浅谈SIFT算法对HJ-1 B影像自动配准研究

实现影像间自动配准的关键在于快速提取足够数量且精度高的匹配点。提取特征点的方法主要有基于特征和基于灰度两种。经过大量的实验证明,sift算法提取特征点,从粗略的提取特征点,再通过四步对已提取的特征点进行提纯,最后利用精度较高的匹配点进行计算影像间的变换参数,实现配准的自动化。     

Nonlinear modelling of a SOFC stack by improved neural networks identification

The solid oxide fuel cell (SOFC) is a nonlinear system that is hard to model by conventional methods. So far,most existing models are based on conversion laws,which are too complicated to be applied to design a control system. To facilitate a valid control strategy design,this paper tries to avoid the internal complexities and presents a modelling study of SOFC per-formance by using a radial basis function (RBF) neural network based on a genetic algorithm (GA). During the process of mod-elling,the GA aims to optimize the parameters of RBF neural networks and the optimum values are regarded as the initial values of the RBF neural network parameters. The validity and accuracy of modelling are tested by simulations,whose results reveal that it is feasible to establish the model of SOFC stack by using RBF neural networks identification based on the GA. Furthermore,it is possible to design an online controller of a SOFC stack based on this GA-RBF neural network identification model.     

蚁群算法的原理及其应用

蚁群算法是优化领域中新出现的一种仿生进化算法。该算法采用分布式并行计算机制,具有较强的鲁棒性;但有搜索时间较长,易陷入局部最优解的缺点。本文首先讲述蚁群算法的来源和基本原理,然后讨论蚁群算法的几种改进策略,并简单介绍近年来蚁群算法在许多新领域中的发展应用,最后对今后进一步研究的方向作了展望。     

Viterbi译码算法改进

改进后的Viterbi译码算法,不但保持了原有Viterbi算法的特性,而且在减少译码路径的情况下,较好地解决了突发错误信道中原Viterbi译码算法性能急剧下降的问题．通过在编码信道模型上的仿真表明：正确的约束位越多、分布的越密,则性能提高越明显．     

集装箱装箱辅助决策系统

为提高集装箱空间利用率,根据集装箱装箱作业的实际操作要求,开发提供辅助性决策的集装箱装箱系统软件.该软件由参数设置、环境设置、计划制订、装载计算等4个模块组成,充分考虑集装箱装箱过程中的复杂约束,采用启发式算法对模型进行求解.对2个实例的分析表明,由该软件提出的装箱方案可以为工作人员提供辅助性决策,提高集装箱空间的利用...     

上瘾模型视角下图书馆短视频运营策略探究--以抖音为例

文章以国内活跃用户规模最大的抖音平台为例,引入互联网产品设计理论的上瘾模型,参考抖音平台的推荐算法机制,针对当下图书馆短视频运营的现状和问题,提出基于推荐算法和用户知识焦虑的用户触发、把握用户动机同时降低能力门槛、设计以猎物酬赏为主的多变酬赏,以及通过内容价值与运营技巧吸引用户投入等运营策略。     

线状需求下两阶段设施选址问题

鉴于大型交通线路建设项目的物资需求随时间变化(在初期阶段需求较低;在后续阶段项目全面展开,需求显著上升),本文采用线积分对沿线连续分布的线状物资需求进行刻画,构建两阶段设施选址模型,第一阶段进行部分设施的选址,第二阶段对剩余设施选址,以实现系统总成本最低的目标。针对模型特点,设计基于Voronoi图的两阶段交替定位-分配(alternative location-allocation,ALA)算法进行求解,并进行实例分析,比较两阶段模型与传统模型的异同。研究表明,将两阶段设施选址模型应用于交通线路建设项目多物流节点选址,能节约运营成本,并缓解初期资金压力。     

连续时间的网络截流选址模型与算法——以防御性醉酒驾驶的拦截问题为例

首先提出了连续时间的网络截流选址问题,并以保护整个道路交通网络为目标,建立了防御性醉酒驾驶拦截问题的模型。根据问题的特征,分别设计了基于时间的迭代改进算法和离散选址问题的拉格朗日启发式算法,并通过随机实例对算法进行了测试。结果表明:连续时间的同步拦截问题可以通过分离连续的时间变量和离散的选址变量的方法,多次求解覆盖问题而有效解决,并且迭代改进算法对时间的搜索性更强,从而能够用较少的迭代次数解决原问题。     

一类投资组合模型的模糊两阶段算法

对多目标证券组合投资模型进行了研究，模型以风险损失率作为风险。该模型是一多目标线性优化问题．我们采用模糊折衷算法对模型进行了求解，算例给出了该模型的一个实例的最优解。     

试论当代公民的计算机素质及其培养

结合我国国情，对计算机素质的构成及其培养进行了初步探讨，并结合计算机教育的特点，对计算机素质教育的设计与实施，进行了理论探索．