计算机
在研究面向路径的测试数据自动生成时,目前得到广泛应用的几种方法仍存在不少问题,算法效率普遍低下。为此,提出一种组合优化粒子群算法和蚁群算法的方法:在算法初期,先对粒子群算法作降阶操作,并利用粒子群优化算法生成初步测试结果。然后针对每个粒子的局部搜索过程,引入信息素机制以有效地保证搜索过程的多样性,进而防止搜索过程“早熟”而陷入局部最优。10.3969/j.issn.1672-9722.2019.08.022
机载SAR平台在飞行过程中产生的运动误差会导致成像质量下降,利用测量数据提取运动误差是机载SAR运动补偿的重要手段之一。通过对机载SAR运动误差理论的推导,提出一种基于移动最小二乘法的机载SAR成像运动补偿方法,方法借助于惯性导航系统记录的东北天三维速度信息,对其进行处理,进而获得雷达平台的三维空间信息,再与后向投影算法结合,完成SAR成像运动补偿。方法是对最小二乘法进行改进,使其不需要对数据进行分段估计和平滑,还可以保证估计结果的正确性。实验结果验证方法对运动误差估计的准确性和有效性。
针对传统人脸动态皮沟特征重构存在精度较低、耗时长、识别率较低等问题,提出一种基于稀疏形变模型的人脸皮沟特征三维重构方法。经过Gabor变换后获得的人脸图像进行LBP运算,实现人脸动态皮沟特征提取,构成人脸动态皮沟图像的二值模式特征,采用主成分分析法对提取出的人脸动态皮沟特征进行降维处理,得到降维后的人脸动态皮沟特征向量,利用稀疏形变模型对人脸动态皮沟特征向量进行快速三维重构,并采用明暗纹理灰度算法对重构后的三维模型人脸动态皮沟特征区域的每个顶点进行约束,完成人脸动态皮沟特征的三维重构。实验结果表明,所提方法重构精度较高、完成时间较短、识别率较高。
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现有目标检测算法主要以图像中的大目标作为研究对象,针对小目标的研究比较少且存在检测精确度低、无法满足实时性要求的问题,基于此,提出一种基于深度学习目标检测框架PVANet的实时小目标检测方法。首先,构建一个专用于小目标检测的基准数据集,它包含的目标在一幅图像中的占比非常小且存在截断、遮挡等干扰,可以更好地评估小目标检测方法的优劣;其次,结合区域建议网络(RPN)提出一种生成高质量小目标候选框的方法以提高算法的检测精确度和速度;选用step和inv两种新的学习率策略以改善模型性能,进一步提升检测精确度。在构建的小目标数据集上,相比原PVANet算法平均检测精确度提高了10.67%,速度提升了约30%。实验结果表明,该方法是一个有效的小目标检测算法,达到了实时检测的效果。
由于医院财务信息中需要加密的数据较多,在信息加密过程中常出现系统稳定性差的r问题,为此将超混沌双向认证方法应用到医院财务信息安全加密系统设计中。实验证明,所设计的基于超混沌双向认证的医院财务信息安全加密系统比传统系统稳定性强。
面对三维空间移动机器人从起始点到终止点的最短路径问题,提出一种新型的边缘点树启发式搜索(Tree-EP)算法,该方法将地图空间进行密度可调的三维离散化处理,根据障碍安全距离筛选出障碍物的可靠边缘点信息,再利用树扩散架构选出最能引导搜索方向的潜力点进行扩散搜索,最终得出最短路径。提出局部调整策略,得到改进的Tree-EP算法。实验结果表明,在带障碍复杂地形最短路径搜索应用中,提出的Tree-EP算法与已有方法相比,能找到更短的移动路径。
以三跨变截面连续梁桥为研究对象,将其看作Euler-Bernoulli梁并划分为有限个微段推导出桥梁振动方程,再建立考虑悬架非线性的1/4车辆振动方程,得到车桥耦合振动方程并化简,借助Runge-Kutta法求解获得桥梁任意位置的振动响应。结果表明:考虑悬架非线性后,车辆行驶于桥梁前段时跨中竖向位移与忽略悬架非线性时不同,中跨跨中竖向位移第一峰值最大相差0.04mm;随着车速增加,影响区间增加,悬架非线性对竖向位移曲线的峰值影响有增大的趋势;当车辆匀速通过桥梁第一跨时悬架非线性对位移响应有一定抑制作用,但这种抑制效应较小。
脑电(Electrocorticogram,EEG)信号能够正确地揭示人的心理活动,因此被广泛地运用到心理测试中。提出了一种基于EEG信号的非线性特征融合方法,对受试者在心理测试中是否存在掩饰行为进行识别。对心理测试过程中受试者的EEG信号进行预处理,提取各通道信号的Lempel-Ziv复杂度LZC、样本熵SE、排列熵PE和模糊熵FE四种非线性特征;使用多维尺度分析(MDS)对所得的四种特征的不同特征组合进行融合和降维操作。针对不同特征组合,采用正则化核函数极限学习机构建分类模型并通过测试集验证分类模型的性能。实验结果表明,分类模型准确率能达到82.9%,证明了该方法的适用性。
随着我国航天器数量增加以及广泛应用,提高我国航天领域健康管理技术水平的重要性日趋凸显;针对我国航天领域健康管理技术体系不完善,航天器全生命周期健康管理能力较弱,缺少健康管理系统设计、验证技术和工具等问题,设计了航天器天地一体化健康管理平台,建立了航天器健康管理技术体系框架,探讨了航天器健康管理设计开发和验证技术,构建了航天器天地一体化健康管理系统,为最终形成未来我国航天器设计、开发、验证与运行管理过程中的全生命周期健康管理解决方案,解决未来多航天器全寿命周期综合保障问题,进行了有益的技术探索。
针对激光SLAM(同步定位与地图创建)的实时性和定位精度问题,为了克服初始位姿不准确情况下增大搜索范围和位姿匹配分辨率对实时性的影响,本文在传统ICP-SLAM(迭代最近邻SLAM)基础上进行改进,提出了一种分层搜索与匹配的快速ICP-SLAM方法.首先,在搜索范围内采用由粗到细的分辨率进行全局搜索,并通过逐渐增加待匹配点的密度进行分步匹配计算.点云匹配过程中,通过构建距离像计算待匹配点的最近邻距离值,其计算复杂度降低为O(1).其次,通过对点云匹配结果进行优先排序和剪枝,快速排除非最优解.最后,以半数全局最优与全数局部最优原则作为搜索结束判断条件,提高搜索效率.SLAMBenchmark数据集上的测试结果表明,相比于流行的激光SLAM算法Cartographer,所提出的方法取得了更小的平均误差和平方误差,计算效率为Cartographer算法的2~5倍.同时,工业AGV(自动导引车)的实际应用实验验证了在初始位姿未知的情况下,可实现实时的位姿估计与建图,重复定位精度优于1.5cm.因此,这种快速ICP-SLAM方法能够保证实现
针对目前轨道交通应答器加里程计的定位方式存在定位精度不足、成本高等局限性,研究了一种基于超宽带(UltraWideBand)技术的定位方法;根据待测物的运动特点与UWB模块的测距性能,设计了有约束条件的定位综合算法,算法融合使用最小二乘法、Taylor递归法、Kalman滤波,并加入轨道方程约束和连续性约束两种约束条件;该算法解决了地面参考基站所包围区域的外部定位精度差的问题,克服了UwB模块因非视距、多径效应而出现较大误差的不足;实验分析与计算结果显示,当待测物体在地面参考基站50m范围内,定位误差在10cm以内;此方法定位速度快、误差小,具有较高的工程应用价值。
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差分隐私因具有严格推理和证明的隐私保证,常被应用于位置隐私保护场景中.用户进行位置连续查询时,会引起噪声叠加导致查询精度下降,目前基于规则树结构的差分隐私虽然能降低查询误差,但会产生大量无效零节点,数据结构过大,在查询精度上还有进一步提高的空间.本文提出了不规则线段树的差分隐私位置隐私保护方法,将不规则线段树引入差分隐私方法中,根据节点覆盖率和Laplace机制的敏感度推导出不规则线段树的估值函数,从而筛选出较优的不规则线段树结构.该方法能有效减小连续查询时噪声叠加带来的查询精度下降的问题,相对于其他提高差分隐私查询精度的方法有更小的查询误差,并能适应不同密度环境的LBS位置查询服务.关键词:LBS;差分隐私;不规则线段树;k-匿名
我国心血管病负担日渐加重,其中急性心肌梗塞(的患病机理进行了研究,并对患病可能性进行预测AMI据,利用机器学习算法,构建了对算法,进行预测的准确性及泛化能力辑回归。预测是可行的,且决策树及随机森林算法可达到较高的预测准确性的防病管理有一定的借鉴意义,并可应用于保险行业的服务于
数据集成在数据管理与分析领域起着重要的作用.尽管从学术界首次提出并开始研究数据集成问题已经过去30多年,但在各个领域仍然存在着大量与数据集成问题密切相关的问题亟待解决.对数据集成领域从2001年开始到现在相关工作的发展脉络进行了梳理与总结.通过追踪数据集成方法的发展轨迹,不仅可以了解前人在解决该问题时所作出的努力以及发掘出的研究方向,还可以进一步了解各个数据发展领域所研究问题的成因以及发展脉络.最终,通过分析近几年数据集成方面的工作,可以进一步展望未来在数据集成领域的潜在研究方向,为从事相关领域研究的学者提供参考.
目前关于商品评论的深度网络模型难以有效利用评论中的用户信息和产品信息。提出一种基于注意力交互机制的层次网络(HNAIM)模型。该模型利用层次网络对不同粒度语义信息进行提取,并通过注意力交互机制在层次网络中通过捕捉用户、产品中的重要特征来帮助提取文本特征。最终将用户视角下的损失值和产品视角下的损失值作为辅助分类信息,并利用层次网络输出的针对用户或产品的关键文本特征进行训练和分类。三个公开数据集上对比结果表明,该模型较相关模型而言效果均有提升。
图像去噪是一类典型的病态(ill-posed)逆问题求解,噪声掩盖下的真实图像并不确定,需要引入先验信息缩小病态问题的求解范围。为了将外部干净图像的先验信息引入去噪进程,提出了一种基于外部干净图像与内部噪声图像稀疏先验的非局域聚类图像去噪算法,通过联合外部干净图像与内部噪声图像的图像块得到类稀疏化表达字典;通过全局的相似块匹配,得到理想图像的稀疏系数估计;基于类字典和估计的稀疏系数,采用压缩感知技术的稀疏重建方法实现图像去噪。实验表明,与传统的非局域稀疏聚类图像去噪方法相比,所提算法显著降低去噪块效应,在保留更多细节的同时,图像平坦区域过渡更加自然;而理想图像先验来源的扩展则进一步提高了算法在强噪声下的去噪性能,对强噪声具有更强的抑制能力。
在立体视觉中,匹配之后得到的视差图利用投影模型可以得到原图像的深度信息和三维信息。为了达到提高立体匹配的精度与速度的目的,提高视差图的质量成为了立体匹配的核心问题。利用Canny检测算法、Sobel检测算法、Scharr检测算法对双目图像进行边缘提取。在此基础上,分别使用BM)算)算法进行立体匹配,并且分别计算视差法、SGBM图及误匹配率。经分析,Canny检测算法与SGBM算法相结合的方法剔除了大量不相关信息,大幅度减少数据的处理量。选取真实场景图片对该方法进行结论验证。实验结果表明,该方法提高了视差图的质量。