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基于蚁群算法的离散救援问题出救点选址研究 总被引:1,自引:0,他引:1
为解决应急物流中的出救点选址问题,建立了相应数学模型,引入蚁群算法解决问题。多数应急物流可以归为点对点的支援问题,出救点的设置应该在保证出救有效的条件下使出救点最少、救援时间最短,属于双层规划问题。双层规划问题是NP难题,可以应用蚁群算法解决。出救点选址问题在蚁群算法中可以视为蚁群的聚类,通过对信息素衰减及相邻蚂蚁的吸引作为启发因子,可以得到蚁群的聚类效果。实验结果表明,基于蚁群算法的选址问题解决方案能获得理想的选址效果,收敛速度较快。 相似文献
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青光眼是一种不可逆转的致盲性眼科疾病,应当早发现和早治疗。但人工诊断是费时费力的过程,而且受基层医疗资源的限制,人工诊断很容易产生漏诊和误诊的现象。因此,利用深度学习技术辅助诊断眼疾病具有重大意义。如何更为准确且有效地分割视网膜血管成为眼疾病辅助诊断的研究热点问题。于是,基于U型网络(U-Net)提出一种新的网络结构称为空洞残差U型网络(Atrous Residual U-Net,AR-Unet)。在AR-Unet中,为了避免U-Net中的梯度消失以及图像结构信息丢失等问题,将残差网络(ResNet)引入到U-Net中。为了扩大感受野和提高物体间的相关性,再将空洞卷积(Atrous Convolution)整合到U-Net中,从而使得血管分割更加精确。在三个公开的彩色眼底图像数据集DRIVE、STARE和CHASE上进行大量实验,结果表明在不同评价指标下,AR-Unet方法的性能均要优于大多数对比方法。 相似文献
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