摘要:针对点云分割中分割目标不明确,边缘不清晰,全局特征与边缘特征未能有效融合等问题,提出 了一种融合边缘检测的 3D 点云语义分割算法。 首先,通过 3D 点云语义分割网络对点云数据进行初步提取 区域内的全局语义特征;然后,采用引入了注意力机制的语义边缘检测网络,能够更好地对点云数据中的物 体进行特征提取增强,抑制非边缘信息的产生,得到了具有丰富的语义信息的边缘特征;最后,通过融合模块 将属于同一物体的语义特征融合起来进行分割细化处理,使得分割目标更精确;此外,使用了双重语义损失 函数,使网络产生具有更好边界的语义分割结果。 通过搭建实验平台和使用 S3DIS 标准数据集进行测试,改 进后的算法在数据集上的平均交互比为 70. 21%,在精度上较 KPConv 语义分割算法有所提高。 实验结果表 明:该算法能够有效改善物体边界分割不清晰、边缘信息模糊等问题,总体分割性能良好。

摘要:针对水下图像色彩失真,对比度低以及图像模糊不清等一系列问题,提出了一种基于色彩模型的水下图像增强算法,改进了现有的 UCM 算法的直方图线性拉伸,使用限制对比度自适应的方法对直方图进行非线性均衡化,使处理后的图片对比度增强效果更好,图像质量更高,更符合人类的视觉感知。 通过搭建的水下海参场景和模拟海底图像偏蓝绿色的实验环境,拍摄了 4 组海参在不同姿态、工况下的水下图片并对其进行定性、定量分析,得出改进后的 UCM 算法在 UIConM、UIQM、NIQE 指标下的数值分别平均为 0. 63、4. 30、3. 30,相比较其他 3 种算法,该算法处理后的图像质量评估指标均为最优,由此证明了研究的算法相对于其他的传统算法显示出更好的可行性和优越性,并且能够适应不同的水下工况,拥有良好的鲁棒性。

摘要:皮肤镜图像分析技术的第一步为图像分割,分割的结果会直接影响到后续的处理过程,针对具有背景噪声、模糊边缘和灰度不均的皮肤镜图像,提出了一种新的结合水平集的犹豫中智集图像分割方法;首先利用犹豫中智集理论将图像转换为犹豫中智集图像,其中犹豫中智图像由三类子集组成(T、I、F),利用犹豫中智集图像突出表达图像的目标信息和边缘信息;然后针对传统 DRLSE 水平集的不足进行改进,构造新的边缘停止函数,并增加灰度驱动能量项,最后通过改进的DRLSE 水平集对 ISIC(2018)皮肤镜图像进行分割测试;实验结果的交并比(Jaccard Index)值均大于 95%,且均方误差(MSE)、峰值信噪比(PSNR)和结构性相似指数(SSIM)均表现良好,表明方法能够准确、有效的分割具有模糊边缘和灰度不均的皮肤镜图像,对后续的皮肤镜图像的处理与诊断奠定了基础。

摘要:针对目前基于 FCM 的改进算法不能很好解决图像分割的精度和速率问题,提出了一种改进的FCM 算法来对图像进行有效率的分割。 在算法中加入抑制因子增加算法的聚类速率;在原有 KFCM 算法的目标函数中加入加权模糊因子增加像素的空间信息,从而解决算法分割精度的问题。 通过对比实验图可看出:改进的算法对原图像分割的效果更佳,而且对噪声的抑制效果较为明显,再通过引入评价指标的实验数据可以直观看出改进的算法不仅对原灰度图像而且对噪声图像都具有较好的分割性能,对噪声和孤立点都具有较好的鲁棒性和抑制性,表明了改进的算法能够大大提高人们的工作效率,同时为后期再次改进提出一 种思路和方向。

摘要:针对粒子群算法收敛能力不足和易陷入局部最优的问题,提出了一种基于侦察学习策略的新型粒子群算法。 算法首先利用拓扑结构构建粒子种群,其次采用联合因子均衡算法的局部搜索能力和全局搜索能力,并通过侦察学习策略改进算法的速度和位置公式进而产生候选解;Wilcoxon 秩和检验结果和CEC2017 基准函数检测结果表明,新型粒子群算法的收敛能力,最优解精度以及算法稳定性更好,说明算法性能得以提升。

摘要:我国乃至全球风力发电技术目前还不够成熟,在发电过程中存在很大的损耗。 众多解决方法都存在着抗干扰性(即稳定性)较差,响应速度较慢的问题,难以精确迅速地跟踪最大功率点,实现双馈电机的最大输出,而且由于风力机响应时间常数大、精度低、动态调节能力差,风速检测比较困难,很难通过调节风 力机转速实现最大风能追踪。 为了解决这些问题,提出以双馈电机定子输出反馈给电网的功率最大为目标,建立基于电网电压定向下的 DFIG 数学模型,并在此模型基础上引入模糊控制,实现双馈电机最大功率点跟踪策略(把追寻双馈电机定子输出给电网电能最大控制策略统一称之为最大功率点跟踪策略)。 最后,通过MATLAB 进行仿真和实验不同风速条件下的动态调节性能,实现了双馈电机最大功率点跟踪的稳定性和灵敏度提高,并且在风速变化的情况下也能迅速进行最优控制。 因此,该方法理论具备参考和利用价值。

摘要:针对电力系统中新能源发电不断增加,其不均衡性和日益增长的用户负荷多样性对电网产生冲击这一问题,提出了一种基于双变压器的低压母线侧负载并联系统。 利用 SNOP(Soft Normally Open Points,智能软开关)的双向调节能力把配网系统中两个变压器低压用电侧互联,取代传统的联络开关,提高电能质 量和系统的可靠性,在背靠背式 VSC(Voltage Source Converter,电压源换流器)电路基础上添加储能系统作为 SNOP 的拓扑结构,提高了系统的可靠性,在交-直-交转换下保证能量互换的安全可靠。 根据其拓扑结构建立数学模型,研究了双闭环控制结构下的控制策略,并结合储能单元综合考虑其控制策略,保证储能单 元的兼容性。 最后通过 MATLAB 仿真验证双闭环控制策略下的储能型 SNOP 系统理论的正确性和可靠性,试验结果表明,储能型 SNOP 可以很好地对变压器两侧负载进行互联,以此缓解重载侧变压器压力。

摘要:针对传统的 HMM 模型中状态持续时间不长的不足,且在计算量大的情况下,语音识别精度不高,训练时间长,训练误差较高,提出了一种基于语音状态持续时间长的 HMM 模型。 首先,令状态转移矩阵的对角线元素全为 0,去掉自转移弧,再增添以参数化的函数描述持续时间的高斯分布,再通过帧与帧相互 之间的关联程度,将每帧都计算进去;其次,通过重估公式反复计算每条弧被指定的转变概率和可见符号序列输出最原始的数值概率,直至收敛,停止运算。 最后,在 HMM 模型改进前后实验中得到更小的训练误差,下降速度更快,计算量较之前减少多,更容易达到收敛,其概率输出与它前面一个概率输出的差值与该概率 输出值的比值大于 HMM 模型设定的初始值。 与传统 HMM 模型实验比较,基于持续时间状态的 HMM 模型可以在一定程度上降低训练次数和训练时间,提高识别语音的精确度,基本完成了语音识别系统的功能。

摘要:针对目前压电微位移控制系统中普遍存在的模型非线性、系统复杂或不稳定等缺点,提出了一种基于压电迟滞对称性及单向单回路循环的微位移线性控制系统。 首先利用压电迟滞效应中回路正调曲线与逆调曲线之间的轴对称性质,使二个性能一致的压电位移作动器位于回路的对称点,其迟滞非线性效应得 以相互抵消,从而使其总的位移输出与输入驱动电压呈线性关系;其次,在控制策略的选择上,为避免因次级回路的出现而导致的复杂性与不稳定性,并保证压电系统的输出精度,位移调节过程中仅采用一个确定的主回路,且二个位移作动器均按此主回路的单向逆时针方向调节;依据所提出的模型和算法,进行了实验验证,并对误差进行了分析与补偿;结果表明模型位移输出精度达到 nm 级,最大误差 15 nm,平均误差约 0 nm;同时该模型还具备结构简单、计算量小、易于实现、输入与输出为线性关系等优点。

摘要:针对印度新型冠状病毒肺炎(COVID-19)疫情的传播,建立通过设定目标函数求最优解来确定模型未知参数的 SIR 传染病动力学模型。 首先通过线性回归拟合参数范围,设定目标函数作为约束条件,结合龙格-库塔法,借助 Matlab 软件确定参数值最优解,进行 SIR 模型拟合和预测,发现印度疫情拐点将出现在 2021 年 5 月 8 日左右,结合预测数据推导未来每日新增及累计新增病例数,虽未来 100 d 内将持续出现新增病例,但疫情现期已经有消退趋势;其次考虑印度变种病毒 B. 1. 617 以及当下疫苗接种情况的影响,建立加入疫苗影响因素的 SIR 预测模型,通过进行疫苗接种灵敏度分析模拟出印度疫苗接种率大约需要达到 75%,考虑有效保护率则接种率需要高达 95%,才可以建立起群体免疫屏障;最后通过基本传染数验证了疫苗接种率,并对新冠波及影响做出了相应对策分析。

摘要:神经网络属于复杂网络,因其可以描述各种真实的系统受到了大量学者的研究,而稳定性一直是复杂网络的重要问题,研究了一类脉冲神经网络的指数稳定性;建立一个含有分布时滞和脉冲的变系数广义 Halanay 不等式,它有 3 个特点:含有脉冲,可以用来证明不连续系统的稳定性;系数为变系数,对不等式 的系数要求更为宽松,应用更加广泛;时滞为分布时滞;利用新建立的广义 Halanay 不等式,结合 Banach 不动点理论,建立简单的 Lyapunov 函数,得到了使脉冲神经网络周期解的存在性和指数稳定性的充分条件,说明了在满足条件时,脉冲时滞神经网络存在惟一周期解,并且周期解指数稳定。

摘要:针对棉花已成为制约“十四五”规划中纺织行业发展不可或缺的关键因素这一事实,提出通过研究棉花期货价格的波动来体现纺织业成本变化。 基于 2008 年 1 月 2 日到 2021 年 9 月 6 日棉花 CF999 期货价格数据时序图,得到原序列不平稳的结论,处理后得棉花期货价格收益率序列,由 J-B 统计量、ADF 检验 统计量,得到棉花期货价格收益率序列是平稳时间序列,但不服从正态分布,有尖峰厚尾和高阶异方差性的统计特征;然后考虑收益率序列服从 T 分布和广义误差(GED)分布,分别构建 GARCH 类模型,具体利用GARCH、GARCH-M、EGARCH 和 MS-GARCH 4 种模型对棉花价格波动特征进行研究,结果表明:基于 T 分布 的模型比 GED 分布更能描述棉花期货价格收益率序列的波动特征;棉花市场不是“高风险、高回报”产业;收益率序列存在反杠杆效应;MS(3)-GARCH(1,1)模型的拟合效果最优,收益率序列有体制变换现象,各种波动的持续期不同,高波动状态最短,为 2. 12 d;最后提出相关建议。

摘要:针对单项预测存在一定随机性、预测精度较低等问题,基于误差平方和最小准则,结合 GIOWA算子提出 4 种特殊参数的变权系数组合模型,以 2000—2020 年安徽省城镇居民人均可支配收入数据为样本,对安徽省未来 5 年城镇居民人均可支配收入进行预测。 首先分别应用 3 种单项预测模型对安徽省城镇居民人均可支配收入进行拟合预测,然后以误差平方和最小为准则,结合 GIOWA 算子构建变权系数组合模型,同时对 GIOWA 算子取 4 种特殊参数得到相应的组合预测模型,最后应用所构建模型对安徽省未来 5 年城镇居民人均可支配收入进行预测。 结果表明:变系数组合预测模型预测效果优于单项预测模型;安徽省未来 5 年城镇居民人均可支配收入将会持续稳定增长。

摘要:针对城市照明会影响植物花果期物候的变化,提出园林植物与照明关系的研究;利用跟踪观测的方法,记录被照植物生长环境,计算被照射植物的花期及生长季,并与文献记载植物花果期进行比较,研究夜景照明与园林植物花期果期的关系;得出人工光照是影响绿化植物花期与果期的直接因素,园林植物花期可作为人工光照对植物物候影响指示器;受人工光源照射的园林植物花期变化相对明显,展叶期变化也相对明显,乔木花期对人工光照反应较为弱;落叶植物花期对人工光照敏感,夜间光照下落叶乔木果期提前,花期延长;园林植物花果期对 LED 白光、黄光光谱照射较为敏感;指出得出深入对城市光环境与绿化植物花果期影响的研究,可有效掌握受人工光照下的园林植物花果期的变化规律,对预测园林植物生长、保护生态环境、指导园林夜景建设有重要的意义。