简介：

简介：摘要：通过图像获得一些重要信息是当前较为流行的途径之一，图像分析中，图像可以直接反映事物的特征。但是由于在雾霾天气状况下，受到空气中介质(如气溶胶、尘埃、雾和烟尘)的影响下被光线散射，导致图像退化和信息模糊，这将会出现严重的图像降质问题，难以提取有用的特征信息。本文基于Matlab开发平台，对单张图像去雾技术进行研究，主要包括：直方图均衡化，Retinex增强处理及基于暗通道先验去雾算法，并且通过良好的人机交互界面显示去雾效果评估信息，最后设计了基于matlab平台开发的去雾技术及去雾效果评估系统。

简介：摘要：随着互联网技术的不断更新及发展，人们的生产、生活无时无刻都在与互联网产生交互，对于一些普遍通用的APP、WEB界面的访问量急剧上升，这就对搭载服务的硬件设备产生严重的负载，随时可能存在宕机、500等字样的出现。这就要求我们的硬件设备性能足够高，然而高性能对应的就是高投资，如何提高互联网的综合性能，保证服务质量已成为人们关注的焦点和热点话题，网络超载等现象的出现，给个人和各个领域带来了严重的威胁和挑战。服务器负载均衡技术的出现就很好的解决了这些问题，负载均衡技术已经成为提升各种设备性能的一项重要技术。本文就负载均衡原理、实施、扩展功能开始论述。

简介：摘要：随着线上阅读新闻方式的兴起，传统的新闻推荐算法存在着特征稀疏、缺少多样性等问题。为解决以上问题，本文提出一种基于Hadoop的融合兴趣模型推荐算法。首先，考虑特征稀疏问题，将特征词扩展得到兴趣扩展模型，其次，考虑新闻热度和阅读时长对相似度的影响，提出了改进的相似度计算方法，得到用户潜在兴趣扩展模型，最后，将两个模型进行混合得到融合兴趣模型，进行新闻推荐。实验结果表明，在hadoop中运行改进后的算法，推荐效果有所提升。

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：在航海时代蓬勃发展的今天，电子海图的出现为海员提供了很多方便，在船舶航行中航线设计船员比较关注，在航线中寻找线路的最短航线成了研究的热点，最短航线不仅能给公司带来可观的经济效益，还能大幅度缩短航程，本文介绍了Dijkstra算法以及包括它的优化和改进的A*算法和Bellman-Ford算法，并进行了实验比较。最后，对Dijkstra算法在电子海图路径规划中的局限性进行了讨论，并提出了未来的研究方向。

简介：摘要：本次课题的目的，是对现在主流的图像去雨算法进行一个对比，并通过对比，通过具体的案例，来分析出不同的算法间的优略。在本次课题中，主要对两个算法进行，分别是基于滤波去雨算法和暗通道先验算法去雨。对于基于滤波去雨算法和暗通道先验算法去雨的优略而言，基于滤波去雨算法更加适合雨水相较不那么密集的图像，面对雨水密集的图像时，它处理的结果一般。但它算法简单，易于实现；对于暗通道先验算法去雨而言，它对于雨水是否密集无太大的要求，都能有较好的效果，缺点在于运算量较大，且需要构建不少函数来支撑算法的实现，最后的结果如果不进行图像融合，呈现出灰色的图像。对于它们二者的结果，用MATLAB进行了复现。

简介：摘要 随着人工智能技术的不断发展，深度学习正在迅速崛起.它可以把复杂的信息结构转换成更加简单易懂的模型，并且可以根据不同的模型结构，快速地提取出更多的信息，这使得它可以更好地帮助人类理解和预测未来的行业，比如图像处理、语音处理和自动驾驶。因此，将深度学习算法应用于推荐系统具有十分重要的意义。

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简介：摘要：本文基于EMD算法，对其在信号分析领域应用进行了深入的探讨。文章介绍了EMD算法的原理和特点和其在信号分解和频谱分析方面的优势。并且结合实际应用案例，展示了EMD算法在生物医学、工程领域等多个领域的广泛应用前景，具有重要的理论意义和实际应用价值。

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简介：摘 要

简介：摘 要：当今时代，机器学习和人工智能的概念已经逐渐走入了各行各业，利用大数据带来的数据积累，引领各行各业发生改革性的变化。空管自动化系统作为提供空中交通管制服务的全天候运行系统，目前依旧需要大量的管制员实时监控并进行大量复杂重复的指挥操作，而随着航班量的逐年持续增长，管制员压力的增长带来安全隐患也随之而来。利用浅层的机器学习算法学习管制员的历史操作数据构建逻辑模型，可以辅助管制员减少一些对周期性航班的重复指挥操作，减轻管制压力的同时提高管制的指挥效率，有利于未来实现真正的空管指挥自动化。

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简介：摘要：随着科技的快速发展，机电一体化系统日益成为工业领域的核心。本文探讨了数据驱动与人工智能算法在机电一体化系统中的紧密融合应用。首先，通过深入分析数据采集与传感技术，数据处理与分析方法，以及实时监控与预测维护等方面，揭示了数据驱动在系统中的关键作用。其次，对机器学习和深度学习算法的应用进行详尽论述，强调了这些算法在优化控制策略和故障诊断中的重要性。最后，通过集成框架与架构设计、优化控制策略以及案例分析与应用效果评估，描绘了数据驱动与人工智能算法协同作用下机电一体化系统的智能化、高效化发展。

简介：摘要：在医疗信息化背景下病案编码的准确性和效率至关重要，其直接关系到医疗数据的质量和医疗服务的发展。然而当前病案编码过程中存在诸多挑战，包括编码准确性不足、编码效率低下、编码标准的不一致性以及数据利用的不充分，针对这些问题本文深入分析了智能算法在病案编码中的应用现状，并提出了基于智能算法的优化策略。具体而言，本研究倡导采用集成机器学习算法，如支持向量机（SVM）、随机森林（RF）及深度学习模型，以自动化方式执行诊断与编码过程，从而显著提升编码的准确性和效率。此外本研究还提出了构建统一编码标准体系、实施严格的数据预处理和标准化流程，以及引入数据挖掘和统计分析方法，以充分利用病案数据信息。

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简介：摘要：个性化推荐算法在信息过载的背景下，为用户提供个性化的推荐服务。然而，传统的推荐算法往往忽视了用户和物品之间的异质信息网络结构以及用户的个性化兴趣特征。为了解决这个问题，本文提出了一种基于图注意力和异质信息网络的个性化推荐算法。该算法利用图注意力机制来建模用户和物品之间的关系，并结合异质信息网络的特点，有效地捕捉用户的个性化兴趣特征。实验结果表明，该算法在推荐准确性和个性化程度方面显著优于传统的推荐算法。

简介：摘要：智能控制技术与优化算法在机电一体化领域的结合是当前制造业发展的重要趋势。智能控制技术通过模拟人类智能思维和行为，实现对系统的自主学习和智能决策；而优化算法则通过数学优化方法，实现对系统参数和结构的优化调节。二者相结合，不仅能够提高机电系统的智能化水平，还能够实现系统的高效运行和资源优化利用。在智能制造、智能交通、智能家居等领域的应用案例中，智能控制技术与优化算法的结合已经取得了显著成效，为提升系统性能、提高生产效率和优化资源利用提供了有效手段。随着技术的不断进步和应用场景的拓展，智能控制与优化算法的结合将在机电一体化领域发挥越来越重要的作用，推动制造业的智能化、高效化发展。