基于时空融合算法的水体叶绿素a反演研究

为了准确反演水体中叶绿素a浓度,以黄柏河东支流域为例,采用STNLFFM时空融合算法,对2017年GF-4和Sentinel-2反射率数据进行融合,以重构Sentinel-2影像的时间序列数据,并对应用算法前后获取的水质参数-光谱特征响应关系建立多元线性回归模型,比较模型对叶绿素a的预测效果以验证时空融合算法的可行性,利用重构后影像光谱特征与水质参数的响应关系建立人工神经网络模型,反演2017年黄柏河东支流域各水库水体叶绿素a浓度。结果表明:利用时空融合算法生成的影像接近真实影像,提高了多元线性回归模型预测叶绿素a的效果,R2从融合前0.659提高至融合后0.844,且基于时空融合算法获取的水质参数-光谱关系建立的人工神经网络模型模拟精度较好,R2和MRE达到0.925和9.461%,反演的叶绿素a浓度空间差异性明显。证明了时空融合算法在水质参数反演过程中具有较好的应用前景。

基于多感受野与多尺度融合的草莓病害分割算法

针对草莓病害在区域分割时存在背景复杂、目标较小导致难以被有效分割等问题,提出一种基于多感受野与多尺度融合的草莓病害分割算法。首先搭建了U-Net基础模型,使用结合注意力机制与残差网络的主干特征提取网络(CBAM-ResNet50)替代U-Net中的主干特征提取网络VGG16,一方面来加强目标区域的表征能力,抑制背景区域,以此实现复杂背景下的病害区域分割问题;另一方面通过残差减少梯度消失,提升模型的收敛速度;接着在特征融合层,设计基于3D无参注意力机制(SimAM)的多尺度自适应特征融合模块,通过邻近特征信息弥补当前层特征的信息丢失,以此提升小目标的检测能力;最后在网络底层设计基于膨胀卷积的多感受野模块,通过不同膨胀率的膨胀卷积来增加特征的全局感受野以实现整体分割区域的感知。结果表明,本研究提出的方法mPA达90.30%,相比于标准U-Net模型提高了7.13百分点,本研究提出的方法能更好地对复杂背景下及小目标病害进行精准分割。

基于改进A^(*)蚁群融合算法的路径规划研究

随着智能化技术的发展,无人车路径规划技术在未来无人战场上将发挥重要的作用。针对A^(*)算法易发生碰撞障碍物的问题,提出通过改进转弯机制进行避碰。针对路径较长和不够平滑的问题,提出一种改进A^(*)蚁群融合算法。仿真结果表明,使用改进A^(*)蚁群融合算法得到的路径长度和平滑度更优,简单地图中路径长度减少2.34%,总转弯角度减小5.62%;复杂地图中路径长度减少2.62%,总转弯角度减小26.3%。因此,该算法在保证无人车避障的基础上,有利于其快速完成相应任务。

BEV特征下激光雷达和单目相机融合的目标检测算法研究

为提高自动驾驶汽车对周围目标物的检测精度,提出了一种激光雷达和单目图像数据在鸟瞰图特征上融合的目标物检测算法(monocular-bird’s eye view fusion,Mono-BEVFusion)。为构建相机BEV特征,搭建了简单高效的深度预测网络预测相机特征的深度,基于显式监督的方法用深度真值对其进行监督。构建激光雷达BEV特征时,将激光点云体素化为柱状网格转化到BEV特征下,设计BEV特征融合网络将激光点云BEV特征和相机BEV特征融合,将融合特征输入到目标检测框架得到目标物(汽车、行人和骑行人)检测结果。利用KITTI数据集和实车路采数据对Mono-BEVFusion融合算法进行评估,实验结果表明该算法相较于现有融合算法综合平均精度提升了2.90个百分点,其中汽车类和行人类单项检测精度分别提升3.38个百分点和4.13个百分点。Mono-BEVFusion融合算法对遮挡目标或者距离较远的目标有较稳定的检测效果,能够有效避免单传感器的漏检现象,具有较好的实际应用价值。

融合改进Bi-RRT和DWA算法的无人机动态路径规划

为解决无人机在复杂环境中的避障问题,提出一种融合改进Bi-RRT和DWA的无人机动态路径规划算法。通过设置启发式函数、动态步长和安全距离改进Bi-RRT算法,提升全局路径的搜索效率和安全性;之后,修剪路径中的冗余路段并对修剪后的路径进行插值与平滑操作获得全局最优路径;对DWA修正障碍物距离评价函数并引入目标点距离评价函数,提升局部预测轨迹评分的准确性;然后,实时输出速度指令控制无人机跟踪全局最优路径并实现局部动态避障。仿真实验表明,改进Bi-RRT算法生成的路径更短更平滑、安全性更高且规划时间更少;在同时存在动、静态障碍物的复杂环境中,所提融合算法能控制无人机精准地跟踪全局最优路径并高效地完成局部动态避障。

融合改进A^(*)算法与动态窗口法的移动机器人路径规划

为解决移动机器人在随机障碍物环境的导航过程中,使用A星(简称A^(*))算法出现碰撞导致路径规划失败的问题,设计了一种融合改进A_(*)算法和动态窗口法(dynamic window approach,DWA)的全局动态路径规划方法。首先,从以下两方面改进传统A^(*)算法:混合使用4邻域和8邻域A^(*)搜索算法,与通过删除冗余路径点和转折点来提高路径的平滑性;接着将改进A^(*)算法与DWA融合,利用融合算法使移动机器人进行全局实时动态路径规划。Matlab仿真试验结果表明,改进后的A^(*)算法较传统A^(*)算法不会使机器人穿越障碍物及其顶点,这有效减少了碰撞,从而提高了安全性;融合DWA后,在获得全局最优路径的基础上,能避开静态随机障碍物和动态障碍物,这证明了融合算法有良好的路径规划能力。

多算法融合的高性能稀疏特征点匹配研究型实验设计

影像间特征点匹配是图像处理领域的基础问题,是实现目标识别、影像拼接、三维重建、机器视觉等功能的基础。针对基于深度学习的SuperPoint特征点匹配算法具有很强的特征描述能力但特征点检测精度不高的问题,提出将SIFT亚像素特征点检测算法与SuperPoint特征描述相结合,改进SuperPoint提取的特征点精度,同时保留其强大的特征描述能力,最后通过SuperGlue特征匹配网络实现特征点的匹配筛选,从而得到多算法融合的高性能稀疏特征点匹配算法。实验测试结果表明,新方法获得的匹配点对数量是SIFT匹配算法的2.04倍,且对称极线距离小于等于10^(-4)的匹配点对比例较SIFT匹配算法提高了7.2%,对比其他ORB、SuperPoint等经典算法,新算法总体性能有一定提升。

聚蚁算法在中国高职院校产教融合中的应用

聚蚁算法是一种基于蚂蚁群体行为的优化算法,其原理是模拟蚂蚁在寻找食物时的行为。聚蚁算法可以应用于产教融合中的多个方面,例如人才匹配、项目管理等。本文介绍了聚蚁算法的原理和在高职院校产教融合中的应用,以及在某高职院校的实践研究中取得的效果。聚蚁算法的优点是可以自适应地调整匹配方案或任务分配方案,从而更好地适应实际情况。因此,聚蚁算法有望成为高职院校产教融合中的一种新的优化方法。

正余弦动态干扰哈里斯鹰算法的PCNN参数优化图像融合

哈里斯鹰优化算法存在前期全局开发种群分布不广泛、后期局部开发易陷入收敛精度不够的缺陷,因此提出一种正余弦动态干扰的哈里斯鹰优化算法。首先,在前期的全局开发阶段,对两种不同的进化策略分别采用余弦函数和正弦函数进行鹰群群体分布干扰,从而扩大群体分布范围,强化鹰群初期全局探索阶段的广度,为后期进行局部开发提供更好的条件;然后,在局部开发阶段,通过对猎物逃逸能量公式进行曲线化调整,使得猎物能量损耗与自然界中的真实能量损失更加匹配,进而提升开发阶段的捕获能力;最后,将改进的正余弦动态干扰的哈里斯鹰优化算法对脉冲耦合神经网络(PCNN)的链接输入、时间衰减系数、链接强度3个参数进行优化,并应用于可见光与ToF置信图的图像融合。采用6种对比算法及24个测试函数对改进后的算法进行仿真实验验证,证明了基于正余弦动态干扰的哈里斯鹰优化算法具有较好的寻优能力和更高的收敛精度。通过与其他融合算法进行对比实验,验证了改进后的融合算法相比原始算法的融合效果有显著提升。

融合改进A^(*)算法和DWA算法的全局动态路径规划

针对常规A^(*)算法存在的路径规划中冗余节点过多、拐点过多、规划路径与障碍间的距离过短、容易产生碰撞等问题,提出了一种将改进A^(*)算法与动态窗口法相结合的新方法。该算法通过对栅格地图中的障碍栅格进行量化处理,提取环境信息,并根据这些信息对A*算法的启发函数和子节点选择策略进行调整。此外,为了优化路径的平滑度和安全性,设计了一种路径节点平滑处理算法。仿真实验结果表明,融合动态窗口法的融合算法不仅能够保证所规划路径的全局最优性,而且能够有效地避开随机障碍物。

融合A^(*)与DWA算法的水面船艇动态路径规划

为解决水面船艇路径规划同时要求全局最优、实时避障和航迹安全可靠的问题,提出了一种基于融合A^(*)算法与动态窗口算法(DWA)的水面船艇路径规划方法。首先通过引入启发函数动态加权策略,提高A^(*)算法的搜索效率;然后综合考虑水面船艇的运动特性,采用一种路径转角节点角度削弱策略,减少转角,缩短全局路径长度;最后,基于全局因素影响与航迹安全约束对DWA算法的轨迹评价函数进行改进,并以全局路径提供子目标点引导DWA算法进行局部规划的方式完成算法融合。实验结果表明,融合算法相比于现有算法的总转向角度分别减少了45.6%、46.0%,验证了融合算法的有效性与可行性,并且相较于其他传统算法更具优越性。

我国人工智能政策新词发现与演化研究——一个多特征融合的算法

[目的/意义]作为中文分词的基础研究,新词发现是研究政策创新和扩散的重要技术方法。本文通过改进新词发现算法优化了政策文本分词不准确的问题,并构建词库以支持人工智能政策的演化研究。[方法/过程]提出多特征融合新词发现算法MFF,实现了对人工智能政策新词的挖掘,从新词角度对人工智能政策的创新、延续和扩散进行演化分析。[结果/结论]实验结果证明,本文提出的多特征融合新词发现算法MFF能够有效提升分词效果,丰富领域词库;人工智能政策新词出现的时序变化反映了不同阶段政策关注的重点发展领域,揭示了中央和地方政府在政策创新、延续、扩散和演化方面的特点。

基于高效通道注意力机制和特征融合网络的冠心病诊断算法研究

针对冠心病重要特征不确定、诊断模型预测性能低等因素而导致冠心病早期诊断精度低的问题,提出一种基于高效通道注意力机制和特征融合的网络。通过XGBoost(eXtreme Gradient Boosting)来确定冠心病重要特征,设计数据生成图片的特征组合算法以适用该模型;为提高诊断模型预测性能,采用可以提升模型学习能力和特征利用率的高效通道注意力机制模块和特征融合模块。实验结果表明,在UCI克利夫兰心脏病数据集上,与其他诊断算法相比,该算法优于传统机器学习方法,预测精度可达100%且稳定性好。

基于多视图融合跨层对比学习的推荐算法

现有基于图对比学习的推荐模型在图数据增强方面通常只采用一种视图增强方法,忽略了单一方法存在的局限性,在对比学习方面通常只对比同一节点的一对视图,未充分利用各个视图不同的层嵌入。为此,提出一种基于多视图融合跨层对比学习的推荐算法框架(MFCCL)。MFCCL分别使用随机边丢弃和随机添加噪声的增强方法构建2个全局视图,使用奇异值分解的方法构建局部视图,通过3种不同的视图增强方法构造全局和局部共3个视图,以实现有效的用户表示。同时,提出一种新的多视图融合跨层对比学习方法,该方法将2个全局视图不同的层嵌入通过平行和交叉2种方式进行融合后作对比,以获取更多的特征信息。将多视图融合跨层对比学习与全局-局部视图对比学习相结合,联合优化模型,从而提升推荐性能。在Yelp、Tmall和Amazon-book这3个公开数据集上进行实验,结果表明,MFCCL在推荐任务中具有有效性和可行性,相较于对比模型中性能最优的基线模型SimGCL,MFCCL在3个数据集中的Recall@20增益分别达到15.0%、13.3%和28.7%,NDCG@20值分别提升14.3%、13.2%和29.6%。

基于改进卡尔曼算法的室内温度数据融合

针对传统建筑物内部空间结构复杂,布线成本高,数据采集精度不高等问题,采用LoRa无线通信技术构建传感器网络,主要用于监测室内温度参数的变化;对于传统的卡尔曼数据融合结果存在较小波动的现象,引入了孤立森林算法,提出了基于改进的卡尔曼滤波算法的室内温度数据融合算法;通过在采集到的数据集中随机添加扰动样本和畸变数据,对3种算法产生的误差进行比较,改进的卡尔曼数据融合算法在有扰动样本的情况下,误差范围控制在-0.12~0.1之间,在带有畸变数据时,误差范围在-0.03至0.14之间,均远小于传统的卡尔曼数据融合算法和平均值算法;实验仿真的结果表明,改进的算法提高了室内温度数据采集的鲁棒性和准确性。

算法编程与数学课融合的教学模式

在信息化时代,算法编程已成为一项重要技能,而数学学科对于学生的发展也至关重要。因此,探究小学算法编程和数学学科的融合课堂教学模式成为当下热门话题。本研究引用了《义务教育信息科技课程标准》中与此相关的内容,结合具体课例设计了教学目标、内容和方法,并借助图形化编程软件实现操作来培养学生的计算思维和数理思维。通过实验教学来探究融合教学模式对于学生计算思维和数理思维能力发展的效果,研究结果表明融合算法编程和数学学科的课堂教学模式能够有效提升学生的能力。

融合改进的A*算法和动态窗口法的机器人路径规划

传统A*算法在进行路径规划时存在搜索效率低、冗余点多、不能及时躲避环境中的未知障碍物等问题,现将改进A*算法和动态窗口法(Dynamic Window Approach,DWA)融合后进行机器人路径规划.首先在传统A*算法的启发函数前引入动态权重系数;然后采用关键点选取策略剔除路径上的冗余节点;最后将改进A*算法所规划的路径上的关键点作为DWA算法的中间目标点,在全局路径的基础上实现动态避障.仿真结果表明,该融合算法能在躲避动态障碍物的同时快速规划出一条全局最优路径.

基于融合集成算法的配电网负荷预测研究

配电网的负荷预测在电力运行状态监测中尤为重要。负荷预测的精度提升为电网的安全、稳定运行提供了保障。通过对融合集成算法的研究,提出了一种基于关联特征选择的融合集成算法。在数据集的选择上,使用相关系数和灰色关联算法综合对样本中负荷影响较小的特征进行剔除,使得样本数据集的相关性更高;同时,对传统Stacking集成学习的输入和输出特征进行优化,提高了模型的预测效果。试验结果表明,基于融合集成算法的配电网负荷预测模型与传统的Stacking集成算法、XGBoost、灰狼优化-反向传播算法相比,负荷预测的精度提升了3.07%。该模型总体性能表现较好。该研究结果有效地支撑了配电网的负荷监测和规划,也为电力系统故障诊断提供了参考。

基于SAC算法的多源信息融合机械臂控制方法

融合多源传感器信息可实现机械臂的精准控制。提出了一种基于深度强化学习的多源信息融合控制方法,设计并搭建了可实现多源信息融合的机械臂控制实验平台,融合视觉、触觉、编码器3种模态信息,并选取学习效率较高的SAC算法实现机械臂自主精准控制。在实验平台上,开展了3个由易到难的机械臂运动控制任务,以验证所提多源信息融合机械臂控制方案的有效性。

基于自适应加权融合算法的大空间火灾智能识别方法

大空间消防系统需要的探测器种类多、数量大,且采集数据易受环境干扰,进而使得火灾的识别难度大,精度低。为解决这一智慧消防系统的关键问题和难题,本文提出一种基于自适应加权融合算法的智能识别算法。在此基础上,以演播厅大型空间为例,进行探测器阵列布局与防火设计,并实现对明火和阴燃类火灾的智能化识别。