算法研究

摘要： 云计算具有用户群体庞大、系统结构复杂和任务量繁重的特点,对大量任务进行高效调度成为云计算必须解决的难题。云计算任务调度算法决定了用户任务的执行效率和系统资源的使用效率,直接关系到云计算系统的整体性能。本文分析了云计算环境下任务调度的重要性,由任务调度出发,梳理和总结了云计算独立任务调度算法的研究现状。根据调度目标的不同,静态独立任务调度算法分为传统独立任务调度算法和启发式独立任务调度算法,本文分析了两种调度类型代表性算法的基本思想和优缺点,并对改进方式和优化结果进行了归纳。

摘要： 虽然算法作为科学术语的内涵相对确定,但算法在与新闻传播学界发生交涉的过程中延展出一系列丰富的外延。在智能媒体研究经历了数年蓬勃发展之际,为理解算法研究各方向的分歧所在,促进不同研究路径之间的对话,文章试图剖析多元算法研究视角所依托的迥然不同的算法定义,采用话语研究视角,分析不同研究对算法持有的观念及其相应的支撑逻辑。在综述十九大以来智能媒体研究的基础上,探究学术界开展算法研究的认识论基础。党的十九大以来,学术界围绕算法形成的话语被归为六类——算法是工具、算法是规则、算法是权力、算法是主体、算法是想象、算法是价值表达,不同话语的逻辑、关键发现、进步性与局限性也得到具体诠释。

摘要： 为优化三坐标测量机对叶片型面的检测过程,针对叶片测量特点研发了一种虚拟仿真检测系统。该仿真系统以叶片为研究对象,通过建立三坐标测量机和叶片的三维实体模型对叶片测量路径进行规划,提取叶片测头中心点坐标,并根据矢量平均误差确定测头矢量的优化算法进行测头半径补偿,完成叶片测量点曲面与理论模型的误差比对及测量过程仿真。

摘要： 机器学习的重要理论之一是统计学。在传统的统计学理论中,只有在样本数量足够多的情况下才能取得近乎理想的成果。文章主要提出了一种新型机器学习方法——相关向量机。与传统机器学习项目相比,相关向量机具有较多的优势,包含概率型输出的实现、核函数选择更加自由等,能够显著提升机器学习算法的科学性和合理性。

摘要： 本文通过对双目标定、立体校正与匹配及多频外差求解相位等涉及三维重建的算法进行深入研究,搭建一套基于双目结构光的三维测量系统。该系统不仅仅是增加视角来采集图像,以此获取更完整的点云信息,更重要的是通过投射不同频率且存在相位差的正弦结构光栅,使图像中各像素点都有唯一相位值,经立体校正后,提升左右像面特征点的匹配精度。相较单目结构光将投影仪做逆相机模型来解算深度信息的方式,双目结构光获取的点云信息精度更高,为视觉检测算法更准确的判断螺栓松动及磨耗件到限等故障类型奠定基础。最终实现由基于三维点云数据的故障分析算法来替代人工,完成日检作业。

摘要： 本文主要是针对云网络信息数据挖掘中所存在的不足进行分析,且结合现有相关数据挖掘算法的应用可知,多数挖掘算法均存在挖掘效率低、成功率低等相关问题。对此,本文提出一种网络信息数据挖掘新算法,该算法基于人工智能裁决框架,同时兼顾多方面的影响因素,由此获取相应的数据挖掘强度指数,从而有效提高挖掘的整体效率,最终实现云网络环境下数据的高效挖掘。以下就该云网络信息数据挖掘算法展开具体的论述分析。

摘要： 国内外学者基于主流BIM(Building Information Modeling)平台,发挥BIM软件的参数化设计优势,开展了大量的管片三维空间排布设计研究,但这些研究普遍存在自动化程度不足、不适用于局部块体预埋槽道的大直径盾构隧道等问题。为此本文介绍一种基于Dassault平台CAA(Component Application Architecture)架构开发的盾构管片空间排布程序,与Dassault平台的参数化和精细化设计功能相结合,可实现考虑局部块体预埋槽道的区间盾构隧道BIM设计。该程序包括用户交互模块、数据存储模块和骨架设计模块。用户交互模块用于工具条和用户交互窗口的实现;数据存储模块用于输入和输出数据、管片环位置姿态数据的存储和表达;骨架设计模块考虑多层次约束条件,实现最优管片环相对旋转角度筛选,并批量创建管片定位骨架坐标系模型。

摘要： 提出了码流融合自适应算法,并构建了视频自适应传输系统,并对基于码流融合的自适应传输算法进行了研究。研究结果表明,系统划分Tile的数量越多,损失的性能也就越多,从全局上看,编码性能受到优化后MCTS的影响是可以接受的;从测试全局看,还是能够接受较快的码流融合对系统造成的传输时延。希望此次研究能为我国全景视频图像传输的研究工作提供一定的帮助和借鉴。

摘要： 近年来,随着科学技术的不断发展,一些网络安全事件频发,人们对网络信息安全要求也越来越高,因此数据加密技术被广泛应用于各行各业来保护一些商业信息和数据。当前应用较为广泛的就是DES和RSA两种加密技术。其中,DES算法虽然具有速度较快的优点,但是其安全性、可靠性和密钥固定性都较低,这就已经不能满足当前人们对数据加密技术的安全性的要求。而RSA算法虽然具有较好的安全性,但是其运算速度较慢,这主要是因为其密钥的长度不固定。针对两者的优缺点,一些研究机构提出了将DES加密技术和RSA加密技术相结合创新出一种新的加密技术,接下来,文章将就这个综合加密技术的算法进行详细的研究和探讨。

摘要： 工时定额是生产计划安排、工作量计算、成本核算及考核的重要依据,是工作量衡量的尺度,在企业的生产、劳动、成本等计划的编制、任务量核算、工序能力平衡、资源均衡利用等方面应用,为企业科学管理提供基础和支撑。对于促进企业合理地组织劳动与分工、科学组织生产、提高企业对生产活动中人力、物力、财力配备,提升劳动生产率及经济效益具有重要意义。高压开关产品装配工时定额在手工装配条件下研究不同工序工时定额方法,通过测量、写实以及测时法,用图像法、回归分析法、复合函数等先进的定额技术和工具,建立劳动定额计算各类数学模型,制定工时定额数据及标准、探索高压开关产品装配工时定额计算和应用,推动劳动定额科学化、标准化、现代化。

摘要： 由于传统的动态规划算法和POA算法在求解梯级电站短期优化调度上容易出现维数灾的问题,本文以重庆阿蓬江流域梯级电站为例根据实际调度需求提出了改进逐次逼近动态规划算法,建立了梯级水电站发电量最大模型,并开发了相应的高级应用软件.结果表明,该算法运算效率高,收敛性好,能够满足梯级水电系统的调度需要.

摘要： 介绍了激光雷达工作的原理和特点。在检测到道路上障碍物的前提下，提出了一种测量了的道路上障碍物的高度的算法。该算法运用到了简单的几何原理和代数公式。最后指出了该算法的缺点和不足。

摘要： 为实现行程延误信息的实时自动采集,并提高信息采集的准确性,本文基于北京市车辆牌照自动识别系统,通过对其采集的视频图像进行深入的信息挖掘,提出了应用车辆牌照自动识别系统实时自动采集行程延误的思想.考虑到用户的各种需求,提出了面向路网的行程延误算法.该方法可以为交通管理与控制、路线诱导及交通规划等方面的研究提供重要的基础数据,具有广泛的应用前景.

摘要： 本文系统回顾了国内外爆炸力学计算方法及程序/软件的发展过程、现状及发展趋势,指出了国内在该领域存在的主要问题,并提出了相应的解决途径,最后对本学科组在计算爆炸力学软件开发及算法研究方面的相关工作进展进行了综述。

摘要： 图像在获取、传输等过程中会受到干扰,造成图像模糊不清.传统去模糊方法需要根据模糊原因估计出相应的点扩散函数(PSF),然后进行反卷积估计出原始图像.本文借鉴K-SVD算法,利用对模糊图像进行训练得到自适应字典；并利用计算量相对较小且收缩速度较快的PCD算法来求解稀疏解.实验结果表明,相对传统图像去模糊算法和固定字典算法,自适应的字典学习算法能达到更好的去模糊效果.

摘要： 图像在获取、传输等过程中会受到干扰,造成图像模糊不清.传统去模糊方法需要根据模糊原因估计出相应的点扩散函数(PSF),然后进行反卷积估计出原始图像.本文借鉴K-SVD算法,利用对模糊图像进行训练得到自适应字典；并利用计算量相对较小且收缩速度较快的PCD算法来求解稀疏解.实验结果表明,相对传统图像去模糊算法和固定字典算法,自适应的字典学习算法能达到更好的去模糊效果.

摘要： 图像在获取、传输等过程中会受到干扰,造成图像模糊不清.传统去模糊方法需要根据模糊原因估计出相应的点扩散函数(PSF),然后进行反卷积估计出原始图像.本文借鉴K-SVD算法,利用对模糊图像进行训练得到自适应字典；并利用计算量相对较小且收缩速度较快的PCD算法来求解稀疏解.实验结果表明,相对传统图像去模糊算法和固定字典算法,自适应的字典学习算法能达到更好的去模糊效果.

摘要： 图像在获取、传输等过程中会受到干扰,造成图像模糊不清.传统去模糊方法需要根据模糊原因估计出相应的点扩散函数(PSF),然后进行反卷积估计出原始图像.本文借鉴K-SVD算法,利用对模糊图像进行训练得到自适应字典；并利用计算量相对较小且收缩速度较快的PCD算法来求解稀疏解.实验结果表明,相对传统图像去模糊算法和固定字典算法,自适应的字典学习算法能达到更好的去模糊效果.

摘要： 随着各种新技术的发展,企业的关键信息高速增长,更多的数据需要高效的存储,这就需要很多技术的保障,重复数据删除技术现在广泛的应用于存储行业.本文从重复数据删除技术的概念入手,针对其工作原理和应用范围展开论述,详细讨论了数据块切分的一些方法,数据块指纹的生成算法,数据块检索的主要技术等.本文在重复数据删除的主要原理上进行了详细的阐述,为用户更好的了解重复数据删除技术提供了一个参考依据,最后指出了重复数据删除的未来发展方向.

摘要： 随着各种新技术的发展,企业的关键信息高速增长,更多的数据需要高效的存储,这就需要很多技术的保障,重复数据删除技术现在广泛的应用于存储行业.本文从重复数据删除技术的概念入手,针对其工作原理和应用范围展开论述,详细讨论了数据块切分的一些方法,数据块指纹的生成算法,数据块检索的主要技术等.本文在重复数据删除的主要原理上进行了详细的阐述,为用户更好的了解重复数据删除技术提供了一个参考依据,最后指出了重复数据删除的未来发展方向.

摘要： 本发明公开了一种基于ShuffleNet迁移学习的医学图像鲁棒多水印方法，属于多媒体信号处理领域。本发明的步骤是：首先对ShuffleNet网络进行结构改动，在自制的医学数据集上训练好后保存；接着把医学图像输入到训练好的ShuffleNet网络中，经过前向传播，对获得的数值处理后就成了医学图像的特征向量；然后对水印进行置乱加密，将医学图像的特征向量与加密后的三张二值水印分别进行异或得到三个二值逻辑序列；再通过相同的操作来提取待测医学图像的特征向量，并与二值密钥序列分别关联来进行水印的提取。本发明是基于ShuffleNet迁移学习的医学图像数字水印技术，有较好的鲁棒性，针对旋转、平移、缩放、剪切等几何攻击尤为突出，水印的嵌入不改变原始数据的内容，是一种零水印技术。

摘要： 本发明提供了一种以用户为中心的超密集网络中功率控制算法的一种解决办法。针对User‑centric Ultra‑Dense Network(UUDN)中复杂的干扰问题和功率消耗过大问题，提出了一种UUDN中的二层Stackelberg博弈功率控制算法。建立了UUDN结构下上行功率控制模型，构建二层Stackelberg博弈功率控制(TSGPC)算法；针对服务用户和协作用户设置不同收益函数，从理论上推导出所有用户收益最大时，协作用户的功率控制方案和最佳惩戒因子的纳什均衡解；证明了该纳什均衡解的存在性和唯一性。仿真结果表明，本文的所提的TSGPC算法在保证通信质量的前提下，协作用户的SINR有显著提高，对比Nash算法，在系统吞吐量方面提升了5.58％，该算法有效地抑制了干扰，提高了系统的吞吐量和系统容量。

摘要： 本发明为一种基于联邦强化学习的异构软件缺陷预测方法；该方法首先使用主成分分析法(Principal Component Analysis，PCA)进行数据降维。中心服务器初始化全局参数发送给所有参与方，参与方将该全局参数作为本地强化学习dueling Deep Q Network(dueling DQN)模型的初始参数。所有参与方使用降维数据和上轮全局参数来更新本地dueling DQN模型，中心服务器随机选择参与方，选中的参与方将本地模型参数加入高斯噪声进行差分隐私加密。使用K‑means对选中的参与方进行聚类，通过本地聚合与全局聚合形成全局模型发送给所有参与方。当通信次数到达最大通信轮次或本地dueling DQN模型已经收敛，输出预测结果。本发明在保证数据隐私安全前提下通过结合多方数据模型，有效的提高了异构软件缺陷的预测效果。

摘要： 本发明提出一种适用于NLOS(Non Line of Sight，NLOS)环境的室内ToA(Time of Arrival)与AoA(Angle of Arrival)联合定位算法，它能有效地利用ToA与AoA对目标进行定位。首先通过利用测量值丢弃法卡尔曼滤波更加准确识别出ToA中的NLOS误差，然后根据测量得到的ToA和AoA，构建改进门限比较加权算法(Threshold comparative weighted，TCW)，通过改进TCW算法，进行目标节点的初始位置计算，实验结果表明，定位精度达到90％误差在1.5m以内。

摘要： 本发明公开了一种异步多线程算法研究用监控设备支架及其使用方法，包括调节单元和固定单元，所述调节单元包括调节箱，所述调节箱内腔的左侧固定连接有第一电机，所述第一电机的输出轴固定连接有螺纹杆。本发明通过活动杆、活动板、复位弹簧、夹板和防滑垫的配合方便对监控设备本体夹紧固定的效果，从而方便对监控设备本体进行固定和拆卸；通过第一电机带动螺纹杆转动，通过螺纹杆在转动的同时带动螺纹套左右运动，通过螺纹套带动连接杆、第二电机、放置箱和监控设备本体左右运动，从而对监控设备本体的监控计算范围进行左右调节，通过第二电机带动放置箱和监控设备本体转动，从而对监控设备本体进行全方位监控计算调节。

摘要： 本发明涉及数字信息的传输技术领域，且公开了一种基于标签推理的多标签图像识别算法研究，尺度特征提取模块、标签特征解耦模块、自注意力模块、标签推理模块、损失函数构建模块，所述多尺度特征提取模块是利用卷积神经网络对该图片抽取特征；所述标签特征解耦模块是通过定义标签嵌入特征将各个标签所对应的类别进行解耦，所述自注意力模块是基于标签特征解耦模块上的标签特征进行解耦且让各个特征之间的信息互相传播；所述标签推理模块是基于自注意力模块上对标签进行推理，本发明利用当下热门的自注意力模块对标签进行解耦并对被遮罩的标签进行推理，从而有效的构建了标签之间的相关性，最终提高多标签图像识别的性能。

摘要： 本发明公开了基于大数据统计及健康报告分析的智能推荐算法研究，包括主服务器、数据采集模块、预测分析模块、通信模块、订单采购模块；所述主服务器分别连接数据采集模块、预测分析模块、通信模块和订单采购模块；所述数据采集模块包括人脸识别、重量传感器和摄像头；所述数据采集模块用于通过人脸识别技术。本发明研究了一套基于物联网的数据采集方案，可有效采集就餐过程中各行为数据，做到了线下模式的数据可管理化，为后续开展食堂用餐及用户行为研究提供了数据基础；通过对用户行为数据的统计、分析与建模，实现了食堂的菜品配备预测化、定制化，实现了智能化就餐配备、节约粮食、减少浪费。

摘要： 本发明公开了一种矢量电机控制及5G通讯核心算法研究，包括以下步骤，发送访问请求，操作人员通过操作外部计算机，下达访问请求的指令，而此条访问请求指令会被集成单元接收，从而集成单元会将此条访问请求指令发送给控制单元。本发明通过5G通讯单元实现控制单元对矢量电机的远程操控，可以让操作人员可以在远端对矢量电机进行控制，这样不仅有效减少以往控制矢量电机所浪费的时间，还可以避免操作人员近距离直接接触矢量电机造成伤害，变相的对人员的安全进行保护，而且操作人员可以通过外部计算机直观的了解到矢量电机的工作状态，工作效率有效提高。

摘要： 本发明公开了一种基于AI深度学习类算法研究的低压集抄运维仿真装置，包括无人机、巡检机器人、固定摄像机位、学习模块、电力运检影像库、维运APP和远程维运系统，所述无人机用于高空巡逻式拍摄电力设备画面，所述巡检机器人用于携带热成像传感器陆地巡逻式拍摄电力设备画面，所述固定摄像机位用于固定式拍摄电力设备画面，所述学习模块用于学习设备初始化模型；本发明具备AI深度学习功能，减少手动录入的工作，其次也提高了故障排查速度，当维运人员接受到工单后，能够直接导航，避免错过最佳维运时机，而且全程可通过语音交互模块进行语音交互，解放双手提高工作效率，此外，极大的减少了沟通和交流成本，提高故障诊断及修复能力。

摘要： 本实用新型公开了一种用于控制算法研究的悬浮球抗扰测试装置，包括设于支架内部、且设于悬浮球上方的吸引电磁铁以及设于所述悬浮球两侧的传感器信号发出装置和传感器信号接收装置，所述支架内部设有对所述悬浮球进行干扰的干扰电磁铁，设于所述悬浮球下方的保护装置，以实现当所述悬浮球悬浮失败并掉落时的撑起。上述用于控制算法研究的悬浮球抗扰测试装置，当悬浮球稳定悬浮时，干扰电磁铁通电扰动悬浮球，从而达到验证控制算法的目的；如果悬浮球悬浮失败或扰动幅度过大导致坠落，保护装置撑起悬浮球，避免悬浮球掉到地上，控制算法就可以将其再次吸引悬浮，既能够完成简单的悬浮球控制，也能够完成控制算法自主学习控制参数。