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无人机搭载深度神经网络进行自主电力巡检时由于受到设备本身计算能力、电池容量、深度神经网络计算负载的限制,无法独立处理巡检任务中产生的海量图像数据。为解决该问题,提出了一种基于改进混合粒子群算法和匹配理论的无人机电力巡检卸载策略,该策略将系统成本最小化问题分解为深度神经网络计算任务协同分割和边缘服务器选择两个子问题。针对协同分割子问题,基于深度神经网络计算任务的执行流程提出了一种错时传输方法,通过改进混合粒子群算法求解多无人机任务协同分割层。针对边缘服务器选择子问题,定义无人机与边缘服务器各自偏好函数,根据偏好函数通过匹配理论建立两者间的稳定匹配,得到边缘服务器选择策略。仿真结果表明,与其他卸载策略相比,所提策略能有效降低无人机能耗和计算任务处理时延,促进边缘服务器负载均衡。 相似文献
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基于脉冲微分方程的稳定性理论,研究了具有随机信号的脉冲作用下,超混沌复Lü系统的渐近稳定性.给出了确定性和随机脉冲作用下系统达到渐近稳定的判据.并且提出了在等距脉冲间隔下,系统达到稳定的区域估计值.通过数值算例,讨论了确定性脉冲和随机脉冲的异同点,并证实,此方法对于外界噪声是比较稳健的. 相似文献
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遥感影像具有覆盖面广、光谱信息丰富及不同粒度的遥感信息应用需求特点,传统的图像分割算法不能较好地适用于这类图像的信息提取。针对遥感影像多波段的特性和遥感信息不同粒度需求的特点,基于最大类间方差算法(Otsu算法),设计了不同粒度遥感信息的非线性优化Otsu分割算法:(1)引入PCA 算法对遥感影像的多波段数据进行降维,降低了遥感影像的信息冗余度;(2)基于最小值判断,添加分割算法的终止条件,提高了不同粒度遥感信息分割的计算效率。最后,以舟山海域的空间地物信息提取为例,比较了非线性优化Otsu分割算法与传统的Otsu、2D-Otsu、K-means、FCM 分割算法的优劣性。结果表明,非线性优化Otsu分割算法: (1)兼顾了遥感影像的波谱信息,降低了遥感信息的错分率;(2)通过降低遥感影像的信息冗余,提高了计算效率;以两类地物类别提取为例,与Otsu算法相比,时间效率提高了59.88%;(3)通过添加计算约束条件,求解不同地物类,别的分割阈值,满足了不同粒度遥感信息的应用需求。 相似文献