基于生成对抗网络的半监督图像语义分割

提出了一种基于生成对抗网络的语义分割模型,包括一个全卷积语义分割网络以及一个判别网络,其中语义分割网络负责生成与输入图像对应的语义分割图,判别网络负责检测分割图与真实标签的区别,以促使分割网络改进分割效果。为了更好的提取全局结构信息,语义分割网络中采用了金字塔池化模块,对不同规模的空间区域进行池化操作。另外,为了应对语义分割训练数据集人工标注成本过高的问题,利用判别网络生成伪标签协助语义分割网络进行训练,从而实现了半监督训练效果。模型在PASCAL VOC2012数据集中进行了测试,结果表明该模型在全监督和半监督条件下均优于已有方法。     

城市区域多物流无人机协同任务分配

针对城市区域多无人机协同物流任务分配问题, 综合考虑不同无人机性能、物流时效性、飞行可靠性等影响因素, 以经济成本、时间损失和安全风险最小为目标函数, 构建多无人机协同物流任务分配模型。因问题规模大、求解复杂度高, 设计改进的量子粒子群算法进行求解。首先，为增强粒子遍历性和多样性, 采用均匀化级联Logistic映射进行粒子初始化; 其次，为避免算法陷入局部最优解, 引入基于高斯分布的粒子变异方式; 最后，为提高算法运行效率, 运用自适应惯性权重方法对粒子赋值。仿真实验结果表明，所构建的模型能够实现任务分配多目标优化, 贴近城市区域无人机物流配送实际; 所提算法与传统量子粒子群算法和遗传算法相比, 任务分配代价分别下降了5.9%和6.3%;并进一步对参数权重设置进行分析, 当3个子目标函数权重系数分别为0.225、0.275和0.500, 种群规模为150时, 算法规划的结果最优。     

改进GA-BP神经网络在高校教学质量评价中的应用

为了提高高校教学质量评价的有效性和准确性,提出了一种基于混合智能优化算法的教学质量评价模型。引入熵值法客观地确定教学质量评价体系的指标权重及初始评价结果,利用自适应变异的遗传算法(Genetic algorithm)优化BP神经网络(Back propagation neural network)的参数,建立教学质量评价模型。实验结果表明,与BPNN(Back propagation neural network)、GA-BPNN(Genetic algorithm-back propagation neural network)模型相比,预测精度分别提高15.04%和5.41%,收敛速度明显提高,说明基于自适应变异的GA-BPNN教学质量评价模型能够及时有效地完成教学质量评价。     

一种HEVC样点自适应补偿快速算法

为解决高性能视频编码标准H.265/HEVC中引入的样点自适应补偿技术的计算复杂度极高导致严重影响编码效率的问题,提出一种HEVC样点自适应补偿快速算法.首先根据编码单元(coding unit, CU)的划分深度确定亮度树形编码块(coding tree block, CTB)中需要提取边缘方向的区域,然后利用边缘方向提取算法获得亮度CTB的边缘方向列表,并根据此列表减少亮度CTB在模式判别过程中遍历的模式数量,最后利用亮度和色度CTB之间的相关性进一步简化色度CTB的模式判别过程.实验结果表明,在性能损失较小的情况下,本算法可以在全I帧(AI)、随机访问(RA)、低延时B帧(LB)、低延时P帧(LP)四种配置下分别节省31.75%、 56.85%、 52.81%、 51.51%的样点自适应补偿编码时间.     

单快拍相干信号自适应波束形成方法

针对低快拍条件下相干信号波束形成问题,提出一种单快拍相干自适应波束形成方法。首先,构造Duvall特征消除器滤除阵列接收信号中的期望信号,再利用空间平滑方法解相关。然后,依据Hung Tuner算法对平滑后的协方差矩阵进行Gram Schmidt正交化,快速重构干扰信号子空间。最后,将静态权矢量在干扰子空间内的正交投影作为波束形成最优权矢量。该算法可有效避免协方差矩阵求逆和特征分解造成的复杂计算,且能降低由于期望信号泄露造成的子空间估计误差,在单快拍条件下性能良好。仿真分析验证了算法的优越性和理论分析的有效性。     

城市物流中多目标配送模型

提出了VRP问题的多目标数学模型，基于此数学模型，概括了一种新的遗传算法来解决带有时间窗的车辆优化配送问题提出的部分自适应遗传算法采用PFIH来产生初始解，克服了遗传算法参数设置主观的弊病，运用了自我进化的思想来改进遗传算法中涉及的参数设定最终，通过试验得出了比较满意的结果，证明了该算法的可用性。     

通道不一致性、互耦对最优阵列处理器的影响

本文研究了通道幅相不一致性、互耦这两种误差对最优阵列处理器性能的影响。理论分析结果表明,对于只利用干扰加噪声协方差矩阵求逆的自适应方法(简称NAMI法),当干噪比(JNR)较大时,这两种误差不会导致零点位置的漂移,但零点深度有所变化;对于信号加干扰和噪声协方差矩阵求逆自适应方法(简称SPNMI法),当信噪此(SNR)较小或较大时,零点位置变化不大,但性能损失比NAMI法严重得多。如果能加以补偿,则SPNMI法与NAMI法有相同的结果。我们用矩量法计算得到的互耦矩阵对此进行了仿真模拟,实验结果证明了理论分析的正确性。     

压延机轧辊温度的微机自适应控制

将微机引入人造革生产线，设计了轧辊温度自校正调节器，并给出了仿真数据，结果表明了所设计系统的正确性。     

惯性导航系统水平阻尼网络的自适应控制

当海况变化较大时，惯性导航系统(INS)的误差振荡幅度较大．为了减小系统误差的振荡幅度，提出了一种新的设计思想，采用自适应控制方法，根据实际的海况变化情况，实时校正阻尼参数，使由舰船的机动性造成的系统误差最小．结果表明，与传统方法相比，水平误差角振荡幅度减小了约50％，速度误差振荡幅度减小了约30％．经度、纬度和航向误差振荡幅度也有明显改善；水平阻尼网络的自适应控制有效地改善了INS的动态性能．