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带时间窗的农机调度方法研究 被引量:15
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作者 王雪阳 苑侗侗 +1 位作者 苑迎春 周利亚 《河北农业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2016年第6期117-123,共7页
新三农产生的土地流转问题形成了大规模的土地,需要农机跨区域作业服务。而跨区域作业问题中,带时间窗的农机调度问题是需要解决的普遍问题。本研究首先构建了农机调度模型,然后设计了初始种群的2级多段编码生成方案,提出了单个染色体... 新三农产生的土地流转问题形成了大规模的土地,需要农机跨区域作业服务。而跨区域作业问题中,带时间窗的农机调度问题是需要解决的普遍问题。本研究首先构建了农机调度模型,然后设计了初始种群的2级多段编码生成方案,提出了单个染色体指定位置交叉SCCASP(Single Chromosome Crossover At Specific Position)的交叉算法,最后通过大量在一定范围内的随机数据进行的模拟实验比较了基于遗传算法的农机调度ASBOGA(Agricultural Scheduling Based On Genetic Algorithm)和基于优先级的农机调度ASBONP(Agricultural Scheduling Based On Nearest Priority)算法,实验结果表明:当农田数量变化时,ASBOGA比ASBONP的平均费用降低了7.87%;当农机数量变化时,ASBOGA比ASBONP的平均费用降低了11.20%;即ASBOGA优于ASBONP。 展开更多
关键词 农机调度 遗传算法 2级多段编码
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改进的启发式搜索算法求解农机调度问题 被引量:4
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作者 王雪阳 苑侗侗 苑迎春 《湖北农业科学》 2016年第16期4280-4282,共3页
针对农村土地流转形成的大规模土地,提出基于轮盘的启发式搜索(Heuristic search based on roulette,HSBOR)算法和基于最小值的启发式搜索(Heuristic search based on minimum,HSBOM)算法,求解跨区域农机调度问题;构建农机调度模型,设计... 针对农村土地流转形成的大规模土地,提出基于轮盘的启发式搜索(Heuristic search based on roulette,HSBOR)算法和基于最小值的启发式搜索(Heuristic search based on minimum,HSBOM)算法,求解跨区域农机调度问题;构建农机调度模型,设计HSBOR和HSBOM算法的核心思想,并通过模拟试验比较HSBOR、HSBOM算法与基于优先级规则的启发式(Heuristic based on priority rules,HBOPR)算法在调度成本、运行效率上的优劣。结果表明,HSBOM算法在调度成本和运行效率上最优。 展开更多
关键词 跨区作业 启发式搜索算法 农机调度
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基于Anchor-free的孪生网络目标跟踪算法
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作者 苑侗侗 杨文柱 +1 位作者 李前 王玉霞 《计算机应用与软件》 北大核心 2023年第12期176-183,216,共9页
基于anchor-free的目标预测方法相较于anchor-based方法速度更快,故设计一种基于anchor-free的孪生网络目标跟踪算法(AFSN)。通过对特征图、预测结果进行双重融合来提升跟踪效果,由深至浅对特征图进行堆叠融合,利用多层特征图进行目标预... 基于anchor-free的目标预测方法相较于anchor-based方法速度更快,故设计一种基于anchor-free的孪生网络目标跟踪算法(AFSN)。通过对特征图、预测结果进行双重融合来提升跟踪效果,由深至浅对特征图进行堆叠融合,利用多层特征图进行目标预测,融合多个预测结果来稳定跟踪效果。采用anchor-free的目标预测方法,直接在像素点上进行目标类别的预测和边界框回归,避免了需设计大量锚点包围盒的问题。在GOT-10K数据集上,该算法的平均重叠率(AO)和成功率(SR_(0.75))相较于SiamRPN++算法提高了4.9和9.9百分点,算法处理速度可达每秒37帧。 展开更多
关键词 目标跟踪 孪生网络 anchor-free 双重融合
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基于紧耦合时空双流卷积神经网络的人体动作识别模型 被引量:8
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作者 李前 杨文柱 +2 位作者 陈向阳 苑侗侗 王玉霞 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2020年第11期3178-3183,共6页
针对视频人体动作识别中动作信息利用率不高、时间信息关注度不足等问题,提出了一种基于紧耦合时空双流卷积神经网络的人体动作识别模型。首先,采用两个2D卷积神经网络分别提取视频中的空间特征和时间特征;然后,利用长短期记忆(LSTM)网... 针对视频人体动作识别中动作信息利用率不高、时间信息关注度不足等问题,提出了一种基于紧耦合时空双流卷积神经网络的人体动作识别模型。首先,采用两个2D卷积神经网络分别提取视频中的空间特征和时间特征;然后,利用长短期记忆(LSTM)网络中的遗忘门模块在各采样片段之间建立特征层次的紧耦合连接以实现信息流的传递;接着,利用双向长短期记忆(Bi-LSTM)网络评估各采样片段的重要性并为其分配自适应权重;最后,结合时空双流特征以完成人体动作识别。在数据集UCF101和HMDB51上进行实验验证,该模型在这两个数据集上的准确率分别为94.2%和70.1%。实验结果表明,所提出的紧耦合时空双流卷积网络模型能够有效提高时间信息利用率和动作整体表达能力,由此明显提升人体动作识别的准确度。 展开更多
关键词 人体动作识别 时空模型 卷积神经网络 遗忘门 特征融合
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基于模板更新的深层孪生网络跟踪算法 被引量:1
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作者 陈丽萍 苑侗侗 +2 位作者 杨文柱 陈向阳 王思乐 《河北大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2022年第2期217-224,共8页
针对跟踪过程中因尺度变化、遮挡及运动模糊等造成的目标定位不准确问题,在SiamFC(fully-convolutional siamese network)的跟踪框架基础上提出了一种具有高置信度模板更新机制的深层孪生网络目标跟踪算法.首先,主干网络采用ResNet-50... 针对跟踪过程中因尺度变化、遮挡及运动模糊等造成的目标定位不准确问题,在SiamFC(fully-convolutional siamese network)的跟踪框架基础上提出了一种具有高置信度模板更新机制的深层孪生网络目标跟踪算法.首先,主干网络采用ResNet-50残差网络进行特征提取,并融合多层特征图进行目标预测;其次,为避免模板频繁更新带来的模板漂移问题,构建了高置信度的模板更新模块.在OTB100数据集上的实验结果表明,相比基准算法,文中算法的跟踪成功率和精确度分别提高了3.4%和2.6%;在多种挑战因素下的对比实验表明,文中算法可以较好地抵抗目标遮挡、尺度变化、运动模糊等多种复杂因素带来的影响,有很好的鲁棒性. 展开更多
关键词 目标跟踪 特征提取 特征融合 孪生网络 SiamFC
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