简介：针对海底采样点较少时,监督学习训练分类模型困难的问题,研究无监督学习的K-均值聚类分析算法在多波束海底底质分类中的应用。在探讨K-均值聚类分析算法原理的基础上,构建海底底质分类器,针对分类器需预先输入分类结果种类（K值）这一问题,提出了基于底质采样点和分类效果连续性为原则的K值确定方法。实验结果表明：基于K-均值聚类分析算法的海底底质分类器能较好的实现海底底质类型的自动划分,适用于海量多波束底质特征参数的分类。

简介：针对矩形网射线追踪存在的模型剖分灵活性差、速度界面描述精度差等问题,研究了复杂结构三角网最小走时射线追踪全局算法。（1）根据剖分区域点、线、面的结构关系,遵循Delaunay三角剖分的优化准则进行三角网格剖分;（2）定义三角单元射线追踪的拓扑关系;（3）波源点及某一时刻波到达的每一个节点点构成波行面,在波行面扩展过程中计算节点的最小走时和次级源位置,实际次级源检索采用双曲线近似算法;（4）利用各节点走时和次级源方向信息,通过最小走时搜索,拾取从接收点到源点的射线路径。数值模拟结果表明,三角网射线追踪方法模型剖分时灵活性强、速度间断面的描述精度高,追踪结果准确。

简介：摘要：本文研究了基于人工智能算法的建筑工程测量数据处理方法。在建筑工程测量中，数据处理是至关重要的一步，它直接影响着测量结果的准确性和可靠性。通过应用人工智能算法，我们可以对建筑工程测量数据进行清洗、融合、特征提取以及使用深度学习等方法进行更高级的数据处理。本文着重介绍了人工智能算法在建筑工程测量数据处理中的原理和具体方法，并对其应用进行了深入探讨。结果表明，人工智能算法在建筑工程测量数据处理中表现出良好的性能和潜力，对于提高数据处理的效率和精度具有重要意义。

简介：正则化因子的选择方法决定了正则化方法的稳定性和准确度。在分析改进的奇异值分解法与正则化方法的关系的基础上，给出一个正则因子计算公式。数值模拟试验表明改进的奇异值分解法和正则化方法适应低信噪比。当信噪比低于30时正则化方法比奇异值分解法结果更好，当信噪比高于30时奇异值分解法更优。采用本文提出的正则因子的正则化方法可以适用于实际核磁测井的低信噪比（5〈SNR）情况。数值模拟及实际资料的计算实验表明，改进的SVD反演算法与正则化方法都具有适应低信噪比、求解速度快等优点，可以满足核磁共振测井工作的需求。

简介：摘要：现阶段随着信息化的发展，智能电网的建设的全面开展，在电力系统运行、监控、管理等流程中产生了海量的且种类繁多的数据，即大数据。目前宣城供电公司变电站作为宣城电网中绝大部分电气设备的集合体，站内设备繁多，内部连接关系复杂。及时把控每台设备的运行状态，对设备的后期检修、工程技改及提高地区的供电可靠性尤为重要。但以目前的监控手段及信息获取方式，面临着数据量庞大、数据复杂度高、数据信息量冗余、多个系统之间数据无关联的弊端，常规的数据分析手段难以达到对各个变电站的供电性能进行快速、准确、有效的评估，所以加强基于大数据的调控运行数据的统一分析管理是很有必要的。

简介：为对DEM进行分析、管理和应用,有必要对DEM匹配技术进行研究。为此,提出一种基于ICP和模拟退火遗传算法的多源DEM无控匹配方法,利用扫描线生成DEM的点云并利用ICP进行粗匹配,并利用模拟退火遗传算法对参数精求解。实验结果表明,算法可以完成多源DEM的无控制匹配,运行效率优于遗传算法,求解精度优于ICP算法。

简介：在分析传统遗传算法和模拟退火算法各自优缺点的基础上，提出把模拟退火算法和传统遗传算法相结合的混和算法．有效避免了两种算法的不足之处，并将该混和模拟退火遗传算法用于非线性的参数估计中。

简介：渤海湾水体交换能力差，自净能力低，每年都要接纳大量的陆源污染物，叶绿素浓度的遥感估算对研究渤海湾海洋赤潮，监测海洋水体水质有重要作用，选择最佳算法反演叶绿素浓度有利于提高反演的精度。本文使用渤海湾的现场测量数据及GOCI遥感反射率数据，利用荧光线高度法、OC3算法、蓝绿波段比值法和近红-红波段比值法建立叶绿素浓度反演模型，并利用实测数据进行算法验证，通过比较各算法的拟合效果和验证结果，对各算法模型进行了评价。结果显示，不同的反演方法准确性有明显差别，荧光线高度法的拟合和反演效果为最佳，而近红-红波段比值法的反演效果最差，OC3算法与蓝绿波段比值法的拟合和反演效果基本相似。

简介：交通网络分析是城市交通信息化的重要组成部分,是实现城市交通智能化的关键技术之一.尽管目前路径分析算法理论上已经非常完备,但在实际应用中还存在不少问题.文章针对目前存在的问题,提出了解决方案,并通过实例说明方案的可行性.

简介：摘要：文中从染色体种群的适配值、交配和变异概念，研究了各种相关参数对股票大宗交易的影响因素，采用遗传算法，进行股票交易方案的优胜劣汰演化，通过这种智能模拟技术，优选出股票大宗交易的优选方案，证明了遗传算法对优选股票交易方案的有效性。

简介：摘要：现如今，是我国迅猛发展的新时期，变电站巡检机器人已在国内变电站推广应用，利用携带的红外、可见光传感器实现设备温度自动测量、设备状态自动识别，自动代替人工完成变电站设备的巡检任务，可根据设备综合状态综合诊断设备故障。经过多年的机器人巡检技术和巡检模式研究，“机器人巡检+数据后台分析”模式已经成为变电站智能运维的重要趋势。

简介：摘要：一般在寻找路径时，从起点到终点的过程中有许许多多的路径，其中有距离最短的路径，也有距离最长的路径，找最短路径的过程中往往会花费大量的时间。路径搜索算法的作用是用于解决最短路径问题的算法。有时，它也被称作“最短路径算法”，目前，最短路径算法最常用的有：Dijkstra算法，Bellman-Ford算法，Floyd算法、SPFA算法和A-Star算法（也被称为A*算法、A星算法、A*搜索算法）。它的独特之处是检查最短路径的每个可能的节点时引入了全局信息，对当前节点距终点的距离做出估计，并作为评价该节点处于最短路径上的可能性的量度。A-Star算法改变了它自己行为的能力基于启发式代价函数，启发式函数在游戏中非常有用，在速度和精确度之间取一个折衷的方法会让游戏运行的更快。文中提出了A-Star路径搜索预测算法优化策略的研究与实现，首先，实现一个经典的A-Star搜索算法，描绘A-Star路径搜索算法的基本工作原理和过程。其次，提出引入深度优先搜索和广度优先搜索的解决方案进行纵向和横向的评估，进一步增强算法的有效性。最后，根据以上研究内容可以得出结论，根据现实中的实际情况，用于解决更大规模、多阻塞、模糊求解的、具有高效率要求的路径搜索的问题

简介：摘要：随着深度学习技术的迅猛发展，基于深度学习的图像识别算法在电子信息工程领域引起了广泛的关注和研究。本文系统地探讨了基于深度学习的图像识别算法，旨在提供对该领域关键方法的深入理解。首先，文章回顾了深度学习的基础知识，包括神经网络的演变历程，激活函数、损失函数和优化算法的作用，以及常用的深度学习框架。其次，文中探讨了图像数据预处理方法，涵盖数据获取、清洗、标注、增强以及规范化处理等环节。随后，文章重点分析了基于深度学习的图像识别算法，包括卷积神经网络（CNN）在图像分类中的应用，各类经典CNN架构的特点与应用。此外，文章还探讨了目标检测算法，介绍了基于区域的方法和单阶段方法，并详细阐述了图像语义分割和实例分割方法。最后，文章介绍了迁移学习和预训练模型在图像识别领域的应用，突出了其对算法性能提升的重要作用。

简介：摘要：测绘遥感图像信息的有效分类对于地理信息系统、自然资源调查等领域具有重要意义。本文提出一种基于决策树算法的测绘遥感图像信息分类方法。该方法首先对原始遥感图像进行预处理，提取多种特征，构建特征空间。接着，利用决策树算法对特征空间中的数据进行训练，生成决策树分类模型。最后，使用所得模型对测绘遥感图像进行分类。实验结果表明，所提出的分类方法能够有效地区分不同类型的地物，分类精度较高。该方法不仅可以应用于测绘遥感图像分类，还可推广到其他遥感数据分类任务中。总的来说，本文为测绘遥感图像信息分类提供了一种新颖、有效的解决方案。

简介：摘要：深度学习算法在人工智能系统中的优化与性能评估一直是研究的热点。本文探讨了深度学习算法在人工智能系统中的优化方法和性能评估指标。首先，文章介绍了深度学习算法的基本原理和应用领域，然后详细讨论了当前优化算法的发展趋势，包括梯度下降、自适应学习率等。接着，我们探讨了性能评估的关键问题，包括模型的准确性、泛化能力、计算效率等指标。最后，我们总结了目前深度学习算法优化与性能评估领域的研究进展，并提出了未来研究的方向和挑战。本文的研究对于深度学习算法在人工智能系统中的进一步应用和发展具有重要的指导意义。

简介：摘要：本文旨在研究基于深度学习的汽车人工智能感知与决策算法，并探讨其在汽车领域的应用。通过深度学习算法的发展，汽车可以实现更高级的感知和决策能力，从而提高安全性和自动化水平。本文介绍了深度学习的基本原理和技术，然后重点讨论了在汽车感知和决策中的应用。最后，总结了基于深度学习的汽车人工智能感知与决策算法的研究现状，并展望了未来的发展方向。

简介：摘要：大数据时代来临，大数据可以有效解决复杂的园林问题进行，促进了风景园林的进步。在风景园林设计规划中，有效运用大数据技术成为一个新的发展方向。本文主要是对园林规划设计的意义和算法进行阐述，并提出几点运用策略，希望能够为相关的工作人员提供帮助。

简介：摘要：随着电子信息技术的迅速发展，信号处理面临着日益复杂的数据和更高的性能要求。深度学习作为一种强大的机器学习技术，为信号处理领域带来了新的机遇和挑战。本文深入研究了基于深度学习的信号处理算法在电子信息领域的应用，包括图像信号处理、音频信号处理和通信信号处理等方面。通过对多种深度学习模型的分析和实验验证，探讨了其优势和局限性，并对未来的发展趋势进行了展望。

简介：摘要：在当前信息爆炸的时代，电子信息技术的发展日新月异，其中，自适应信号处理算法作为信号处理领域的重要组成部分，已广泛应用于通信、雷达、音频处理等多个领域。本文旨在深入探讨自适应信号处理算法的基本原理、关键技术以及其在实际应用中的优化与改进，为相关领域的研究者和工程师提供理论支持和实践参考。在优化与改进方面，本文阐述了如何通过改进算法结构、引入新型优化策略以及利用现代计算技术来提升自适应信号处理的性能。实验结果表明，这些优化方法能够显著提高算法的收敛速度、稳定性和处理精度，同时降低计算复杂度，使其在实际应用中更具竞争力。本文的研究不仅有助于深化对自适应信号处理算法的理解，也为实际工程问题的解决提供了新的思路和方法。未来，随着计算能力的持续增强和新型理论的不断涌现，自适应信号处理算法将在更广泛的领域展现出更大的应用潜力。

简介：显-隐式组合数值积分算法结合了显式算法无需迭代和隐式算法无条件稳定的各自优点,是结构抗震拟动力试验顺利运行的关键.在对传统显式中央差分法和隐式Newmarkβ组合算法进行参数修正的基础上,建立了修正CD-Newmark算法,考虑阻尼的影响分析了组合算法的稳定性条件、周期失真率和数值阻尼比,分别得到了试验子结构的稳定性条件和计算子结构无条件稳定的参数合理取值范围,并对计算精度进行了分析.通过算例分析验证了算法的数值特性,从而初步解决了CD-Newmark算法存在稳定性界限过严的问题,为结构抗震拟动力混合试验提供了研究参考.