面向小目标检测的轻量化改进CenterNet算法

为提高传统目标检测算法的实时性,并解决小目标检测效果不佳及漏检率高的问题,提出了改进CenterNet算法。首先将特征提取网络由ResNet50改为SqueezeNet,卷积计算的部分用深度可分离卷积代替;接着使用双阈值改进NMS算法替代单阈值-非极大值抑制算法,通过DIoU计算损失函数。结果表明:改进算法在安全帽和口罩检测数据集的检测精度分别为91.3%和85.5%,与CenterNet算法相比,性能分别提升了2.35%和3.76%,同时具有更快的检测速度。

阿魏菇多糖聚酰胺层析脱色工艺及其抑菌活性

[目的]探讨阿魏菇多糖的聚酰胺层析脱色工艺及其抑菌活性。[方法]以新疆阿魏菇为原料,采用水浴浸提法提取阿魏菇多糖,以蛋白脱除率、多糖保留率和脱色率为指标,探讨聚酰胺用量、去离子水用量以及洗脱速度对阿魏菇多糖脱色的影响,并研究阿魏菇多糖对金黄色葡萄球菌、大肠杆菌、枯草芽孢杆菌、黑曲霉和酿酒酵母的抑菌活性。[结果]聚酰胺层析法为阿魏菇多糖最佳的脱蛋白方法,其脱色最佳工艺条件为:聚酰胺用量为60 g(粗多糖的3000倍),聚酰胺柱用1.5倍柱体积的去离子水以1.5 ml/min的流速进行洗脱,在此工艺条件下,蛋白质脱除率达到93.6%。阿魏菇多糖对黑曲霉和酿酒酵母没有抑菌活性,对金黄色葡萄球菌、大肠杆菌和枯草芽孢杆菌有一定的抑菌作用,最小抑菌浓度分别为3.125、6.250和3.125 mg/ml,且抑菌活性与多糖质量浓度呈正相关关系。[结论]聚酰胺层析工艺可用于阿魏菇多糖的脱色。

苦瓜多糖微波辅助提取工艺及其抗氧化活性

以苦瓜为原料,水作为提取溶剂,探讨液料比、微波功率和提取时间对苦瓜多糖提取率的影响,在单因素实验基础上,通过正交实验确定苦瓜多糖微波辅助提取最佳工艺,并通过研究苦瓜多糖对羟基自由基、超氧阴离子自由基和DPPH自由基的清除作用探讨其抗氧化活性.结果表明:确定微波辅助提取苦瓜多糖的最佳工艺为:液料比为50:1(m L/g),微波功率60 W,提取时间20 min.在最佳工艺条件下微波辅助提取苦瓜多糖的提取率为10.05%.苦瓜多糖具有较强的清除羟基自由、超氧阴离子自由基和DPPH自由基作用,且随着多糖浓度的增加,清除作用不断增加,具有一定的量效关系.当苦瓜浓度达到2.5 mg/m L时,对羟基自由、超氧阴离子自由基和DPPH自由基的清除率分别达到63.68%、59.24%和42.54%.

量子进化和模拟退火的混合优化算法

将量子算法和模拟退火算法相结合,提出一种量子进化和模拟退火的混合优化算法。本算法同时利用了量子算法的并行搜索能力和模拟退火算法的串行搜索能力,和量子算法相比有更快的收敛速度和更好的全局寻优能力。仿真实验也表明本算法有更好的搜索性能。

基于矩阵的多段支持度关联规则挖掘算法

为有效提高关联规则挖掘算法效率,提出了一种基于矩阵的多段支持度关联规则挖掘算法,该算法通过一次数据库扫描将事务数据存放在矩阵中,利用矩阵进行支持度的计算和频繁集的寻找,同时将项集支持度分段计算的思想应用其中,减少候选集生成,实验表明,算法效率得到了较大提高。

多智能体遗传算法优化神经网络权值研究

采用多智能体遗传算法来优化神经网络权值,经过神经网络自身的训练来进一步提高精度,结果表明,本算法能以较快的收敛速度获得较高的训练精度。

基于BP神经网络的卷烟零售量价控制研究

针对烟草营销中卷烟货源投放总量难以准确控制的问题,通过分析各区域货源投放量、实际销售量与零售价格之间的相互关系,采用BP神经网络预测,建立了卷烟零售量价控制模型,据此来调控各品类的投放量,测试结果表明有较好的预测准确度。

基于ID3算法的卷烟产品零售客户分类研究

ID3算法是一种比较高效的数据挖掘算法,通过这一算法在卷烟产品零售客户分类上的运用,快速的将零售客户归入不同的类别,实现了依据客户重要性和产品依存度提供针对性的服务,以此来制定更加合理的卷烟产品营销策略,从而优化资源配置,提高销售额。

求解TSP问题的Flexsim仿真方法研究

TSP问题是一类典型的组合优化问题,一般智能优化算法存在求解难度大、陷入局部解的问题。针对这些问题,提出了用Flexsim仿真软件求解此问题的方法,以旅行路线总距离最短为优化目标,建立了Flexsim仿真模型,并进行仿真运算,确定了最优旅行方案。通过对仿真结果进行分析,证明了此方法的有效性,较好地解决了旅行路径规划问题。

基于ASP.NET的成本核算系统的设计与实现

通过对某汽车零部件制造企业成本核算的具体需求进行分析,以ASP.NET作为开发工具,设计并实现了该企业的成本核算系统,实现了成本核算的信息化和自动化管理。经过一段时间的试运行表明,本系统能较大的减轻公司财会人员的劳动强度,提高工作效率。

基于ASP.NET的商用车物流管理系统的设计与实现

通过对某商用车物流公司商用车物流模式进行研究,对各环节产生的数据、信息进行分析,开发了一套适用于公司业务管理的物流信息系统,实现了从订单分配、交货单管理、验单管理、驾驶员管理、未离市管理、财务管理以及报表打印等高效、快捷、准确的规范化物流管理。系统的应用使得公司的运作更加流畅,信息反馈更加及时,工作效率明显提高。

分段式量子-单纯形进化算法及函数优化

量子进化算法在高维复杂函数优化上存在容易陷入局部最优解、进化后期收敛速度慢的问题,为进一步提高其搜索性能,提出了一种带单纯形搜索算子的分段式量子进化算法。该方法将搜索过程分为3个阶段,首先用量子进化算法搜索到一定代数,然后将种群分为若干个子种群,每个子种群中的个体作为单纯形法的初始顶点,并行地用单纯形法进行搜索,将搜索后的子种群再合并,继续用量子进化算法进行最后的搜索。对几个典型的高维函数进行仿真的结果表明,该算法具有更快的收敛速度和更高的求解精度。

一种渐变概率选择操作的实数编码量子进化算法

为进一步提高实数编码量子进化算法在进化过程中的种群多样性以及在高维复杂函数优化上的全局收敛性,参照模拟退火算法的特点,提出了一种渐变选择概率的实数编码量子进化算法,该方法通过在进化过程中逐步提高更好解的选择概率,在进化计算初期保持种群的多样性,能较为全面地对解空间进行搜索,而在进化末期,选择概率逐渐提高到1,只接受更好的解而保证算法稳定的收敛。仿真实验结果表明,该算法能有效避免早熟和局部极值问题,具有更快的收敛速度和更高的求解精度。

基于多智能体局部寻优的粒子群优化算法

为了提高粒子群算法的收敛速度和全局寻优能力,用多智能体遗传算法对粒子群算法当前搜索到的全局极值进行局部寻优,用搜索到的更好的解在下一次迭代中引导粒子进行搜索从而获得更快的收敛速度和更好的全局收敛性。对函数优化和神经网络训练的仿真实验表明,此算法能更快的收敛到全局最优解。

基于差分进化的连续Hopfield神经网络模型参数优化

连续型Hopfield神经网络具有优化计算的特性,但对参数敏感;用差分进化算法搜索最佳参数,可使网络保持较好的优化计算特性,完成组合优化问题的求解。文中将网络参数序列作为个体的编码,用此个体编码作为参数的Hopfield网络运行达到稳态后的最终能量函数值作为适应度函数来评价个体的优劣,经过若干代的进化计算,选择最优个体,解码后作为网络参数,Hopfield神经网络以最合适的参数来求解组合优化问题。通过对TSP问题、欺骗函数等典型的组合优化问题进行仿真实验,验证了此方法的有效性。

基于Flexsim的多式联运路径优化仿真研究

针对多运输方式多路径问题,以运输总成本最小为优化目标,运用Flexsim仿真软件建立了适应运量变化的多式联运模型,并进行仿真运算,确定了运输优化方案,通过对仿真结果进行分析,证明了此方法的有效性,较好地解决了多式联运物流配送过程中运输方式选择和路径规划问题。

求解组合优化的精英协同量子进化算法

大规模欺骗问题和等级问题是一类非常复杂的组合优化问题,为有效求解该问题,提出了一种基于精英协同的量子进化算法。该算法将整个种群划分为若干个子种群,依次以子种群中适应度最高的个体(精英个体)来引导进化,同时设计了协同操作算子使各子种群互相交换信息,以提高种群的多样性和解空间搜索力度,仿真结果表明:该算法具有更好的求解质量。

基于进化计算的薄板冷连轧轧制规程优化系统设计与应用

轧制规程是轧钢生产的核心内容,一套好的轧制规程可以使轧钢生产稳定顺行,减少生产事故的发生,降低生产能耗,以最低的成本发挥最大的经济效益。为了得到更优的轧制规程,本文采用一些快速高效的基于进化计算的智能优化方法,用VC++6.0开发了轧制规程优化系统。本系统操作简便,优化快速,优化结果可以为轧钢生产提供一定的参考。

火炮身管性能等级的模糊评判方法

火炮身管从开始使用到报废是一个逐渐的过程 ,以前没有对此过程划分等级 ,现在随着火炮威力的提高 ,研究身管性能等级问题就显得尤为重要了。本文运用模糊综合评判理论 ,建立一级模糊综合评判模型 ,并且通过分析评价火炮身管性能的指标 。

大学生信息素质评价因素实证研究

研究了大学生信息素质的构成因素,即大学生信息素质主要由"信息意识"、"信息检索能力"、"信息分析组织能力"、"信息综合利用能力"、"信息道德修养"五大因素组成。在此基础上进行了问卷调查,然后构建出基于AHP的评价模型,对这五大因素展开了实证研究。