简介：摘要：为了解决并联供水泵组运行效率低、投入运行数量不合理等问题，本文以四台并联泵组的实例进行了深入研究。在考虑了泵总台数、转速比以及供水需求等约束条件的前提下，通过麻雀搜索算法来建立了一个多目标优化模型，以寻求最优的组合策略。通过对应用实例进行分析，优化后的运行方案使得泵送系统能够更早开始扬水，且运行时长相较于优化前提升了23.58%。同时，总扬水量也得到了显著提升，较之前提升了9.2%。这一优化策略的实施显著提高了泵站的利用效率，为解决现有问题提供了有力的解决方案。

简介：摘要：本文针对智能汽车的感知与决策算法进行研究，旨在提高智能汽车在复杂交通环境下的感知能力和决策准确性。我们综合分析了当前感知与决策算法的问题和挑战，并提出了一种基于深度学习和强化学习的综合算法，有效提升了智能汽车的感知和决策能力。通过实验验证，该算法在各项性能指标上取得了显著的改善。

简介：摘要：随着电力系统的不断发展，无功补偿在电力系统优化和稳定运行中起着越来越重要的作用。传统的无功补偿方法主要是通过手动调节和固定设备来实现，但这种方式存在着一些局限性，如难以适应系统负荷变化、难以实现精确控制等问题。随着智能优化算法的兴起，研究人员开始利用这些算法来解决无功补偿问题。智能优化算法具有自主学习、自适应和高效的特点，可以有效地应对复杂的电力系统运行情况和负荷变化。本文主要分析基于智能优化算法的无功补偿策略研究。

简介：摘要：深度学习技术在视频监控系统中的应用已经成为当前研究的热点之一。本文介绍了基于深度学习算法的视频监控系统的设计与实现。首先，对现有的视频监控系统中存在的问题进行了分析，然后提出了使用深度学习算法来实现视频内容的实时识别和分析。接着介绍了系统的整体架构，包括视频数据的采集、预处理、深度学习模型的训练以及实时监控与报警系统的设计。在系统实现方面，采用了卷积神经网络（CNN）进行视频内容的识别和分析，结合GPU加速实现了高效的实时处理。最后，通过实验验证了系统在人脸识别、行为分析等方面的性能，结果表明基于深度学习算法的视频监控系统在实际应用中具有较高的准确性和效率。

简介：摘要：随着深度学习的发展，用计算机处理图像，辅助人类视觉进行检测和识别得到了广泛应用，如人脸检测和人脸关键点定位技术。人脸的检测和关键点定位在生活中经常于人脸的分析处理，如人脸识别、脸部体温测量、表情识别等，同时在视频监控、人机交互等方面有广泛的应用前景。

简介：摘要

简介：摘要：本文对机器人路径规划的优化算法进行了深入研究。首先介绍了机器人路径规划的基本概念，然后详细比较了基于搜索、梯度、模拟退火和遗传算法的四种优化算法，并分析了它们的优缺点和适用场景。最后，探讨了未来机器人路径规划的研究方向，包括多智能体协同路径规划、强化学习与路径规划的结合、深度学习在路径规划中的应用以及实时路径规划与控制。本文对于推动机器人路径规划技术的发展具有一定的指导意义。

简介：摘要：多目标优化是现代优化算法领域的一个重要分支，它涉及到多个优化目标的协调和权衡。多目标算法的原理和应用研究对于许多实际问题具有重要意义。本文将探讨多目标算法的原理，并对其在各种应用领域的研究进行综述。

简介：摘要：为了克服Chameleon聚类算法无法有效的处理混合属性数据的缺点，本文提出一种改进的Chameleon聚类算法。该算法首先采用一种新的两阶段聚类整合算法，适用于处理大规模数据集；其次对聚类分析中计算相似性的欧式距离进行拓广，使新算法能够处理混合属性数据。通过实例验证该算法可以很好的解决含有混合属性的大规模数据集问题。

简介：摘 要：城市交通的出行者是交通网络分析的对象，本文针对固定需求随机用户平衡问题，提出了粒子群优化算法并进行数值实验分析，通过构造初始解；设置约束条件控制迭代步长，根据适应度函数求出粒子自身历史最优位置和群体全局最优位置并更新速度和位置向量；同时在迭代更新过程中保证同一OD对各有效路径上流量之和等于其交通需求，最后达到设置的迭代次数，输出OD对各路径流量。结果表明用粒子群算法求解随机用户平衡问题有效可行，迭代收敛较快。

简介：摘要：在电机控制领域，滑模控制算法因其具有良好的动态性能和抗扰动能力而备受关注。然而，滑模控制算法在实际应用中也存在抖振问题，影响了系统的稳定性和性能。为了克服这一问题，将探讨一种基于时变边界层的滑模控制算法，并在两相混合式步进电机控制中进行应用。

简介：摘要：本文以梁式桥为研究对象，建立基于模态数据的目标函数，利用蜻蜓算法进行结构损伤识别，并在此基础上对算法进行改进，引入测试函数对改进算法进行计算功能评估，数值仿真结果进一步显示改进算法提升了结构损伤识别的识别精度和抗噪性能。

简介：摘要：本项研究的目的是探索磨削加工刀具磨损机理，并研制出自动磨损补偿算法来提高加工精度，延长刀具寿命。在磨削加工过程中，刀具磨损主要受到磨削力，热应力和材料去除率等因素影响。通过深入地分析这几个因素对刀具磨损所产生的作用，研究并设计出一套磨损补偿自动算法。算法主要由实时监测技术，数据处理和分析，补偿策略制定等部分组成。通过对算法进行编程实现与实验验证表明，所提补偿算法可有效改善磨削加工性能。试验结果表明设计的自动磨损补偿算法能够显著改善加工精度并有效地延长刀具使用寿命。

简介：摘要：深度学习已经在目标检测领域取得了显著的进展，通过自动学习特征表示和端到端的训练方式，提高了目标检测的准确性和效率。本文对基于深度学习的目标检测算法进行了综述，包括单阶段和两阶段检测器。单阶段检测器如YOLO和SSD直接在图像上进行密集预测，具有实时性和高效性，但可能存在定位不准确性。两阶段检测器如R-CNN系列通过候选区域生成和分类/定位两个阶段实现更精确的定位，但计算资源消耗较大。选择适合任务需求的检测器取决于实时性、准确性和定位要求。未来，深度学习目标检测算法将进一步发展，结合单阶段和两阶段的优势，以提高性能和效果。

简介：摘要：本研究致力于优化高精度遥感影像处理算法，以解决传统方法在处理复杂场景下精度不高、效率低下等问题。通过对当前遥感影像处理算法的局限性进行深入分析，提出了一种融合深度学习和图像处理技术的新型算法。该算法采用深度学习网络对遥感影像进行特征提取和分类，同时结合传统图像处理方法进行精细化处理，从而实现了对高分辨率遥感影像更加准确、快速地处理。在实验验证阶段，我们对比了新算法与传统方法在不同场景下的处理效果，结果显示新算法在处理效率和准确性上均有显著提升，具有较好的应用前景。本研究的成果对于提高遥感影像处理的实用性和应用范围具有重要意义，为遥感技术在军事、环境监测、城市规划等领域的应用提供了有效支撑。

简介：摘要：本研究致力于优化高精度遥感影像处理算法，以解决传统方法在处理复杂场景下精度不高、效率低下等问题。通过对当前遥感影像处理算法的局限性进行深入分析，提出了一种融合深度学习和图像处理技术的新型算法。该算法采用深度学习网络对遥感影像进行特征提取和分类，同时结合传统图像处理方法进行精细化处理，从而实现了对高分辨率遥感影像更加准确、快速地处理。在实验验证阶段，我们对比了新算法与传统方法在不同场景下的处理效果，结果显示新算法在处理效率和准确性上均有显著提升，具有较好的应用前景。本研究的成果对于提高遥感影像处理的实用性和应用范围具有重要意义，为遥感技术在军事、环境监测、城市规划等领域的应用提供了有效支撑。

简介：摘要：

简介：摘 要：城市交通的出行者是交通网络分析的对象，本文针对固定需求随机用户平衡问题，提出了粒子群优化算法并进行数值实验分析，通过构造初始解；设置约束条件控制迭代步长，根据适应度函数求出粒子自身历史最优位置和群体全局最优位置并更新速度和位置向量；同时在迭代更新过程中保证同一OD对各有效路径上流量之和等于其交通需求，最后达到设置的迭代次数，输出OD对各路径流量。结果表明用粒子群算法求解随机用户平衡问题有效可行，迭代收敛较快。

简介：摘要：本文基于主成分分析（PCA）和图像匹配技术，提出了一种飞机识别算法。该算法通过对飞机图像进行PCA降维处理，提取关键特征，并利用图像匹配算法对待识别图像与数据库中的飞机图像进行比对。实验结果表明，该算法在飞机识别任务中具有较高的准确性和鲁棒性，可应用于实际的飞机识别系统中。

简介：摘要：加固显示器后面板加工工序复杂，步骤较多，加工特征多，通过改进遗传算法对其加工路线进行优化，能够提高收敛概率、收敛速度，缩短加工时间，有助于提高生产厂家的经济效益。