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1983年 | 1篇 |
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灾害决策系统中,核心安置点的选择对救灾工作效率影响重大;分析常用的最短路径搜索方法,选用Dijkstra算法并对其进行改进,计算选取到达最远安置点最近的安置点作为核心安置点。实验结果表明,该方法具有良好的实用性。 相似文献
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随着信息化的快速发展,海洋数据的获取手段变得多种多样,海洋数据的“量”急剧增大,如何保证海洋大数据的质量问题成为热点。抽样检验是一个较成熟的课题,但适用于海洋数据特性的抽样方案研究较少。结合海洋数据的特点,利用 Skyline 的思想,提出了分批排序的优化抽样检验方案选择算法。通过各抽样检验方案残差的 Skyline 集合,选择优化的质量检验方案,提高海洋数据质量检验精度的同时保证海洋数据的检验费用。 相似文献
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目的 海洋锋的高效检测对海洋生态环境变化、渔业资源评估、渔情预报及台风路径预测等具有重要意义。海洋锋具有边界信息不明显且多变的弱边缘性,传统基于梯度阈值法及边缘检测的海洋锋检测方法,存在阈值选择不固定、判定指标不一致导致检测精度较低的问题。针对上述问题,基于Mask R-CNN(region convolutional neural network)提出一种改进的海洋锋自动检测方法。方法 兼顾考虑海洋锋的小数据量及弱边缘性,首先对数据扩增,并基于不同算法对海表温度(sea surface temperatures,SST)遥感影像进行增强;其次,基于迁移学习的思想采用COCO(common objects in context)数据集对网络模型进行初始化;同时,对Mask R-CNN中残差神经网络(residual neural network,ResNet)和特征金字塔模型(feature pyramid network,FPN)分别进行改进,在充分利用低层特征高分辨率和高层特征的高语义信息的基础上,对多个尺度的融合特征图分别进行目标预测,提升海洋锋的检测精度。结果 为验证本文方法的有效性,从训练数据和实验模型上分别设计多组对比实验。实验结果表明,相比常用的Mask R-CNN和YOLOv3(you only look once)神经网络,本文方法对SST梯度影像数据集上的海洋锋检测效果最好,海洋锋的定位准确率(intersection over union,IoU)及检测平均精度均值(mean average precision,mAP)达0.85以上。此外,通过对比分析实验结果发现,本文方法对强海洋锋的检测效果明显优于弱海洋锋。结论 本文根据专家经验设立合理的海洋锋检测标准,更好地考虑了海洋锋的弱边缘性。通过设计多组对比实验,验证了本文方法对海洋锋的高精度检测效果。 相似文献
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无人机搭载深度神经网络进行自主电力巡检时由于受到设备本身计算能力、电池容量、深度神经网络计算负载的限制,无法独立处理巡检任务中产生的海量图像数据。为解决该问题,提出了一种基于改进混合粒子群算法和匹配理论的无人机电力巡检卸载策略,该策略将系统成本最小化问题分解为深度神经网络计算任务协同分割和边缘服务器选择两个子问题。针对协同分割子问题,基于深度神经网络计算任务的执行流程提出了一种错时传输方法,通过改进混合粒子群算法求解多无人机任务协同分割层。针对边缘服务器选择子问题,定义无人机与边缘服务器各自偏好函数,根据偏好函数通过匹配理论建立两者间的稳定匹配,得到边缘服务器选择策略。仿真结果表明,与其他卸载策略相比,所提策略能有效降低无人机能耗和计算任务处理时延,促进边缘服务器负载均衡。 相似文献