改进Mask R-CNN算法的带钢表面缺陷检测

在带钢的生产过程中可能会因为生产工艺的问题导致带钢表面出现缺陷,传统的带钢表面检测方法存在检测速度慢、检测精度低等问题。在计算机深度学习快速发展的今天,为实现带钢表面缺陷快速有效的检测,提出改进的掩码区域卷积神经网络（Mask R-CNN）算法,使用[k]-means II聚类算法改进区域建议网络（RPN）锚框生成方法;同时调整Mask R-CNN模型的网络结构,去掉掩码分支,提高了模型的缺陷检测速度。实验在NEU-DET数据集的5种缺陷检测中将原算法的均值平均精度（mAP）从0.810?2提升到0.960?2,检测速度达到5.9?frame/s。并且能够实现对缺陷目标的检测和实例分割,以便研究人员观测缺陷的大小和形状,从而改进工艺。相比于目前其他深度学习的缺陷检测算法,更能满足带钢的生产检测要求。     

结合改进角点检测的优化核相关滤波方法

通常,核相关滤波（KCF）算法易受遮挡等实际检测情况的影响。为使跟踪结果更为准确,提出了结合改进角点检测的优化核相关滤波方法。由自适应Harris角点数量适宜且鲁棒性强的特点,解决了广义霍夫算法提取冗余边缘点速度慢,以及因光照变化导致的边缘点提取不完整的问题。同时,自适应阈值法的引入将噪声对角点提取的影响降为最低。将目标分块并对每一目标子块单独跟踪,由子块间相对位置解决KCF算法在尺度发生变化时目标易丢失的问题。此外,对学习率参数进行了自适应更新,降低了KCF算法的学习率,减少了在目标被遮挡时的模型更新误差。结合交并比与匈牙利算法关联多个目标,逐一取出对应坐标并由广义霍夫算法描绘的目标轮廓得出最终位置,抑制了目标快速运动时KCF算法的漂移现象。实验表明,所提方法有效提高了目标跟踪的可靠性。     

基于自适应多普勒及动态邻域的改进BA算法

蝙蝠算法（Bat Algorithm,BA）是一类新型元启发式算法,针对其在算法后期寻优精度降低、易陷入局部极值的不足,提出一种具有自适应多普勒策略及动态邻域策略的改进算法。根据蝙蝠个体在捕食过程中与猎物间存在的相对运动现象,引入自适应多普勒策略改进频率参数,增强算法全局探索的寻优能力。将动态邻域策略与BA算法有机结合,增加蝙蝠个体寻优结构的多样性,改善算法易陷入局部最优的不足。从理论上分析了改进后算法的收敛性和运算复杂性。在数值实验部分对改进后的算法进行了性能及应用测试：对10个经典标准测试函数在不同维度下进行对比实验,将其应用于求解螺旋压缩弹簧优化设计问题,并与其他算法进行了对比分析。实验结果证明了具有自适应多普勒策略及动态邻域策略的改进算法具有更优的收敛速度、收敛精度以及稳定鲁棒性。     

考虑电池损耗的电动冷藏车路径及充电策略

电池充电造成的电池损耗对企业运营成本影响较大,以不同SOC区间内一次充电造成的电池容量衰退成本模型估计电池损耗成本,研究了车辆途中可多次进入充电站充电的路径优化问题,在考虑运输成本、制冷成本、货损成本、充电时间成本、惩罚成本的基础上,将电动冷藏车的电池损耗成本纳入总成本最小的目标函数,并建立了线性规划数学模型。采用增加粒子间共享信息类型的改进粒子群算法对该模型进行求解。将改进粒子群算法应用于构造的算例中,得到包括充电策略在内的车辆最优路径方案和最小运营成本,结果表明充电上限为80%的车辆路径方案可得到最低的运营成本,同时与标准粒子群算法求得的计算结果进行了比较分析,证明该改进粒子群算法在求解该问题上的可行性。     

犹豫模糊群共识实现算法及其数据系统优选

针对犹豫模糊偏好关系（HFPR）可以在复杂的管理环境下全面描述专家的犹豫评价信息的优势,基于HFPR构建了一种犹豫模糊群共识实现算法,并将其应用于银行数据系统的选购过程中。引入一种新的一致性指数方法来衡量个体HFPR的一致性水平;为了提升群体专家对决策结果的满意度,设计了一种犹豫模糊群共识实现算法,该算法能够在群体HFPR达到共识水平的情况下保证个体HFPR仍然具有满意一致性;通过银行数据系统的选购实例和对比分析实验说明了提出的方法的实用性和有效性。     

航运物流企业数字化转型设计与效果分析

近年来航运业数字化的加速,凸显出传统航运物流企业日常运营中存在的服务匹配与结算缺乏自动化、业务数据因缺乏透明度而不作为可信证据采信等问题。区块链具有的透明化与可信等特点可以结合物联网与数字货币等技术帮助航运物流企业以数字化转型针对性地解决问题。因此,通过分析合理转型路径,设计基于“蚁群-智能合约”算法作航运服务自动化匹配、基于区块链与物联网提供运输进程可靠追踪服务及基于数字货币实现海运运费高效结算。以太坊测试链上的模拟结果表明了转型方案的有效性,其对内降低运营与结算成本、对外增强业务信息透明度与可信度的价值,提高了航运物流企业的竞争力。     

基于改进NSGA-II的车间排产优化算法研究

针对NSGA-II算法在处理车间排产优化问题中出现的子代种群多样性差、收敛能力差等问题,提出了一种改进NSGA-II的车间排产优化算法。改进NSGA-II算法主要对传统NSGA-II算法的交叉和变异环节,提出新的改进自适应交叉和变异算子,通过对个体拥挤度与种群平均拥挤度进行对比,并结合种群迭代进化过程,将遗传概率与种群个体及种群进化迭代次数关联,避免盲目导向性,提高种群的收敛速度;提出新的均匀进化精英保留策略,通过自适应分层次选取种群个体,解决子代种群多样性差的问题。针对车间排产问题,选择“最大化最小交货提前期”和“最小化最大理想加工时间偏差”作为目标函数,运用改进NSGA-II算法进行实际工程的仿真分析,对比改进前后算法优化的结果,验证了算法的有效性,同时证明了其应用于实际生产排产调度问题的价值参考性。     

Ball-Tree优化的密度峰值聚类算法

针对密度峰值聚类算法DPC（clustering by fast search and find of density peaks）时间复杂度高、准确度低的缺陷,提出了一种基于Ball-Tree优化的快速密度峰值聚类算法BT-DPC。算法利用第[k]近邻度量样本局部密度,通过构建Ball-Tree加速密度[ρ]及距离[δ]的计算;在类簇分配阶段,结合[k]近邻思想设计统计学习分配策略,将边界点正确归类。通过在UCI数据集上的实验,将该算法与原密度峰值聚类算法及其改进算法进行了对比,实验结果表明,BT-DPC算法在降低时间复杂度的同时提高了聚类的准确度。     

基于生成对抗网络的图像清晰度提升方法

视频监控、军事目标识别以及消费型摄影等众多领域对图像清晰度有很高的要求.近年来,深度神经网络在视觉和定量评估的应用研究中取得较大进展,但是其结果一般缺乏图像纹理的细节,边缘过度平滑,给人一种模糊的视觉体验.本文提出了一种基于生成对抗网络的图像清晰度提升方法.为了更好的传递图像的细节信息,采用改进的残差块和跳跃连接作为生成网络的主体架构,生成器损失函数除了对抗损失,还包括内容损失、感知损失和纹理损失.在DIV2K数据集上的实验表明,该方法在提升图像清晰度方面有较好的视觉体验和定量评估.     

基于因子分析和Elman网络的舆情关键词热度预测

从宏观角度研究基于关键词的网络舆情热度有助于相关机构把握目标群体的整体舆情动态,从而实现精准施策,提升舆论引导水平.本文以新浪微博数据为例,采用因子分析方法 (Factor Analysis, FA),挖掘舆情热度内在影响因素,并通过改进Elman网络结构,利用遗传算法(Genetic Algorithm, GA)优化初始参数来构建模型对网络舆情关键词热度进行分析预测.实验结果表明,所提出的方法相较于采用原始数据集和标准Elman网络的预测结果,具有更高的预测精度,可为相关研究提供决策支持.