简介：摘要：本文介绍了传统NAS-RIF算法的原理，针对NAS-RIF算法对噪声敏感的不足，加入正则化参数，改进了NAS-RIF算法，实验结果证明，与传统的复原算法相比，改进后的算法图像复原效果较好，峰值信噪比和复原后的视觉效果较优，图像细节清楚度有所提高，证明了改进算法的有效性。

简介：摘要：本文简述了人工神经网络的概况以及BP神经网络模型，通过分析BP神经网络对混凝土配合比、强度以及寿命的预测，表明BP神经网络预测精度较高，已经广泛的运用在混凝土预测中，具有实用价值。

简介：摘要：本文介绍了一种新的高效优化方法“基于教与学的优化”。该方法研究了教师对学习者的影响。与其他受自然启发的算法一样，TLBO也是一种基于总体的方法，并使用大量的解决方案来进行全局解决方案。人口被认为是一组学习者或一组学习者。TLBO的过程分为两部分：第一部分是“教师阶段”，第二部分是“学习阶段”。“教师阶段”指向教师学习，“学习者阶段”指通过学习者之间的互动来学习。

简介：摘要：为实现滨南采油厂管路布局优化，降低生产成本，本文以井站间管线长度最短或产量距离和最小为目标函数，建立了滨南采油厂全局集输管网总体优化模型；在给定约束条件下，采用遗传算法中嵌套蚁群算法的思路对管网布局模型进行同步优化求解，采用蚁群算法对井组进行了划分，选择变尺度法、遗传算法对站址进行了优化。

简介：摘 要：随着时代的不断发展，人们远行时选择空中交通工具的越来越多，促使其密度不断加大，这也在极大程度上提高了空中交通管制运行的实际品质，比如空中交通流的具体密度、运行过程中的实际安全性能、运行效率性能等，这就需要我们能够针对BP网络的空中交通管制运行品质评价方面不断进行研究。

简介：摘要：现如今，光伏并网容量不断增加，研究光伏发电功率短期预测对减轻光伏系统并网对大电网的冲击、提高电网接纳光伏系统的能力有着重要意义。本文基于光伏辐照度及环境数据，结合实际工程项目中的历史数据，在Matlab软件中基于BAS-BP模型实现对光伏电站输出功率的短期预测，结果表明，该模型能够较好的达到预测目的。

简介：[摘要]本文研究了手机行业采购按时交付情况，从采购商和供应商两个视角出发，研究了影响按时交付的因素，并给出了识别准时交付情况的评估模型。

简介：摘要：本文研究目的在于寻找最优的抗疫物资运输路径。Dijkstra算法是计算最优路径的的代表算法，针对其存储效率和计算效率过低问题，提出用邻接表代替权重邻接矩阵、采用双向循环链表进行快速增删、同时利用快速排序对权重距离进行排序的改进方法，最后综合考虑实际道路的综合通行能力对改进的Dijkstra算法进行实例验证。

简介：摘 要：随着定位与导航技术的发展，高精度、高可靠性导航定位的需求日益增加。单一信息源导航由于受自身固有局限的影响无法满足用户对导航精度的需求，同时也不具备足够高的鲁棒性和可靠性。多源融合导航技术基于信息融合技术综合处理多个导航源获取到的信息，实现在复杂多变的环境中的高精度、低成本的定位能力，从而得到最佳的导航决策结果。根据算法模型结构特征可以将多源导航的融合算法分为：集中式结构算法、并行式结构算法以及混合式结构算法。通过对不同结构的融合算法进行研究，分析三种融合算法的特点、应用场景和评估体系，为应用多源融合导航技术提供理论基础。

简介：摘要：利用多核并行思想实现快速排序算法，分析了不同数据量、不同数量处理器对于排序效率的影响，并基于多组实验数据对实验结果进行了分析对比。由于划分进程及多核间通信需要时间，当参与快速排序的数据量大时，多核并行的排序所花费的时间少、效果好。

简介：摘要 对初始位置完全未知且距离较远的点云配准时，传统ICP算法容易出现匹配偏差、错误等结果。针对这一问题，提出了基于快速点特征直方图的采样一致性配准的粗配准方法。对待配准点云构建快速点特征直方图，基于此特征利用采样一致性算法实现粗配准，然后再使用ICP算法实现精配准。实验结果证明，该方法与传统ICP算法相比，能改善点云匹配准确度，得到正确的配准结果。

简介：摘要：随着我国酒店、房地产等行业的发展，地毯的需求量在逐年增加，而地毯中有些优点是其他铺地材料无法与之相比的，产生的有害气体最少、安全性高等，因此受人们所喜爱，购买力增加，供不应求，所以一些厂家开始用机器生产地毯。本文是研究自动规划路径毯机算法，通过比较各个阶段不同的算法，选择最优算法，来实现地毯机自动规划路径，提高地毯机制作地毯的效率。

简介：摘要：在现代化信息技术的支持下，计算机技术为智能人工技术发展奠定良好基础。以计算机技术为支持的智能计算技术涉及了统计学、逼近论、算法复杂论以及凸分论等学科知识，可通过计算机技术，利用自身的学习经验，在自我系统中不断完善自身性能。以计算机规律性信息数据为支持，在计算机中找到规律性信息，获取知识经验，实现计算机技术的智能化，使得计算机向人工智能方向发展。

简介：摘要：本文对基于消防Robocup仿真系统的消防灭火救援最优路径规划进行分析，并对目前消防灭火救援路径规划现状加以阐述，提出一些针对性解决建议，希望能为我国消防灭火救援工作高效开展及时完成救援任务提供参考。

简介：

简介：摘要:一直以来，由于遗传算法的优异性，被广泛应用在各个领域；本文通过遗传的各个步骤和方法的介绍，便于学者理解，并指出算法的评价指标，为广大学者提供验算标准。

简介：摘 要：本文针对传统的矩阵束算法在低信噪比时，存在计算数值不稳定，极点提取精度不高的缺点，将传统的矩阵束算法融合互相关处理技术加以改进。应用改进的矩阵束算法对屏蔽效能进行预测研究，证明改变孔的尺寸和入射波的角度对屏蔽效能具有影响。本文的研究对电子设备箱体的初期设计和整体规划具有指导意义。

简介：摘要：TDS智能干选机是近些年设计研发出的一种智能化分选装置，将其用于煤炭行业内，识别系统能精准辨识出经过系统的各个物块的颜色、内含元素等差异，并将相关信息反馈给执行系统，启动相应的气枪外排矸石。辨别煤矸及分类算法为智能干选机应用的核心技术。本文在介绍TDS智能干选机的基础上，结合煤矸的特征参数设置情况，较为详细的探究决策树、随机森林、神经网络算法的原理、特征、运用情境等。

简介：摘 要：针对传统粒子群优化算法易早熟收敛的问题，提出一种基于混沌思想的改进粒子群优化算法。该算法利用混沌运动的随机性、遍历性和规律性等特征，综合了混沌初始化、惯性权重的混沌调节、位置的边界处理、陷入早熟时的混沌遍历搜索等改进措施, 改善了粒子群的随机性与多样性，较好解决了算法的早熟收敛问题。通过3个典型高维测试函数的实验测试表明：改进的混沌粒子群算法在收敛速度、寻优精度和稳定性等方面明显优于传统的粒子群算法。

简介：摘 要: 随着计算数学和信号处理技术的发展，基于深度神经网络的目标检测算法获得了比传统模板匹配算法更优的结果。深度 学习目标检测算法分为一阶段目标检测（one-stage）和两阶段目标检测（two-stage）两类。常见的一阶段目标检测算法有 YOLO算法、SSD算法。一阶段目标检测算法的优势在于利用回归的思想直接通过图像得到预测目标框信息，速度快。二阶段目标检测算法在精度方面要优于前者，例如R-CNN、Fast-CNN等，其策略是先利用网络产生一系列的候选框，然后进行分类和回归，虽然其精度相较一阶段算法准确度更高，但是速度方面相差甚远。