【摘 要】
:
针对三峡升船机船厢结构复杂,设备巡视路线难以选择的问题,以升船机船厢巡视路线为研究对象,将设备巡视点检路线规划转换为TSP旅行商问题.通过巡视路线无向加权图及点位空间坐标,建立升船机设备巡视点检点位空间结构模型.结合蚁群算法在Matlab软件中分别计算出白班及中班的最佳巡视路线.实验结果表明,基于蚁群算法计算的最佳巡视路线符合三峡升船机设备巡视要求.
【机 构】
:
长江三峡通航管理局, 宜昌 443002
论文部分内容阅读
针对三峡升船机船厢结构复杂,设备巡视路线难以选择的问题,以升船机船厢巡视路线为研究对象,将设备巡视点检路线规划转换为TSP旅行商问题.通过巡视路线无向加权图及点位空间坐标,建立升船机设备巡视点检点位空间结构模型.结合蚁群算法在Matlab软件中分别计算出白班及中班的最佳巡视路线.实验结果表明,基于蚁群算法计算的最佳巡视路线符合三峡升船机设备巡视要求.
其他文献
一种基于节点负载的数据动态分区系统,主要考虑节点CPU、内存、带宽负载情况,首先采用二次平滑法预测节点的负载,再结合AHP和熵值指标权重法得到每个节点的处理能力,最后针对不同应用场景动态地调整系统的负载均衡性,提高应用的响应速度;该系统主要包括负载监测采集、预测、数据预分区、数据迁移等模块.由于分布式环境存在节点资源的异构性,为了数据分析计算过程中减少节点之间数据的传输,充分利用节点计算资源,通过负载均衡性提高应用分析的并行计算速度.为此,本文提出一种基于节点负载的数据动态分区机制和策略来改善系统负载均衡
大数据时代,电商平台积累了大量用户在平台上的行为数据,比如浏览、点击、下单和加入购物车等等.如何使用机器学习算法去探索大数据背后的用户消费喜好和习惯成为了一个新的研究热点.本文主要在特征工程和模型搭建两个方面对用户购买预测的效果做出提高.通过深入理解电商业务知识,利用统计学知识,分别从用户、商品和评论数据等多个方面的数据构建了115个特征;在模型搭建方面,主要设计了一个两层融合模型,第一层采用了XGBoost、CatBoost和逻辑回归作为基分类器,从不同的角度考虑用户购买预测,第二层采用加权平均的方法对
为进一步简化增值税发票识别流程和和提高识别效率,提出了一种基于HRNet和YOLOv4的增值税票面信息结构化识别的方法.首先利用HRNet进行增值税发票关键点检测,进行增值税发票对齐;其次利用YOLOv4进行发票元素的检测;然后通过CRNN对发票元素进行文本识别;最后形成结构化数据.在业务数据集中的实验表明,检测准确率在0.5 mAP下达到75.7,检测速度达到12.85 fps,元素识别率ECR达到69.30%,实验结果表明算法能有效简化识别流程,提高识别准确率,在实时性要求较高和业务噪声复杂的增值税票
社会网络数据的发布可能导致用户隐私被泄露,例如用户的身份信息可能被恶意攻击者通过分析网络中节点的度数识别出来,针对这个问题提出一种基于节点平均度的k-度匿名隐私保护方案.方案首先利用基于平均度的贪心算法对社会网络节点进行划分,使得同一分组中节点的度都修改成平均度,从而生成k-度匿名序列;然后利用优先保留重要边的图结构修改方法对图进行修改,从而实现图的k-度匿名化.本方案在生成k-度匿名序列时引入平均度,提高了聚类的精度,降低了图结构修改的代价.同时,由于在图结构修改时考虑了衡量边重要性的指标—邻域中心性,
为满足用户对云端文档动态更新的需求,支持动态更新的可搜索加密方案成为了研究热点.但目前已知方案对于索引结构的更新多采用尾部直接插入的方法,造成了新添加关键字和文档之间关联性的泄露.为此本文提出一种基于语义分组的动态可搜索加密方案.首先构建分组平衡二叉树作为索引结构,通过语义分组减少搜索时访问的节点数,提高搜索效率.然后结合分区矩阵的思想,在矩阵中添加虚拟关键字保证更新时的安全性.最后通过形式化的证明分析了本文方案的安全性.
为快速构建大尺度、高质量中国人脸识别数据集,本文提出一种半自动构建方法.相较于现有的数据集构建方法,该方法可以快速地构建大尺度中国名人人脸数据集,将此数据集命名为CCFace(Chinese Celebrities Face).CCFace数据集包含431个人物,506874张人脸图像,平均每个人物包含1176张不同年龄、姿态的图像,该构建方法在一定程度上解决了当前社区中可用的中国人人脸图像数据集短缺问题.在实验部分中以多个模型测试该数据集的有效性,表明其可以作为SOTA(State Of The Art
自然场景乌金体藏文文本信息作为高度浓缩的高层语义信息,不仅具有较大的研究和实用价值,而且可以用于协助藏文场景文本理解领域的研究.目前针对自然场景下乌金体藏文的检测与识别的相关研究甚少,本文在人工收集的自然场景乌金体藏文图像数据集的基础上,对比了目前常见的文字检测算法在自然场景乌金体藏文上的检测性能以及在不同特征提取网络下基于序列的文字识别算法CRNN在自然场景乌金体藏文图像数据集上的识别准确率并分析了在314张真实自然场景下乌金体藏文识别出错的特殊例子.实验表明本文在文字检测阶段采用的可微分的二值化网络D
卷缩轮(Autonomic Nerve Wreath,ANW)是虹膜诊断学中一个重要的诊断标志.而如何提取易受光斑、色素斑及睫毛等干扰影响的卷缩轮在目前仍是一个难题.本文提出了一种基于遗传算法的虹膜卷缩轮提取方法.该方法以区域点密度作为适应度,并通过轮盘赌来选择最优个体,比较相邻两染色体间基因适应度来进行父本的选择.实验结果表明提出的方法能有效避免光斑、色素斑及睫毛等信息的干扰,提高了算法的搜索效率和准确率,提取出的卷缩轮与实际的卷缩轮较一致.
针对标准编码解码模型(Encoder-Decoder Model,EDM)对于时间序列数据提取能力弱的问题,提出一种融合双向长短时记忆网络(Bi-directional Long Short-Term Memory,Bi-LSTM)和注意力机制(Attention)的编码解码模型.通过Bi-LSTM对输入数据从正反两个方向进行特征提取,基于注意力机制将所得到的特征根据不同时刻分配不同权重,根据解码阶段的不同时刻生成相应背景变量,进而实现对机场客流量的预测.选取上海虹桥机场为例用该算法进行实验仿真,实验结果
代码管理是软件开发过程的一个重要的环节,随着软件需求和功能的日益复杂,多分支开发场景越来越普遍,使得代码管理的难度直线上升,分支间代码漏合问题也应运而生,严重影响了开发的效率和版本的交付质量,本文根据个人的代码管理经验,对常用的分支管理模式进行了研究与分析,并主要基于分支开发、分支发布模式对多分支代码漏合问题进行了解决途径的研究.实践应用结果表明可以有效避免分支代码漏合问题,优化代码管理过程,提高整体代码管理的效率.