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题名基于混合任务网络的智慧制造任务协同分配模型
被引量：3
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作者
任磊
任明仑
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机构
合肥工业大学教育部过程优化与智能决策重点实验室
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出处
《计算机集成制造系统》
EI
CSCD
北大核心
2018年第4期838-850,共13页
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基金
国家自然科学基金重点资助项目(71531008
71271073)~~
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文摘
复杂任务场景下,由于制造子任务间存在多维的物料、信息、知识交互和传递关系,对匹配服务单元间的协同能力提出一致性要求,任务关系与服务协同关联匹配不精确将带来额外协调和交互成本,降低资源配置效率,而传统任务分配模型忽视任务关系约束对分配结果的影响。鉴于此,通过任务网络与服务协同网络的动态匹配,构建了面向任务关系约束的任务协同分配方法。针对"好钢未用在刀刃上"现象,综合用户偏好和网络中心性分配任务权重,提出基于权重的服务胜任度聚合方法;针对"1+1<2"不协同现象,提出基于横向协同和纵向协同的服务协同水平计算方法;综合考虑服务群体的胜任度和协同水平,提出基于混合任务网络的多目标任务分配优化数学模型。利用改进非支配粒子群算法进行求解得到Pareto最优解集,根据用户偏好和实际制造情形,通过加权TOPSIS评估获取个性化、灵活的最佳分配方案。运用汽车云制造仿真实验,验证了模型的有效性,通过在最好解、平均解和运行时间上与其他算法进行对比,分析了所提方法的优势。
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关键词
混合任务网络
任务分配
多目标优化
加权TOPSIS
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Keywords
hybrid task network
task allocation
multi-objective optimization
weighted TOPSIS
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分类号
TP393
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于RHTC网络的飞机目标检测与精细识别
被引量：3
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作者
曹旭
邹焕新
成飞
李润林
贺诗甜
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机构
国防科技大学电子科学学院
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出处
《系统工程与电子技术》
EI
CSCD
北大核心
2021年第12期3439-3451,共13页
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基金
国家自然科学基金(62071474)资助课题。
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文摘
飞机目标的方向检测和精细识别是高分辨率光学遥感图像解译领域的一个重要任务。针对遥感图像中多方向密集排布飞机的方向检测和识别困难问题,提出一种基于旋转混合任务级联(rotated hybrid task cascade,RHTC)网络的飞机检测识别方法。首先,基于混合任务级联(hybrid task cascade,HTC)网络,扩展分割分支数量,并将分割分支与包围框分支多层级联以不断加强语义特征。其次,设计了一个新的斜框回归器,将其添加在掩膜分支的最后一层以完成目标方向预测。最后,增加一个新的方向损失函数以优化训练过程,从而完成RHTC网络构建。在数据预处理阶段,构建了每类型号飞机目标的精细掩膜以增强目标细节和提高掩膜预测精度。基于DOTA和公开Google图像构建的飞机数据集开展了多组实验。结果表明,与其他多种先进的方法相比,所提方法在飞机检测方向精准度和类别平均精准度上性能更优。此外,所设计的斜框回归器和方向损失函数在嵌入到其他分割网络时也具有良好的性能。
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关键词
高分辨率遥感图像
飞机目标
旋转混合任务级联网络
方向检测
精细识别
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Keywords
high resolution remote sensing image
aircraft target
rotated hybrid task cascade network
direction detection
fine-grained recognition(RHTC)
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分类号
TN957
[电子电信—信号与信息处理]
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