改进的细菌觅食优化算法求解0-1背包问题

细菌觅食优化算法作为一种新兴的智能优化算法,一般用来解决连续域的问题。为了解决离散域问题,提出了一种改进的细菌觅食优化算法。采用线性递减的思想和随机的游动长度代替固定步长和随机游动方向,改进了趋向性操作方案,并将其应用于解决0-1背包问题。将改进的细菌觅食优化算法与遗传算法、离散粒子群优化算法及基本的离散化细菌觅食优化算法分别在小规模和大规模的0-1背包问题上进行了仿真比较,表明了改进的细菌觅食优化算法能取得较好的效果,寻优能力强。     

分散聚合及单分散聚合物微球制备技术

分散聚合是一种新的聚合方法 ,反应开始前 ,单体、引发剂和分散剂均溶解在介质中 ,随着反应的进行 ,当聚合物链达到临界值时便会从介质中分离出来 ,并借助于分散剂稳定地悬浮在介质中。分散聚合方法已被应用于许多领域 ,如涂料工业、生物工程、医学、信息产业、化学工业等。介绍了分散聚合及单分散聚合物微球制备技术的进展 ,并对其聚合机理及聚合反应影响因素进行了概述。     

基于PLC的小型柔性生产线PPI网络设计

针对小型柔性生产线中PLC之间需要进行实时数据通信这一问题,设计基于S7-200PLC的PPI网络通信系统.介绍PPI网络的特点和设计步骤,重点阐述通信读写数据的规划、通信子程的生成及调用、主站和从站的通信子程序设计等关键技术.     

利用Hausdorff距离的快速人耳检测

为有效解决人耳检测中的遮挡和光照不均等问题,结合Hausdorff距离的模糊匹配的特点和较强的抗干扰能力,提出基于Hausdorff距离的人耳检测算法.算法首先用肤色模型检测出人脸区域,然后用canny算子提取边缘,并进行距离变换,再构造多分辨率金字塔模型,在不同分辨率层上采用不同的匹配策略进行Hausdorff距离匹配.算法采用多分辨率方法显著提高检测速度,采用部分Hausdorff距离提高它的抗干扰能力.仿真实验结果取得95%的正确率,并且对遮挡和光照不均具有较强的鲁棒性.     

基于CIMISS的省级气象大数据服务系统设计

针对原有省级CIM ISS系统无法有效支撑现代化气象数据服务的问题,利用分布式技术,构建了天津省级气象大数据服务中心,搭建了以HBase、GBase、分布式NAS为基础的统一数据存储环境,与省级CIM ISS系统形成了无缝对接,满足了天津气象业务的现代化需求.在测试对比中发现,本系统的查询性能得到较大提升:自动站数据比CIM ISS系统提升了5.2-22.3倍(倍数随着时间不断扩大),而格点数据则比原一体化平台提升了5倍多,充分验证了本方案的有效性.     

基于概率性能感知演化博弈策略的“云+边”混合环境中任务卸载方法

针对“中心云服务器+多个边缘服务器”构成的“云+边”混合环境中多任务卸载效率不足的问题,提出了一种基于概率性能感知演化博弈策略的任务卸载方法。首先,在一个“中心云服务器+多个边缘服务器”构成的“云+边”混合环境中,假设其中分布的边缘服务器具有时变波动的性能,采用一种基于概率性能感知演化博弈策略的任务卸载方法对边缘云服务器的历史性能数据进行概率分析,以获得演化博弈模型;然后,生成服务卸载的演化稳定策略（ESS）,使每个用户都能在获得高满意度的前提下进行任务的卸载。基于云边缘资源位置数据集和云服务性能测试数据集进行模拟实验,在24个连续时间窗口上进行不同方法的测试比较。实验结果表明,所提方法在多个性能指标上都优于传统的贪婪（Greedy）算法、遗传算法（GA）和基于纳什均衡的博弈论算法等任务卸载方法。该方法的平均用户期望达成度相较于三个对比方法分别提升了13.7%、117.0%、13.8%,平均卸载时延分别降低了6.5%、24.9%、8.3%,平均货币成本分别降低了67.9%、88.7%、18.0%。     

基于Siamese-YOLOv4的印刷品缺陷目标检测

在印刷工业生产中,针对直接使用YOLOv4网络进行印刷缺陷目标检测精度低、所需训练样本数量大的问题,提出了一种基于Siamese-YOLOv4的印刷品缺陷目标检测方法。首先,使用了一种图像分割和随机参数变化的策略对数据集进行增强;然后,在主干网络中增加了孪生相似性检测网络,并在相似性检测网络中引入Mish激活函数来计算出图像块的相似度,在此之后将相似度低于阈值的区域作为缺陷候选区域;最后,训练候选区域图像,从而实现缺陷目标的精确定位与分类。实验结果表明：Siamese-YOLOv4模型的检测精度优于主流的目标检测模型,在印刷缺陷数据集上,Siamese-YOLOv4网络对卫星墨滴缺陷的检测准确率为98.6%,对脏点缺陷的检测准确率为97.8%,对漏印缺陷的检测准确率为93.9%;检测的平均精度均值（mAP）达到了96.8%,相较于YOLOv4算法、Faster R-CNN算法、SSD算法、EfficientDet算法分别提高了6.5个百分点、6.4个百分点、14.9个百分点、10.6个百分点。所提Siamese-YOLOv4模型一方面在印刷品缺陷检测中有较低的误检率和漏检率,另一方面通过相似性检测网络计算图像块的相似度从而提高了检测的精度,表明所提缺陷检测方法可应用于印刷质检以提高印刷企业的缺陷检测水平。     

基于多重差异特征网络的街景变化检测

街景变化检测对于自然灾害破坏和城市发展变化的研究起着重要作用.其主要目标是将成对的输入图片中变化的区域标注出来,其实质是二分类的语义分割问题.不同时间拍摄的街景图片可能受到如光线、天气、背景噪声、视角误差等诸多干扰因素的影响,这给传统的变化检测方法带来挑战.针对该问题,提出了一种新的神经网络模型(Multiple Difference Features Network,MDFNet).该模型首先使用孪生网络提取成对输入图片的不同深度特征,并使用差异模块对相同深度特征计算差异,以此有效获得不同尺度的变化信息;然后通过JPU模块融合多重差异特征,在不损失细节信息的情况下提取其深层语义信息;最后使用金字塔池化模块结合全局和局部信息生成二分类的变化检测图像.在PCD数据集上的GSV和TSUNAMI部分分别采用5折交叉验证法对模型进行实验,实验结果表明,MDFNet获得了0.787和0.862的F-score,相比排名第二的DOF-CDNet方法,其值提高了约11.9％和2.9％,同时其能够更精准地分割变化细节.因此,所提模型可以有效应对干扰,对于复杂场景也具备优秀的检测能力.     

基于行列解耦采样的轻量车道线检测模型

随着深度学习的发展,基于深度卷积神经网络的车道线检测模型在自动驾驶系统和高级辅助驾驶系统中得到了广泛的应用.这些模型虽然有较高的精度,但通常计算量大且运行速度慢.为了解决该问题,提出了一种车道线检测任务专用的轻量神经网络模型.首先,提出了一种行列解耦采样的卷积模块,该模块利用图像中车道线区域的行列可分解性对传统的残差卷积模块进行了合理的优化.其次,利用深度可分离卷积技术进一步降低行列解耦采样卷积模块的计算量.此外,还设计了一种金字塔空洞卷积模块来增加模型的感受野.在CULane数据集上的实验的结果表明,文中提出的轻量车道线检测模型与之前最好的SCNN模型相比,浮点计算量降低了95.2％,F1分数提高了1.0％,在保持较高精度的前提下显著降低了车道线检测模型的计算量.     

基于X线的成人OSA计算机辅助诊断综述

阻塞性睡眠呼吸暂停（Obstructive Sleep Apnea,OSA）是成年人较为常见的呼吸类疾病之一,该疾病的特点是睡眠过程中频繁出现上气道完全或部分塌陷,严重影响人们的睡眠质量以及身体健康。阻塞性睡眠呼吸暂停综合征的诊断主要依靠多导睡眠监测,但这种方法无法满足目前大量的诊断需求。随着人工智能的出现及发展,假设深度学习可以有效地协助医生进行诊断该综合征。主要从阻塞性睡眠呼吸暂停的临床诊断方式出发,介绍了颅面侧位片作为诊断数据集的优势,以及人工智能诊断OSA的现状,提出了人工智能辅助医师诊断OSA的技术路线,分析了目前该诊断系统仍然存在的问题和挑战。