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关键词： 复杂网络   社区检测   Louvain   LPA   FN   EdMot  

摘要： 通过将复杂网络划分为若干个社区,可以发现社区内部节点之间的联系比较紧密,而社区间节点之间的联系比较稀疏,因此对复杂网络的分析可以更好地理解它们之间的联系以及相互作用。文章基于Louvain算法、LPA算法、FN算法和EdMot算法在社区检测效果上进行了实验分析,通过不同的数据集对社区检测的质量进行评估对比,并且利用图可视化技术,清晰地展示了网络中社区检测的信息。实验结果表明,Louvain算法对于一般的社区检测具有较好的划分效果,能满足一般社区检测的需求。

关键词： 工程技术研究中心   中国铁道学会   人工智能算法   铁科院   智能铁路   联盟联合   大赛  

摘要： 近日,由中国铁道学会智能铁路委员会(以下简称“委员会”)、国家铁路智能运输系统工程技术研究中心、中国铁道科学研究院集团有限公司、北京交通大学智能铁路研究院、铁路BIM联盟联合举办的第二届铁路人工智能算法大赛在铁科院集团公司完美收官。

关键词： A*算法   路径离散化   子目标驱动DQN算法   无人车   狭窄环境   导航  

摘要： 针对无人车在狭窄的转弯工作环境下,传统导航存在无法构建地图或所构建地图障碍物膨胀半径过大以及定位和控制存在误差,从而导致无人车与障碍物相撞,无法有效完成导航任务的问题,首先,通过将A^(*)算法所生成的路径进行离散化,周期性选取路径点作为深度强化学习算法的目标点的方法,设计子目标驱动DQN算法,并基于此建立深度神经网络;然后,采用软件搭建狭窄的转弯环境,使用所提出子目标驱动DQN算法、无子目标驱动的DQN算法、DDPG算法、SAC算法分别对无人车进行训练,通过对比4种算法的收敛速度、执行步数以及导航成功率,验证所提出子目标驱动DQN算法在完成狭窄转弯环境导航任务时,效果最好;最后,将所提出算法的训练结果移植到全新的、空间更小、弯数更多的测试场景中进行测试,表明无人车能够顺利完成导航任务,从而验证所提出子目标驱动DQN算法的高扩展性.

关键词： 卷积神经网络(CNN)   目标检测   计算机视觉   特征表示  

摘要： 随着深度学习的进步,卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)在目标检测领域的应用取得了显著的提升。相比传统人工特征构造的方法,CNN算法具备自动特征提取和强大的泛化能力,在复杂场景下,目标检测任务得到更好的解决。此外,该算法具有更好的鲁棒性,使其在实际应用中具备更高的可靠性和效率。首先回顾卷积神经网络的发展历程,重点介绍其在计算机视觉领域的应用,并突出与传统算法相比在图像处理方面的明显优势。接着,对分类与分割算法、目标检测算法和基于区域与回归检测的3种主流算法进行介绍,特别强调各类算法在解决目标定位、分类和语义分割等关键问题上的创新和突破。然后,对现有的公开数据集进行归纳。最后,展望目标检测算法未来的发展趋势。

关键词： BP神经网络算法   树状结构   智能找形  

摘要： 基于BP神经网络算法,探讨了树状结构智能找形分析的方法与应用。通过建立BP神经网络模型,利用其优秀的非线性映射和学习能力,实现了对树状结构图像的形状识别和分析。对树状结构进行了图像预处理和特征提取,然后将提取的特征作为BP神经网络的输入训练网络模型以识别不同形状的树状结构。实验结果表明,所提方法在形状识别的准确性和鲁棒性上均取得了良好表现,具有较高的应用潜力和推广价值。为树状结构图像处理领域提供了一种有效的分析方法,有助于进一步提升图像识别技术在实际应用中的应用效果和智能化水平。

关键词： 协同进化   粒子群优化算法   水资源优化配置   郑州市  

摘要： 面向新发展阶段的城市水资源配置具有多目标、多变量、约束条件复杂、求解结果非线性、求解过程困难等特征。针对线性规划、动态规划、非线性规划等传统优化算法在解决水资源配置问题中求解结果不合理、计算效率低,求解多目标问题收敛慢等问题,提出了基于协同进化粒子群优化(CPSO)算法的多目标水资源优化配置模型。以郑州市为例,构建了以实现社会、经济和生态效益的最大化为目标,供水量、需水量、供水能力和水库库容为约束的水资源配置模型。通过输入郑州市各计算单元和用水部门的用水需求量和可用水量,该模型计算并输出郑州市9个区在2019年、2035年的缺水率。结果表明:郑州市供水的区域分布比较均衡,缺水率在可接受范围内;该模型算法进化速度较快,进化的稳定性较优,优化结果在种群中可以很好地保留且对进化方向的主导性很强,可以有效地应用于解决水资源配置问题,并提升模型计算效率,为水资源管理部门提供技术支持。

关键词： 新能源汽车空调   电动压缩机   控制技术  

摘要： 尤其是近些年来,国家对于能源利用的重视程度不断提升,使得我国在各个行业当中都开始加大了对于新能源方面的研究力度,并取得了一定的成绩。新能源汽车的出现不仅能够有效降低能源损耗,而且还可以更好地提升车辆行驶过程当中的舒适度,同时还能给用户带来良好的驾驶体验。鉴于当前新能源汽车空调电动压缩机控制技术的发展,有必要进一步深入研究和分析其系统和相关技术,以确保其整体运行系统能够更为完善和高效。

关键词： 仪器设备   实验室   信息化技术  

摘要： 实验室仪器设备种类多、数量多、管理复杂,需要结合不同仪器设备特点定期开展维修养护工作,及时更换、报废性能严重不符的设备,做好安装调试、检定校准、更换报废等记录,保障仪器设备使用的安全性.将信息化技术应用在实验室仪器设备管理中,对完善仪器设备档案资料、提高仪器设备利用效率具有重要意义.本文从实验室仪器设备管理内容及特点出发,通过分析信息化技术在实验室仪器设备管理中的应用价值,探讨实验室仪器设备管理中的信息采集及信息化应用路径,为相关工作人员提供参考.

关键词： 肺结节   计算辅助诊断   多尺度特征融合   软激活映射   平衡均方差损失  

摘要： 采用多维度模型融合的方法,提出一种肺结节分类算法。在肺结节假阳性减少算法基础上进行优化,在多尺度特征融合模块得到特征之后引入高层特征增强软激活映射模块,以增强模型的分类能力;针对实际分类过程中各类结节数据不平衡的问题,引入平衡均方差损失来改进模型的训练效果;采用三维和二维模型融合方式进一步提升模型分类性能。在Private Lung数据集上进行的实验证明本研究提出的模型分类准确度达到93.8%,优于现有方法。

关键词： 轴承   稀疏表示   Laplace小波原子   改进ISTA算法   故障诊断  

摘要： 针对振动信号中包含瞬时冲击成分、背景噪声、谐波成分等多种重叠特性难以有效识别这一问题,提出了一种改进ISTA算法的高速列车轴箱轴承故障诊断方法。首先对原始信号采用相关滤波法获取与振动故障信号最优的小波原子,构建了稀疏表示的过完备字典。然后,针对ISTA在强噪声背景下重构单个的Laplace小波会出现严重畸变,修正阈值收缩函数,改善了稀疏表示系数的稀疏性,提高了故障振动信号的重构能力。最后,仿真信号和实验表明:改进后ISTA算法在信号重构方面清晰还原了原始信号,很好地抑制了背景噪声,同时在故障特征提取方面有更优的特征提取能力,包络分析中故障特征频率成分也得到了较好的增强,有效实现了轴承外圈的故障诊断,对高速列车轴箱轴承的故障诊断有一定的实际意义。