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1. chinaXiv:201806.00086 [pdf]

基于生成对抗网络的配网单线图网络结构特征表示学习.pdf

张翔
分类: 信息科学与系统科学 >> 信息科学与系统科学基础学科

对于配电网的规划设计、运行检修、调度管理等业务,配网单线图是一种必不可少的常用工具。配网单线图在使用过程中对于布局规范性有严格要求,不同的配网网架结构配网单线图的成图布局各不相同,传统的自动成图算法无法适配网架结构的变化,自动根据网架类型生成对应布局的单线图。深度学习算法具备强大的耦合性,它能够自动总结内部成图规律,生成符合所需成图布局的配网单线图。为了将深度学习算法应用于配网单线图自动成图领域,需要考虑建立一个能够表示配网单线图网络结构特征的算法,该算法核心是能够适应深度学习算法需要,实现配网单线图网络特征的低维度表达。现有的网络特征表示学习方法研究多是针对于社交网络的特有属性进行特征表示。电力设备网络与社交网络相比,设备间的连接关系受电气物理特性限制,并没有针对电力网络的特有属性进行学习。因此,本文在已有的网络特征表示学习研究的基础上,提出了一个针对配网单线图的网络特征结构表示学习算法,利用构成配电网基础的配电设备电气联接关系来建立数学模型,定义网络节点间一阶、二阶和零阶连接特性,然后通过生成对抗网络来实现低维度网络特征表示。论文结尾在实验中通过样本数据验证网络特征的一阶和二阶相似性,证明算法在实现的效率和准确性上,更贴近电力业务的特点。

提交时间: 2018-06-19 点击量12下载量1 评论 0

2. chinaXiv:201806.00087 [pdf]

基于SADE的混合核LSSVM在压缩机故障预测中的应用

杜洁; 吴静
分类: 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论

针对螺杆式制冷压缩机种类的多样性以及故障的复杂性,难以获得有效的预测模型的问题。提出了一种基于自适应差分进化算法(SADE)优化的混合核最小二乘支持向量机(LSSVM)的预测模型,该模型的SADE相比于其他智能寻优算法理论结构简单、参数设置少且搜索能力强。在寻优过程中,SADE分别从差分策略、缩放因子、交叉概率做到了自适应,保证了寻优初期的全局搜索能力和种群多样性,提高了局部搜索能力和收敛速度,利用SADE对核参数、LSSVM参数、混合核调节参数进行寻优,提高了混合核LSSVM预测模型的精度。将该模型运用到压缩机的故障预测中,实验结果表明,该模型能有效的预测出压缩机的故障,验证了该模型的可行性。

提交时间: 2018-06-19 来自合作期刊:《计算机应用研究》 点击量10下载量1 评论 0

3. chinaXiv:201806.00088 [pdf]

嵌入式Forth操作系统实时调度算法研究

黄忠建; 代红兵; 王蕾
分类: 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论

针对目前嵌入式Forth操作系统中缺乏实时调度机制的问题,对基于Forth虚拟机架构的嵌入式操作系统中多任务调度的关键技术进行了研究。采用Forth虚拟机技术,新定义了一种中断任务类型来处理实时突发事件,并给出了一种新的任务调度算法来调度 Forth系统中终端任务、后台任务以及中断任务顺利运行。实验结果表明,改进后的 Forth 系统能够通过实时调度处理突发事件,并且实时响应度高,尤其适合应用于对实时性有要求的嵌入式环境中,以满足日趋复杂的嵌入式环境对高效操作系统和 Forth 技术的应用需求。

提交时间: 2018-06-19 来自合作期刊:《计算机应用研究》 点击量10下载量1 评论 0

4. chinaXiv:201806.00089 [pdf]

基于粒子群优化算法和模糊熵的多级阈值图像分割算法

吕福起; 李霄民
分类: 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论

针对现有阈值分割算法利用穷举搜索寻找最优阈值而造成的计算成本较大的问题,提出了一种基于粒子群优化算法和模糊熵的多级阈值图像分割算法。图像分割是图像分析中非常重要的预处理步骤,在提出的方法中,首先选择香农熵和模糊熵作为优化技术的目标函数。然后建立了一种基于粒子群优化算法的多层次图像阈值分割,通过最大化香农熵或模糊熵进行图像分割。最后从图像分割数据库中选取“Lena”、“Baboon”和“Airplane”作为测试图像进行性能分析(包括鲁棒性,效率和收敛性),并与现有的几种阈值分割算法进行比较。结果显示,提出的算法得到了的更高PSNR值和更少的分类误差,证明了该算法是一种高效的多级阈值图像分割算法。

提交时间: 2018-06-19 来自合作期刊:《计算机应用研究》 点击量9下载量1 评论 0

5. chinaXiv:201806.00090 [pdf]

基于多尺度支撑域描述子的多光谱图像匹配算法

赵恩波; 史泽林; 刘云鹏
分类: 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论

针对现有多光谱图像匹配算法鲁棒性不强的问题,提出一种新的基于多尺度支撑域描述子的多光谱图像匹配算法。该算法首先提取Harris角点作为特征点;然后分别统计特征点不同尺度邻域内的边缘方向直方图,组合构成特征描述子;以欧氏距离为相似度准则,使用比值法获得初始匹配结果;最后提出了一种基于RANSAC算法的外点去除算法。实验结果表明,该算法可有效匹配多光谱图像,且与已有算法相比鲁棒性更强,获取的正确匹配对更多。

提交时间: 2018-06-19 来自合作期刊:《计算机应用研究》 点击量12下载量3 评论 0

6. chinaXiv:201806.00091 [pdf]

基于深度残差学习的自动驾驶道路场景理解

宋锐; 施智平; 渠瀛; 邵振洲; 关永
分类: 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论

随着道路场景理解技术的快速发展,自主驾驶领域取得了长足的进步。在相关任务中,包括道路分割、分类和车辆检测的实时性和准确性是安全性的一个关键问题。为此,提出了一个具有编码器-解码器网络结构的基于深度残差学习的方法。一方面,编码器网络结构使用不同层次的残差网络来提取高维中的抽象特征,这些特征在接下来的三个任务中共享使用;另一方面,解码器网络结构采用一种子任务的并行计算机制,即道路分割、车辆检测和道路分类任务同时执行。此外,全卷积神经网络用于对提取的图像特征进行上采样以解决道路分割问题。最终,实验结果表明在保证高精度的前提下处理帧率可达到15 fps以上。

提交时间: 2018-06-19 来自合作期刊:《计算机应用研究》 点击量9下载量1 评论 0

7. chinaXiv:201806.00092 [pdf]

基于语义参数的三维复杂模型变形方法研究

孙霞; 何坤金
分类: 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论

针对含有自由曲面的三维模型不易变形的问题,提出一种基于语义参数的三维复杂模型变形方法,旨在实现三维模型的快速设计。该方法利用变形控制点作为模型变形的基本元素,通过设置语义参数实现层次化变形:以变形控制点带动分组部件变形,以分组部件促进三维模型整体变形。首先,采用Hausdorff测距法和均值聚类法,将已分组的电动车的自由曲面替换成二次曲面;然后,根据变形控制点间及与部件顶点的关系,计算各分组部件内部和外部的约束条件;最后,编辑修改定义在变形控制点上的语义参数,实现模型自定义变形。以电动车三维模型验证实验,结果表明,本方法支持用户通过修改少量语义参数对模型变形,有效提升三维模型个性化设计的效率。

提交时间: 2018-06-19 来自合作期刊:《计算机应用研究》 点击量9下载量1 评论 0

8. chinaXiv:201806.00093 [pdf]

基于分区的破损颅骨性别判别方法

杨稳; 刘晓宁; 朱菲; 耿国华; 赵倩娜
分类: 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论

颅骨性别鉴定是法医人类学在进行身份认证中首要而重要一步,在实际应用中破损颅骨性别鉴定更具有研究价值。为鉴定破损颅骨性别,缩小刑事案件搜索范围,提出一种不完整颅骨性别判别模型。首先,将颅骨划分为七个分区,标记特征点,量化不可测量特征;然后,利用基于最大似然估计的前向逐步回归方法选择每个分区的最优特征子集,通过Logistic回归建立七个分区的性别判别模型,并通过留一法进行验证;最后,实现了女性和男性不完整颅骨的最终性别判别。实验结果表明,各个分区都可以确定颅骨性别,分区数组合越多,判别准确率越高。

提交时间: 2018-06-19 来自合作期刊:《计算机应用研究》 点击量8下载量1 评论 0

9. chinaXiv:201806.00094 [pdf]

基于Gabor小波和CNN的图像失真类型判定算法

李鹏程; 吴涛; 张善卿
分类: 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论

针对图像失真分类问题,提出了一种基于Gabor小波和CNN(convolutional neural network,卷积神经网络)的失真类型判定新算法。该算法先利用Gabor小波的良好特性对图像进行特征粗提取,再通过改进的CNN进一步提取关键特征。算法步骤包括:首先对图像进行预处理(包括标签设定、样本均衡和样本扩充);然后对预处理后的图像进行8方向的Gabor小波变换,并将不同方向的子带叠加构成输入样本;最后通过自行设计的CNN和Softmax分类器对样本进行训练,训练的过程中采用随机梯度下降和反向误差传播的方法对卷积核参数进行优化得到最终模型。利用训练好的模型进行失真类型判定实验,在LIVE标准图像库上分类正确率达到95.62%,表明本算法具有较高的准确性和鲁棒性。

提交时间: 2018-06-19 来自合作期刊:《计算机应用研究》 点击量6下载量1 评论 0

10. chinaXiv:201806.00095 [pdf]

复杂场景文本段识别

王孝男; 张利; 何思楠
分类: 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论

针对背景复杂或者存在字符黏连时文本段图片无法准确切分的情况进行了研究,提出了一种复杂场景文本段识别方法。该方法利用图像和文字序列的相关性设计双向递归神经网络对图像特征序列进行编码,然后设计集成的连接时间分类(CTC)和注意力(attention)模块对编码特征进行解码输出。该算法在多个数据集(公开数据集ICDAR2013和ICDAR2003以及验证码数据集)上进行测试,得到识别准确率分别为90.2%,87.4%和92.5%,从而证明了该算法的有效性。实验结果对文本段识别和应用有重要意义。

提交时间: 2018-06-19 来自合作期刊:《计算机应用研究》 点击量6下载量1 评论 0

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