矩形件带排样的一种遗传算法

采用遗传算法解决矩形件带排样问题,用带符号的有序整数串作为初始种群个体,改善了初始个体解的质量．提出基于最低水平线的择优插入算法,在解码过程中动态地调整个体中的零件顺序,选取最适合的零件进行填充,使零件排放紧凑,提高了材料的利用率．对20多道基准排样例题的实验计算结果表明,文中算法速度快,所得排样方案的材料利用率高．最后提出利用该算法解决VLSI模块布局问题的方法框架．     

基于视觉注意机制的交通标志检测

根据人类视觉感知理论,将自底向上和自顶向下的注意机制相结合,融入到交通标志检测中,提出一种基于视觉注意机制的交通标志检测方法。根据2种注意模型提取颜色、形状、亮度等多种特征,生成显著图,利用WTA网络找到感兴趣区域,即交通标志区域。实验结果表明,该方法能在复杂背景图像中准确定位交通标志。     

融合注意力机制的多流卷积肌电手势识别网络

针对目前表面肌电信号(surface electromyography,sEMG)端到端手势识别特征提取不充分、多手势识别准确率不高的问题,提出一种融合注意力机制的多流卷积肌电手势识别网络模型.该模型通过滑动窗口将多通道时域sEMG生成肌电子图,并使用多流卷积神经网络充分提取每个采集通道sEMG的语义特征,然后将其聚合得到丰富的多通道手势语义特征;同时从时间和特征通道维度上计算语义特征的注意力分布图,强化有用特征并弱化无用特征,进一步提高多手势识别准确率.实验使用Ninapro数据集进行训练和测试,并与主流的肌电手势识别模型进行对比.实验结果表明,该模型在识别准确率上具有更好的表现,证明了该模型的有效性.     

基于卷积型小波包变换的信号消噪算法

提出了卷积型小波包变换，与传统小波包变换相比。在这种小波包变换中不管信号被分解多少层，每层分解得到的各频道序列长度始终与原始信号一致，利用这一性质本文进一步提出并实现了对小波包分解结果利用模极大值法进行消噪的算法。这一算法的思想来自于基于小波变换的模极大值消噪算法，但是由于小波包分解是对小波分解的结果作进一步细分，在小波分解中难于分离的高频噪声将被小波包充分分离与集中到后面的频道，因此基于小波包变换的模极大值消噪算法将会取得比小波消噪更好的效果。文中给出了信号的小波包消噪实例，并与小波消噪的效果进行了对比，结果表明小波包有更优良的消噪效果。     

基于深度学习的小样本中药材粉末显微图像识别

针对中药材种类繁多、数据量稀少以及难以对其导管进行分类的问题,提出一种基于多通道颜色空间与注意力机制模型的卷积神经网络改进方法。首先,采用多通道颜色空间将RGB颜色空间与其他颜色空间合并为6通道作为网络输入,使网络学习亮度、色调和饱和度等特征信息,弥补数据量的不足;其次,在网络中加入注意力机制模型,其中通道注意力模型将两个池化层紧密连接到一起,空间注意力模型将多尺度空洞卷积结合到一起,使网络将注意力聚焦于小样本中关键的特征信息。实验结果表明,针对34种中药材样本的8774张导管图像,采用多通道颜色空间和注意力机制模型的方法,与原始ResNet网络相比,准确率分别提升了1.8个百分点和3.1个百分点,将二者结合后准确率提升了4.1个百分点,说明所提方法对小样本分类的准确率有着大幅度的提升。     

基于主动学习的高光谱图像分类方法

高光谱图像监督分类中,为了避免休斯效应需要大量的训练样本,但在实际应用中对样本进行标注成本非常高,因此,得到高质量的训练样本显得十分重要。提出一种基于主动学习的高光谱图像分类方法,通过对区域关注度的统计,有效地结合图像光谱和空间特性,基于主动学习方法获取信息量较大的训练样本,从而较大幅度提高了分类的精确度。实验结果表明,所提算法比传统的随机取样监督分类法和主动学习方法在分类精确度上有较大的优势。     

智能卡测试仪器的设计与开发

本文介绍了一种针列ISO7816智能卡电气特性和逻辑特性检测原理所设计的新型智能卡测试仪器。该仪器以片上系统为基础,采用集成了多种功能设备的C8051微控制器,并外扩电气参数测试电路、逻辑特性测试电路、及测试数据存储及显示电路,买现了检测与存储通信一体的测试系统。本文介绍了该测试仪器的整体结构设计及细化,逻辑功能测试过程,及模拟调试过程。该过程列同类设计具有启发和借鉴作用。     

基于细粒度词表示的命名实体识别研究

命名实体识别(NER)是自然语言处理中的一项基础任务,其性能的优劣极大地影响着关系抽取、语义角色标注等后续任务。传统的统计模型特征设计难度大、领域适应性差,一些神经网络模型则忽略了词本身所具有的形态学信息。针对上述问题,该文构建了一种基于细粒度词表示的端到端模型(Finger-BiLSTM-CRF)来进行命名实体识别任务。该文首先提出一种基于注意力机制的字符级词表示模型Finger来融合形态学信息和单词的字符信息,然后将Finger与BiLSTM-CRF模型联合进行实体识别,最终该方法以端到端、无任何特征工程的方式在CoNLL 2003 数据集上取得了F₁为91.09%的结果。实验表明,该文设计的Finger模型显著提升NER系统的召回率,从而使得模型的识别能力显著提升。     

基于贝叶斯推理的多线索视觉注意模型

针对大多数视觉注意模型都采用简单加权线性融合的方式获取显著图,提出了一个更符合生物学机制的基于贝叶斯推理的多线索视觉注意模型,模拟视觉系统腹侧通路与背侧通路中的视觉注意过程,采用贝叶斯推理的方式集成自顶向下与自底向上的信息,同时还集成了多种视觉线索,包括形状、颜色和上下文等.利用该模型进行遥感影像中的目标检测与定位的结果表明,该模型能有效的检测出目标并给出目标所在的位置.     

基于相似性的产品模块构建方法及其应用

应用数量积法确定零部件之间的交互关系,利用传递闭包法生成相似零部件动态聚类过程,通过确定合理的置信水平构建出产品模块．结合注塑机产品的计算机辅助配置设计,给出了该方法在构建注塑机产品模块中的实际应用,说明其具有较强的适用性和有效性．