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Framelet变换高光谱图像光谱加权稀疏解混
1
作者 徐晨光 徐洪雨 +1 位作者 郁春艳 邓承志 《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第9期1404-1417,共14页
空域中高光谱数据由于信息过于分散,冗余过多,且易受噪声的影响,其特征提取难度较大。为了提高高光谱图像解混的鲁棒性和稀疏性,提出了一种framelet变换高光谱图像光谱加权稀疏解混方法。介绍了高光谱稀疏解混和framelet变换方法的理论... 空域中高光谱数据由于信息过于分散,冗余过多,且易受噪声的影响,其特征提取难度较大。为了提高高光谱图像解混的鲁棒性和稀疏性,提出了一种framelet变换高光谱图像光谱加权稀疏解混方法。介绍了高光谱稀疏解混和framelet变换方法的理论知识,接着利用framelet变换对高光谱图像解混建模,并且在该模型上加入变换域光谱加权稀疏正则项,提出framelet变换的高光谱图像光谱加权稀疏解混模型。最后,利用交替方向乘子法对模型进行求解。实验结果表明:信号与重建误差比(SRE)提高12.4%~1045%,丰度重构正确率(Ps)保持在16%的误差内。与其他相关稀疏解混方法相比,本文提出的算法具有良好的抗噪性和稀疏性能,获得了更好的解混结果。 展开更多
关键词 高光谱遥感 Framelet变换 光谱加权 稀疏解混 交替方向乘子法
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基于平均距离聚类的NSGA-Ⅱ 被引量：24
2
作者 崔志华 张茂清 +3 位作者 常宇 张江江 王晖 张文生 《自动化学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第5期1171-1182,共12页
拥挤度距离是一种用于度量解集多样性的指标.然而,在许多情况下,该指标无法有效区分多样性较优个体.其原因为拥挤度距离主要利用每个位置的局部信息.为解决该问题,基于整个种群全局位置信息,本文设计了基于平均距离聚类的多样性度量指标... 拥挤度距离是一种用于度量解集多样性的指标.然而,在许多情况下,该指标无法有效区分多样性较优个体.其原因为拥挤度距离主要利用每个位置的局部信息.为解决该问题,基于整个种群全局位置信息,本文设计了基于平均距离聚类的多样性度量指标,并进一步提出了基于平均距离聚类的NSGA-Ⅱ.该算法利用平均距离将种群划分为若干个大致均匀分布的小种群,然后分别在各小种群内执行选择、交叉和变异等操作.实验结果表明,本文所提算法可以有效地保持种群多样性. 展开更多
关键词 多目标优化算法 NSGA-Ⅱ 拥挤度距离 多样性
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一种改进的粒子群算法的路径规划研究 被引量：21
3
作者 王文丰 宋勇 +3 位作者 韩龙哲 包学才 刘天元 徐灯 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2019年第12期2614-2618,共5页
采用Graham算法对环境边界和障碍物建立凸多边形模型以简化环境模型,提高算法运行效率.基于链接图法建立海洋环境模型,再利用单源最短路径Dijkstra算法在所建立的环境模型上规划出初始路径.其次,在利用线性递减惯性权重粒子群算法进行... 采用Graham算法对环境边界和障碍物建立凸多边形模型以简化环境模型,提高算法运行效率.基于链接图法建立海洋环境模型,再利用单源最短路径Dijkstra算法在所建立的环境模型上规划出初始路径.其次,在利用线性递减惯性权重粒子群算法进行路径规划后,采用删除冗余点的方法进行平滑优化处理以增强路径的实用性.针对线性递减惯性权重粒子群算法存在的问题,本文在该算法的基础上提出了改进方法.引入混沌理论,通过混沌序列对种群进行初始化,保证初始粒子的质量和分布的均匀性;建立多种群机制平衡种群的全局搜索能力和局部搜索能力,加快算法的收敛速度,提高解的精度.实验结果表明改进的算法具有更好的性能,特别是在复杂环境下进行船舶路径规划时,可快速完成全局路径规划,而且所得路径更优. 展开更多
关键词 环境建模 路径规划 混沌理论 多种群
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萤火虫算法研究综述 被引量：17
4
作者 王晖 王文君 肖松毅 《南昌工程学院学报》 CAS 2019年第4期71-77,共7页
萤火虫算法作为一种新兴的群智能优化算法,它具有概念简单、易于实现、优化性能好等优点,因而被广泛地应用于求解不同研究领域的优化问题。为了提高萤火虫算法的优化性能,许多学者对其进行了改进。本文讨论了近年来萤火虫算法的若干改... 萤火虫算法作为一种新兴的群智能优化算法,它具有概念简单、易于实现、优化性能好等优点,因而被广泛地应用于求解不同研究领域的优化问题。为了提高萤火虫算法的优化性能,许多学者对其进行了改进。本文讨论了近年来萤火虫算法的若干改进方法,并对算法的应用进行了综述,最后指出了算法的进一步研究方向。 展开更多
关键词 萤火虫算法 群智能 自适应参数 优化
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开都河源流区径流的非线性变化特征及其对气候波动的响应 被引量：13
5
作者 柏玲 刘祖涵 +1 位作者 陈忠升 徐建华 《资源科学》 CSSCI CSCD 北大核心 2017年第8期1511-1521,共11页
非线性是现代水文学研究的重要前沿问题之一,对揭示水文系统变化规律及其复杂性具有重要意义。基于开都河源流区气象和水文站1960-2012年实测数据,采用集合经验模态分解方法,对研究期内开都河年径流时间序列进行多尺度分析,并探讨其在... 非线性是现代水文学研究的重要前沿问题之一,对揭示水文系统变化规律及其复杂性具有重要意义。基于开都河源流区气象和水文站1960-2012年实测数据,采用集合经验模态分解方法,对研究期内开都河年径流时间序列进行多尺度分析,并探讨其在不同时间尺度上的非线性变化特征及其对气候因子的多尺度响应。研究结果表明:(1)近50年来,开都河年径流整体上呈现出显著的非线性增加趋势,且其变化在年际尺度上表现出准2~3a和准4~5a的周期性波动,在年代际尺度上表现出准10~11a和准26~27a的周期性变化;(2)各周期分量的方差贡献率表明,年际振荡在径流长期变化中占据主导地位,年代际尺度在径流变化过程中也起着重要作用;(3)重构的径流年际变化能够较为详细地描述原始径流序列在整个研究时段的波动状况,二者在变化趋势上基本是一致的;重构的径流年代际变化则有效揭示了开都河径流量在1995年出现了由负距平到正距平的转折;(4)在重构的年际尺度和年代际尺度上,降水与径流的相关性都强于气温、潜在蒸发与径流的相关性,说明降水是影响开都河径流变化的决定性因素;而在年代际尺度上降水、气温和潜在蒸发的相关性都要明显强于年际尺度,表明年代际尺度是评价该区径流对气候波动响应过程的较佳尺度。 展开更多
关键词 开都河源流区 径流 非线性变化 集合经验模态分解 气候波动 多尺度响应
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粒子图像测速发展综述 被引量：13
6
作者 陈根华 詹斌 +1 位作者 王海龙 罗晓萱 《南昌工程学院学报》 CAS 2019年第3期90-96,共7页
粒子图像测速(PIV)是一种基于流场图像互相关分析的非接触式瞬时全流场测量技术,它融合了计算机、光学及图像处理技术等交叉学科,在流体力学、空气动力学以及生命科学等领域有着广泛的应用。随着PIV技术的进步,其测量功能由早期的二维... 粒子图像测速(PIV)是一种基于流场图像互相关分析的非接触式瞬时全流场测量技术,它融合了计算机、光学及图像处理技术等交叉学科,在流体力学、空气动力学以及生命科学等领域有着广泛的应用。随着PIV技术的进步,其测量功能由早期的二维平面发展成三维空间,为瞬态流场的可视化提供了强有力的工具。从测试原理及系统组成的角度,重点介绍了立体PIV、全息PIV、层析PIV及微PIV等最新三维PIV技术,总结了PIV技术的发展和研究现状,最后探讨了PIV技术的未来发展趋势。 展开更多
关键词 粒子图像测速 流场测量 立体PIV 全息PIV 微PIV
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面向多峰优化问题的自主学习萤火虫算法 被引量：10
7
作者 赵嘉 陈文平 +1 位作者 肖人彬 王晖 《控制与决策》 EI CSCD 北大核心 2022年第8期1971-1980,共10页
萤火虫算法在处理多峰优化问题时易陷入局部最优,针对该问题提出一种自主学习萤火虫算法.该算法将粒子按适应度划为自主学习粒子和普通粒子,自主学习粒子从种群中随机选择一个粒子并随机选择一个维度,使用3种学习策略产生3个候选解,在... 萤火虫算法在处理多峰优化问题时易陷入局部最优,针对该问题提出一种自主学习萤火虫算法.该算法将粒子按适应度划为自主学习粒子和普通粒子,自主学习粒子从种群中随机选择一个粒子并随机选择一个维度,使用3种学习策略产生3个候选解,在自身以及候选解中选择最好的解;普通粒子同时选择两个优于自身的粒子进行学习.自主学习粒子能够维持算法对多个极值空间的探索并提高算法优化精度;普通粒子以两个粒子的混合信息为指引,使算法跳出局部最优.此外,使用淘汰机制,让算法舍弃对劣质极值空间的维护,进而提高对优质极值空间的开发,实验结果表明,所提出算法在处理多峰优化问题时具有高效的性能. 展开更多
关键词 萤火虫算法 多峰优化问题 自主学习 双样本学习 淘汰机制 局部最优
原文传递
自适应人工蜂群算法在梯级水库优化调度中的应用 被引量：9
8
作者 李冰 孙辉 +2 位作者 王坤 赵嘉 王晖 《水电能源科学》 北大核心 2016年第8期59-62,49,共5页
针对人工蜂群算法全局搜索能力强、局部搜索能力弱的缺点,提出了自适应人工蜂群算法,即先在搜索策略中引入自适应全局最优学习,以增强算法局部搜索能力;其次,个体使用改进策略进行全维搜索产生进化体,通过自适应交叉概率因子,将进化体... 针对人工蜂群算法全局搜索能力强、局部搜索能力弱的缺点,提出了自适应人工蜂群算法,即先在搜索策略中引入自适应全局最优学习,以增强算法局部搜索能力;其次,个体使用改进策略进行全维搜索产生进化体,通过自适应交叉概率因子,将进化体与原个体进行交叉构建候选个体,以平衡算法搜索能力。在经典基准测试函数的仿真试验表明,与一些最新的改进人工蜂群算法相比,所提算法具有较大优势;在清江梯级水库优化调度应用中的测试,也证明了所提算法具有更好的适用性。 展开更多
关键词 人工蜂群算法 自适应 局部搜索 交叉 水库优化调度
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射频/微波能量收集系统的整流电路研究进展 被引量：8
9
作者 刘宝宏 陈瑛 樊棠怀 《半导体技术》 CAS 北大核心 2019年第3期161-170,共10页
射频/微波能量收集系统以可持续、环保等优点在无线传感器网络、可穿戴设备等领域具有广泛应用前景。对近年来射频/微波能量收集系统的整流电路的研究进展进行了概述。分析并讨论了整流电路的技术指标和电路结构,分别从器件研究和电路... 射频/微波能量收集系统以可持续、环保等优点在无线传感器网络、可穿戴设备等领域具有广泛应用前景。对近年来射频/微波能量收集系统的整流电路的研究进展进行了概述。分析并讨论了整流电路的技术指标和电路结构,分别从器件研究和电路设计两个方面对整流电路的研究进展进行分析、归纳。从原理、性能提升等方面分析具有低的零偏压电阻值的自旋二极管应用于微瓦量级信号整流电路的潜力;从微弱信号整流、宽输入功率范围信号整流、高功率转换效率整流、阻抗去敏感化4个方面分析了整流电路设计的关键问题,归纳出有效的解决途径并对整流电路的发展趋势进行了展望。 展开更多
关键词 射频/微波能量收集系统 整流电路 自旋二极管 宽输入功率范围 阻抗去敏感化
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改进萤火虫优化的软子空间聚类算法 被引量：7
10
作者 张曦 赵嘉 +2 位作者 李沛武 王家园 谢智峰 《南昌工程学院学报》 CAS 2018年第4期61-67,共7页
目标函数与搜索策略有效地结合可以提高软子空间聚类算法的性能。传统的软子空间聚类算法迭代求解时受初始聚类中心和噪声数据的影响极易陷入局部最优。针对该问题,提出一种改进萤火虫优化的软子空间聚类算法。算法引入目标函数和隶属... 目标函数与搜索策略有效地结合可以提高软子空间聚类算法的性能。传统的软子空间聚类算法迭代求解时受初始聚类中心和噪声数据的影响极易陷入局部最优。针对该问题,提出一种改进萤火虫优化的软子空间聚类算法。算法引入目标函数和隶属度计算方法对界约束的权值矩阵进行评估并对数据样本进行分簇,将权值矩阵看成聚类问题的可行解,运用改进萤火虫算法优化求得较优的权值矩阵,从而改善聚类效果。在UCI数据集上的实验结果表明,改进后的算法能有效收敛于全局最优解,具有良好的聚类效果。 展开更多
关键词 萤火虫算法 软子空间聚类 噪声聚类
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基于孪生神经网络的目标跟踪算法综述 被引量：7
11
作者 王军 尹鹏 +2 位作者 章利民 邓承志 汪胜前 《南昌工程学院学报》 CAS 2021年第6期90-99,共10页
目标跟踪是计算机视觉中的重要研究课题之一,在智能驾驶、视频监控以及智能医疗诊断等视觉领域得到广泛应用。近年来,基于孪生神经网络的目标跟踪表现出良好的跟踪性能,尤其是在平衡跟踪速度和精确度方面,受到了国内外研究人员的广泛关... 目标跟踪是计算机视觉中的重要研究课题之一,在智能驾驶、视频监控以及智能医疗诊断等视觉领域得到广泛应用。近年来,基于孪生神经网络的目标跟踪表现出良好的跟踪性能,尤其是在平衡跟踪速度和精确度方面,受到了国内外研究人员的广泛关注。为了更好地结合孪生神经网络进行目标跟踪、充分发挥孪生神经网络在目标跟踪中的优势,本文对基于孪生神经网络的跟踪算法进行了总结与分析。首先着重介绍基于孪生神经网络的目标跟踪算法的基本框架,对现有的基于孪生网络目标跟踪算法进行归类分析,阐述其跟踪原理、创新点以及不足之处。然后在此基础上,采用OTB100数据集进行实验对比,比较多种基于孪生神经网络跟踪算法的性能。实验结果表明,基于孪生神经网络的目标跟踪算法在不同属性下均表现出良好的跟踪性能。最后对基于孪生神经网络跟踪算法的性能进行总结,并对目标跟踪的发展趋势进行展望。 展开更多
关键词 目标跟踪 孪生神经网络 卷积神经网络 特征提取 深度学习
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基于改进YOLOX的水库水面漂浮物目标检测算法
12
作者 谭文群 曾祥君 +2 位作者 包学才 梁义 许小华 《人民长江》 北大核心 2024年第3期249-256,共8页
针对目前水库水面小目标漂浮物检测识别精度低的问题,提出基于改进YOLOX的水库水面漂浮物目标检测算法。此算法引入新型dark2模块融入主干网络并拓展主干网络的分支输出结构,提升主干网络对图片的特征提取能力。在此基础上,提出改进特... 针对目前水库水面小目标漂浮物检测识别精度低的问题,提出基于改进YOLOX的水库水面漂浮物目标检测算法。此算法引入新型dark2模块融入主干网络并拓展主干网络的分支输出结构,提升主干网络对图片的特征提取能力。在此基础上,提出改进特征融合模块(ZL-FPN),用于增强特征图信息融合,提高对水库水面小目标漂浮物的检测精度。结果表明:改进后算法的mAP值比YOLOv4和原YOLOX算法分别提升了29.93%和12.11%,有效提升了水库水面漂浮物检测精度。研究成果可为提升水库智能化管理水平提供有效技术支撑。 展开更多
关键词 水面小目标漂浮物 目标检测 YOLOX算法 水库智能化管理
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基于改进DeeplabV3+的水面多类型漂浮物分割方法研究
13
作者 包学才 刘飞燕 +2 位作者 聂菊根 许小华 柯华盛 《水利水电技术（中英文）》 北大核心 2024年第4期163-175,共13页
【目的】为解决传统图像处理方法鲁棒性差、常用深度学习检测方法无法准确识别大片漂浮物的边界等问题,【方法】提出一种基于改进DeeplabV3+的水面多类型漂浮物识别的语义分割方法,提高水面漂浮的识别能力。对所收集实际水面漂浮物进行... 【目的】为解决传统图像处理方法鲁棒性差、常用深度学习检测方法无法准确识别大片漂浮物的边界等问题,【方法】提出一种基于改进DeeplabV3+的水面多类型漂浮物识别的语义分割方法,提高水面漂浮的识别能力。对所收集实际水面漂浮物进行分类,采用自制数据集进行对比试验。算法选择xception网络作为主干网络以获得初步漂浮物特征,在加强特征提取网络部分引入注意力机制以强调有效特征信息,在后处理阶段加入全连接条件随机场模型,将单个像素点的局部信息与全局语义信息融合。【结果】对比图像分割性能指标,改进后的算法mPA(Mean Pixel Accuracy)提升了5.73%,mIOU(Mean Intersection Over Union)提升了4.37%。【结论】相比于其他算法模型,改进后的DeeplabV3+算法对漂浮物特征的获取能力更强,同时能获得丰富的细节信息以更精准地识别多类型水面漂浮物的边界与较难分类的漂浮物,在对多个水库场景测试后满足实际水域环境中漂浮物检测的需求。 展开更多
关键词 深度学习 语义分割 特征提取 漂浮物识别 注意力机制 全连接条件随机场 算法模型 影响因素
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融合巴氏系数与综合相似度的改进加权Slope One算法
14
作者 王文丰 周雨虹 +4 位作者 周波 韩佳 韩龙哲 董芳 赵阳 《南昌工程学院学报》 CAS 2024年第3期82-87,共6页
针对传统加权Slope One算法因过度依赖用户共同评分项导致在过稀疏数据集中预测准确度低的问题,提出一种融合巴氏系数与综合相似度的改进加权Slope One算法(BS-WSO)。首先,引入巴氏系数和用户行为偏好对用户相似度计算方法进行改进,依... 针对传统加权Slope One算法因过度依赖用户共同评分项导致在过稀疏数据集中预测准确度低的问题,提出一种融合巴氏系数与综合相似度的改进加权Slope One算法(BS-WSO)。首先,引入巴氏系数和用户行为偏好对用户相似度计算方法进行改进,依此筛选出待预测的近邻集合;其次,为了优化预测评分,利用巴氏系数和项目流行度计算项目相似度,并将其作为权重因子融入评分计算;最后,将BS-WSO与几种代表性算法进行比较,仿真实验结果表明,BS-WSO算法能有效克服数据过稀疏情况下预测准确度低的缺陷,提高推荐精确度。 展开更多
关键词 协同过滤 数据稀疏性 相似度 用户偏好
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基于二分法和控制信息素量的改进蚁群算法 被引量：2
15
作者 王文丰 余澜婷 +3 位作者 刘哲 牛成钢 许幸满 韩龙哲 《计算机工程与设计》 北大核心 2023年第3期784-790,共7页
为弥补蚁群算法易陷入局部最优、收敛速度较慢等不足,提出一种基于二分法和控制信息素量的改进蚁群算法。在每次迭代结束时,利用二分法放弃行走路程较远的半数蚁群的信息素,使收敛速度得到提高;利用3-opt局部优化方法提高解的精度;通过... 为弥补蚁群算法易陷入局部最优、收敛速度较慢等不足,提出一种基于二分法和控制信息素量的改进蚁群算法。在每次迭代结束时,利用二分法放弃行走路程较远的半数蚁群的信息素,使收敛速度得到提高;利用3-opt局部优化方法提高解的精度;通过控制信息素量动态调整蚁群选择路径的概率,避免算法早熟;将改进的算法应用于旅行商问题。实验结果表明,该算法在寻优能力、可靠性、收敛速度以及稳定性方面均表现出明显的优越性。 展开更多
关键词 二分法 信息素量 k-opt局部优化 旅行商问题 蚁群算法 最短路径 遍历 群智能算法
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基于改进FaceNet的河湖采砂船“船脸”识别算法
16
作者 包学才 陈豹 +2 位作者 吴灿锐 汪忠喜 占礼彬 《人民长江》 北大核心 2024年第8期231-238,共8页
为有效提升河湖采砂船智能化管理水平,提出了一种基于改进FaceNet的河湖采砂船“船脸”识别算法。首先在FaceNet算法网络的全局平均池化层后引入CA注意力模块,增强算法对于感兴趣区域的自适应关注能力;其次训练时在网络的最后引入线性... 为有效提升河湖采砂船智能化管理水平,提出了一种基于改进FaceNet的河湖采砂船“船脸”识别算法。首先在FaceNet算法网络的全局平均池化层后引入CA注意力模块,增强算法对于感兴趣区域的自适应关注能力;其次训练时在网络的最后引入线性层构建采砂船个体“船脸”识别器,将分类和识别的方法相结合共同应用于采砂船“船脸”识别;最后在训练时引入交叉熵损失函数,辅助原FaceNet算法中的三元组损失函数共同实现收敛。实验结果表明:改进的FaceNet算法对于白天场景下采砂船个体“船脸”目标识别的正确率比改进前提高了4.77%,达79.22%;夜间场景下目标识别的正确率提高了2.83%。研究成果适用于采砂船“船脸”识别任务,可为河湖采砂船的智能监管提供技术参考。 展开更多
关键词 采砂船监管 FaceNet 深度学习 卷积神经网络 目标识别
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基于深度学习的高光谱图像去噪综述
17
作者 张俊 谭耀鑫 +2 位作者 卢静静 徐晨光 邓承志 《南昌工程学院学报》 CAS 2024年第3期88-96,共9页
高光谱图像具有图谱合一的优点,已被广泛应用于农业、地球科学和地质灾害等领域。由于噪声的影响往往限制了高光谱图像的应用,高光谱图像去噪已成为一种重要的图像预处理方式。深度学习作为近些年来快速发展的技术之一,已被成功地应用... 高光谱图像具有图谱合一的优点,已被广泛应用于农业、地球科学和地质灾害等领域。由于噪声的影响往往限制了高光谱图像的应用,高光谱图像去噪已成为一种重要的图像预处理方式。深度学习作为近些年来快速发展的技术之一,已被成功地应用于高光谱图像去噪中。基于深度学习的高光谱图像去噪研究成果正逐年增加,为了便于对该领域进行更系统全面的研究,本文概述了基于深度学习的高光谱图像去噪研究进展,对现有主要研究成果进行了分类、归纳与总结,并对该领域的未来研究趋势进行了展望。 展开更多
关键词 高光谱图像去噪 深度学习 卷积神经网络 循环神经网络 注意力机制
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基于多源数据融合的突发水污染事故可靠预警方法 被引量：6
18
作者 傅韬 谭德坤 +2 位作者 付雪峰 涂振宇 王晖 《江西师范大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2020年第4期394-402,共9页
在突发水污染事故自动监测领域中,传感器节点监测数据的异常是影响自动监测系统预警可靠性的重要原因.考虑到多传感器信息之间的互补性和相关性,该文提出了一种基于多源数据融合的突发水污染事故可靠预警方法.基于改进的D-S证据理论,利... 在突发水污染事故自动监测领域中,传感器节点监测数据的异常是影响自动监测系统预警可靠性的重要原因.考虑到多传感器信息之间的互补性和相关性,该文提出了一种基于多源数据融合的突发水污染事故可靠预警方法.基于改进的D-S证据理论,利用综合权重对节点证据进行加权修正,并用D-S融合规则对多源数据进行两两融合,最终根据融合结果对突发水污染事故进行预警决策.案例分析及实验结果表明:与传统方法相比,该方法能得到可靠度更高、聚焦性更好的预警结论. 展开更多
关键词 突发水污染事故 异常数据 D-S理论 多源数据融合 预测预警
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基于粒子群算法的水资源需求预测 被引量：5
19
作者 龙志伟 肖松毅 +2 位作者 王晖 周新宇 李伟 《郑州大学学报（工学版）》 CAS 北大核心 2019年第4期32-35,47,共5页
针对南昌市未来水资源需求预测问题,提出了基于粒子群算法的水资源需求预测方法.以南昌市历史人口、经济和水量需求数据为基础,构造了线性、指数和混合预测模型,利用粒子群算法对预测模型进行优化以确定模型参数.仿真实验结果表明,3种... 针对南昌市未来水资源需求预测问题,提出了基于粒子群算法的水资源需求预测方法.以南昌市历史人口、经济和水量需求数据为基础,构造了线性、指数和混合预测模型,利用粒子群算法对预测模型进行优化以确定模型参数.仿真实验结果表明,3种模型都能获得较好的预测精度,其中混合预测模型效果最好,预测精度达到97. 71%. 展开更多
关键词 群智能 粒子群算法 水资源需求 预测 优化
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基于改进YOLOv4-Tiny的河湖船舶目标检测算法 被引量：1
20
作者 许小华 陈豹 +1 位作者 王海菁 包学才 《人民长江》 北大核心 2023年第9期264-271,共8页
为有效提升复杂河湖环境下河湖过往船舶的精准快速识别效果,提出了基于改进YOLOv4-Tiny的河湖船舶目标检测算法。该算法首先通过引入Sigmoid加权线性单元(SiLU)激活函数,构建卷积+批标准化+SiLU激活函数的卷积模块,并替换主干网络中原... 为有效提升复杂河湖环境下河湖过往船舶的精准快速识别效果,提出了基于改进YOLOv4-Tiny的河湖船舶目标检测算法。该算法首先通过引入Sigmoid加权线性单元(SiLU)激活函数,构建卷积+批标准化+SiLU激活函数的卷积模块,并替换主干网络中原有模块,然后在主干网络之后增加改进的空间金字塔池化(SPP)网络,最后在特征金字塔网络(FPN)中引入卷积块注意力模块(CBAM),同时采用自上而下的连接,构建改进的路径聚合网络(PANet)。实验结果表明:在昏暗、模糊、强光、遮挡重叠等复杂环境下,提出的改进YOLOv4-Tiny目标检测算法的平均精度比原始算法提升了1.27%,检测(推理)速度达到81.55帧/s,且仅占用内存37.34 MB。研究成果可为河湖过往船舶智能管理提供参考。 展开更多
关键词 船舶识别 目标检测 深度学习 卷积神经网络 YOLOv4-Tiny
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