迭代二叉树3代算法的一种改进

针对数据挖掘决策树中迭代二叉树3代算法复杂的对数运算以及属性取值多向依赖的缺陷,提出了一种改进算法。该算法将对数运算改进为简易的普通运算,引入重要度、关联度概念以及调整系数,形成一个综合评价指数来确定作为决策树生成的划分结点的属性。仿真结果表明,改进算法简化了计算过程、提高了运算效率,同时使得决策树的形成不依赖属性多值取向。

基于改进迭代收缩阈值算法的微观3D重建方法

迭代收缩阈值算法(ISTA)求解离焦深度恢复动态优化问题时,采用固定迭代步长,导致算法收敛效率不佳,使得重建的微观3D形貌精度不高。为此,提出一种基于加速算子梯度估计和割线线性搜索的方法优化ISTA——FL-ISTA。首先,在每一次迭代中,由当前点和前一个点的线性组合构成加速算子重新进行梯度估计,更新迭代点;其次,为了改变迭代步长固定的限制,引入割线线性搜索,动态确定每次最优迭代步长;最后,将改进的迭代收缩阈值算法用于求解离焦深度恢复动态优化问题,加快算法的收敛速度、提高微观3D形貌重建的精度。在对标准500 nm尺度栅格的深度信息重建实验中,与ISTA、快速ISTA(FISTA)和单调快速ISTA(MFISTA)相比,FL-ISTA收敛速度均有所提升,重建的深度信息值下降了10个百分点,更接近标准500 nm栅格尺度;与ISTA相比,FL-ISTA重建的微观3D形貌均方差(MSE)和平均误差分别下降了18个百分点和40个百分点。实验结果表明,FL-ISTA有效提升了求解离焦深度恢复动态优化问题的收敛速度,提高了微观3D形貌重建的精度。

基于迭代稀疏训练的轻量化无人机目标检测算法

随着无人机技术的成熟,配备摄像头的无人机被广泛应用于各个领域,自动高效地分析和理解从无人机收集的视觉数据非常重要.基于深度卷积神经网络的目标检测算法在许多实际应用上取得了惊人的成绩,但往往伴随着巨大的资源消耗和内存占用.因此,对于无人机上携带的计算能力受限的嵌入式设备来说,直接运行深度卷积神经网络非常具有挑战性.为了应对这些挑战,以经典的目标检测方法YOLOv3(you only look once)为例,基于迭代稀疏训练的剪枝方式可以实现有效的模型压缩,同时通过组合不同数据增强方式与相关优化手段保证压缩前后检测器精度误差在可接受范围内.实验结果证明,基于迭代稀疏训练的剪枝方法在YOLOv3上取得了非常可观的压缩效果,并且将精度误差控制在了2%以内,为无人机目标检测实时应用提供了支持.

智能算法辅助集成成像3D显示技术现状与发展

回顾了集成成像3D显示技术的发展,阐述了智能算法辅助下该技术的发展现状,并展望了智能算法辅助集成成像3D显示技术在性能、效率方面的提升与其在娱乐、医疗等领域的应用发展。

基于非迭代K均值算法的障碍物检测方法

障碍物检测是移动机器人领域的一个重要研究难点.相较于传统的超声波、毫米波雷达以及激光检测等方法,双目视觉可以更好地获得障碍物的位置和形态信息.然而传统双目识别利用双目相机获取视野范围内各个物体的视差图来测算物体距离,在视差图测距中不区分障碍物,从而导致不能识别物体属性.因此,提出了一种基于非迭代K均值算法的移动机器人障碍物检测方法,可以用来识别双目图像中的物体属性,完成障碍物分类检测.该方法使用目标检测算法YOLOv3算法框架在代码编辑器VS2015环境下进行快速的目标检测,运用非迭代K均值算法,将检测目标分类为障碍物和非障碍物两类,从而实现了对障碍物的快速检测.

ID3算法在高校大学生综合素质测评中的应用研究

大学生综合素质测评是各高校对大学生的一种评价指标,是评奖评优评先的重要参考依据。以Y大学为例,综合素质测评采取定量考评和定性考评相结合的方法,涉及学生的品德素质、专业素质、社会实践素质以及创新素质等方面,但对综合测评数据的利用并没有达到很好的效果。迭代二叉树3代(Iterative Dichotomiser3,ID3)算法是一种基于信息增益的决策树算法,是进行数据分析和数据挖掘最经典的算法,是目前引用最多的决策树算法。文章以Y大学某班综合测评数据为例,利用决策树ID3算法综合分析学生综合测评数据。实验结果表明,挖掘出影响一个学生综合测评结果是否优秀的最主要因素是专业素质,其次是品德素质,而社会实践素质对其影响最小。研究结果可以为学校进一步培养德智体美劳全面发展的人才提供数据参考。

CRH3型动车组牵引制动模式曲线的算法研究

针对CRH3动车组牵引制动系统,分析了列车在平直坡道上运行时所受的合力,对列车所受坡道合力与速度之间的关系进行了研究。根据动车组牵引制动特性,给出了列车牵引、制动模式曲线算法,采用迭代算法计算列车牵引距离,反向迭代法计算列车制动初始点。通过仿真计算,得到了CRH3、CHR2型动车组牵引模式曲线;得到了初速度为300km/h时CRH3型动车组在再生制动、常用制动和紧急制动三种情况下的制动模式曲线,初速度为200km/h时CRH2动车组紧急制动模式曲线。同时,对每组模式曲线进行了对比分析。研究结果表明:采用迭代算法得到的牵引、制动模式曲线与列车实际运行曲线基本一致,验证了算法的合理性。

工业钣金件视觉检测中的一种2D-3D自动定位算法

利用图像计算目标物体空间方位一直是计算机视觉领域的重要任务。利用单幅图像结合CAD三维模型实现钣金零件空间方位的2D-3D自动定位。沿CAD三维模型在影像上投影的外轮廓统计影像边缘特征点的数目,根据极值位置确定零件方位的初始参数;提出基于广义点理论的最邻近直线迭代的算法求取零件方位的精确值。为加快轮廓跟踪速度,也对经典的8-领域轮廓跟踪串行算法进行了并行优化。

利用迭代思想标定砂土三轴试验宏-细观参数

为提高离散元中三轴试验宏-细观参数标定工作效率,提出一种新的方法——迭代标定法.利用fish语言编写程序在PFC^(3D)中实现了三轴试验的数值模拟.基于接触黏结模型对砂土三轴试验进行模拟,验证了迭代标定法的有效性.结果表明:颗粒刚度大小和颗粒刚度比都会影响偏应力的大小;颗粒法向刚度会影响初始杨氏模量;细观摩擦系数对偏应力的影响程度取决于模型围压的大小;黏结强度对接触黏结模型的应力应变曲线形态影响较小,但对平行黏结模型的应力应变曲线形态有较大影响.迭代标定法可以有效标定宏-细观参数,减少"试参数"过程.

基于倾斜摄影的混凝土3D打印成型精度分析与预测

混凝土3D打印技术是一项新型的增材制造技术,为了实现采用混凝土3D打印技术来快速打印高质量的成型构件,综合利用迭代最近点(iterative closest point,ICP)算法和倾斜摄影测量技术来分析3D打印构件的整体偏差、局部边界偏差和圆弧角半径,并根据整体偏差和边界偏差对成型精度及可建造性进行研究,最后利用边界偏差和圆弧角半径对打印模型进行预测。结果表明:在混凝土3D打印配合比为水泥∶砂∶粉煤灰∶减水剂∶混凝剂∶水=1∶1.12∶0.09∶0.004∶0.006∶0.32,打印速度V_(d)为45 mm/s,最佳挤出速度V_(j)为138 mm/s时构件成型精度最高;对倾斜摄影模型拟合对齐,并对其具体位置偏差标注色谱图,可知混凝土3D打印构件在第4层时压缩变形较大,可建造性较低;利用预测模型与混凝土3D打印实体构件进行拟合,可知预测模型与基准模型相比误差约1 mm,验证了所提方法及预测模型的合理性。

MP3编码中的快速位分配算法

详细介绍了MP3编码中位分配环节的加速问题,探讨了现有的内循环和外循环的加速方法,并对现有的快速位分配算法做了合理有效的完善与改进,使之更符合编码标准提出的要求,保证了尽可能少的失真频带数。给出了该算法的理论推导和对几段音乐的加速效果,实验结果证明该快速位分配算法在低位率时加速效果比较明显。

基于自旋图和ICP算法的3D实体签名算法

针对已有的3D实体真实性认证方法中实体的标识不与实体自身绑定且难以验证的问题,提出了一种面向3D实体的签名算法。给出了3D实体签名算法的设计思想、签名产生算法以及签名验证算法。在粗配准和精匹配阶段分别通过自旋图(Spin Image)和ICP(Iterative Closest Point)算法对签名表面和待测表面进行匹配,从而提高了验证的准确率。对所设计的签名算法进行了实验仿真,所获得的迭代误差和匹配率表明该算法可以区分原始和伪造的签名表面,进而证明了算法的有效性。

融合聚类算法与YOLO-v3网络在果蔬种植防虫害中的应用研究

采用融合ISODATA聚类算法与YOLO-v3网络构建果蔬虫害识别模型,利用预选框提取方法分辨栅格害虫目标个数,并加入空间金字塔池化结构,以提高图像特征提取的稳定性。在害虫种类识别的测试中,优化的YOLO-v3网络mAP为88.92%,比Faster-RCNN高3.7个百分点。而在果蔬图像背景测试中,优化的YOLO-v3网络mAP为87.32%,比传统YOLO-v3模型高4.4个百分点。试验表明:优化的YOLO-v3网络对于图像噪声抗干扰性更强,检测精度高的同时保持了稳定的检测效率。

3R系统电波折射修正的实用方法

3R系统由一个雷达发射站和三个接收站组成。由于该系统没有距离测量信息,因此对3R系统的电波折射修正方法就不同于单脉冲雷达和干涉仪的修正方法。本文给出3R系统电波折射修正的实用方法。数据验证表明,此迭代算法收敛快。在仰角大于3°时不超过四次迭代就可以使精度达到10^(-8)量级。

HX_D3机车制动机操控保护装置的研究

阐述了HXD3机车制动机及其操控设备的工作原理,分析了由操控设备引起的列车管异常自动减压的原因。采用基于时间戳的迭代算法实时更新闸位判定基准值,解决了由环境影响导致操控定位器输出产生误差而引起的异常制动问题,对保证列车运行安全起到了良好效果。

共偏移距共方位角全数据体3D叠前深度偏移方法

通过对海上拖缆船采集资料的规则性和对称性研究，得到了一套有效的3D叠前深度偏移和建立速度模型的流程。将海上3D数据抽提成共偏移距共方位角数据集。

目标分配问题的模拟退火算法

基于不同退火温度下迭代长度规则和最优解保留策略,提出了一种用于防空指挥、控制、通信和信息(C3I)系统射击效率的最佳目标分配优化的改进模拟退火算法,给出了算法流程。算例表明:对防空C3I系统的目标分配该法具较强的寻优能力和较快的收敛速度,优化结果优于其他方法。

三对角方程组行处理法并行算法模拟

给出一个串行模拟在分布式存储MIMD一级3叉树机上求解任意三对角线性代数方程组的分布式迭代算法的C语言程序。

协作环境下的人机距离建模与最小距离迭代算法

为了使机器人适应更广泛、更复杂的任务需求,实现人与机器人的协作与共融,精确并实时地计算人与机器人之间的相对距离成为了不可避免的问题.针对该问题,提出了一种协作环境下的人机距离建模方法以及计算人机间最小距离的迭代算法.首先,利用机器人的3D模型构建机器人结构特征,并通过3D视觉传感器提取人体骨骼特征,将以上2组特征映射到同一坐标空间中建立协作环境下的人机距离模型.然后,在此模型的基础上迭代计算人与机器人间的最小距离并给出对应的空间位置点.最后以ABB公司的YuMi机器人为测试对象进行人机最小距离测量实验,实验结果表明该方法降低了建模难度、实现了计算的实时性,验证了该建模方法与迭代算法的有效性和实用性.

基于3DSIFT特征点的改进ICP点云配准算法

点云数据具有大体量、高冗余且非结构化的特点。针对直接采用迭代最近点ICP算法对初始位姿较差的点云数据进行配准时存在的耗时长、鲁棒性差的问题,提出一种改进的点云配准算法。首先使用体像素网格滤波算法对点云进行精简;然后提取点云的三维尺度不变特征变换3DSIFT特征点,并结合快速点特征直方图FPFH提取特征,再利用方向向量阈值算法去除错误匹配点对,然后针对这些特征利用随机采样一致性算法RANSAC结合SVD算法计算转换参数并完成粗配准;最后采用基于KD-tree加速的改进ICP算法完成精配准。结果表明,该算法的平均配准精度为4种对比算法的17.96%、47.39%、69.88%和79.78%,并且在权衡配准精度的基础上缩短了配准时间。