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1.
针对传统地下目标识别算法中特征提取方法的缺陷,鉴于深度学习中的卷积神经网络(CNN)能自动从数据中提取特征,但CNN自带的分类器不能很好的解决非线性分类问题,由于SVM具有良好的泛化分类能力,为此提出基于CNN-SVM的地下目标形状识别方法。本文首先在地表面光滑场景下,利用该方法对地下圆形和矩形目标识别,然后加大场景难度,在地表面粗糙场景下进行地下目标形状识别。实验结果表明,相比传统人工设计的特征分类方法,该算法利用CNN自动提取的特征联合SVM提高了CNN的分类准确率,并且在两种场景下都具有更高的地下目标识别精度。  相似文献   
2.
航材备件是保障航空装备日常训练和作战正常使用的重要影响因素,针对部分航材备件样本数据量少,影响因素多且复杂多变,预测结果与装备系统完好性要求偏差较大等问题.建立基于灰色关联分析(GRA)与偏最小二乘(PLS)及最小二乘向量机(LSSVM)相结合的航材备件预测模型,采集某无人机航材备件数据,通过对统计数据进行灰色关联分析,提取航材备件需求的相关因素作为模型训练样本,确定关键因素,利用偏最小二乘对关键因素特征提取,然后将偏最小二乘特征提取后的数据作为最小二乘向量机输入,进行模型构建及分析.通过实验验证了该方法的可行性与适用性,能够满足无人机航材备件预测的实际需要.  相似文献   
3.
针对“仓店一体化”模式下提供限时送达服务的新零售仓店,研究多拣货员、多客户、配送方式为带限时送达约束的路径优化分批配送情形下的订单拣选与配送集成调度问题。以最小化订单最大履行时间和配送成本为目标,构建了混合整数非线性规划模型,并设计两阶段启发式算法(H-2)进行求解,最后通过数值实验对算法进行验证与分析。数值实验结果表明,H-2具有较高的求解质量;相较于传统调度算法(TS)在效率提升、资源节约以及客户满意度提高方面具有更优的表现,进而为新零售仓店管理者提供决策支持。  相似文献   
4.
叶德凤  王勇 《数学通讯》2021,(3):39-41,46
2020年高考中的平面向量试题主要考查平面向量的基本概念、线性运算和数量积,还出现了有相当难度和深度的创新题型,本文对2020年高考平面向量考点分类进行深度解析.  相似文献   
5.
采用预热超声技术改善菠萝蜜种子分离蛋白(Jackfruit Seed Isolate Protein, JSPI)起泡性,探究起泡性与结构的关系。对预热温度,超声功率,超声时间进行了优化,得到最佳条件:预热温度60℃,超声功率600 W,时间20 min。结果得出,与JSPI相比,60℃+600 W处理的JSPI起泡性增加了58.44%(P<0.05),高于600 W(45.25%)和60℃(29.64%)。相比JSPI,泡沫稳定性没有提高(P>0.05)。SDS-PAGE凝胶电泳结果表明,600 W超声处理没有改变JSPI的分子量,60°C处理使JSPI的部分可溶性蛋白分子聚集,出现了新的蛋白条带。相关性结果表明,起泡性与JSPI的β-折叠和无规则卷曲含量成正相关。与JSPI相比,600 W,60℃,60℃+600 W处理后的荧光强度增强、表面疏水性(H0)提高,说明JSPI结构变松散,内部疏水基团暴露出来,疏水性增加,导致起泡性增加。电位结果表明,与JSPI相比,600 W处理的电位从-22.03增强至-24.53 mV(P<0.05)。60℃,60℃+600 W处理电位减弱,导致溶液体系不稳定。粒径结果表明,与JSPI相比,600 W处理粒径减小,60℃处理粒径增加。蛋白粒径减小、或占较低比例存在的粒径较大的蛋白群体均可以提高JSPI的起泡性。  相似文献   
6.
刘治平 《运筹学学报》2021,25(3):173-182
随着高通量技术的发展,越来越多的生物医学组学数据亟需处理与分析,基于运筹优化的生物信息学方法是有效解析高维生物医学数据的重要途径之一。综述了近年来在基因调控网络推断方面的研究进展。针对不同类型的转录组学数据和研究目的,分别建立了相应的基因调控网络推断方法,主要包括先验基因调控网络数据库的建立、基于条件互信息的因果网络推断、基于微分方程的动态基因调控网络推断、转录调控和转录后调控协同作用的网络推断以及基因调控网络活性评价等,并展望了基因调控网络推断的重要研究方向。  相似文献   
7.
为提高生鲜羊肉储存期内(4,8和20 ℃环境)挥发性盐基氮(TVB-N)的近红外光谱(NIR)检测的稳定性和准确性,选取特征光谱和预测模型是关键步骤。以121个羊肉样品为实验对象,采集生鲜羊肉680~2 600 nm波段的近红外光谱。以多元散射校正(MSC)、标准正态变换(SNV)等散射校正方法,Savitzky-Golay卷积平滑(SGS)、移动平均平滑(MAS)等平滑处理方法,以及归一化(Normalization)、中心化(Centering)、标准化(Autoscaling)等尺度缩放方法分别预处理光谱数据后建立偏最小二乘法(PLS)预测模型。比较发现SGS处理的光谱建模效果最好。利用蒙特卡洛采样(MCS)法及马氏距离法(MD)消除了羊肉光谱的5个异常数据。运用光谱-理化值共生距离(SPXY)算法划分总样本的75%(87个)为校正集样本,剩余29个为验证集样本,利用竞争性自适应重加权法(CARS)、无信息变量消除法(UVE)、改进的无信息变量消除法(IUVE)和连续投影算法(SPA)提取特征光谱得到的波长个数分别为14,713,144和15。将全光谱和4种方法提取的特征波长作为输入变量建立预测模型,CARS提取的波长所建立模型的性能优于UVE、IUVE和SPA提取的波长所建立模型的性能,表明CARS方法可以有效简化输入变量并提高预测模型的性能。改进后得到的IUVE法相比于UVE法,筛选出的波长数更少且模型性能有所提升。以提取的特征波长建立PLS,支持向量机(SVM)和最小二乘支持向量机(LS-SVM)预测模型,SVM模型得到最优的校正集预测结果,其中CARS-SVM预测模型的校正决定系数(R2C)和校正均方根误差(RMSEC)分别为0.939 1和1.426 7,最优的验证集预测效果为LS-SVM预测模型得到,其中IUVE-LS-SVM预测模型的验证决定系数(R2V)和验证均方根误差(RMSEV)分别为0.856 8和1.886 2。基于近红外特征光谱建立简化、优化的生鲜羊肉储存期TVB-N预测模型,为实现快速无损检测生鲜羊肉中的TVB-N浓度提供技术支持。  相似文献   
8.
鲁棒投资组合模型是一种适用于收益不确定条件下寻求最优决策的方法。首先考虑投资者对底线的重视,根据当收益触及底线时,激进者和保守者在参照点上的不同变化情况,建立动态参照点模型。接着,一方面将动态参照点作为划分获益和损失的界限值,改进现有的Worst-case Omega(WOmega)模型。另一方面结合投资者对下侧风险更为厌恶的特点,以动态参照点作为下侧风险的基准,改进现有的Relative Robust Portfolio Optimization(RRPO)模型。实证研究中,对于WOmega类模型,结果表明激进行为模型在样本内表现较好,而保守行为模型在样本外表现较好。对于RRPO类模型,结果显示激进行为的收益表现良好,保守行为对标准差及最大损失值的控制较好。随着约束的放松,所有模型的收益都能得到可观提升。  相似文献   
9.
本研究从业主—承包商交互的视角构建了一种RCPSP(resource-constrained project scheduling problem)双层优化模型,即在可更新资源约束条件下,项目双方如何进行交互决策达到双方NPV(Net present value)最大化的目标。首先对研究问题进行界定,构建资源约束下的max-NPV项目调度双层优化模型;然后利用延迟优先规则设计了一种基于时间窗延迟的嵌套式自适应遗传算法来求解该模型,以达到双方NPV最大化;最后用一个算例验证算法的有效性,同时通过PSPLIB数值实验说明算法的稳定性,并分析关键参数对项目双方收益的影响。研究结果为项目进程的安排以及奖励机制的设计提供依据,以提高双方利益。  相似文献   
10.
利用传统支持向量机(SVM)对不平衡数据进行分类时,由于真实的少数类支持向量样本过少且难以被识别,造成了分类时效果不是很理想.针对这一问题,提出了一种基于支持向量机混合采样的不平衡数据分类方法(BSMS).该方法首先对经过支持向量机分类的原始不平衡数据按照所处位置的不同划分为支持向量区(SV),多数类非支持向量区(MNSV)以及少数类非支持向量区(FNSV)三个区域,并对MNSV区和FNSV区的样本做去噪处理;然后对SV区分类错误和部分分类正确且靠近决策边界的少数类样本重复进行过采样处理,直到找到测试结果最优的训练数据集;最后有选择的随机删除MNSV区的部分样本.实验结果表明:方法优于其他采样方法.  相似文献   
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