基于单一平面靶标的非共面点阵列建立方法

开发了一种非共面点阵列的建立方法.该方法仅需一个靶标,利用映射矩阵求解各平面的位置参数,摆脱了现有方法对精密定位装置的依赖.为了正确确定平面靶标特征点的拓扑位置,设计了新型平面靶标,借助特殊设计和共线不变性规则实现靶标拓扑定位的自动化.经试验验证,该方法建立的非共面点阵列具有较高精度,可以应用于视觉测量系统.     

随机种子最近邻居搜索聚类算法研究

提出了随机种子最近邻居搜索(RS-NNS)聚类算法,该算法从随机确定的种子开始沿着它最近邻居的方向搜索具有最大相似特征的邻居对象,形成局部最大聚类集合,并在搜索过程中动态调整数据对象的归属,以实现局部的最优分配,直到所有的数据对象完成聚类标识。经过验证,该算法可以适应数据集合的密度、形状、噪音、聚类个数等问题,并且相对于同类算法可以实现较快地优化搜索。     

LTE系统中初始小区搜索研究

在3GPP LTE系统中,传统的初始小区搜索算法具有较大的运算复杂度,这就导致移动设备需要消耗更多的功率来完成搜索过程,同时也影响了小区搜索的可靠性。通过差分相关移除信道影响从而提高辅同步信号检测质量,以及运用量化后的互相关来简化辅同步检测算法。改进后的辅同步检测算法与传统算法相比,具有较低的运算复杂度。通过仿真分析比较传统算法和改进算法,表明改进算法的检测正确概率有所提升,可靠性得到了提高。     

名刊摘要

1互联网大佬们的平台之惑盛大做游戏,百度做搜索,腾讯做即时通讯,阿里巴巴做电子商务。现在,如果你依然这样来描述中国互联网一线企业的业务,显然是落伍了。实际上,互联网     

基于MCTS-RAVE的智能博弈

针对蒙特卡罗树搜索(MCTS)算法对蒙特卡罗模拟次数的依赖性较强,为获得较高智能必须进行多次模拟的情况,提出了结合在线强化学习知识以减少MCTS算法对蒙特卡罗模拟次数的依赖,在搜索过程中积累强化学习知识,并快速对动作值作出估计。实例表明,该种方法较MCTS具有更高的智能表现,并有一定的实用价值。     

关于随机游动最优停止游戏的研究

本文通过对随机游动最优停止游戏问题的研究,发现所研究的系统的随机规律,从而建立马尔可夫链模型。考虑到为了实现游戏的公平性并使游戏达到平衡状态,进一步建立了赌注不同的优化模型。     

复杂边坡非圆弧滑动面求解的类电磁机制算法

针对复杂边坡非圆弧滑动面求解,结合双层搜索机制,将类电磁机制算法作为第1层搜索方法,将粒子数较少的类电磁机制算法或复合形法作为第2层搜索方法。研究结果表明:本文的2种算法与其他算法相比所得结果都比较接近,证明本文方法的有效性;左右交点位置对安全系数影响的敏感度于滑动面其他节点的低;复合形法作为第2层搜索方法,其计算精度比采用类电磁机制算法的略高,但迭代次数成倍增加;算例中可能存在若干条滑动面,安全系数相差很小,但滑动面位置有差别。     

无资源约束MLLS问题的三种求解算法效果比较

用于求解无资源约束多级生产批量计划(UMLLS)问题的算法包括混合粒子群(HPSO)算法、混合分散搜索算法(HSS)和带排斥算子的遗传算法(RGA).为了研究各算法对问题的适用性,对于上述三种算法的求解效果采用标准测试集进行了较全面的测试和比较,给出了针对不同规模无资源约束生产批量计划问题的算法选择方案.测试结果显示:对于小规模和中规模问题,HSS算法的效果更好;对于大规模问题,HPSO算法的性能更优越.     

Hyper-SegUNet:基于超网络的超参自学习医学图像分割模型

为解决在训练UNet及其变种时需要手动选择超参数的缺陷,提出一种嵌入超网络(Hypernetworks)的医学图像分割模型Hyper-SegUNet.首先,构建编码器和解码器组成的U型网络结构.然后,将多组超参数作为解码器的输入单元,进而输出多组不同超参数下的性能,并从中挑选最优超参数.在腹部多器官分割数据集Synapse和心脏单器官分割数据集ACDC的实验结果表明,该模型可以自动选择超参数,而且分割准确性优于基线方法.     

深度优先搜索的非递归算法

深度优先法是图的遍历的一种重要的方法。改方法应用广泛,例如电网拓扑结构、DNA网络等复杂图形分析。在大型网络的分析过程中,深度优先搜索的递归算法效率地下。故本文论证了递归算法的优缺点,并用非递归算法实现了深度优先搜索。