基于改进欧几里得聚类的激光雷达障碍物检测

针对传统的欧氏聚类算法无法同时对近处和远处的障碍物点云进行精准检测和分割,容易造成错检和漏检的情况,提出一种欧氏聚类算法的改进方法,可以根据点云与激光雷达之间的距离动态地选择阈值,从而快速且准确地完成聚类.实验表明:该方法能同时对近处和远处的障碍物点云进行快速且准确的聚类.     

基于k-medoids聚类算法的低压台区线损异常识别方法

针对低压台区线损异常情况的判断问题,以电力公司用电信息采集系统采集的日线损率数据为基础,提出了一种基于k-medoids聚类算法的低压台区线损异常识别方法,并以某地区819个台区为例进行算法可靠性的验证.首先应用局部异常因子LOF算法对低压台区异常日线损率数据进行判断、筛选和剔除;其次应用k-medoids聚类算法对日线损率数据进行聚类分析,得到低压台区日线损率数据的聚类中心点和欧氏距离,从而实现低压台区线损异常情况的判断;最后通过819个低压台区的实际数据验证算法的合理性.结果表明,算法能够对低压台区线损的异常情况做出准确的判断.     

小样本下基于卷积神经网络的费用估算研究

在当前的费用估算模型较依赖数学模型、无法根据样本大幅度调整模型参数的现状下,针对导弹特征属性和研制费用公开样本稀少以及不同型号的导弹样本对待预测样本的参考意义不同的问题,提出了小样本下基于卷积神经网络的导弹研制费用估算模型.为解决小样本和样本贡献值问题,结合双三次插值算法和反距离加权插值算法对导弹原始样本集进行插值.采用导弹研制费用卷积神经网络估算模型对插值样本进行学习,得到导弹研制费用估算结果.通过与线性回归、神经网络、支持向量机、WPCA&WSVR几种模型的对比实验,验证该模型在整体估算效果上优于其他模型.     

基于动态卷积的胸部X光片疾病分类算法

胸部疾病严重威胁人类健康，及时并精准地检测胸部疾病对患者的治疗与康复具有重要意义．胸部疾病经常通过胸部X光片进行诊断，但由于胸部疾病的多样性以及病理特征的复杂性，现有的胸部X光片疾病分类算法存在分类准确度较低、模型复杂度较高等问题．针对以上问题，提出一种基于动态卷积的胸部X光片疾病分类算法．将动态卷积模块加入密集连接网络，在不显著增加网络模型尺寸的前提下，增强网络对多尺度信息的特征提取能力，在提升分类准确度的同时保持高效推理；使用Meta-ACON改进ReLU(rectified linear units)激活函数，通过线性-非线性切换因子自适应地选择是否激活以及使用何种激活函数，从而增强网络的泛化能力；提出加权焦点损失函数，在焦点损失函数的基础上加入权重调整因子，使网络依据分类的难易程度为每种疾病合理分配权重，增大较难分类疾病的损失占比以提高其分类准确度，进而优化整体性能；对数据加载方式进行优化，增大批数据处理量以提升批归一化效果；在测试阶段使用测试时数据增强策略，综合分析多个维度的分类结果，提高分类的准确性与鲁棒性．在chestX-ray14数据集上的实验结果表明，在密集连接网络中...     

生产率差距与产业创新转型的时机选择

随着与世界前沿水平的接近，高中等收入经济体要实现持续增长就必须推进创新战略转型，即从模仿式创新为主转向自主创新为主。以此为基本思路，本文将宏观层面的研究深入到产业层面，构建理论模型，并利用中国与美国1998—2018年工业分行业数据，分析了不同创新战略对生产率的贡献如何随着技术前沿距离变化，并在此基础上探究了创新战略转折点的性质。研究发现：(1)自主创新对劳动生产率的贡献逐渐增加，模仿式创新的贡献趋于下降；(2)当与世界前沿距离达到临界值时，两种技术进步模式对生产率的影响出现转折，利用门槛分析方法作出判断，中国的创新战略转折点应在2005年前后；(3)考虑到产业技术的特性差异，针对技术密集型行业，鼓励自主创新的政策更为有效，而模仿式创新在非技术密集型行业中仍有较大空间。     

基于剩余能量和距离的WSN混合路由算法

针对低功耗自适应集簇分层型协议(Low-Energy Adaptive Clustering Hierarchy,LEACH)在簇头选举和数据传输过程存在的不足,提出了一种基于剩余能量和距离的WSN混合路由算法.算法在分簇建立阶段,综合考虑节点剩余能量和簇头到基站距离2种因素对无线传感器网络(Wireless Sensor Networks,WSN)分簇的影响,采用了2种因素乘积形式对阈值(n T)进行修正.在数据传输阶段,采用混合路由方式进行数据通信,即比较节点到簇头、基站的距离,当节点距离基站较近时,节点直接与基站进行通信,反之,则通过簇头与基站进行通信.结果表明,考虑剩余能量和距离的混合路由算法的网络性能较为优越,其网络生命周期和基站接收数据包数量较传统LEACH算法都有较大提高.     

加权p-Laplace型方程的刚性

利用加权p-Bochner公式和CarréDu Champ方法研究在加权黎曼流形上加权p-Laplace型方程-L_fv+λ/q-p(v-v~(q-1))=0的刚性问题.这里的刚性是指当方程中的一个参数处于某一范围时,此方程只有唯一常数解.     

二维欧氏空间内线性凸区域概念的PAC学习算法

实例空间X的一个子集规定一个概念,表现为一个函数c:X→{0,1}。给定X上一个分布D,可能近似正确(PAC)学习算法的目的是基于独立同分布样本S,由算法产生一个近似函数hS,以高概率保证它与目标函数c的误差不超过给定误差值。如果存在这样的算法其样本复杂性及时间复杂性受多项式界,则认为目标概念可以有效PAC学习。本文讨论二维欧氏空间上有界线性凸区域定义的目标概念的学习理论和方法,证明了有界线性凸区域定义的目标概念是有效PAC可学习的,其方法可以推广到n维欧氏空间上由超平面界定的有界凸区域对应的目标概念学习。     

基于GIS的宝鸡市洪涝灾害风险加权综合评价

选取宝鸡市为研究区,应用GIS技术,以该区域的地形、植被、降水量、人口和GDP数据为基础,采用熵权法、加权综合评价法等方法,定量化分析得到不同等级宝鸡市洪涝灾害风险区域.研究结果表明:宝鸡市洪涝灾害风险在渭河以北,较为严重,在渭河以南,较为轻微.即宝鸡城区、千阳县和陇县南部的少部分区域较为严重,凤县和太白县的大部分区域较为轻微.其中低危险区分布面积最广,中低危险区次之,高危险区和中高危险区分布面积小,且主要集中在人口多和GDP总量高的区域,即城区和经济活跃的地区.     

基于退化特征相似性的航空发动机寿命预测

针对航空发动机结构复杂、性能退化参数众多、寿命预测精度低等问题,提出了一种基于退化特征相似性的寿命预测方法。首先通过基于Relief算法的退化特征筛选、基于主成分分析(principal component analysis,PCA)的特征提取和基于核函数的特征平滑,提取低维正交多变量退化特征;然后进行特征的相似性匹配,寻找与当前样本特征片段最相似的一组历史样本中的特征片段集合,将这些片段对应的RUL信息融合并采用密度加权方法得到当前样本的寿命预测估计值;最后通〖JP2〗过美国国家航空航天局(national aeronautics and space administration,NASA)提供的航空涡轮扇发动机仿真数据集验证了该方法的有效性,其寿命预测性能高于现有几种代表性方法。