简介：

简介：摘要：在当前的互联网时代，云计算技术已经成为了IT行业的一个重要发展方向。随着云服务市场的不断扩大和用户需求的日益增长，任务调度问题也成为了一个备受关注的问题。传统的任务调度方法往往存在效率低下、资源浪费等问题，因此需要寻找一种更加高效的方法来解决这些问题。本研究提出了基于改进遗传算法的任务调度算法，该算法能够有效地优化任务分配方案以提高系统的整体性能。

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简介：摘要：针对激光三维扫描图像中噪声干扰大，光条中心提取耗时等问题，根据激光三维图像的特征，提出了激光三维扫描图像处理改进算法。图像预处理过程中，结合不同特征采用不同的滤波方法，消除噪声干扰、增强图像特征。考虑到激光三维扫描的实时性，为了提高激光光条中心提取的效率，文中在steger光条中心提取算法的基础上，简化二维高斯卷积核，采用方向模板对图像进行卷积，计算图像中的各像素的各阶偏导数，进而构建hessian矩阵求得最小特征值和对应的方向向量，从而确定光条中心点，提高了光条中心提取的效率并保证了算法的鲁棒性。实验结果表明：改进算法能够有效去除激光三维扫描图像中的噪声，对不同类型的噪声具有良好的抗干扰能力，而且处理后的激光三维扫描图像质量较高，细节丰富、信息完整。此外，激光三维扫描图像处理的速度得到了优化提升。

简介：摘要：针对激光三维扫描图像中噪声干扰大，光条中心提取耗时等问题，根据激光三维图像的特征，提出了激光三维扫描图像处理改进算法。图像预处理过程中，结合不同特征采用不同的滤波方法，消除噪声干扰、增强图像特征。考虑到激光三维扫描的实时性，为了提高激光光条中心提取的效率，文中在steger光条中心提取算法的基础上，简化二维高斯卷积核，采用方向模板对图像进行卷积，计算图像中的各像素的各阶偏导数，进而构建hessian矩阵求得最小特征值和对应的方向向量，从而确定光条中心点，提高了光条中心提取的效率并保证了算法的鲁棒性。实验结果表明：改进算法能够有效去除激光三维扫描图像中的噪声，对不同类型的噪声具有良好的抗干扰能力，而且处理后的激光三维扫描图像质量较高，细节丰富、信息完整。此外，激光三维扫描图像处理的速度得到了优化提升。

简介：摘要：工厂内违规吸烟可能引起重大的安全事故。为检测是否有人违规吸烟，提出一种可以快速准确检测吸烟的算法。该算法主要基于YOLOv5模型对摄像头输入的视频流进行实时处理。具体来说包含以下两个步骤：首先，选用合适的数据集，并对数据集的标注框进行优化；其次，使用decoupled head来调整模型的网络结构使其更好地适应吸烟检测场景的需求。实验结果表明，优化标注框的数据集召回率可以提升4.4，而改进后的算法相较于原始YOLOv5精确度提高3，召回率提升3.1，可以提供更高的检测准确率和更低的误报率。同时，在实际应用中，该算法具有较高的性能和稳定性，可以有效地用于工厂内吸烟检测的场景。

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简介：摘要：在当今数字化时代，多媒体信号编解码与压缩算法的研究与改进具有重要意义。随着多媒体数据的爆炸性增长，高效的编解码与压缩技术成为保证数据存储、传输和处理的关键。本文旨在探索并改进多媒体信号的编解码与压缩算法，以提高数据的压缩率、保真度和传输效率。我们将研究先进的算法技术，并探索多模态压缩和内容感知等新领域。通过本研究，有望为多媒体应用提供更高质量的服务，并推动多媒体技术的发展与创新。

简介：摘 要：以梁式结构为例，采用数值仿真与模型试验共同验证所提出的动荷载识别新方法的有效性和可行性。结果表明: 在考虑工况中，所提的动荷载识别方法能有效反演作用于结构上动荷载，且具有强噪声鲁棒性。

简介：摘要：近年来，智能交通、人工智能技术快速发展，自动驾驶已成为各领域的研究热点。作为支撑汽车自动驾驶的关键技术之一，轨迹跟踪要求控制车辆使之能够按照参考轨迹行驶，如何确保跟踪的精确性和稳定性一直是无人驾驶控制技术重点与难点[。目前轨迹跟踪控制的主流方法主要有基于模型预测控制为代表的方法，基于汽车动力学的LQR算法以及基于运动学几何追踪的方法，其中几何追踪方法主要包含纯跟踪和Stanley两种方法，纯跟踪方法已经广泛应用于移动机器人的路径跟踪中，本文介绍两种基于几何追踪的方法—纯跟踪控制算法和Stanley控制算法。

简介：摘要：为解决当前航班调度效率低下及资源利用不充分问题，本研究基于改进的状态空间模型进化算法，以航班优化调度为研究对象。通过对状态空间模型进行针对性改进，使其更加适应航班调度问题特性，如调度动态性、复杂性、多变性。并结合进化算法全局搜索能力，旨在开发一种高效航班调度优化算法，以提高航班调度效率与准确性。

简介：摘要：随着干扰技术的发展，主瓣干扰逐渐成为雷达抗干扰的主要难题，而常规的雷达抗干扰技术在处理主瓣干扰问题时，效果不佳。针对雷达主瓣干扰问题，本文提出一种基于智能算法改进的JADE盲源分离主瓣抗干扰算法，并利用仿真验证了该算法在抗主瓣干扰问题上的有效性和优势。

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简介：摘要：传统的对数据库入侵的检测方法略有不足，对此提出基于改进SVM算法的数据库入侵检测优化方法研究。首先对基于改进SVM算法的数据库入侵检测优化方法进行设计，其中包括数据库入侵信号采集及预处理，基于SUM算法构建数据库序列，数据库的归一化处理最后进行数据降维处理实现检测优化。为验证所设计的有效性，将基于改进SVM算法的数据库入侵检测优化方法与基础的计算机数据库入侵检测方法以及基于关联规则的数据库入侵检测优化方法进行对比，最后验证基于改进SVM算法的数据库入侵检测优化方法的有效性。

简介：摘要：随着城市化与工业化的推进，国民经济水平得到了极大的提高。人类的生产活动在创造出大量物质财富的同时，也造成了严重的环境污染问题。本文对YOLOV8网络进行了改进，使用了深度可分离卷积和注意力机制，并提出了一种轻量型目标检测算法，即YOLOV8（ECA）。其在嵌入式设备上可实现20FPS的检测速度，黑烟车识别率可达95.57%。

简介：摘要：本文研究了倾斜摄影测量数据处理与分析算法的优化与改进。通过对数据预处理、点云配准、特征提取与描述以及建模算法进行改进，提高了倾斜摄影测量数据的处理效率和准确性。实验结果验证了算法的有效性和优越性。未来的研究可以关注算法的计算效率和处理能力，以及在复杂场景和大规模数据下的应用。本研究对倾斜摄影测量数据的几何分析和建模具有重要意义。

简介：摘要：在当今军用和民用领域，飞行器在目标搜索、对地攻击、空中搜救、交通巡查以及快递运输等方面发挥着重要作用。因为单架飞行器无法高效率的完成复杂任务，经常需要使用多个飞行器协同完成复杂任务。因此，多飞行器系统在复杂的任务环境实现灵活的任务，已成为重要研究内容，多飞行器协同任务分配问题已成为飞行器自主导航领域亟需解决的关键问题。多飞行器协同任务分配是指：给定飞行器的种类及数量，根据一定的物理环境信息和任务要求，将一个或多个任务分配给一个飞行器，当所有飞行器完成所分配的任务后，整个飞行器编队的整体效能达到最优。基于此，对多飞行器协同任务分配的改进粒子群优化算法进行研究，以供参考。

简介：摘要：本文将详细介绍散货船舱识别下的物联网设计，通过专业的调查与研究，精准找出优化改进船舱识别下的路由算法，并对算法改进过程进行合理探究，全面改善散货船舱识别状态，为此后船舱的持续性建设打下较佳基础。

简介：摘要：针对传统BP神经网络权值和阈值的随机初始化导致变压器故障类型检测准确率不高的问题，提出了一种基于遗传算法的改进型变压器故障诊断方法。实验结果表明，经过遗传算法优化的BP神经网络能够提高变压器故障检测的准确率，准确率可达95%。

简介：摘要：为了应对光伏渗透率不断提高带给电网运行的挑战，提出了一种基于机器学习和深度学习的混合方法来预测光伏输出。该方法利用随机森林算法处理光伏发电数据，使用改进粒子群算法的LSTM模型进行发电预测。通过对比实际数据和预测结果，表明该方法可以提高光伏电力输出的预测精度，为光伏电力系统的运行和管理提供了一种有效的工具。