【摘 要】
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随着深度学习的发展,神经网络模型的体积越来越大,伴随而来的是参数量与计算量的增多,但实际安全帽检测环境下需要把网络模型部署在算力有限的移动端或嵌入式设备中,而这些设备无法支持复杂的计算量。针对这个问题,提出了一种适合部署在移动设备的轻量级目标检测网络HourGlass-YOLO(HG-YOLO)。以YOLOv5为基础模型,基于Inverted Resblock结构重构了新的主干特征提取网络Hour
【基金项目】
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自治区自然科学基金(2021D01C082)。
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随着深度学习的发展,神经网络模型的体积越来越大,伴随而来的是参数量与计算量的增多,但实际安全帽检测环境下需要把网络模型部署在算力有限的移动端或嵌入式设备中,而这些设备无法支持复杂的计算量。针对这个问题,提出了一种适合部署在移动设备的轻量级目标检测网络HourGlass-YOLO(HG-YOLO)。以YOLOv5为基础模型,基于Inverted Resblock结构重构了新的主干特征提取网络HourGlass;并使用通道剪枝技术,对BatchNormalization(BN)层进行稀疏训练,将权值较小
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深度强化学习算法能够很好地实现离散化的决策行为,但是难以运用于高度复杂且行为连续的现代战场环境,同时多智能体环境下算法难以收敛。针对这些问题,提出了一种改进的深度确定策略梯度(DDPG)算法,该算法引入了基于优先级的经验重放技术和单训练模式,以提高算法收敛速度;同时算法中还设计了一种混合双噪声的探索策略,从而实现复杂且连续的军事决策控制行为。采用Unity开发了基于改进DDPG算法的智能军事决策仿真平台,搭建了蓝军步兵进攻红军军事基地的仿真环境,模拟多智能体的作战训练。实验结果显示,该算法能够驱动多作战智
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为了解决行人步态数据集样本量较少、单特征或多特征融合的步态识别算法特征描述不足的问题,提出了一种基于多尺度特征深度迁移学习的行人步态识别方法。该算法步骤包括:改进VGG-16网络,去除网络中最后一个最大池化层(Maxpool Layer),融合空间金字塔池化网络结构(SPP)获取行人步态能量图(GEI)的多尺度信息,利用Imagenet数据集预训练此网络模型,将提取特征能力迁移至行人步态识别网络模
针对麻雀搜索算法(Sparrow Search Algorithm,SSA)在解决高维、非线性的分布式电源(Distributed Generation,DG)优化配置问题中求解精度与稳定性不足的问题,提出一种改进麻雀搜索算法进行求解。通过引入Tent混沌提高初始解的质量,利用Levy飞行策略和柯西高斯变异,增强算法搜索方向的多元性以及跳出局部最优的能力,针对算法在工程应用中产生大量无效麻雀的问题,优化了麻雀位置更新公式,以提高SSA的工程实用性。分别用标准SSA、ISSA、蝴蝶优化算法(Butterfl
摘要： 在高维复杂问题上，蜉蝣优化算法存在易陷入局部最优区域且求解精度较差等问题，因而提出基于Logistic映射的蜉蝣优化算法。引入依据Logistic映射的混沌机制，当种群进化停滞时，当前最优蜉蝣通过混沌机制寻找适应度更好的蜉蝣，以激发种群进化能力;建立较劣蜉蝣加速进化机制，激励蜉蝣个体以达到种群寻优要求;采用动态惯性权重均衡算法全局和局部的搜索性能。抽取5个benchmark函数测试算法性能
生活水平的提高使得消费者对生鲜产品的需求不断增长,进而促进了冷链物流行业的快速发展。将客户按重要性分为重要客户和普通客户两类,以总配送成本最小为目标,建立考虑客户分类的两级容量有限车辆路径优化模型。提出两阶段启发式算法求解该模型:第一阶段设计改进的遗传-模拟退火算法增强全局搜索能力,其中采用轮盘赌选择机制结合精英保留策略保留优秀个体,部分匹配交叉算子结合自适应交叉率维持种群多样性,Metropolis准则以一定概率接受较差解;第二阶段使用精确方法求解一级配送路径。基于Perboli的Set2算例集和Hem
跨项目缺陷预测旨在解决传统的项目内缺陷预测的历史数据缺失,新项目初期缺乏训练数据等实际问题。然而,在跨项目缺陷预测中,不同项目之间以及实例之间的数据分布差异降低了其预测性能。针对这一问题,提出了基于分层数据筛选的跨项目缺陷预测方法。该方法将训练数据的筛选过程分为项目层筛选和实例层筛选,从源数据集中选出与目标项目数据分布最接近的候选项目集,在候选项目集中选出与目标项目中实例相似度较高的训练数据集,最后在训练数据集上训练朴素贝叶斯模型。在PROMISE数据集进行实验对比。结果表明,与项目内缺陷预测比较,提出的
针对医学图像分辨率低导致视觉效果差的问题,提出一种基于生成对抗网络的医学图像超分辨率重建方法。使用生成对抗网络架构,由生成器重建高分辨率图像,再将生成器生成的高分辨率图像送入判别器判断真伪。通过实验验证了该方法的有效性,在视觉效果和数值结果上都有所提高。
运用SPOC模式与学习通平台相结合方法构建线上网络学习环境,并阐述其主要特性及功能。比较研究线上和线下两种教学方法的利弊,列举了线上线下混合式教学模式在物联网课程中的具体应用。混合式教学方法解决了课堂教学方法存在的问题,增强了师生互动,发挥了学生学习的主观能动性,从而有效地提高了教学质量,达到预期的教学目标。