基于LL_YOLO的行程码检测算法

“行程码”的有效使用需要解决图像模糊、网络权重大等问题。本文提出一种基于损失函数改进的轻量化模型LL_YOLO(Lightweight Loss YOLO)。LL_YOLO基于YOLOv5模型,通过接口在线调用图像增强函数进行画质增强、改进损失函数,提高检测精度,轻量化压缩模型。实验结果表明,LL_YOLO在图像增强与损失函数模块等的作用下,识别精度提高到91.82%,参数量降低为2.8M。因此LL_YOLO具有低参数量和计算量的优势,对高算力硬件的依赖性低,能够极大地降低应用部署成本。

出行二维码展示的适老化体验设计

优化老年人在手机上调用二维码的过程,让疫情出行中的数字化验证变得更方便和安全。基于对二维码产品的可用性分析和老年人心理与生理特征的理解,以包容性设计理论为依据,从交互方式和产品造型两个层面对老年人二维码展示体验进行设计优化,将一键式屏显手机壳作为最终解决方案。便于老年人在出行过程中快速展示二维码。在一定程度上避免了识别错误、操作失误等现象,提高了人们的出行效率。族文化用品设计提供有效的知识辅助,为文化造型的设计提供相关策略。

求解多目标TSP的降幂编码遗传算法

为解决采用结点序号编码的遗传算法在求解旅行商问题时,需要花费大量时间处理交叉和变异操作带来的重码问题,提出一种新的降幂编码遗传算法。根据结点位置信息,设计降幂编码与解码算法,并设计降幂编码的交叉和变异算子。建立一个多目标旅行商问题模型,分析每一代个体适应度值的差异性,采用主成分分析法确定路程和费用权重。实验结果表明,降幂编码遗传算法解决了重码问题,计算效率、收敛速度和求解精度较遗传算法有显著改善。

长行程液压缸位移和速度测量的一种方法

介绍一种用霍尔开关—编码电路来实现长行程液压缸位移和速度的测量方法 ,该方法具有结构简单、易于扩展。

基于SNE选择嵌入算法行程码的疫情环境高校学生返校系统设计

新冠疫情环境对人员流动行程的追踪提出了更高的要求。高校作为特定时间段人员流动复杂、人员聚集密度很大的社会组织,如何保证学生安全返校并及时发现可能存在的风险是当前抗击疫情的重点问题。本文设计了一种基于随机邻近嵌入(SNE)算法选择嵌入算法的行程码生成方法,并应用于高校学生返校流程之中。分析结果表明,该方法具有随机性好,难于伪造,利于快速确认行程等特点,可以有效提高数字校园中学生返校的效率。

行波堆深燃耗的计算特点

行波堆属于新概念堆型,卸料燃耗深度可达400GWd/tHM,是现有快堆的3~4倍、压水堆的6~8倍,较高的卸料燃耗深度对堆芯物理分析工具计算正确性提出挑战。基于此,以KYLIN-1程序为基础,从能谱、裂变产物核素重要性、燃耗计算误差累积等方面探究行波堆深燃耗计算特点。对典型行波堆六角形组件分析结果表明:低富集度铀组件寿期初、末能谱差别较大,采用单一权重谱制备的多群截面库用于其燃耗计算时,无限增殖系数偏差较大;为保证行波堆深燃耗计算的正确性,燃耗链应包含重要的70种裂变产物核素;行波堆深燃耗计算时,由于燃耗步增多累积的误差较小,无限增殖系数偏差每燃耗步约为0.001%。

铁路车流径路优化的遗传算法设计

将铁路车流径路的优化问题分解为两个:车流排列离散空间中车流排列优化,车流排列的评价计算.在给出车流排列的评价函数的定义后,引入旅行商问题的描述,把车流排列优化问题归约为TSP问题,从而给出了车流排列优化的复杂性分析.引入优先权编码,定义种群个体的适应值函数和相应的遗传操作,给出相应的遗传优化算法,并以实际运营数据为依据,进行仿真计算.通过同禁忌搜索法计算结果比较,遗传算法虽然在解的精度上略逊一筹,但计算工作量小得多,硬件要求也没有禁忌搜索法高.因此,具体选用应以具体情况而定.条件允许,最好将两种算法结合起来使用.

手机二维码在国内的发展及应用

手机二维码是将二维条码和无线移动终端结合的产物,它一方面具有二维条码的特点,另一方面利用移动网络实现手机增值服务。文章介绍了手机二维码在国内的发展现状和成功应用案例。

加速度粒子群算法在多旅行商问题中的应用

标准粒子群算法(PSO)在求解多旅行商问题(MTSP)时易发生早熟收敛,为此提出一种新的加速度粒子群算法。借鉴力学思想将粒子的运动描述为受力以后在解空间中的搜索运动,粒子受个体最优、全局最优的牵引力,并受局部最优的排斥力,加速度由粒子所受的合力决定。通过审敛操作判断早熟收敛,当发生早熟时局部最优对所有粒子产生的排斥力使种群跳出局部最优继续搜索。为进一步提高算法效率,针对MTSP问题的特点设计了基于维度的粒子学习策略和编解码方法。仿真结果表明,该算法能够有效克服早熟收敛,从而提高解的收敛性和稳定性,为MTSP问题提供了一种可行的方法。

健康码界面的视觉层级设计研究与应用

目的对当前健康码界面视觉层级进行设计,以期简化数字化出行中防疫验证的操作过程,为出行码界面设计提供借鉴。方法从界面视觉设计的目的出发,归纳出影响健康码快速识别与操作的层级设计问题,再以视觉层级加工原则为依据,围绕领码人探索健康码界面中色彩、形态和图文元素与任务之间更合理的视觉匹配形式,进而明确优化健康码界面层级的设计思路,以此进行案例应用。结果从构建信息基础、搭建等级框架、明确验证色彩、形态化任务类别和分层文字结构五个方面提出健康码界面的视觉层级设计方法,提炼出突出色彩区域、卡片式门类切换和三角式文字结构等具体设计手段。结论遵循视觉认知规律的界面层级设计有利于缩短健康码的操作过程,加快识别速度,帮助匆匆出行的人们更高效、安全地通行。

WCDMA系统的软切换算法的研究

移动性是移动通信的最大特点,在移动台位置变化到特定的区域时会发生小区间的切换,对移动台实施有效的移动性管理可以提高系统资源利用率,提高系统性能。本文主要针对WCDMA软切换技术进行研究,以期对移动台的移动性实施高效的管理。

现代旅游文明行为公约视野下的《徐霞客游记》

鉴于近年来旅游研究开始着手从历史的角度探讨现代旅游业的形成,主张其起源应可上溯到"前现代时期",因而有必要以"千古奇书"《徐霞客游记》为文本分析对象,就具体涉及到沿途公民的旅游文明素质和道德水平的考察资料进行整理分析,在"中国公民国内旅游文明行为公约"(2006)的参照框架下进行详细的解读;并对犹如"浊流中的一股清流"的徐霞客的嘉言善行作比对阐发,以期将关注与探求的触角适时延伸到晚明这部奇书的可能。

螺旋线慢波结构高频特性的简化模拟方法

利用3D电磁仿真软件HFSS中的Master/Slaver边界条件,基于螺旋线慢波结构的角向周期性,提出了一种改进的高频特性仿真方法。将具有3根夹持杆的螺旋线慢波结构的仿真模型从1个螺距的长度缩小到了1/3个螺距。仿真结果表明:采用改进后的模型,计算所得的相关高频特性参数与改进前传统模型所得结果基本一致,但是运算时间减少了至少3/4,且频率越高,计算时间上面的优势越大。

一种求解TSP问题的粒子群算法改进设计

采用权重编码方案,将面向连续优化的粒子群优化算法应用于旅行商问题的求解,保留了粒子群算法的易操作性和高效性。针对粒子群算法易陷入局部最优的缺陷,提出了适合旅行商问题的基于k-means的改进措施。采用k-means对粒子群进行聚类分析,实现了粒子之间的信息交换,扩大了粒子的搜索空间,避免了算法陷入局部最优。

职业院校旅游法规教学的思考与探索

旅游法规对旅游业的健康发展具有重要的保障作用,旅游专业学生对旅游法规的掌握和运用能力,对旅游业会产生重要影响。结合多年的教学和实际工作经验,分析了旅游法规教学中出现的问题,提出了改进教学模式的建议。

基于域规则预处理解决旅行商问题的遗传算法

旅行商问题(TSP)是一个经典组合优化方面的问题。本文基于原始数据进行域规则的数据预处理,提出了一种对传统路径编码,以及诸算子改进的遗传算法。改进的遗传算法的数据预处理将根据地图区域化特点进行网格区域划分处理,且采用提前培育的局部优秀基因块,再与整体相结合完成分阶段初始化。同时,区域划分必然存在邻近区域,进而有了对于诸算子的发生位置的指导以及发生概率的影响。研究实现结果表明,通过对城市数据进行规则的预处理以及配套的策略相结合,可提高遗传算法的收敛速度和精确度。

基于Android的智能旅游自助系统研究

自助旅游逐渐成为主流的旅游方式后,在旅游市场中所占比重大增,如何安排衣食住行、旅游线路以及提升旅游品质是自助旅游的最大问题。随着智能手机以及移动互联网的发展,人们生活更加便利。文章以泰山自助旅游为目标,对智能旅游自助系统进行了解和研究,并结合二维条码技术、手机定位等物联网技术,提出了一套基于Android的智能旅游自助系统,具有一定的推广和应用价值。

螺旋线行波管慢波结构热特性计算专用软件开发

针对行波管慢波结构热分析的必要性,介绍了螺旋线慢波结构的热产生机理,结合ANSYS软件设计了可对不同翼片加载和不同形状夹持杆的螺旋线慢波结构进行热特性分析的专用仿真环境。利用该仿真环境,用户可以在不掌握ANSYS软件的情况下对螺旋线行波管慢波结构的热特性进行模拟计算。

不确定旅行商问题的鲁棒模型与算法

考虑到不确定参数在旅行商问题(TSP)中广泛存在,在Bertsimas鲁棒离散优化理论的框架下,建立了不确定旅行商问题的鲁棒优化模型,并按转换规则将鲁棒模型转换为鲁棒对等模型。给出了一种求解旅行商问题的基于Prufer数编码的单亲遗传算法,与求解该类问题的传统遗传算法相比,该算法缩减了染色体长度,避免了传统交叉和变异操作破坏染色体可行解的缺陷。通过算例验证,表明该算法有较高的求解效率,所建立的鲁棒模型在不确定环境下能得到较好的鲁棒解。

双编码改进遗传算法求解旅行商问题

遗传算法是求解旅行商问题(Traveling Salesman Problem,TSP)的有效算法。但是其交叉策略对基于路径节点序列的基因编码不易操作,往往需要设计修复策略,甚至放弃交叉操作。为此,提出双编码改进遗传算法(Double Coding Improved Genetic Algorithm,DCIGA),算法中同时采用路径节点序列编码和一种可重复自然数编码,两种编码具有一一映射关系。在交叉环节,基于可重复自然数编码轮流选择三种交叉算子进行交叉操作,使种群个体的交叉效果得到合理控制和不同程度的增强;在变异环节,基于路径节点序列编码轮流选择四种变异算子进行变异操作,以增强种群多样性,提高算法寻优能力;最后将父代种群、交叉子代和变异子代进行合并排序和精英优选,以加快收敛速度。实验仿真选取TSPLIB的七组算例,和现有文献相比,DCIGA算法的求解精度有较明显提高,收敛速度更快。