT^(*)算法;基于模型预测控制,设计航迹规划策略,UAV在飞行中能良好地应对环境中的动态威胁。数学仿真实验结果表明,改进算法能快速地生成代价更小的初始航迹,并在后续航迹优化的过程中更有效地减少航迹代价,可被应用于无人机在线规划任务。

关键词： 火灾模拟   火灾疏散   改进蚁群算法   路径规划   办公区  

摘要： 火灾发生时,传统的疏散路线往往是固定的,不能根据火情实时调整,这可能会导致逃生人员被引向火源,增加逃生的危险性。改进蚁群算法(IACO)应用于火灾疏散路径动态规划,通过优化启发函数和信息素更新方式,提升全局搜索能力和疏散效率。结合火灾动力学软件(FDS),实时获取火灾环境参数与疏散时间,动态判断疏散出口的安全性,避免传统固定疏散路径引发的安全隐患。仿真实验表明,IACO模型相较传统ACO能够实时调整疏散路径,避开危险区域和拥堵出口,显著减少疏散时间,提高路径规划的安全性与有效性。

关键词： LoRa定位   RSSI测距算法   三边定位算法   小波神经网络  

摘要： 为了提高远距离无线电(Long Range Radio,LoRa)系统定位精度,提出利用接收信号强度指示(Received Signal Strength Indication,RSSI)测距和三边定位方法结合小波神经网络模型对LoRa节点进行定位。首先分析了RSSI测距、三边定位的原理和实现方法,给出了基于RSSI测距方法求解LoRa网关与LoRa节点间距离的步骤。然后利用3层融合型小波神经网络搭建了LoRa节点定位模型,选取Morlet小波为隐含层神经元的激励函数,选取Sigmoid阈值函数为输出层函数,将LoRa节点到3个LoRa网关的距离作为输入层数据,节点定位模型转换并输出LoRa节点位置的归一化横坐标和纵坐标。最后利用LoRa网关模块和LoRa节点模块搭建了LoRa节点定位实验系统并进行了实验测试,通过实验数据分析得出了RSSI测距参数并利用三边定位算法和小波神经网络节点定位模型实现了待定位LoRa节点的精准定位。实验结果表明,所提算法的定位精度为1.033 m,优于四点质心定位算法和传统三边定位算法。