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关键词： 回环检测   深度学习   协调注意力机制   自编码器降维   相似度计算  

摘要： 针对传统回环检测算法在光照变化、动态物体、视点变化等场景下检测准确率低,从而导致机器人建图误差大的问题,提出一种基于改进MobileNetV3的视觉SLAM回环检测算法。首先,对协调注意力(Coordinate Attention,CA)机制进行改进并融入特征提取网络,提升网络对空间信息的提取,使网络提取的特征更符合回环检测要求。然后,使用自编码器对提取的特征进行降维,并进行相似度计算,判断是否出现回环。在City Centre数据集上的实验结果显示,与传统算法相比,基于改进MobileNetV3的回环检测算法准确度提高了21.8个百分点,速度也大幅度提高。相较于其他方法,该方法能够更好地消除视觉SLAM系统的累积误差,同时具有更高的实时性。

关键词： 遗传算法   变分模态分解   冲击谱   冲击载荷   截止频率   动力响应  

摘要： 在对海上浮式装置受到其他船舶碰撞时碰撞所形成的冲击载荷进行分析和优化时,为了降低过高的分析频率,提出基于遗传算法(Genetic Algorithm,GA)优化的变分模态分解(Variational Modal Decomposition,VMD)方法联合冲击谱(Shock Response Spectrum,SRS)的冲击载荷重构方法。针对具体冲击响应信号,采用GA优化VMD参数对冲击载荷进行分解,通过与原始载荷冲击谱对比,确定截止频率,基于载荷截止频率,对冲击载荷进行重构。结构动力学响应计算验证结果表明,基于GA优化VMD方法联合冲击谱的冲击载荷重构方法可在进行结构动力响应前可靠地对冲击载荷进行重构。

关键词： 过程模拟优化   化工工艺   算法   生产设备  

摘要： 伴随着我国工业化体系的愈发完善,我国化工生产事业发展速度不断加快,发展规模也在持续壮大,对于化工生产工艺设计也提出了更高的标准和要求。实际生产过程期间,要着重关注生产效率、降本增效、优化产品品质等方面的关键课题。为此,相关技术人员要恰当合理的应用过程模拟优化技术,对化工生产工艺方法进行仿真和优化,进一步提高化工生产各类设备的综合性能,简化工艺流程,提高生产工作的综合效率,全面发挥出过程模拟技术在化工系统动态化模拟当中的强大功能,进而对不同操作条件下化工工艺的性能和反应做出预测,为工程师提供详细的参数信息以及操作要点支持,为我国化工生产综合水平的不断提高带来支持和帮助。

关键词： 目标检测   目标追踪   注意力机制   YOLOv8   DeepOCSORT  

摘要： 在体育视频中的战术分析中,运动员的检测和跟踪至关重要,球员检测和跟踪已成为关键研究领域。目前,目标检测和跟踪算法在排球视频分析中存在着球员快速移动、同一队球员聚集以及目标重叠等问题,导致检测和跟踪错误。本文提出一种结合YOLOv8和DeepSORT的改进算法,并结合时空注意力机制模块,能够自动准确地检测和跟踪运动员,进行运动轨迹和数据分析。实验结果显示,该算法在球员检测和追踪方面表现出良好的跟踪精度和目标检测准确性。

关键词： 自动诊断   算法开发   电机故障  

摘要： 阐述了电机故障的常见类型和产生原因,介绍了机器学习技术的基本原理和方法,包括监督学习、无监督学习、半监督学习、强化学习等。同时对目前基于机器学习的电机故障自动诊断算法进行了分类和概述,包括特征提取、特征选择、分类器设计和模型优化等方面的内容。特征提取是电机故障自动诊断算法的关键步骤之一,常用的特征包括时域、频域、小波域、时频域等,同时还需要考虑特征的有效性、可靠性和可解释性。

关键词： 决策树算法   数据挖掘   计算机教学   应用流程   有效应用   教学管理   教学评价   精准性  

摘要： 为了提高计算机教学评价水平,针对计算机教学评价工作展开分析,探讨教学评价中的数据挖掘阶段以及决策树算法的有效应用方法,本文首先对决策树算法做出介绍,从而了解本算法的应用条件、描述方法与基本属性;其次再针对计算机教学评价,以具体案例的方式,分析决策树算法在数据挖掘中的应用流程;最后通过决策树算法,不仅可以保证得出数据的精准性与客观性,还能够为计算机教学以及教学管理提供指导,希望能够为今后计算机或其他专业课程的教学评价工作提供先进算法作为支持。

关键词： 变电站   隔离开关   精确识别   广义霍夫变换   随机森林算法  

摘要： 变电站隔离开关在长期运行后易出现灰尘附着严重、润滑液干涸的现象,针对现有隔离开关定位和识别方法在复杂场景中存在的抗干扰能力差和准确率较低等问题,提出了一种基于改进随机森林算法的变电站隔离开关精确识别方法。在结合决策树算法和广义霍夫变换实现隔离开关精确定位的基础上,通过随机森林算法和粒子群算法相结合对隔离开关的工作状态进行分类,为变电站隔离开关带电清洗做好准备。通过实验比较和分析该方法的抗干扰能力以及改进前后的识别效果,验证该方法的优越性。实验结果表明,该方法能够准确训练识别模型,识别效果较为理想,与改进前相比,识别准确率提高了9%,达到99.5%,白噪声环境下该方法仍可以准确地识别三相隔离开关的工作状态,识别准确率达到97.5%。

关键词： 推荐系统   隐私保护   聚类   协同过滤   相似度计算  

摘要： 针对当前推荐系统中所面临数据稀疏、冷启动、时效性和隐私保护等问题,提出一种基于密度权重的隐私聚类和改进相似度的协同过滤推荐算法。该方法结合了差分隐私保护聚类与改进的相似度的协同过滤推荐算法,旨在提高推荐系统的精准度,同时确保用户数据的隐私安全。通过数据预处理构建用户-项目评分矩阵,并运用Weight Slope One算法智能填充空值,使用DWDPK-medoids隐私聚类算法对矩阵进行精确聚类,融合时间因素和用户兴趣偏好因素,改变相似度的计算,从而提高推荐相关性,最后预测目标用户对项目的评分。在MovieLens数据集,通过和当前学者提出的5种隐私推荐算法进行对比实验验证,该算法在评价指标均方根误差(root mean squared error,RMSE)和平均绝对误差(mean absolute error,MAE)上均有所降低,表明所提方法在一定程度上解决了数据稀疏、冷启动和时效性等问题,并在保护用户隐私的基础上提升了推荐准确性。

关键词： Excel   Xlookup函数   学生数据管理  

摘要： 本文阐述了EXCEL软件中XLOOKUP函数在高校学生数据管理中的应用,XLOOKUP函数相较VLOOKUP函数在查找方式、查找范围、返回值范围、参数自由度、运行性能上的都有诸多优势,XLOOKUP函数可实现普通查找返回单列数据、查找返回多列数据、多条件查找数据等数据处理功能,通过应用该函数能大大提高高校学生数据管理的准确率和效率。

关键词： 点云   林木   分割   PointNet++   Transformer  

摘要： 【目的】林木点云数据具有边界模糊、空间分布不均的特点,经典PointNet++网络对林木点云邻域特征的关注有局限性,存在原点云的邻接关系未能捕捉全面、不能很好地进行分割的问题,因此改善对林木的分割效果十分重要。【方法】提出了一种基于Transformer-PointNet++的点云语义分割网络,在经典PointNet++网络的中间层引入了Transformer结构,利用自注意力机制优化特征提取,核心思想是将点云中的每个点作为输入,在下采样层以及输出层利用自注意力机制对点云进行全局的特征交互和信息聚合,改善了经典PointNet++对于邻域特征的信息关注。在此基础上,采用了开源ModelNet40点云集合和自建林木点云数据集,分别投入到经典PointNet++网络、DST-PointNet++、B-PointNet++和TF-PointNet++网络进行实验,用于测试改进后网络模型的效果。【结果】TF-PointNet++在开源ModelNet40数据集和自建林木点云数据集上皆有更好的表现。在ModelNet40上,OA达到了94.08%,较PointNet++提升了4.04个百分点;在自建数据集上,OA达到了82.52%,较PointNet++提升了26.24个百分点,mIoU达到了85.67%,提升了11.21个百分点。【结论】TF-PointNet++网络可以使模型更好地理解和利用整个点云的上下文信息,从而提升语义分割的准确性和全局一致性。本研究证明了TF-PointNet++网络在处理语义分割任务中的有效性和先进性,对于提升林木点云数据的语义分割效果具有重要意义。