物流包装租赁系统配送库存路径模型与算法

发展物流包装租赁共享系统是解决落后的一次性包装使用方式的有效手段。为优化物流包装租赁系统中的空包装配送与库存控制这一频繁决策问题,将租赁客户点的需求和物流包装租赁系统的服务中心的库存能力、库存费用、车辆容量、单位运费等因素引入模型,建立了总成本费用最小的物流包装租赁共享系统的空包装配送库存路径集成优化模型。针对稍小和稍大规模算例,对利用CPLEX优化软件和带精英保留的改进遗传算法进行了求解比较分析,结果表明：改进遗传算法对稍大规模算例求解的结果虽然稍差,但求解时间大大缩短,这说明了启发式算法对大规模的实际问题是有效的。该模型和算法可为物流包装租赁企业的空包装配送和库存控制的集成优化决策提供参考。     

基于机器学习的文学作品英译自动评价

为了提高文学英译作品自动评价的水平,引入基于机器学习的智能算法模型成为当前最有效的方法.首先研究文学作品的翻译规则和特殊性,建立基于变量特征的翻译评价指标体系;然后利用Python语言平台,英译文本经Stanford Parser、NLTK等工具包过滤预处理之后,采取VSM向量空间模型获得特征编码和特征度,再输入到Random-RF、Original-RF和AHP-RF算法模型中训练学习,完成翻译质量评价与分析.实验结果表明,融合层次分析法、灰色关联法和随机森林算法的AHP-RF模型的分类效果优于其它2种,同时人工译本相较于其它4种机器译本,质量评分高、分类错误率小,评价结果与实际翻译情况吻合.     

面向车路协同的路侧感知仿真系统

路侧感知是车路协同应用开发的重要组成部分,通过在路侧部署传感器,将采集到的路面信息经V2X通信给到车辆,使车辆拥有超视距的感知能力.在实际应用中,为达到最优的路侧感知效果,不同的场景往往需要不同的RSU配置,RSU的选型及安装是一个耗时耗力的过程.交通参与者的识别是路侧感知的核心,基于机器学习的识别算法需要大量的标签数据,而人工打标签被验证是一个效率极其低下的方式.通过构建路侧感知仿真系统可以很好地解决RSU配置及样本数据生成的问题,实验一通过在仿真系统中调整激光雷达的高度和角度,得到极端情况下的车辆遮挡情况,从而为激光雷达的实际安装高度提供参考,实验二在仿真环境中输出带标签的激光雷达点云数据,通过与实际采集的点云数据进行融合对比,验证仿真系统输出的激光雷达点云数据可以作为模型训练的数据补充.     

基于LSTM神经网络的管道缺陷模式识别方法研究

针对复杂环境下,管道振动信号特征微弱难以提取的问题,提出一种基于长短时记忆网络(LSTM)深度学习神经网络的管道缺陷模式识别方法;首先利用改进型自适应噪声的完全集合经验模态分解(ICEEMDAN)对采集的原始信号进行分解得到若干个固有模态函数(IMF)分量,随后根据信息熵理论计算IMF分量的近似熵作为管道典型状态的特征值构造特征向量集合,然后构造LSTM深度学习神经网络训练模型并调节深度神经网络在训练过程中的相关参数进行网络的结构优化,最后将特征向量输入到LSTM神经网络模型进行训练和识别;结果表明:针对管道振动信号特征微弱难以提取的问题,该方法对管道缺陷模式识别的准确率达到了95％,在消除管道振动信号的背景噪声、挖掘特征信息和保证识别准确性方面优势明显.     

基于RFID技术的四旋翼无人机轨迹跟踪控制系统设计

为促进四旋翼无人机的飞行自主性,增强无人监管情况下飞行器主机所具备的避障行进能力,设计基于RFID技术的四旋翼无人机轨迹跟踪控制系统;采用RFID标签识别技术,调制处理既定控制信号,利用标签识别协议,连接微型四旋翼轨迹控制器与内环姿态控制器,通过数据通信链路,提取轨迹跟踪控制所需的传输电子量,完成轨迹跟踪控制系统硬件设计;利用动力系统中的参数辨识策略,确定与轨迹姿态控制相关的物理规律标注,实现四旋翼无人机轨迹跟踪控制;实验结果表明,与机器视觉型控制系统相比,基于RFID技术的控制系统的SSI避障行进指标数值相对较高,全局最大值达到了 79％,四旋翼无人机滚转角平均值为85°,能够有效抑制四旋翼无人机滚转角的数值上升趋势,增强无人监管情况下飞行器主机避障行进能力.     

动态环境下的激光条纹中心线提取方法

线结构光三维视觉测量技术最关键的一步是提取出结构光图像中的激光条纹中心线;针对动态测量环境下激光条纹图像存在复杂背景信息、激光光强分布不均、光带各部分宽度差别大、激光条纹断裂等问题,文章研究了一种适用于动态测量环境的激光条纹中心线提取方法;首先通过图像预处理以及自适应裁剪算法提取出感兴趣区域(ROI,region of interest);其次通过改进型伽马校正(IGC,improved gamma correction)以及改进型变阈值大津阈值分割算法(IVT Ostu,improved variable threshold)分割出激光条纹区域;然后使用二维灰度重心法(TD-GBM,two-dimensional gray baryeentric method)提取激光条纹的初始中心线;最终使用二次优化算法对初始中心线进行优化,精确地提取出激光条纹中心线;实验结果表明,相比于灰度重心法、Steger法等算法,文章所提方法受背景干扰以及激光条纹质量的影响较小,能够在多种复杂情况下更精确地提取激光条纹中心线,满足准确性高、稳定性强以及实时性好的要求.     

基于功能覆盖率的MAC的UVM验证

论文基于UVM验证方法学,以及覆盖率驱动的芯片验证指导思想,搭建并分析了高度可重用的以太网控制器IP的验证平台.为了提高验证效率,论文对MAC的工作流程进行了研究,对其功能点进行了划分,针对性地编写了测试用例.在测试用例的驱动下,对MAC的数据收发功能进行了全流程的仿真验证.在大规模随机测试用例和定向测试用例的共同作用下,加快了验证所需要的时间,节省了仿真所需的计算机资源,达到了功能覆盖率100％的目标.     

虚幻引擎在3D动画游戏中的应用

近年来,随着科学技术水平的不断提高,我国当前越来越多的产业在全新的技术带动下,都迎来了全新的发展机遇,尤其是在动画动漫领域。与前些年相比,我国动画动漫在制作技术上有了一个全新的提升,比如近些年来逐渐将虚幻引擎技术应用到3D动画游戏设计当中。就当前的动画产业和游戏产业而言,虚幻引擎技术实际上仍属于一个全新的技术,尤其是在3D动画游戏的设计上,依然有很多内容值得探索和研究。本文将针对虚幻引擎技术在3D动画游戏中的应用进行探讨,希望可以为虚拟引擎技术在当前3D动画游戏的开发提供一定的帮助。     

考虑供给侧和需求侧的公交车充电时段调度策略

为分析区域充电行为和时间的规律,通过蒙特卡罗法对市北电网所辖国江场的充电负荷进行预测.综合考虑需求侧和供给侧的收益,以电动公交车(Electric Bus,EB)的充电状态为决策变量,建立计及多因素的EB充电时段调度策略优化模型.设计基于粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)的模型求解流程,在国江淞行站的案例中,合理规划出EB的初始充电时间,改善了电流峰谷差、电流方差和充电成本等指标,避免了大量EB在夜间同一时间集中充电造成电网"峰上加峰"的现象.     

对抗样本三元组约束的度量学习算法

针对已有三元组约束的度量学习算法大多利用先验知识构建约束,一定程度上制约了度量学习算法性能的问题,本文借鉴对抗训练中样本扰动的思想,在原始样本附近学习对抗样本以构造对抗三元组约束,基于对抗三元组和原始三元组约束构建了度量学习模型,提出了对抗样本三元组约束的度量学习算法(metric learning algorithm with adversarial sample triples constraints,ASTCML)。实验结果表明,提出的算法既克服了已有固定约束方法受先验知识影响大的问题,也提高了分类精度,说明区分更加难以区分的三元组约束能够提升算法的性能。