农业博览园虚拟实现三维视觉展示系统研究

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作者 吴珊丹 《现代电子技术》 北大核心 2018年第4期27-29,33,共4页

为了降低农业博览园在展示过程中容易出现图像数据晃动的情况发生,设计一款农业博览园虚拟实现三维视觉展示系统。硬件系统使用了三维视觉质交器进行三维展示,引入计算展示边缘算子,对虚拟展示进行三维构建完成视觉三维体验,建立视觉展... 为了降低农业博览园在展示过程中容易出现图像数据晃动的情况发生,设计一款农业博览园虚拟实现三维视觉展示系统。硬件系统使用了三维视觉质交器进行三维展示,引入计算展示边缘算子,对虚拟展示进行三维构建完成视觉三维体验,建立视觉展示模型,对农业博览园进行三维虚拟构建,提升视觉的感官效果以及3D效果。实验结果证明,设计的农业博览园虚拟实现三维视觉展示系统能够进行高仿真的三维视觉展示,展示过程没有图像晃动以及数据跃迁,能够增加真实的三维体验感觉。 展开更多

关键词 农业博览园 虚拟实现技术 图像晃动 三维视觉 展示系统 边缘算子

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惯性捷联导航系统的标定和数据对准技术 被引量：2

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作者 崔立尉 《舰船科学技术》 北大核心 2022年第12期165-168,共4页

惯性捷联导航系统是基于牛顿力学原理进行导航数据采集的系统,在舰船等领域有非常广泛的应用。由于惯性捷联导航系统工作过程中与载体的运动是耦合关系,因此,惯性捷联导航系统的误差分析和测量参数标定非常重要,是提高惯性捷联导航系统... 惯性捷联导航系统是基于牛顿力学原理进行导航数据采集的系统,在舰船等领域有非常广泛的应用。由于惯性捷联导航系统工作过程中与载体的运动是耦合关系,因此,惯性捷联导航系统的误差分析和测量参数标定非常重要,是提高惯性捷联导航系统导航精度的关键。本文研究船舶惯性捷联导航系统的基本原理、惯性捷联导航系统的关键部件测量误差建模、测量数据的标定和数据对准等,有助于提高船舶惯性捷联导航系统的数据精度。 展开更多

关键词 惯性捷联导航系统 数据标定 数据对准 误差建模

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异构并行计算下高维混合型数据聚类算法研究 被引量：3

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作者 祝鹏 《现代电子技术》 北大核心 2024年第9期139-142,共4页

高维数据维度增加,数据空间的体积呈指数增长,容易陷入“维数灾难”,导致聚类算法执行效率低,为此,提出异构并行计算下高维混合型数据聚类算法。构建高维混合型数据相异度矩阵,提取高维混合型数据的统计序列特征值,利用时间窗口进行特... 高维数据维度增加,数据空间的体积呈指数增长,容易陷入“维数灾难”,导致聚类算法执行效率低,为此,提出异构并行计算下高维混合型数据聚类算法。构建高维混合型数据相异度矩阵,提取高维混合型数据的统计序列特征值,利用时间窗口进行特征优化。采用K⁃Prototypes聚类算法提取高维混合型数据的统计序列特征,评估数据与类中心的相异性,计算数据与类中心的欧氏距离,实现高维混合型数据聚类。采用异构并行计算技术进行高维混合型数据K⁃Prototypes聚类的并行化处理,合理分配CPU与GPU工作,达到CPU与GPU的工作负载平衡,提高K⁃Prototypes的聚类效率。实验结果表明,此算法对于高维混合型数据的聚类效果好、运行时间短、性能稳定。 展开更多

关键词 异构并行计算 高维混合型数据 K⁃Prototypes聚类算法 欧氏距离 统计序列特征 负载平衡

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改进RRPN模型的遥感图像目标检测

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作者 鲁晓波 郭艳光 辛春花 《现代电子技术》 北大核心 2025年第1期8-16,共9页

针对遥感目标背景复杂、易受外界环境干扰,传统方法无法满足复杂场景下的检测高精度与实时性要求的问题,提出基于改进RRPN模型的遥感图像目标检测方法。首先,将特征金字塔(FPN)架构引入到了模型的残差网络中,使得遥感图像的高、低层特... 针对遥感目标背景复杂、易受外界环境干扰,传统方法无法满足复杂场景下的检测高精度与实时性要求的问题,提出基于改进RRPN模型的遥感图像目标检测方法。首先,将特征金字塔(FPN)架构引入到了模型的残差网络中,使得遥感图像的高、低层特征得到了有效融合;其次,在特征提取网络中添加了通道和空间相融合的注意力机制(CBAM),提升了模型在遥感图像目标特征提取方面的跨通道和空间处理能力;此外,将剔除重叠建议框时的原始NMS算法优化为DIoUNMS算法,综合考虑遥感图像候选框之间的重叠度、距离、尺度大小等因素,使目标框的回归过程更加稳定。对比实验与消融实验显示,所提方法在公共数据集DOTA和HRSC2016上获得的平均精度均值mAP分别可高达77.30%、90.24%,较原始RRPN模型分别提高了8.29%、11.16%,且优于其他几种较新的经典模型,表明所提方法对于复杂环境下的遥感图像目标检测是合理且有效的。 展开更多

关键词 目标检测 遥感图像 带旋转的候选框算法 卷积通道注意力模块 DIoU-NMS 特征金字塔 DOTA HRSC2016数据集

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基于TB-IDACNN的新闻推荐模型

5

作者 辛春花 鲁晓波 何婷 《计算机工程与设计》 北大核心 2025年第5期1387-1394,共8页

针对现有新闻推荐方法存在未考虑新闻的动态特性、难以深度挖掘新闻的语义信息等问题,提出一种融合TinyBERT和改进型动态注意卷积神经网络的个性化新闻推荐模型(TB-IDACNN)。充分利用TinyBERT词向量模型、卷积神经网络和内积注意力网络... 针对现有新闻推荐方法存在未考虑新闻的动态特性、难以深度挖掘新闻的语义信息等问题,提出一种融合TinyBERT和改进型动态注意卷积神经网络的个性化新闻推荐模型(TB-IDACNN)。充分利用TinyBERT词向量模型、卷积神经网络和内积注意力网络等深度学习模型的优势,综合考虑新闻的动态特性和静态特性,实现个性化新闻推荐。在MIND和Adressa数据集上的结果表明,相比其它几种先进的新闻推荐模型,所提模型可以获得更好的推荐性能,能够有效满足用户在新闻推荐任务中的需求。 展开更多

关键词 动态神经网络 新闻推荐 词嵌入模型 内积注意力机制 卷积神经网络 词向量化 平均加权池化

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船舶管路系统液体泄漏监测仪的设计与开发 被引量：1

6

作者 高宏伟 李明 银美秀 《舰船科学技术》 北大核心 2022年第8期118-121,共4页

本文总结了船舶管路系统的分类,包括惰性气体管路系统、消防安全管路系统以及液位遥测管路系统,并构建了船舶管路系统布局数学模型;分析了船舶管路的流场特性,基于管路流场特性,提出了船舶管路传输模型;研究了船舶管路系统因管道破损泄... 本文总结了船舶管路系统的分类,包括惰性气体管路系统、消防安全管路系统以及液位遥测管路系统,并构建了船舶管路系统布局数学模型;分析了船舶管路的流场特性,基于管路流场特性,提出了船舶管路传输模型;研究了船舶管路系统因管道破损泄漏而产生的负载波,根据负载波理论,设计了船舶管路系统液体泄漏监测仪,根据该液体泄漏监测仪进行管道破损泄漏点测试,并对采集到的压力变化曲线进行分析。 展开更多

关键词 船舶 管路系统 液体泄漏 监测仪

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大数据环境下激光通信网络拥塞优化控制方法

7

作者 王静 陈海红 何婷 《激光杂志》 北大核心 2025年第6期152-158,共7页

激光通信网络传输大数据过程网络延迟增加,造成网络拥塞。为此,提出大数据环境下激光网络通信的拥塞优化控制方法。引入改进蚁群算法,在多个路径中循环搜索,选择时延最优通信路径。通过比较原始与改进蚁群算法搜索得到的最优路径集合,... 激光通信网络传输大数据过程网络延迟增加,造成网络拥塞。为此,提出大数据环境下激光网络通信的拥塞优化控制方法。引入改进蚁群算法,在多个路径中循环搜索,选择时延最优通信路径。通过比较原始与改进蚁群算法搜索得到的最优路径集合,利用反向推理理论验证并确定激光通信网络中的拥塞区域。结合PID控制器与布谷鸟算法,估算拥塞区域内消息队列的即时长度与实时丢包率。动态控制通信网络瞬时队列长度,从而实现对激光通信网络拥塞状况的高效优化控制。实验表明,本方法的丢包率最低,为0.60%,吞吐量最高为130 Mb/s,大幅降低网络拥塞率,最高为0.2%,在1 000节点上运行时间为414 ms,有效提升激光通信网络的可靠性和稳定性。 展开更多

关键词 大数据环境下 激光通信网络 通信网络拥塞 通信优化

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基于K-medoids聚类算法的多源信息数据集成算法 被引量：17

8

作者 祝鹏 郭艳光 《吉林大学学报（理学版）》 CAS 北大核心 2023年第3期665-670,共6页

针对因多源信息数据源域相似性较低、不易确定导致的集成难度较大问题,提出一种基于K-medoids聚类算法的集成方法.先将多源数据的聚类过程视为迁移学习过程,确定初始样本的权重值,记录训练样本每次迭代时权重和损失期望值的学习特点,再... 针对因多源信息数据源域相似性较低、不易确定导致的集成难度较大问题,提出一种基于K-medoids聚类算法的集成方法.先将多源数据的聚类过程视为迁移学习过程,确定初始样本的权重值,记录训练样本每次迭代时权重和损失期望值的学习特点,再利用特点参数判定数据属于源域还是目标域;然后将集成算法聚类转化为多样化的域值标记问题,使数据具有聚类特性后,再分别计算源域和目标域中待集成数据间的权重因子,利用权重因子覆盖特性判定二者间的交互信息量,对信息量较高的数据进行集成,以确保集成的成功率.仿真实验结果表明,该算法无论是在稳定、数目较少的数据集,还是在紊乱、数目较多较杂的数据集下,都能实现高效集成,并且二次集成次数较少,整体耗用较低. 展开更多

关键词 K-medoids聚类算法 多源数据 源域 目标域 交互信息量

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基于无线传感器网络的船舶电力系统故障检测算法 被引量：1

9

作者 郭艳光 闫凤 何婷 《舰船科学技术》 北大核心 2021年第6期106-108,共3页

为了解决传统故障检测算法存在的检测精度低的问题,提出了基于无线传感器网络的船舶电力系统故障检测算法。构建无线传感器网络,并利用该网络实现对船舶电力系统实时运行信号的采集。按照不同的电力系统故障类型设置故障特征,作为故障... 为了解决传统故障检测算法存在的检测精度低的问题,提出了基于无线传感器网络的船舶电力系统故障检测算法。构建无线传感器网络,并利用该网络实现对船舶电力系统实时运行信号的采集。按照不同的电力系统故障类型设置故障特征,作为故障检测的数据对比标准。通过输出故障类型和故障发生位置,实现船舶电力系统的故障检测。实验结果表明,与传统检测算法对比,设计的故障检测方法得出的检测结果更加接近设置的故障数据,即设计的故障检测算法的检测精度更高。 展开更多

关键词 无线传感器网络 船舶电力系统 系统故障检测 检测算法

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ACM选择系统结合改进Chan-Vese模型的自适应图像分割方法 被引量：4

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作者 何婷 郭艳光 辛春花 《重庆理工大学学报（自然科学）》 CAS 北大核心 2020年第2期165-173,共9页

针对传统脑肿瘤人工分割方法稳定性与精确度不够高的问题,提出了一种ACM选择系统结合改进Chan-Vese模型的自适应图像分割方法。提出的框架适用于3种不同的局部区域主动轮廓模型(LRACM):LGDF、改进C-V以及LBF,根据要处理特定图像集,提出... 针对传统脑肿瘤人工分割方法稳定性与精确度不够高的问题,提出了一种ACM选择系统结合改进Chan-Vese模型的自适应图像分割方法。提出的框架适用于3种不同的局部区域主动轮廓模型(LRACM):LGDF、改进C-V以及LBF,根据要处理特定图像集,提出的方法可以自适应地选择其中最佳的一种模型来表示图像。首先,在学习阶段,其中一部分数据用于在最佳LRACM的选择任务中训练系统,并为此计算了平均值、调和平均值等10个图像特征;然后,在评估阶段,其余数据被测试以评估所提出的系统正确选择期望的主动轮廓模型的能力;最后,使用支持向量机分类器对3种模型所分割后的图像进行分类,将性能最好的模型作为所选模型,进一步进行准确分割。使用脑图像数据库Brain Perfusion Database的MRI数据和艾伦脑图像数据集进行实验。实验结果显示:相比仅单独使用其中1种模型的LRACM方法,提出的自适应选择方法实现了最佳分割效果。 展开更多

关键词 MRI图像分割 自适应选择 主动轮廓模型 支持向量机 CHAN-VESE模型 局部二值特征

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基于流量预测的低功耗有损网络节点缓存系统设计 被引量：1

11

作者 任立胜 陈红红 郭艳光 《现代电子技术》 2021年第19期35-38,共4页

为缩短因Internet用户数量递增而造成的网络固有延迟,实现对流量数据信息的及时缓存处理,设计基于流量预测的低功耗有损网络节点缓存系统。以网络缓存拓扑框架作为基本数据依附条件,在按需连接通信协作器、文档替换器两类执行模块的同时... 为缩短因Internet用户数量递增而造成的网络固有延迟,实现对流量数据信息的及时缓存处理,设计基于流量预测的低功耗有损网络节点缓存系统。以网络缓存拓扑框架作为基本数据依附条件,在按需连接通信协作器、文档替换器两类执行模块的同时,完成节点缓存系统的硬件执行环境搭建。在此基础上,提出一致性哈希算法,通过多级服务器同步缓存的处理方式建立理想化的缓存置换策略,完成系统的软件执行环境搭建,结合相关硬件设备元件,实现基于流量预测低功耗有损网络节点缓存系统的顺利应用。对比实验结果表明,与传统系统相比,所设计系统的网络固有延迟水平更低,单位时间内可转存的流量数据信息总量更大,可有效解决因Internet用户数量递增造成的数据缓存处理不及时的问题。 展开更多

关键词 节点缓存 低功耗有损网络 流量预测 软件设计 同步缓存 缓存置换策略

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基于时空位置关注图神经网络的交通流预测方法 被引量：2

12

作者 何婷 周艳秋 辛春花 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2024年第10期2932-2938,共7页

针对现有交通流预测方法存在难以构建空间和时间依赖关系的问题,提出了新的利用时空位置注意力的图神经网络(ST-PAGNN)方法。首先,该图神经网络中包含有位置关注机制,由此能够更好地对城市道路网络中交通节点的空间依赖关系进行有效捕捉... 针对现有交通流预测方法存在难以构建空间和时间依赖关系的问题,提出了新的利用时空位置注意力的图神经网络(ST-PAGNN)方法。首先,该图神经网络中包含有位置关注机制,由此能够更好地对城市道路网络中交通节点的空间依赖关系进行有效捕捉;然后,利用带有trend adaptive Transformer(Trendformer)的门控递归神经网络来捕捉交通流序列在时间维度上的局部和全局信息;最后,利用改进的网格搜索优化方法对模型的引入参数进行优化,并以较高的时间效率获得全局最优解。实验结果表明,在数据集PEMS-BAY中,预测步长分别为15 min,30 min,60 min时,ST-PAGNN的评价指标RMSE、MAE和MAPE分别为1.37,2.57,2.67%,1.55,3.64,3.37%,1.97,4.37,4.43%;在数据集METR-LA中,预测步长分别为15 min,30 min,60 min时,ST-PAGNN的评价指标RMSE、MAE和MAPE分别为2.73,5.16,7.13%,2.99,5.97,7.86%,3.53,7.16,9.96%。结论表明,ST-PAGNN在不同粒度下的评价指标中均高于现有模型,从而说明了ST-PAGNN在解决交通预测问题方面的有效性和优越性。 展开更多

关键词 ST-PAGNN 交通流预测 深度学习 图卷积神经网络 门控循环单元 Trendformer

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利用DCE-MRI结合改进卷积神经网络的MR图像自动分割与分类方法 被引量：2

13

作者 杨珍 王俊 辛春花 《重庆理工大学学报（自然科学）》 CAS 北大核心 2020年第2期147-157,共11页

为鉴别乳腺良、恶性肿瘤,利用动态增强磁共振成像(DCE-MRI)技术,结合混合集成的改进卷积神经网络(ME-ICNN),设计了一种计算机辅助诊断(CAD)方法。首先,在预处理阶段对输入的肿瘤图像进行背景缩减、对比度增强和乳房区域裁剪,采用全局Ots... 为鉴别乳腺良、恶性肿瘤,利用动态增强磁共振成像(DCE-MRI)技术,结合混合集成的改进卷积神经网络(ME-ICNN),设计了一种计算机辅助诊断(CAD)方法。首先,在预处理阶段对输入的肿瘤图像进行背景缩减、对比度增强和乳房区域裁剪,采用全局Otsu阈值分割和形态学顶帽变换去除非损伤结构;然后,在定位阶段使用Chan-Vese活动轮廓模型自动选取最佳ROI,采用基于紧致度的滤波方法减少假阳性;最后,在诊断阶段提出一种新的卷积神经网络混合集成模型ME-ICNN,用于乳腺良恶性肿瘤的分类。通过112例DCE-MRI数据库上的实验结果表明:相比其他几种较新的卷积神经网络分类方法,所提出的ME-ICNN方法具有训练和测试执行时间快、自由参数少、分类精度高等优点,可作为放射科专家分析乳腺DCE-MRI图像的有效工具。 展开更多

关键词 图像分割 卷积神经网络 DCE-MRI 混合集成 局部主动轮廓 计算机辅助诊断

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基于机器学习的数据库小数据集并行集成方法 被引量：7

14

作者 王俊 程显生 王寿东 《科学技术与工程》 北大核心 2019年第16期239-244,共6页

为了解决传统方法不能按照训练样本量设计最优网络模型,集成效率低的弊端,通过机器学习方法研究数据库小数据集并行集成方法。机器学习选用朴素贝叶斯算法,依据条件独立性假设,通过计算目标先验概率,采用贝叶斯定理求出其后验概率,对后... 为了解决传统方法不能按照训练样本量设计最优网络模型,集成效率低的弊端,通过机器学习方法研究数据库小数据集并行集成方法。机器学习选用朴素贝叶斯算法,依据条件独立性假设,通过计算目标先验概率,采用贝叶斯定理求出其后验概率,对后验概率进行比较,完成决策分类,对基分类器进行训练,把不同朴素贝叶斯基分类器当成集成分类器,在原始数据库上对基分类器进行训练,依据分类结果对数据库中小数据集样本分布进行调整,将其当成新数据集对基分类器进行训练,按照基分类器的表现,通过加权将其组合在一起,产生强分类器,实现对数据库小数据集的集成处理。通过MapReduce并行处理完成并行数据集成,输出并行集成结果。通过仿真实验与实例分析验证所提方法的有效性,结果表明:所提方法在训练样本规模相同的情况下有最高的分类精度和最小的波动,在不同集成规模下的分类精度一直最高,波动最小;所提方法可达到数据的最优集成,数据失效比降低,合成比提高。可见所提方法集成精度高,计算稳定性强,集成效果好,效率优。 展开更多

关键词 机器学习 数据库 小数据集 并行集成

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局部自交干扰的全变分图像自适应滤噪算法 被引量：1

15

作者 杨珍 《科学技术与工程》 北大核心 2017年第32期280-284,共5页

针对当前图像滤噪算法虽然能够在一定程度上抑制噪声;但无法保证图像质量,导致图像细节丢失、图像变模糊的弊端,提出一种新的局部自交干扰的全变分图像自适应滤噪算法。定义一个图像局部功率,求解自适应全变分算法的能量函数最小化问题... 针对当前图像滤噪算法虽然能够在一定程度上抑制噪声;但无法保证图像质量,导致图像细节丢失、图像变模糊的弊端,提出一种新的局部自交干扰的全变分图像自适应滤噪算法。定义一个图像局部功率,求解自适应全变分算法的能量函数最小化问题。通过拉格朗日算子获取图像局部功率的非约束最小化全变分形式,计算规整化可信度参数和噪声分布。通过全变分模型将轮廓尺度图像从含有噪声图像中分离出来,对含有噪声图像和轮廓尺度图像进行差运算,获取含有噪声的残差纹理细节图像。将获取的规整化可信度参数代入全变分模型,对含有噪声图像进行处理获取最终的滤噪图像。实验结果表明,经所提算法滤噪处理后,图像质量高,滤噪效果好。 展开更多

关键词 局部自交干扰 全变分图像 自适应 滤噪

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特征子空间抽取的大规模舰船遥感图像集检索研究

16

作者 闫凤 郭艳光 何婷 《舰船科学技术》 北大核心 2021年第8期178-180,共3页

传统遥感图像集检索方法主要是通过图像单点像素特征匹配方式实现的,这样虽然可以实现图像信息的匹配,但是对于大规模图像集的检索效率较低,无法完成大规模遥感图像检索任务,因此研究一种基于特征子空间抽取的大规模舰船遥感图像集检索... 传统遥感图像集检索方法主要是通过图像单点像素特征匹配方式实现的,这样虽然可以实现图像信息的匹配,但是对于大规模图像集的检索效率较低,无法完成大规模遥感图像检索任务,因此研究一种基于特征子空间抽取的大规模舰船遥感图像集检索方法。首先利用特征子空间抽取方式对大规模遥感图像集特征空间的特征核进行分析;然后根据分析结果对图像特征空间进行自适应分解;接着将特征数据与检索信息进行融合,完成图像集的检索任务;最后通过实验证明了本文研究的检索方法的有效性。 展开更多

关键词 特征子空间抽取 大规模 遥感图像集 检索

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大型数据库中利用强化学习改进treap的关联规则挖掘算法 被引量：15

17

作者 辛春花 郭艳光 鲁晓波 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2021年第1期88-92,共5页

信息的爆炸式增长使数据挖掘分析过程更加困难,针对普通关联规则挖掘算法很难在短运行时间和低关联度的前提下完成大型数据库中变量关系的评估和发现的问题,提出利用强化学习算法改进treap的大型数据库关联规则挖掘算法。提出的算法首... 信息的爆炸式增长使数据挖掘分析过程更加困难,针对普通关联规则挖掘算法很难在短运行时间和低关联度的前提下完成大型数据库中变量关系的评估和发现的问题,提出利用强化学习算法改进treap的大型数据库关联规则挖掘算法。提出的算法首先计算数据库中每个变量的优先级;然后,在优先级模型中利用强化学习算法改进的build-treap程序构建treap数据结构;最后,通过遍历程序和generateRule程序完成数据库中所需的关系查找。在对提出的算法进行稳定性分析后进行了仿真验证实验,实验结果表明,提出的算法在其最次和最佳案例分析中分别能够完成O(n log n)次和O(n 2)次挖掘,能够在较短时间内完成低关联度的大型数据库中变量关系挖掘任务,相对于改进型Apriori算法和改进型FP生长算法有较大提升。 展开更多

关键词 改进型treap算法 强化学习算法 大型数据库 优先模型 关联规则

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我国文化旅游产品的定价机制及完善对策 被引量：5

18

作者 王艳丽 祝鹏 《价格月刊》 北大核心 2019年第11期5-10,共6页

目前我国文化旅游产品定价存在定价机制不完善、政府参与过多、价格整体偏高、对公众福利兼顾不够、调价机制不科学、调价过于随意等问题。公益型文化旅游产品定价应坚持社会效益最大化原则;营利性文化旅游产品定价应重点监管文化旅游... 目前我国文化旅游产品定价存在定价机制不完善、政府参与过多、价格整体偏高、对公众福利兼顾不够、调价机制不科学、调价过于随意等问题。公益型文化旅游产品定价应坚持社会效益最大化原则;营利性文化旅游产品定价应重点监管文化旅游企业的市场竞争是否合规、价格行为是否会伤害到文化和自然生态的平衡、文化旅游企业在文化旅游产品中是否搭车其他经营项目等问题;公益性与营利性兼顾的文化旅游产品定价应兼顾建设投入和资源保护要求,着力完善价格监管体系,推进文化旅游产品管理权与经营权分离。 展开更多

关键词 文化旅游产品 定价机制 完善对策

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WSANs中基于可靠性最大化的报文实时投递方案

19

作者 崔立尉 杨申浩 《湖南师范大学自然科学学报》 CAS 北大核心 2016年第1期85-94,共10页

无线传感反应器网络(WSANs)中现有的报文投递方案可靠性不足,不适用于数据率互不相同的网络场景.为此,提出一种基于可靠性最大化的报文实时投递方案.报文投递问题被分解为两个子问题:基于子周期的时隙分配问题和基于时隙的传输调度问题.... 无线传感反应器网络(WSANs)中现有的报文投递方案可靠性不足,不适用于数据率互不相同的网络场景.为此,提出一种基于可靠性最大化的报文实时投递方案.报文投递问题被分解为两个子问题:基于子周期的时隙分配问题和基于时隙的传输调度问题.第1个子问题被转化为一个线性整数规划问题,并给出一种具有多项式时间复杂度的求解方法.对于第2个子问题,文中证明是否存在最优可行调度取决于求解前一子问题时获得的时隙分配向量中的元素次序,然后给出一种可行时隙分配方案求解算法.仿真结果表明,本文算法可保证每个设备即使在不同的报告周期内也可实现基本相同的报文投递率,这一特性对于维持控制系统的稳定性具有重要作用. 展开更多

关键词 无线传感反应器网络 流量 非线性整数规划 可靠性 时隙 报文投递率 稳定性

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高亮异形电镀件表面斑点缺陷智能识别研究

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作者 王静 祝鹏 《电镀与精饰》 2025年第11期93-99,共7页

高亮异形电镀件表面呈现出高度不规则的几何形貌,这种复杂的微观结构特性使其在多变的光照条件下极易产生反射光斑现象。这些反射光斑区域与周边低亮度区域之间形成了极为悬殊的亮度差异,进而引发图像失真问题,降低斑点特征的识别精度... 高亮异形电镀件表面呈现出高度不规则的几何形貌,这种复杂的微观结构特性使其在多变的光照条件下极易产生反射光斑现象。这些反射光斑区域与周边低亮度区域之间形成了极为悬殊的亮度差异,进而引发图像失真问题,降低斑点特征的识别精度。为此,提出高亮异形电镀件表面斑点缺陷智能识别研究。将原始电镀件表面图像划分为Retinex增强层、亮度增强层和细节突出层,获得增强后的电镀件图像。采用蝙蝠算法对Res-UNet网络的特征提取层数进行优化后,将增强后的电镀件图像输入到改进后的Res-UNet网络中,该网络能够自动学习电镀件表面斑点缺陷的特征表示,并精准地将其从背景中分割出来,从而实现斑点缺陷的精确识别。实验结果表明,该方法能够有效消除光晕与噪点,准确识别电镀件表面的斑点缺陷。 展开更多

关键词 高亮异形电镀件 斑点缺陷识别 Retinex增强 蝙蝠算法 Res-UNet网络

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