基于关键点特征匹配的点云配准方法

针对ICP配准算法对点云的初始位置要求高、处理低重叠率的点云配准能力低的问题,提出了一种基于关键点特征匹配的点云配准方法.设计一种多尺度加权法向投影均值差的关键点提取算法,结合SHOT描述子对关键点进行特征描述,融合几何一致性以及RANSAC算法去除匹配过程中的误匹配点对,优化关键点之间的对应关系,通过奇异值分解计算刚体变换矩阵,完成点云粗配准,使用ICP进行精确配准.实验表明,本文提出的关键点提取算法能有效提取点云表面特征变化明显的点,使用SHOT特征对关键点进行描述,能够快速、精确地完成点云数据配准,并且对于较低重叠率的点云,也具有较好的配准效果.     

基于非洲秃鹫算法优化卷积神经网络的重叠峰解析方法

利用光谱仪器检测土壤中重金属时,由于仪器分辨率较低,峰位相近元素的特征峰会产生重叠。光谱重叠峰严重影响定量分析结果的准确性,为了得到准确的重金属含量需要进行光谱重叠峰分解。本文提出利用非洲秃鹫算法优化卷积神经网络(AVOA_CNN)的重叠峰解析方法。首先,利用高斯函数模型模拟出150个双高斯含噪光谱重叠峰和43个三高斯含噪光谱重叠峰,选择不同小波基函数进行光谱数据去噪,以信噪比和均方根误差(RMSE)为评价指标,最终确定coif3小波基函数,使用导数法进行光谱重叠峰预处理。然后,使用AVOA_CNN获得卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)预测结果,解析结果表明,AVOA_CNN成功分解重叠峰且准确率高,双高斯光谱重叠峰和三高斯光谱重叠峰参数(峰强度,峰位,峰宽)的最大相对误差平均值分别为3.15%和5.90%。最后对比麻雀搜索算法优化CNN、CNN与AVOA_CNN,结果显示AVOA_CNN模型预测准确率最高。     

烟草坏死病毒植物病毒载体的构建

烟草坏死病毒A是单链RNA病毒,它的全基因组序列已被测出,含有6个开放表达阅读框。利用套叠PCR的方法将克隆于pMD18-T载体上烟草坏死病毒A基因的ORFⅣ与ORFⅤ（外壳蛋白）之间的非编码区形成突变SphI位点,最后将突变后的TNV-A全基因插入植物表达载体pE1802的SadI／SmaI之间,构建成植物病毒载体pE1802-TNV。     

基于社区森林模型的分布式重叠社区发现算法

重叠社区发现是复杂网络挖掘中的重要基础工作,可以应用于社交网络、通讯网络、蛋白质相互作用网络、代谢路径网络、交通网络等多种网络的数据分析,从而服务智慧交通、传染病防治、舆情分析、新药研制和人力资源管理等领域.传统的单机运算架构已经难以满足各类大规模复杂网络的分析和计算要求.人工智能领域的研究人员提出将社区发现应用到网络...     

导弹构形横向喷流干扰流场数值模拟

利用对称TVD格式和重叠网格技术数值模拟了翼面位置不同的两种导弹构形的横向喷流干扰流场,研究了喷口附近的流场结构、涡系结构、波系结构及流动分离等流场特性及翼面位置对干扰效应及气动性能的影响,并将计算得到的干扰力放大因子和干扰力矩系数的结果与实验结果进行比较,吻合良好.     

基于残差U-Net网络的染色体图像分割方法

针对染色体识别的难题,提出一种基于残差U-Net网络的染色体图像分割方法.以残差网络和U-Net网络为基础简化深层网络的训练,利用丰富的跳跃连接促进信息传播;通过将U-Net网络底层的卷积层替换成不同尺度的空洞卷积,保持特征空间分辨率不变的同时扩大特征感受野,实现多尺度感受野提取图像特征的同时减少特性信息的丢失;压缩路...     

利用堆数据结构实现邻域重叠社团结构挖掘

基于当前复杂网络中社团划分算法普遍存在算法复杂度过高以及重叠节点挖掘不准确的局限性,提出了一种高效、快速、准确的社团划分算法。基于贪婪算法,建立最大模块度矩阵,并采用堆数据结构,划分非邻域重叠社团。通过分析局部网络的连边情况,计算邻域社团的划分密度,以准确挖掘社团间的重叠节点。新算法经过仿真分析和实证研究表明,算法复杂度降到近线性。     

应用柔性工位边界的装配线

为解决传统刚性工位边界装配线在作业时间具有较大不确定性时出现大量未完成作业的问题,提出一种在工位之间引入重叠工作区域(即边界重叠区)、采用柔性工位边界替代传统刚性工位边界的一个柔性装配线系统的生产组织方式。建立了基于离散Markov过程的柔性装配线数学模型,提出了一种基于二分法的关于最小节拍时间的求解算法,从理论上证明了在特定未完成率下关于最小节拍时间的求解函数为单调递减函数,并给出了最小节拍时间的求解范围。一个简单的六工位装配线的算例计算结果表明:当边界重叠区长度占各工位长度16%和30%时,最小节拍时间与传统刚性工位边界装配线相比,降低至88.45%和83.45%,验证了柔性工位边界装配线能够有效地降低未完成作业的数量、提高装配工人平均利用率、提高装配效率。     

一种基于最优控制的车队协作算法

为缩短车队通过路口的时间,提出了一种基于最优控制的车队协作算法.首先,根据车辆运动的物理关系构建车队模型,并利用包含原理对其进行分解,获得车队系统的扩展模型.然后,使用最优输出跟踪控制算法,并根据车队安全性要求求取算法中的权重矩阵,得到车队系统的最优控制率.最后,通过收缩原系统获得车队的次优控制率.该方法可以在保证车辆安全行驶情况下,使车队能尽快达到目标巡航速度,从而快速通过路口.仿真和实际实验结果证明了该方法的有效性.     

混合二阶全变分的抗核辐射图像降噪方法

为了更好地保留核环境下图像降噪后的细节信息,提出了基于混合二阶全变分的抗核辐射图像降噪方法。将非凸二阶全变分与重叠组稀疏正则化相结合,使用交替方向乘子法(alternating direction method of multiplier, ADMM)和增广拉格朗日乘子法对全局问题进行优化求解,多次迭代后得到基本降噪图像;将多次降噪后的基本降噪图像进行差值迭代,使核辐射图像中大范围跳变的灰度值更加接近原始图像灰度值;根据核噪声的特点,设计算法模拟出核噪声斑块。通过在真实核环境下采集的数据集和模拟的核噪声数据集上进行实验,峰值信噪比(peak signal-to-noise ratio, PSNR)和结构相似性(structural similarity, SSIM)等指标的变化及处理后的视觉效果表明,提出的算法在保留图像细节信息方面优于对比算法。