【摘 要】
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针对复杂场景如旋转变化、快速移动、尺度变化、遮挡等问题,提出了融合深度特征的通道可靠性目标跟踪算法.首先,提取方向梯度直方图(HOG)特征、颜色通道(CN)特征和灰度(Gray)特征,并将三种特征通道串联.然后,使用VGG—19网络进行深度特征提取,分别提取Conv4—4层和Conv5—4层的深度特征,独立训练每种通道特征的相关滤波器,根据可靠性系数进行响应图自适应通道可靠性加权融合.同时,提出了以主旁瓣比(PSR)和响应图的有效局部最大数量(NELM)为指标的模型更新策略.在OTB—100数据集进行实验
【机 构】
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浙江工业大学信息工程学院,浙江杭州310023
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针对复杂场景如旋转变化、快速移动、尺度变化、遮挡等问题,提出了融合深度特征的通道可靠性目标跟踪算法.首先,提取方向梯度直方图(HOG)特征、颜色通道(CN)特征和灰度(Gray)特征,并将三种特征通道串联.然后,使用VGG—19网络进行深度特征提取,分别提取Conv4—4层和Conv5—4层的深度特征,独立训练每种通道特征的相关滤波器,根据可靠性系数进行响应图自适应通道可靠性加权融合.同时,提出了以主旁瓣比(PSR)和响应图的有效局部最大数量(NELM)为指标的模型更新策略.在OTB—100数据集进行实验表明,所提算法在一些复杂场景下与一些主流跟踪算法相比,具有较好的准确性和鲁棒性.
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针对线径控制系统中存在时滞与扰动导致建模困难和控制精度低等问题,传统PID控制方式具有一定的局限性,在此基础上提出一种基于动态矩阵控制(DMC)和改进磷虾群(IKH)算法对控制系统进行优化的策略.首先DMC算法根据输入输出建立预测模型,预测调整输入量,IKH利用其输入量优化PID参数,最终得到逼近期望的线径值.通过MATLAB软件进行仿真,结合传统PID控制算法和原磷虾群(KH)优化PID控制算法的阶跃响应与抑制扰动能力进行对比.结果表明:带预测控制的IKH的PID算法具有超调量小、响应速度快以及抗干扰强
应用神经网络算法对环境状况进行研究是当前计算科学的热点.对于生态环境的预测方法而言,目前传统依靠单变量控制的方法不能满足受多因素影响的环境系统预测要求.根据多变量预测模式改进长短期记忆(LSTM)循环神经网络LSTM模型,通过增加窥视孔的方式,提出相空间(PS)-LSTM预测模型.选取流域生态系统中重金属污染物作为预测对象,结合温度、日径流等因素共同构建多元混沌相空间,较为真实地还原出流域环境重金属含量实际状态.最后,应用PS-LSTM模型对其进行预测.实验结果表明:改进后的模型能提高类似流域复杂生态系统
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通过掺杂提高材料磁导率在磁场中的稳定性,对比得到掺杂Nb5+时效果较好;分析材料参数与电感性能之间变化关系,得到材料性能随电流变化影响电感性能的关键因素之一,是电流变化引起外加磁场变化使得材料磁导率随之变化;基于以上所得,采用掺杂Nb5+的铁氧体作为基板,再从结构设计方面降低磁场对材料性能的影响,最终制备得到0805型电感,额定电流为1.4 A.
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