基于改进YOLOX的水库水面漂浮物目标检测算法 被引量：1

1

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

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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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自适应全变差和低秩约束的高光谱图像稀疏解混

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作者 徐晨光 郭禹 +4 位作者 李峰 刘翼 李艳 邓承志 刘燕德 《光谱学与光谱分析》 北大核心 2025年第4期1071-1081,共11页

高光谱稀疏解混是利用一个含有丰富的端元光谱信息的光谱库作为先验,并对高光谱数据进行分解,得到与光谱库中各端元光谱对应的丰度的图像处理技术。然而目前大多数稀疏解混方法,在高噪声条件下的解混效果不佳,且很多去噪解混算法只是片... 高光谱稀疏解混是利用一个含有丰富的端元光谱信息的光谱库作为先验,并对高光谱数据进行分解,得到与光谱库中各端元光谱对应的丰度的图像处理技术。然而目前大多数稀疏解混方法,在高噪声条件下的解混效果不佳,且很多去噪解混算法只是片面的利用了高光谱的某些特性,并没有对高光谱特性进行全面考虑,从而影响了解混算法的精度。为了解决这一问题,创新地提出了一种基于自适应全变差和低秩约束的高光谱图像稀疏解混方法。首先对稀疏解混算法进行了详细的介绍,接着对自适应全变差和低秩约束的高光谱图像稀疏解混算法进行建模,提出自适应全变差和低秩约束的高光谱图像稀疏解混算法。该算法把高光谱数据的低秩特性和自适应TV空间特性进行了融合,在保持丰度的低秩性和稀疏性的同时,自适应调整丰度矩阵在不同结构下全变差正则化的水平差和垂直差比例,达到更好的去噪效果。然后,使用ADMM算法对新的模型进行求解。最后,利用SUnSAL-TV,ADSpLRU,S2WSU,SU-ATV等几种比较经典的算法与本算法比较,通过两组模拟数据和一组真实数据来实验验证算法的好坏。两组模拟数据分别是在背景单一的DC1和背景复杂的DC2中各自加入10、15和20 dB三种高斯噪声得到的数据。模拟数据实验通过利用不同算法对这两组数据解混,对解混结果的信号与重建误差比、丰度重构正确率和稀疏度三个数值来比较,并对几种算法解混后的丰度图像、丰度图像与真实图像的差值图等信息进行观察对比,从而分析几种算法的好坏。真实数据实验是利用了内华达州的Cuprite矿区高光谱真实数据对解混结果进行分析对比,进一步用真实数据验证本算法的优势。实验结果表明:本方法相对于较为流行的几种解混方法具有更好的鲁棒性和解混效果,在SRE方面提高了11.4%~310.2%,拥有更出色的性能。 展开更多

关键词 稀疏解混 自适应全变差 低秩约束 高光谱图像

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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

4

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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基于二分法和控制信息素量的改进蚁群算法 被引量：5

5

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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基于多源数据融合的突发水污染事故可靠预警方法 被引量：6

6

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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光谱加权协同稀疏和全变差正则化高光谱图像解混 被引量：4

7

作者 张绍泉 黄志浩 +4 位作者 邓承志 李璠 徐晨光 吴朝明 汪胜前 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第12期2453-2461,共9页

针对传统稀疏解混方法对丰度的稀疏性表征不充分及空间信息利用率低等问题,本文在分析迭代加权稀疏解混方法的基础上,提出了一种基于光谱加权协同稀疏和全变差正则化的高光谱解混方法.该方法一方面在协同稀疏解混的基础上引入光谱加权... 针对传统稀疏解混方法对丰度的稀疏性表征不充分及空间信息利用率低等问题,本文在分析迭代加权稀疏解混方法的基础上,提出了一种基于光谱加权协同稀疏和全变差正则化的高光谱解混方法.该方法一方面在协同稀疏解混的基础上引入光谱加权因子进一步刻画丰度系数的行稀疏性,以促进所有像元之间的联合稀疏性;另一方面引入各向异性全变差空间正则化促进图像同质区域的平滑性,以提高解混的准确性.通过交替方向乘子法求解该模型,通过迭代,利用内外部双循环迭代方法对光谱加权因子和丰度系数进行优化.模拟和真实的高光谱数据实验结果均表明本文提出的算法与现有同类算法相比能大幅提高混合像元分解的精度,在稀疏解混方面展现出了巨大的潜力. 展开更多

关键词 高光谱图像 稀疏解混 光谱加权协同稀疏 TV正则项 空间信息

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基于粒子群算法的水资源需求预测 被引量：5

8

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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面向水环境监测的无线传感网络协作波束形成远距离传输优化方法 被引量：4

9

作者 陈杰 包学才 涂振宇 《水利水电技术》 CSCD 北大核心 2018年第6期118-125,共8页

在无线传感网络技术应用于水环境的自主监测过程中,无线传感网络限制的传输距离成为制约其发展的主要问题之一。针对当前水环境监测及无线传感网络远距离传输存在的问题,提出了基于改进的高斯骨架差分进化的波束合成远距离传输优化方法... 在无线传感网络技术应用于水环境的自主监测过程中,无线传感网络限制的传输距离成为制约其发展的主要问题之一。针对当前水环境监测及无线传感网络远距离传输存在的问题,提出了基于改进的高斯骨架差分进化的波束合成远距离传输优化方法。首先根据远距离传输要求建立优化模型,该模型不仅考虑接收节点方向协作波束的主瓣增益,还考虑了旁瓣对其他非接收方向的干扰问题;然后提出了改进高斯骨架差分优化方法,该方法在交叉过程中增加对旁瓣幅值的判断,加速了节点功率优化的收敛速度。实验对比和验证分析结果表明,该方法在不同主瓣增益要求条件下最小旁瓣增益性能比典型优化算法提升了6.8%~10.2%,比随机优化方法提升了31.8%~35.4%,不仅能够满足实际要求,而且能够有效减少对其他非接收方向的干扰,为实现水环境监测远距离传输提供了有效的理论和技术支撑。 展开更多

关键词 水环境监测 无线传感网络 波束形成 高斯骨架差分算法

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基于改进FaceNet的河湖采砂船“船脸”识别算法 被引量：1

10

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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基于平均距离聚类的NSGA-Ⅱ 被引量：24

11

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：22

12

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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优质个体最优动态空间变异的粒子群优化算法 被引量：4

13

作者 孙辉 邓志诚 +1 位作者 赵嘉 王晖 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2020年第8期2344-2348,2370,共6页

针对粒子群优化算法进化前期需大幅维度变动以搜索更多新区域,后期因仅有几维未达到最优解而陷入局部最优等问题进行研究,提出优质个体最优动态空间变异的粒子群优化算法。在挑选出优质的个体最优粒子后,选择其两个不同维度,使其中一个... 针对粒子群优化算法进化前期需大幅维度变动以搜索更多新区域,后期因仅有几维未达到最优解而陷入局部最优等问题进行研究,提出优质个体最优动态空间变异的粒子群优化算法。在挑选出优质的个体最优粒子后,选择其两个不同维度,使其中一个维度向另一维作莱维飞行,得到新的变异维度值,且进行变异的维度随迭代次数的增加而减少,种群多样性进一步提高,勘探与开发能力得到平衡。将提出的算法与新近改进的高水平粒子群算法在12个基准函数上进行比较,实验结果表明该算法在求解精度和收敛速度上更具优势。 展开更多

关键词 粒子群优化算法 优质粒子 动态空间变异 莱维飞行

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变形L_(1)正则化的高光谱图像稀疏解混 被引量：3

14

作者 李璠 吴朝明 +2 位作者 张绍泉 胡蕾 邓承志 《激光与红外》 CAS CSCD 北大核心 2021年第4期515-522,共8页

如何准确地刻画易于求解的稀疏正则化函数是高光谱图像稀疏解混的难点。变形L_(1)正则化函数是一类由绝对值函数组成的双线性变换的单参数族,类似于L_(p)p∈0,1范数,通过调整参数a∈0,可以准确表征L_(0)和L_(1)之间的任意范数,并具有无... 如何准确地刻画易于求解的稀疏正则化函数是高光谱图像稀疏解混的难点。变形L_(1)正则化函数是一类由绝对值函数组成的双线性变换的单参数族,类似于L_(p)p∈0,1范数,通过调整参数a∈0,可以准确表征L_(0)和L_(1)之间的任意范数,并具有无偏、稀疏和Lipschitz连续性。论文首先研究变形L_(1)正则化函数,然后提出变形L_(1)正则化的高光谱稀疏解混变分模型,最后提出变形L_(1)正则化高光谱稀疏解混模型的凸函数差分求解算法。通过模拟和真实的高光谱数据实验,与经典的SUnSAL算法相比,表明提出的算法能够更准确地刻画丰度系数的稀疏性,并获得更高的解混精度。 展开更多

关键词 高光谱图像 稀疏解混 变形L_(1)正则化 凸函数差分算法

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混合分层自主学习量子粒子群优化算法

15

作者 王文丰 徐灯 +4 位作者 傅晶 韩龙哲 方宗华 董健华 章香 《中山大学学报（自然科学版）（中英文）》 CAS CSCD 北大核心 2021年第6期161-168,共8页

针对粒子群优化算法容易陷入局部最优、收敛精度不高以及收敛速度较慢的问题,本文提出一种混合分层自主学习量子粒子群优化算法HHQPSO。首先,根据粒子适应度值和迭代次数将种群动态划分为三个阶层:上、下两层粒子分布较少,分别采用局部... 针对粒子群优化算法容易陷入局部最优、收敛精度不高以及收敛速度较慢的问题,本文提出一种混合分层自主学习量子粒子群优化算法HHQPSO。首先,根据粒子适应度值和迭代次数将种群动态划分为三个阶层:上、下两层粒子分布较少,分别采用局部学习模型和全局学习模型,以增强粒子多样性;中层粒子分布较多,采用混合自适应量子学习模型。其次,在混合量子模型中提出改进差分策略以更新粒子的随机位置,并引入Levy飞行策略以提高算法的收敛精度和收敛速度。最后,分别在9个典型测试函数上对6种改进粒子群算法进行仿真对比实验。实验结果表明,HHQPSO算法在收敛精度、速度和稳定性上均有着较为明显的优势,特别适用于多峰函数寻优。 展开更多

关键词 量子粒子群 差分策略 Levy飞行策略 自主学习

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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

16

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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分数阶整体变分正则化的图像泊松去噪 被引量：2

17

作者 张俊 武婷婷 +1 位作者 马明溪 宁成臻 《南京邮电大学学报（自然科学版）》 北大核心 2018年第4期36-39,共4页

整体变分正则化模型在去噪时能较好地保边,但是常常不能很好地保持纹理细节,且去噪后图像在平坦区域会出现阶梯效应。为此,文中提出了一种新的分数阶整体变分(Fractional-Order Total Variation,FOTV)泊松去噪模型,并提出了增广拉格朗... 整体变分正则化模型在去噪时能较好地保边,但是常常不能很好地保持纹理细节,且去噪后图像在平坦区域会出现阶梯效应。为此,文中提出了一种新的分数阶整体变分(Fractional-Order Total Variation,FOTV)泊松去噪模型,并提出了增广拉格朗日方法求解。通过与求解整体变分泊松去噪模型的快速算法比较,数值实验表明,所提出的模型进行泊松去噪时视觉效果较好,且去噪图像具有较高峰值信噪比。 展开更多

关键词 分数阶整体变分 泊松去噪 增广拉格朗日方法

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改进多目标萤火虫优化的软子空间聚类算法及在短期负荷预测中的应用 被引量：1

18

作者 张曦 康平 +2 位作者 付雪峰 叶军 赵嘉 《计算机应用与软件》 北大核心 2022年第7期261-268,321,共9页

针对传统软子空间聚类算法因单目标优化无法准确聚类的问题,提出一种改进多目标萤火虫优化的软子空间聚类算法(IMOFASSC)。对多目标萤火虫算法的步长因子和初始吸引力进行动态定义以弥补算法易提前收敛的缺陷,并设计一种萤火虫单行随机... 针对传统软子空间聚类算法因单目标优化无法准确聚类的问题,提出一种改进多目标萤火虫优化的软子空间聚类算法(IMOFASSC)。对多目标萤火虫算法的步长因子和初始吸引力进行动态定义以弥补算法易提前收敛的缺陷,并设计一种萤火虫单行随机学习机制来提高最优解集分布的均匀性;将改进的多目标萤火虫算法运用到软子空间聚类问题中,同时优化簇内紧凑度、簇间分离度及负权值熵三个目标函数,将IMOFASSC应用到短期负荷预测中。实验结果表明,IMOFASSC不仅在低维和高维数据聚类中有较好的聚类效果,而且在短期负荷预测中具有推广应用价值。 展开更多

关键词 高维数据聚类 软子空间聚类算法 多目标优化问题 多目标萤火虫算法 短期负荷预测

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基于改进YOLOv4-Tiny的河湖船舶目标检测算法 被引量：6

19

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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