基于ATD-CNN模型的黄河郑州段水面漂浮物检测研究

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作者 邵晓艳 王军 +2 位作者 赵雪专 王胜 冯军 《人民黄河》 北大核心 2025年第2期131-136,共6页

针对水面漂浮物感知目标小、易受干扰、识别精度低的问题,提出ATD-CNN目标检测模型。结合注意力机制,将注意力模块嵌入Faster R-CNN改进模型的基本主干网络,计算特征图内部特征点之间的长距离相关系数,对显著性特征进行有效增强,以提升... 针对水面漂浮物感知目标小、易受干扰、识别精度低的问题,提出ATD-CNN目标检测模型。结合注意力机制,将注意力模块嵌入Faster R-CNN改进模型的基本主干网络,计算特征图内部特征点之间的长距离相关系数,对显著性特征进行有效增强,以提升基本主干网络对图像特征的提取能力。基于河南省郑州市惠济区南裹头黄河沿岸采集的图像数据,对ATD-CNN模型检测效果进行验证,并将该模型性能与Faster R-CNN改进模型、YOLOv5单阶段目标检测模型进行对比。结果表明:与Faster R-CNN改进模型相比,ATD-CNN模型对水面漂浮物的漏检率下降,其mAP值提升了6.80%,F1 Score平均值提升了2%。与YOLOv5X、Faster R-CNN改进模型相比,ATD-CNN模型的mAP值分别提升了2.91%、6.80%,有效提高了水面漂浮物检测精度。 展开更多

关键词 卷积神经网络 水面漂浮物 目标检测 注意力 黄河郑州段

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一种基于发射极化优化的目标最优估计算法 被引量：1

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作者 肖连 李兴海 郑迎东 《电光与控制》 北大核心 2017年第9期31-35,共5页

对于矢量测量极化雷达,针对杂波背景下目标极化散射矢量最优估计问题,以最小化目标散射矢量估计的均方误差为准则,设计了基于发射极化优化的目标散射矢量最优估计问题形式,提出了一种基于序贯估计的发射极化优化算法。数值仿真试验验证... 对于矢量测量极化雷达,针对杂波背景下目标极化散射矢量最优估计问题,以最小化目标散射矢量估计的均方误差为准则,设计了基于发射极化优化的目标散射矢量最优估计问题形式,提出了一种基于序贯估计的发射极化优化算法。数值仿真试验验证了算法的有效性,证明了极化雷达发射极化优化较固定极化设计的性能优势。 展开更多

关键词 极化雷达 波形设计 参数估计 优化理论

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智能停车管理云平台的研究与实现 被引量：2

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作者 刘磊 郭丽 缑西梅 《现代信息科技》 2018年第10期31-32,35,共3页

随着我国机动车使用量的高速增长,由于车位紧张带来的停车难题已经上升为一项严峻社会问题。在"互联网+"背景下,本文提出停车场云管理平台的设计,通过移动端为车主提供便捷的服务,通过Web服务提供停车场的数据管理,从而能够... 随着我国机动车使用量的高速增长,由于车位紧张带来的停车难题已经上升为一项严峻社会问题。在"互联网+"背景下,本文提出停车场云管理平台的设计,通过移动端为车主提供便捷的服务,通过Web服务提供停车场的数据管理,从而能够有效缓解该交通问题。 展开更多

关键词 云服务 智能停车场 智能管理平台

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基于决策树集成法的飞行安全和飞行技术影响因素分析

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作者 栗雪盈 刘超慧 +2 位作者 王淑媛 雷钰炜 张程旖旎 《现代信息科技》 2024年第19期53-56,61,共5页

飞行安全问题是民航业发展的基础和生命线。文章根据QAR监测到的飞行参数中的超限情况,分析影响飞行安全和飞行员飞行技术的主要因素,从而建立基于航空安全分析以及飞行员技术评估的实时自动化预警模型,应用于监测和预警风险,降低飞行... 飞行安全问题是民航业发展的基础和生命线。文章根据QAR监测到的飞行参数中的超限情况,分析影响飞行安全和飞行员飞行技术的主要因素,从而建立基于航空安全分析以及飞行员技术评估的实时自动化预警模型,应用于监测和预警风险,降低飞行事故的发生率。同时,采用灰色关联分析法提取与飞行安全相关的部分数据关键项,并对其重要程度进行分析,采用机器学习模型梯度提升树(GBDT)建立预测方程,从而评估飞行员的飞行技术。研究发现,无线电高度等因素对飞行安全的影响较大,TimeToGearSelUp等指标对飞行员飞行技术评估的重要性较大。 展开更多

关键词 飞行安全 技术评估 灰色关联分析 随机森林 梯度提升树

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基于Python的网易云音乐评论数据分析系统的设计与实现

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作者 华康民 殷旭颂 《现代信息科技》 2024年第24期72-76,共5页

网易云音乐评论数据作为用户对音乐作品的直接反馈,蕴含着丰富的信息价值。文章使用Python爬虫技术对评论数据进行采集,将采集的数据结果存储到SQLite数据库中,通过使用Python第三方库对评论数据进行处理和分析,使用Python的Flask框架搭... 网易云音乐评论数据作为用户对音乐作品的直接反馈,蕴含着丰富的信息价值。文章使用Python爬虫技术对评论数据进行采集,将采集的数据结果存储到SQLite数据库中,通过使用Python第三方库对评论数据进行处理和分析,使用Python的Flask框架搭建Web应用,实现评论数据的动态可视化展示。通过对网易云音乐评论数据深入挖掘,可以了解用户对不同歌曲评价、情感倾向、热门话题等信息,为音乐推荐系统的优化和舆情监测提供科学依据。此外,在数据可视化方面,网易云音乐评论数据分析系统采用了多种图表形式,如柱状图、饼图和词云图等,直观地展示分析结果。通过这些图表,用户可以轻松地了解评论数据的分布情况、趋势变化等信息。 展开更多

关键词 网易云音乐 Python爬虫 情感分析

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云存储平台下基于混沌映射的数据加密算法设计 被引量：22

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作者 陈建辉 赵静 《微电子学与计算机》 CSCD 北大核心 2018年第7期127-132,共6页

提出一种基于混沌映射的云存储平台数据加密算法.采用混沌敏感性特征表征方法进行云存储平台大数据的非结构化重组设计,在非结构化特征分布空间中进行云数据的同态变换和关联映射对应,构建云数据的混沌编码密钥,采用码元自适应配对方法... 提出一种基于混沌映射的云存储平台数据加密算法.采用混沌敏感性特征表征方法进行云存储平台大数据的非结构化重组设计,在非结构化特征分布空间中进行云数据的同态变换和关联映射对应,构建云数据的混沌编码密钥,采用码元自适应配对方法进行数据密钥的循环扩展,根据明文攻击的强度,在有限域中构建云存储平台加密的编码协议,采用分段线性编码方法实现云平台下的存储数据算术编码和循环加密.仿真结果表明,采用该方法进行数据加密,能提高云存储平台数据的抗攻击能力,数据的隐写性能较好,具有很好的加密存储性能. 展开更多

关键词 云存储平台 混沌映射 数据加密 密钥 明文攻击

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一种批量数据处理的云存储方法 被引量：2

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作者 赵妍 苏玉召 《科技通报》 北大核心 2017年第7期81-85,共5页

研究了批量数据处理在云端存储的方法和技术,使用扫描设备自动采集数据存储到云终端存储系统,并由云端应用程序定期收割云终端的批量数据,实现了数据云存储和管理系统,应用到商品分销和物流跟踪的家纺领域实证,达到为配送中心节点站及... 研究了批量数据处理在云端存储的方法和技术,使用扫描设备自动采集数据存储到云终端存储系统,并由云端应用程序定期收割云终端的批量数据,实现了数据云存储和管理系统,应用到商品分销和物流跟踪的家纺领域实证,达到为配送中心节点站及时配货满足顾客需要,为商品生产厂家提供清晰准确的商品位置和信息、准确的库存和市场需求信息,帮助决策者制定生产和销售计划的目的。 展开更多

关键词 物联网 大数据 批量数据处理 数据收割 云存储

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基于贝叶斯联合博弈的无线网络路由算法 被引量：1

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作者 刘宁 赵中堂 管涛 《光通信研究》 北大核心 2019年第1期59-65,共7页

在移动自组织网络中节点自私性难辨,而自私节点不尽全力转发数据会降低网络的可靠性。基于此,将联合博弈论建立在动态贝叶斯框架下,形成了一种基于贝叶斯联合博弈的数据传输算法。算法首先根据各节点的信念更新值发现不良节点;然后根据... 在移动自组织网络中节点自私性难辨,而自私节点不尽全力转发数据会降低网络的可靠性。基于此,将联合博弈论建立在动态贝叶斯框架下,形成了一种基于贝叶斯联合博弈的数据传输算法。算法首先根据各节点的信念更新值发现不良节点;然后根据不良节点预估网络环境,计算各个预估环境的联合信念概率并归一化为联合体存在概率,计算各联合体下各节点的安全效益值,得到所对应的合约;接着运用先验中期拒绝找到贝叶斯稳态合约;最后通过设置安全容量计算权值的方式惩处不良节点,保证联合体内各节点安全容量和收益最大化。仿真结果表明,与其他两种算法相比,所提算法不仅有较少的路由延迟和控制开销比,还有较高的数据包投递率,有效降低了不良节点对网络的不利影响。 展开更多

关键词 无线网络 博弈论 贝叶斯规则 纳什均衡 自私节点 惩处机制

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蝙蝠优化的二维Tsallis熵多阈值SAR图像分割 被引量：1

9

作者 张森 陈继光 邱丽莉 《雷达科学与技术》 北大核心 2019年第1期25-32,共8页

针对智能优化SAR图像分割算法存在计算量大、易陷入局部最优、分割精度不够等问题,融合蝙蝠算法和二维Tsallis熵多阈值,提出了一种蝙蝠优化的二维Tsallis熵多阈值SAR图像分割算法。算法利用立方映射均匀化初始蝙蝠种群,引入Levy飞行特... 针对智能优化SAR图像分割算法存在计算量大、易陷入局部最优、分割精度不够等问题,融合蝙蝠算法和二维Tsallis熵多阈值,提出了一种蝙蝠优化的二维Tsallis熵多阈值SAR图像分割算法。算法利用立方映射均匀化初始蝙蝠种群,引入Levy飞行特征加强算法跳出局部最优能力,使用Powell局部搜索加快算法收敛等3方面改进蝙蝠算法;同时将二维Tsallis熵单阈值分割方法扩展到多阈值分割,建立基于多阈值的选取方法,并结合改进的蝙蝠算法,将二维Tsallis熵多阈值应用于SAR图像分割中。仿真结果表明,与其他智能优化分割算法相比,本分割算法在边缘处理和分割精度上都有明显优势。 展开更多

关键词 蝙蝠算法 二维Tsallis熵 多阈值 SAR图像分割 Levy飞行 Powell局部搜索

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基于免疫遗传算法优化的神经网络遥感图像分类研究 被引量：3

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作者 程秋云 刘宁 《数字技术与应用》 2018年第8期119-120,共2页

分类是遥感图像应用的一个重要方面。论文使用免疫遗传算法,自适应确定遗传参数,通过疫苗提取,局部最优判断和动态接种几个算子,优化BP神经网络,充分利用免疫算法保持种群多样性的特点,加快BP算法的收敛速度,避免了神经网络训练速度慢... 分类是遥感图像应用的一个重要方面。论文使用免疫遗传算法,自适应确定遗传参数,通过疫苗提取,局部最优判断和动态接种几个算子,优化BP神经网络,充分利用免疫算法保持种群多样性的特点,加快BP算法的收敛速度,避免了神经网络训练速度慢、陷入局部极值的情况,有效提高了遥感图像分类精度。 展开更多

关键词 动态免疫 遗传算法 BP神经网络 遥感图像分类

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一种遥感影像单类信息提取的类别划分方法

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作者 薄树奎 荆永菊 《信息技术》 2017年第3期15-17,22,共4页

遥感影像单类信息提取可以通过单类分类器解决,也可以利用多类分类器实现。采用多类分类器提取遥感影像中的单类信息,其分类的精度受特征空间中各类别划分情况的影响。基于贝叶斯理论分析论证了类别划分对单类信息提取的影响,提出了遥... 遥感影像单类信息提取可以通过单类分类器解决,也可以利用多类分类器实现。采用多类分类器提取遥感影像中的单类信息,其分类的精度受特征空间中各类别划分情况的影响。基于贝叶斯理论分析论证了类别划分对单类信息提取的影响,提出了遥感影像单类信息提取的类别划分方法。实验结果表明基于类间可分性大的类别划分方法,可以获得更高的单类信息提取精度。基于多类分类器,从类别划分的角度,提出一种改善遥感影像单类信息提取精度的方法。 展开更多

关键词 贝叶斯 单类信息 类别划分 影像 遥感

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面向MOOC的大数据分析技术

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作者 董赞强 《管理工程师》 2018年第2期72-78,共7页

MOOC近几年发展迅猛,在使用过程中,众多的学习者和海量的教学资源积累了庞大的学习行为数据,因此,基于MOOC的大数据分析成为一个新兴的研究热点。本文从四个方面分析面向MOOC的大数据分析技术:MOOC中大数据的来源(Where)及其类型(What)... MOOC近几年发展迅猛,在使用过程中,众多的学习者和海量的教学资源积累了庞大的学习行为数据,因此,基于MOOC的大数据分析成为一个新兴的研究热点。本文从四个方面分析面向MOOC的大数据分析技术:MOOC中大数据的来源(Where)及其类型(What)、大数据技术在MOOC应用中的研究现状、大数据技术应用于MOOC存在的问题以及大数据环境下MOOC建设的途径,以期在大数据环境下对MOOC平台体系的研究做一些有用的探讨。 展开更多

关键词 MOOC 大数据 在线教育 目标群体

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众创背景下贫困大学生创新创业能力提升及帮扶研究 被引量：3

13

作者 张振力 《黑龙江科技信息》 2016年第33期44-44,共1页

从困难毕业生群体入手,客观分析当前形势,深入研究当前存在的问题,并通过不断建立和完善能力提升及帮扶助困机制,搭建就业创业平台、建立就业创业反馈机制等举措能力提升及帮扶家庭贫困大学生实现顺利就业、创业。

关键词 贫困大学生 创新创业 提升 帮扶

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基于柔性加权原型对比学习的无监督可见光-红外行人重识别

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作者 赵涵硕 马伊雯 +2 位作者 张艳霞 王珮 杨建伟 《红外技术》 2025年第5期628-634,共7页

无监督可见光-红外行人重识别(Unsupervised Visible-Infrared Person Re-identification,USVIReID)是一项非常重要且具有挑战性的任务。USVI-ReID的关键挑战是在不依赖任何跨模态标注的情况下有效地生成伪标签并建立跨模态对应。近年来... 无监督可见光-红外行人重识别(Unsupervised Visible-Infrared Person Re-identification,USVIReID)是一项非常重要且具有挑战性的任务。USVI-ReID的关键挑战是在不依赖任何跨模态标注的情况下有效地生成伪标签并建立跨模态对应。近年来,通过聚类算法生成伪标签的方法在USVIReID中得到了越来越多的关注。然而,以前的方法只是选择代表个体的单一类中心原型或按照一定的策略随机选择原型来建立跨模态对应。这不仅忽略了个体特征的多样性,也没有考虑聚类过程中错误样本对模型训练的影响。为了解决这个问题,本文提出了一种柔性加权原型对比学习(Soft-Weight Prototype Contrastive Learning,SWPCL)方法。该方法首先设计了一个柔性原型(Soft Prototype,SP)选择策略,根据个体特征之间的相似度选择质心原型的最近邻样本作为柔性原型,为模型提供丰富的正监督信息。为了进一步消除错误原型对模型训练的干扰,提出了一种柔性加权(Soft-Weight,SW)策略,定量地度量所选的柔性原型相对于当前质心原型的相关性,将选择到的原型通过柔性加权的方式结合到对比学习中。最后,引入了一种渐进式对比学习(Progressive Contrastive Learning,PCL)策略,将模型的注意力逐渐转移到柔性原型上,避免聚类退化。在SYSUMM01和RegDB两个公共数据集上的大量实验证明了所提出的柔性加权原型对比学习方法的有效性。 展开更多

关键词 可见光-红外 无监督学习 行人重识别 柔性加权 对比学习

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