基于多信息算法融合的电子元件精准装配研究

机器人是现代化工业制造与生产的重要装备之一。随着市场需求向小批量、多品种和柔性化方向快速发展,基于多信息融合的机器人协作系统将为高端精密制造产业赋能。该研究着眼于精密电子元件装配领域,聚焦手眼系统的精准对位和精密插装技术,通过建立待插元件与非均质薄板的接触状态模型,分析其双重位移融合的力位运动特性,并结合视觉检测与跟踪技术,提出一种融合视觉、力觉和编码器信息的复合型控制算法。基于电子元件装配平台,该研究进行了元件插装对比实验和信息融合算法的装配实验,结果表明,对齐阶段的定位精度在0.185 pixels以内,装配阶段的接触状态判定和调节算法保障了元件与插槽的安全有效装配。

一种基于图像处理的岩石裂隙粗糙度几何信息算法

岩石节理裂隙的发育程度对精确预测山体灾害起着重要的作用。利用数字图像方法测量岩石裂隙粗糙度,在基于VC平台下编程得到了岩石裂隙曲线波峰与波谷之差、角点个数、与其拟合直线的交点个数和宽度4个信息几何参数,用得到的参数分析了裂隙粗糙度,并对其进行了有效量化。通过大量实验证实,这4个参数与岩石裂隙粗糙度系数之间有明显的关系,用这4个参数来描述岩石裂隙的粗糙度是一个可行的方法。

基于互信息算法的选择性神经网络集成在大脑胶质瘤诊断中的应用

本文利用基于互信息算法的选择性神经网络集成技术从大脑胶质瘤病例中获取在大脑胶质瘤良恶性程度的诊断知识,并与利用基于遗传算法的选择性神经网络集成算法,支持向量机,单个神经网络和提取规则技术的结果作了比较。结果显示,利用基于互信息算法的选择性神经网络集成技术得到的结果是优于其他结果的。

互信息算法用于位移场的确定

文章提出了一种基于互信息确定固体表面位移场的新方法 ,通过计算机数字模拟实验和实物标准位移实验 ,验证了该方法的可行性 ,并得到了 0 .0

基于卷积神经网络与情感倾向点互信息算法的农产品情感词典构建

针对现有的情感词典无法精准地对在线农产品情感词进行捕捉分析的问题,通过对农产品在线评论进行分析,构建专用情感词典,创新地提出C-TF算法。首先,将卷积神经网络(CNN)与词频(TF)结合计算得出情感种子词,并利用文本词性标注进行词语过滤得到候选词;接着,利用情感倾向点互信息(SO-PMI)算法计算每个候选词与种子情感词的相似度从而对词语极性标注;最终,形成农产品情感词典。为验证所提词典的准确性,用构建的情感词典对不同平台的农产品评论进行情感分类。实验结果显示,与其他情感词典相比,在精确率、召回率和F1值3个评价指标上均提升了5.00以上个百分点。所构建的农产品情感词典对农产品情感分类效果更好,便于商家更准确地掌握消费者的情感倾向。

基于多无人机远程动目标跟踪的信息传输算法研究

针对轻型无人机群在远程动目标信息传输中面临的通信距离限制、带宽受限、信号干扰及无人机数量限制等问题,为提高信息传输的效率、可靠性与准确性,本文改进存储转发(store and forward,SF)算法,以有效解决无人机之间因通信受限造成信息无法传回测控站的问题。首先,对多无人机远程动目标跟踪系统模型进行设计;其次,设计与优化信息传输算法;最后,通过实验来验证本文提出的信息传输算法的可行性与有效性。以期为更多领域的远程信息传输与动目标跟踪问题提供有益借鉴与指导,并为航天任务的成功执行提供有力技术支撑。

一种求解高密度最大权重团的信息传播算法

在高密度复杂结构带权无向图中,由于信息传递复杂,传统信息传播算法求解最大权重团问题效率较低。利用最大权重独立集与最大权重团的映射关系提出一种针对高密度带权无向图求解最大权重团问题算法,该算法以最大积信息传播算法为框架,将最大权重团的约束条件与置信传播算法迭代方程相结合,设计信息传播算法势函数。同时,将高密度复杂结构带权无向图映射为因子图,并进行去环操作,利用信息传播迭代式进行特征收敛计算,通过迭代收敛后的最大后验概率计算最大权重团最优解。基于不同密度随机图进行实验对比分析,实验结果表明,该算法求解高密度复杂结构带权无向图最大权重问题时非常有效,求解总权值的准确度与求解速率均高于标准置信传播算法。

融入结构先验知识的隐私信息抽取算法

随着数据脱敏技术的持续进步,精确识别隐私数据已成为关键挑战.目前,隐私信息抽取算法主要基于传统自然语言处理技术,如双向循环神经网络和基于注意力机制的预训练语言模型(如BERT).这些模型利用其强大的上下文特征表示能力,克服了传统方法在多义词表示方面的限制.然而,它们在精确判断实体边界方面仍有改进空间.提出了一种新颖的隐私信息抽取算法,该算法融合结构先验知识,通过一种隐私数据结构知识增强机制,提高模型对句子语义结构的理解,从而提高了隐私信息边界判断的准确性.此外,还在多个公开数据集上对模型进行评估,详细的实验结果展示了其有效性.

基于单光子线性APD的信息提取算法研究

针对新型单光子线性APD器件获得信息维度多、灵敏度高的特点,提出了一种基于单光子线性APD的微弱回波信号距离信息提取算法。首先利用微弱信号的泊松分布特性对回波信号进行建模,随后对每纳秒内的回波光子数进行统计,利用与脉宽等宽的距离窗进行滑窗求和,将最大值位置作为信号脉冲接收时刻,进而反算距离信息。设计了跟踪前的目标搜索策略和稳定跟踪后的距离门匹配算法,有效降低了背景光干扰和计算资源消耗,在回波光子数分别为200、10、5个时分别获得了100、9993、9658的计算正确率。对单光子量级信号设计了脉冲积累算法,单个光子信号回波的计算正确率为995。同时对静止目标通过算法迭代实现了信噪比为0dB甚至负dB的信息提取,对003个光子信号回波探测的计算正确率为961。仿真结果表明该算法可以综合应用单光子线性APD的强度信息以及单光子灵敏度,实现了在极限灵敏域下的距离信息提取。

基于数据挖掘技术的网络数据信息分析算法研究

为解决各大医院医疗数据分析处理效率低、不及时问题,文章应用数据挖掘技术,设计一种高效的医疗数据分析算法。首先,根据区块链技术相关概念,完成对OpenAPI工作流设计;其次,从预处理数据库、异常数据检测诊断、训练数据挖掘模型权重三个方面入手,完成对基于数据挖掘的网络医疗数据分析算法设计;最后,对文章算法进行验证。结果表明:文章算法可获得较高的准确度,其准确度高达99.2%,满足不同时间跨度医疗数据的精确化分析需求。

基于模糊信息聚类算法的变电站作业信息分析

为了提高变电站作业信息的计算能力,构建了一种新型的模糊信息聚类算法模型。将变电站作业信息按电力属性数据信息进行分类,将变电站信息共享调度的主要特征量进行组合或者集中分配以处理;构建变电站作业信息分析应用系统,实现变电站作业路在超出标准时的信息报警和录像回传;通过带宽方式进行信息传达,提高了变电站作业路参数和线路的信息分析。最后在35 kV变电站作业路进行试验,算法识别精度为97.3%。该技术为变电站作业智能监控技术奠定了基础。

抖音平台的信息传递研究

研究以抖音平台为研究对象,旨在剖析其进行信息传递的模式。首先,通过分析抖音独特的短视频形式、精准的用户定位和强大的社交属性,揭示抖音如何实现信息的快速传播和广泛覆盖。其次,进一步探讨抖音在企业宣传和商业推广中不同信息种类的应用,并分析这些信息在抖音上的传播模式。此外,结合抖音当前的信息算法,阐述抖音信息传递的过程,以及这些过程如何潜在地影响用户的生活。研究结果表明,抖音等新媒体的信息传递模式不仅改变了互联网世界的信息传播方式,也为企业品牌推广和产品营销提供了新的视角和策略。

论算法审计结果及其运用

算法审计涉及诸多基础性问题,本文聚焦算法审计结果及其运用这一重要的基础性问题,以经典审计理论为基础,提出算法审计结果及其运用的一个理论框架。算法审计结果包括算法审计发现、算法审计结论、算法审计建议和算法审计信息四种类型,各类算法审计业务都可能产生这些审计结果。算法审计结果的运用者是资源类委托代理关系中的委托人、代理人、审计机构和其他利益相关者,在不同的算法委托代理关系中,上述四者不同。

基于低信息泄露协商算法的无线信道密钥生成方案

针对无线信道生成密钥方法在信息协商中的信息泄露问题,提出了低信息泄露Cascade算法。通过构造传统Cascade协商过程的密钥协商过程矩阵,推导了合法用户所得密钥中安全的信息量,改进了Cascade算法;结合符号定时同步预处理以及高精度参数估计得到了一个完整的密钥生成方案。基于实测数据的分析结果表明,符号定时同步预处理能有效降低初始密钥不一致率;在协商成功率、密钥生成速率、密钥随机性、安全性等方面,低信息泄露Cascade协商算法与传统Cascade算法相比综合性能更优。

基于多模网络模型的个性化信息推荐算法及应用

为了获得更高的信息推荐效率和更精确的推荐结果,结合k-means聚类法设计了信息推荐算法。以网络信息资源的属性及整体变化的相似度判断为基础进行信息检索,通过用户对资源的偏好程度构建多模网络模型,采用k-means聚类法建立最近邻用户集,以综合特征值为聚类起点对推荐的信息资源进行排序,从而实现信息资源的推荐。将该算法应用到就业信息推荐平台中,结果表明所提出的算法达到了较高的性能指标,对于各种创业、就业网络平台具有很强的实用性。

基于信息素算法的物联网传输流多路复用方法

针对物联网传输流多路复用性差、路由开销和平均时延均较高的问题,提出一种基于信息素算法的物联网传输流多路复用方法,该方法先通过分析物联网现状与需求,确定多路复用的必要性;然后以一次网络通信任务为基础,概述物联网传输流多路复用的基本思路;最后在解决多路复用存在的单路径问题基础上,利用信息素算法构建针对物联网传输流的多路复用模型,根据模型输出结果,实现物联网传输流多路复用.实验结果表明,该方法的复用结果包含了多路信号,信号未缺失,并且路由开销仅为3×10^(4)Mb,平均时延仅为15 ms.

Steiner树优化问题的算法研究综述

最优Steiner树问题(Steiner tree problem,STP)是一个经典的组合优化问题,许多工程问题都可以归结为最优Steiner树问题。STP被广泛应用于通信网络、电路设计、VLSI设计等领域。然而,STP是典型的NP难问题,还没有多项式时间的精确算法求解该问题。目前,求解该问题的算法主要集中在基于启发式的近似算法、智能优化算法、信息传播算法等,并取得了很好的效果。在不同规模的网络中,基于传统遗传算法给出一种叶交叉机制(leaf crossover,LC),使用该机制的算法性能表现更好。通过对这些算法的原理、性能、精度等方面进行梳理,归纳出算法的优缺点,并指出STP的研究方向和算法设计路径,对于相关问题的研究有指导意义。

基于互信息和模拟退火算法的多模式医学图像配准

目的 实现 CT- MR多模式医学图像配准 .方法 提出了一种基于互信息和模拟退火算法的医学图像配准方法 .对多模式医学图像 ,运用信息论的基本概念“互信息(MI)”作为匹配标准 ,使用改进的模拟退火算法作为优化准则 ,通过求解两幅图像的最大互信息量搜索出最佳匹配参数 ,对待配准图像进行变换 ,从而达到配准的目的 .结果 我们把此方法应用于 CT和 MR图像的三维刚性配准 ,取得了较好的配准效果 .结论 该方法匹配精度和鲁棒性比较高 ,其中模拟退火算法克服了其他搜索算法容易陷入局部极大值的弊病 。

物联网同频共用跨域数据流动安全检测算法

为保障物联网数据跨域流动安全,提出物联网同频共用跨域数据流动安全检测算法。该方法基于数据离群特征计算数据集信息熵,将信息熵计算结果较大的数据点作为聚类中心,通过类簇中心距离的计算分析数据分布特征;将数据分布特征输入BP(Back Propagation)神经网络中,结合遗传学习算法完成同频共用跨域数据的深度挖掘。利用小波分析法分割同频共用数据中的有效信号与噪声信号,引入wrcoef函数实现无噪信号的重构输出。基于Markov链状态转移概率矩阵,建立马尔可夫跨域数据流动安全检测模型;通过待测样本与标准样本之间相对熵差异值的计算,完成物联网同频共用跨域数据流动安全检测。仿真结果表明,该方法能有效提高数据流动安全检测效率,实现了数据跨域流动态势的精准感知。

基于大数据的智能电网信息调度算法改进

在大数据时代,随着信息技术的发展,电网在运行过程中会产生海量的数据,且数据类型逐渐多样化,这对电网有着更高的要求,需要电网向着数字化、智能化电网转型。文中主要阐述了大数据智能电网信息调度算法,对目前的多种大数据智能电网信息调度算法进行了分析,并对基于大数据的智能电网信息调度算法提出了改进策略。