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关键词： Hammerstein-Wiener模型   模型辨识   深渡极限学习机   麻雀算法   连续搅拌反应釜  

摘要： 针对一类连续搅拌反应釜(CSTR)存在强非线性和时变性,难以建立准确数学模型的问题,提出一种新的基于多策略改进麻雀算法优化深度极限学习机(OtSSA-DELM)的Hammerstein-Wiener模型的辨识建模的方法。针对麻雀算法像其他群智能算法一样后期寻优精度低、易陷入局部最优等缺点提出三点改进措施,首先利用正交阵列对麻雀种群初始化,再使用鱼鹰优化算法在第一阶段的全局勘探策略替换原始麻雀算法的探索者位置更新公式,最后采用t-分布变异策略替换原始麻雀算法的跟随者位置更新公式,并使用测试函数验证其改进的性能。使用改进的麻雀算法对DELM网络训练过程单层网络的输入权重和偏置因子进行寻优,解决DELM易陷入局部最优的缺点。最后利用该混合优化算法对Hammerstein-Wiener模型进行辨识实验,实验表明利用该混合优化算法相比于其他群智能算法优化DELM对Hammerstein-Wiener模型具有较高的辨识精度。

关键词： 期刊网页   数据挖掘   自相关函数   决策树  

摘要： 我国目前的期刊网站、集群化期刊平台基本为结构功能单一的被动论文检索下载或简单地罗列知识结构图,期刊网页高价值信息的智能数据挖掘和主动获取尚未开发。从介绍国外期刊网页智能数据挖掘研究现状、自相关函数的基本概念及相关理论出发,利用自相关函数提出一种期刊网页数据挖掘决策树算法。仿真实验表明,所提算法减少了CPU和I/O的运行时间,能够在处理器数量相同的情况下得到最优加速比,期刊网页数据节点访问更加全面,提高了数据查询效率。为期刊网页数据挖掘智能信息查询提供了一种个性化的高效检索工具,随着数据产品和信息产品在新型生产关系和生产环节的全方位、全过程渗透,将为我国新质生产力发展提供重要支撑。

关键词： 神经网络算法   智慧商城   物流数据   预测方法   灰色关联分析理论  

摘要： 商城的物流数据来自不同的数据源,比如订单、物流公司、仓库等,每个数据源的数据格式和质量都可能存在差异,导致预测难度较大。为此,提出一种基于神经网络算法的智慧商城物流数据预测方法。建立智慧商城物流需求的主要影响因素方程,利用熵权法和灰色关联分析对指标分析并简化处理,选取与智慧商城物流需求关联度较高的影响因素,引入神经网络算法,构建智慧商城物流数据预测模型。实验研究结果表明,所提方法的预测耗时更短,且得到了数据预测结果具有理想的准确度。

关键词： 水上运输   船舶航行   船舶航迹   船舶特性   航迹分段和压缩   AIS数据   航迹计算   验证分析  

摘要： 针对船舶航迹分段和压缩中难以提取船舶特性、船舶模式不清晰和航迹细节遗漏等难题,根据船舶航行特点和船舶“stop-move”模式,提出了直线、转向和停泊3种船舶模式的航迹表示法及航迹模式测试和分割计算法。选取JAVA编程语言实行此计算法,并利用实船航迹数据信息集进行检测。实验结果证明,此计算法可完善保存船舶模式和特性的基础上对船舶航迹进行有效地分段及压缩,可为大量船舶航迹数据的挖掘、查询和分析提供理论依据和研究基础。

关键词： 神经网络算法   上市企业   经济效益   评估方法  

摘要： 为有效解决传统经济效益评估方法存在评估结果不准确以及评估效率较低等问题,提出一种基于神经网络算法的上市企业经济效益评估方法。分析上市企业的经济发展情况,获取经济指标。将上市企业经济指标作为神经网络的输入数据,采用优化后的神经网络对上市企业经济效益进行评估和分析。实验结果表明,该方法能够有效降低经济效益评估时间和评估费用,提升评估结果的准确性。

关键词： synthetic aperture radar(SAR)   small ship detection   deep learning   attention module   YOLO   dual‑domain joint  

摘要： Ship detection via spaceborne synthetic aperture radar(SAR)has become a research ***,existing small ship detection methods based on the radar signal domain and SAR image features cannot obtain highly accurate results because of the obvious coherent speckle noise at sea and strong reflection interference from near‑shore *** resolve the above problems,this study proposes a dual‑domain joint dense multiple small ship target detection method for spaceborne SAR image that simultaneously detects objects in the image and frequency *** method uses an attention mechanism module and algorithm structure adjustments to improve the small ship target feature mining *** the frequency‑based image generation,extreme signal strength values are detected in the azimuth and range directions,with the results of the two complementing each other to realize dual‑domain joint small ship target *** comprehensive qualitative and quantitative evaluation results show that the proposed method can attain a final precision rate of 92.25%and achieve accurate results for SAR ship detection in open‑sea,coastal,and port area *** test results for the self‑built SAR small‑ship dataset demonstrate the effectiveness and universality of the method.

关键词： 室内定位   自适应扩展卡尔曼滤波(AREKF)   超宽带(UWB)   惯性测量单元(IMU)   非视  

摘要： 针对超宽带(ultra wide band, UWB)和微机电系统(micro electro mechanical system,MEMS)惯性测量单元(inertial measurement unit,IMU)紧组合滤波系统中,UWB测距信号存在较大的非视距(non line of sight,NLOS)误差及滤波系统异常,易造成噪声参数与真实噪声的概率分布严重不符,导致整个滤波系统发散甚至崩溃,严重影响紧组合系统性能的问题.提出UWB/MEMS IMU紧组合自适应扩展卡尔曼滤波算法(adaptive restimation extended Kalman filtering,AREKF),充分发挥惯性导航系统(inertial navigation system,INS)短时高精度特性,对UWB观测值进行异常探测,利用新息序列对观测噪声和预测状态误差协方差矩阵进行自适应调节,降低异常观测或NLOS误差的影响,有效防止滤波器过度收敛、发散、崩溃现象.动态行人实验结果表明,UWB/MEMS IMU紧组合AREKF方法 N和E方向均方根(root mean square,RMS)优于0.3 m,U方向RMS优于1.3 m,较UWB加权最小二乘法(weighted least squares,WLS)、UWB扩展卡尔曼滤波(extended Kalman filter,EKF)、UWB/MEMS IMU松组合EKF和UWB/MEMS IMU紧组合EKF有效提升了定位系统的精度、稳定性和可靠性.

关键词： 无人船   轨迹跟踪   非线性模型预测控制   自适应无迹卡尔曼滤波  

摘要： 针对复杂外部环境下无人船(USV)的轨迹跟踪问题,提出了一种将自适应无迹卡尔曼滤波(AUKF)与非线性模型预测控制(NMPC)相结合的控制算法。首先,建立三自由度全驱动无人船的数学模型,并设计基于当前跟踪误差动态调整权重的非线性模型预测控制器。其次,根据无人船航行所面对复杂环境扰动及传感器不确定噪声干扰的特点,提出了将噪声变化与量测参数相关联的自适应无迹卡尔曼滤波器并用于状态估计。最后,通过引入时变随机扰动及测量噪声来模拟真实外部环境的仿真实验,验证了该算法的确定性及有效性。

关键词： 算法推送   网络服务提供者   注意义务   侵权责任  

摘要： 网络平台依托算法推送技术改变了信息传播方式,给版权侵权认定带来了极大挑战。就算法推送的运行机制分析,算法推送平台仍属于网络服务提供者,其注意义务的设定直接影响平台侵权责任的承担。算法推送技术下,平台信息管理能力增强,理应提高注意义务,但不宜要求所有网络平台采用同样的标准,具体应当根据平台信息管理能力的强弱设定超级平台、大型平台与中小平台三级,分别赋予事前审查的注意义务、类似内容审查的注意义务与一般的注意义务,违反其相应的注意义务则将构成“应知”而承担侵权责任。

关键词： 城市路网   隐马尔可夫模型   地图匹配   车辆信息  

摘要： 为解决车辆在路况重叠的高架区域进行地图匹配时信号传输受到遮挡,导航易出现误匹配、输出时延增加和车道偏移等现象的问题,提出计及车辆信息的隐马尔可夫地图匹配优化算法。首先,剔除采样数据中冗余和漂移的定位点;然后,确定候选道路时生成网格索引,利用道路拓扑删除不相连道路,减少计算量、降低输出时延;最后,利用道路和车辆信息生成可信度函数,融合速度相似性改进转移概率,确定匹配路段。试验结果表明,车辆行驶至高架区域时,所提出算法匹配时间更短,时长未随路段的增多而增加,且具有较高准确率,满足车辆在三维区域的匹配需求。