基于改进YOLOv7的输电铁塔塔基检测算法

输电塔作为整个电力传输系统最重要的组成部分之一,需要及时对输电塔进行检测保证塔基的稳固以保障后期的使用。针对无人机采集到的输电塔图像存在背景复杂、背景与目标塔基对比度低、小目标及塔基不完整等问题,提出了基于改进YOLOv7的输电塔塔基检测算法。首先,通过无人机采集不同地形地貌的输电塔图像,构建高质量数据集。然后,在原始YOLOv7的Backbone层中加入卷积注意力模块CBAM注意力机制,以提高输电塔塔基特征的提取能力。最后,引入WIoU v3代替原坐标损失函数CIoU,以提高目标检测任务的准确性和稳定性。在该数据集上,使用改进后的YOLOv7算法与目前主流的目标检测算法进行对比实验,实验结果中所提算法的mAP值高达99.93%,比原始YOLOv7提高2.19%,FPS值为37.125,满足实时检测需求,算法的整体性能较好。实验验证了所提算法在塔基检测上的可行性和有效性,为后续塔基区周围水土情况的研究奠定了基础。     

二层多目标随机规划逼近有效解集的上半收敛性

[目的]为了研究通过逼近方法求解二层多目标随机规划有效解集与精确的有效解集之间的相互关系,针对下层为单目标随机规划,上层为多目标随机规划的一类二层随机规划逼近问题,构建了二层多 目标随机规划逼近有效解集上半收敛性的理论框架.[方法]将多目标二层随机规划分解成多个单目标二层随机规划,利用每个单目标二层随机规划逼近最优解集...     

多目标的跟踪区域列表动态优化算法

5G移动网络要适应多样化和不断增加的用户设备(User Equipment, UE),应对终端巨大的位置管理信令开销是实现这一目标的重要保障。文中提出了一种多目标算法优化跟踪区域列表(Tracking area List, TAL)的策略,目的是寻找TAL中跟踪区(Tracking Area, TA)的最优分布以及如何将TAL分配给UE,以最小化位置管理中冲突的跟踪区更新(Tracking area update, TAU)和寻呼信令开销。在本地侧利用多目标粒子群优化算法实现TAL的最优分布,网络侧根据不同UE的移动特性来分配大小合适的TAL。通过仿真验证,所提方案可以在TAU和寻呼开销之间取得妥协,并在节省总位置管理开销方面得到了大幅度改善。     

非支配解集的质量评价方法

多目标演化算法的目的是获得逼近Pareto最优前沿的分布均匀的非支配解集合,非支配解集的质量是多目标演化算法研究的重要领域.本文对目前提出的非支配解集的质量评价方法进行分类比较,为算法的整体性能评价和算法的性能比较提供了参考依据.     

基于属性分组的子空间聚类算法研究

针对分类数据,基于属性分组技术和多目标聚类质量函数,提出一种子空间聚类算法.该算法采用属性分组技术,将高相关属性划分到同属性组中,利用同组属性相关性度量属性权重值,构建属性软子空间;采用基于多目标的聚类质量函数,判断整体聚类效果,通过迭代优化簇集结构,达到最佳的数据划分状态.在人工合成数据集和UCI数据集上,实验验证了该算法的正确性、高效性和可靠性.     

连续混沌系统任意目标点的控制

通过构造适当的Lyapunov函数,实现对连续混沌及超混沌系统任意目标点的控制.     

基于多目标规划对养老服务运营模式的研究

针对中国养老服务现行的运营模式进行研究.首先,建立主成分分析模型确定养老服务床位的主要影响因素,构造主成分与床位数的回归曲线,预测中国养老服务床位数量,求得2019年养老服务床位数874万张、2020年床位数902万张.其次,对中国的31个省市进行的人口数量、人均地区生产总值等因素进行模糊聚类分析,对市场需求进行分类....     

一类产业结构多目标优化的决策模型

借助于投入产出和目标规划技术,建立产业结构近期调整的多目标优化决策模型.在不增加总投入和总初始投入的假设条件下,以极大化国内生产总值、极大化社会纯收入以及保证三次产业合适比例等为目标,使用广东省的投入产出资料进行实证分析.     

岩土力学参数概率分布的推断方法研究综述

岩土力学参数的概率分布推断是岩土工程可靠性分析的关键步骤之一,选择和建立输入参数的概率模型直接影响可靠性最终的计算结果和精度.介绍了不同情况下确定岩土参数概率分布的各种推断方法和研究进展,主要包括小样本情况、较大样本及大样本情况、存在先验分布和现场有限小样本情况下的推断方法.详细介绍了笔者最近在这一领域内所做的工作,希望对这一领域内的研究工作起到一定的推动作用.     

基于混沌粒子群算法的高速旅客列车优化调度

列车优化调度是一个大规模、复杂的、具有非线性离散变量和多约束的多目标数学优化问题.在优化过程中,考虑了特快旅客列车中途离开时间和整个运行时间等因素.首次将粒子群优化(particle swarmoptimization,PSO)技术引入列车优化调度,克服了传统优化方法易陷入局部最优和维数灾难等弊端.通过一个工程实例验证了该算法的可行性和有效性.同时,与现存的列车优化调度方法相比,粒子群优化方法的搜索时间短而且优化结果更接近最优解.