简介：摘要：PID控制算法是经典的工业工程控制算法之一，增量式PID控制算法是对传统PID控制算法的优化，但其存在静态误差无法消除的影响，因此本文引入遗传算法对其进行进一步优化，并给出了优化步骤，同时给出了一个用遗传算法进行单环系统增量式PID控制器优化设计的仿真实例，并克服了其静态误差无法消除的问题。

简介：摘 要：在超大规模集成电路（VLSI）的开发中，故障模拟作为评价测试模式的一种有效方法被广泛使用。在本研究报告中，通过保存和再利用模拟结果，将增量算法应用到故障模拟过程之中。使用增量算法可以快速高效完成故障模拟。以前，快速高效进行故障模拟的手法有并列法、演绎法、联合法等方法。但是，并列法在超过计算机的字长的情况下不能实现并行性，而演绎法又需要集合运算，联合法只对与正常电路不同的部分进行模拟，在这一点上虽然类似于本文，但是故障列表的传送处理是必要的。与此相对，本文提出的事件驱动算法让故障模拟的实现更简单化，并且具有并行性和硬件化更易实现的特点。

简介：摘要：三支决策模型在双论域信息系统中的应用逐渐成为研究热点，增量式更新算法则是三支决策模型的算法之一，可满足系统动态变化的实际需要，且具有高效动态更新特点。本文双论域信息系统进行概述，对三支决策模型的动态性变化进行研究，探索增量式更新算法的计算方式，与非增量式算法的更新效率加以比较。

简介：摘 要：神经网络是当今最具魅力的一个新兴学科生长点,已发展成为现代科学技术的新热点,其迅猛发展将对整个信息科学产生巨大的影响。神经网络在数学建模中的应用也非常的广泛。

简介：摘要：本文主要介绍了一种基于深度学习的Web社区推荐算法，即通过使用跨

简介：摘要：货运量的提升能促进不同地区货物交流，带动相关产业进步，对整个国民经济发展意义重大。基于此，本文重点论述了铁路货运增量的不利影响因素及其对策国。

简介：

简介：摘要：目标检测是机器视觉领域和计算机视觉领域的一项重要课题，其在人脸识别和视频目标识别以及无人导航领域扮演着重要的作用，目标识别的算法多种多样，传统的目标检测算法有很多，比如基于尺度不变性特征和基于方向梯度直方图特征的算法，随着近些年大数据和计算机技术的发展，深度学习算法在众多算法中脱颖而出，目前最为先进且识别率较为准确的算法正是基于深度神经网络的目标检测手段，本文按照时间发展的先后顺序依次介绍了LeNet-5模型、AlexNet模型以及VGG模型，并对未来深度神经网络模型的发展方向从数据集和计算机性能角度进行进一步研究。

简介：摘要：传感器、卫星、移动设备、社交媒体、电子商务和互联网等，让我们充满了数据。特别是物联网，可以更快地生成大量数据。物联网是一个术语，描述了将计算机、智能设备和其他数据生成设备连接到网络并传输数据的过程。因此，数据会定期生成和更新，以反映所有领域和活动的变化。由于数据呈指数级增长，一个新的术语和概念被称为大数据。需要大数据来阐明事物之间的关系，预测未来趋势，并为决策者提供更多信息。然而，目前的主要问题，是如何有效地收集和评估大量多样而复杂的数据。在某些领域或应用中，机器学习模型是解释和分析数据以及获取重要信息的最常用方法，传统的机器学习方法本身无法成功处理大数据问题。

简介：摘要：在各种智能应用进行活动识别的过程中，对手姿态估计有着严格的要求。在计算机视觉领域中，对其不断在进行深入研究，并且随着深度学习的发展，更多研究人员参与到手姿态识别与估计算法中。本文基于深度学习的手势识别与估计理论，对手姿态识别进行探究分析，并提出估计优化算法，为各种场景下手势姿态的精准识别研究提供借鉴参考。

简介：摘要：现代无人机设备等设备容易受到雾霾天气影响，在景色图像获取的时候会表现出低对比度、弱色彩、低信息可辨识度等现象，为了解决此类现象，本文期望借助深度学习算法的方法。依靠其强大的数据学习与决策能力，能够在图像去雾方面呈现出良好的实际效果。

简介：摘要：遥感图像目标检测在城市规划、资源调查和灾害监测等领域应用广泛，基于遥感图像的目标检测具有重要研究意义。遥感技术为人们快速、全面了解地表覆盖变化提供了技术支持，在高分辨率遥感技术不断发展的大背景下，大量高品质遥感图像的采集越来越方便。遥感图像是利用遥感技术生成的远距离图像，可以对目标进行有效的处理。目标检测是遥感图像处理的基础任务之一，通过对遥感图像的分析可以分辨出水体、植被等目标，同时遥感影像可以识别更小的目标，如具体的树木、人、交通标志、足球场标志线等等，因此遥感图像目标检测已经成为当前研究的热点问题。遥感设备拍摄图像时由于设备距离目标较远，包含的地面范围大，受到分辨率的限制，待检测目标可能以微小形式显示在遥感图像中，这些检测目标具有尺度小、特征弱等特点，为图像目标的检测工作带来较大难度。

简介：摘要：增量配电网业务改革作为新一轮电力体制改革的重要任务，是推动社会资本进入电网竞争环节的重要突破口。基于此，本文就增量配电网改革进行了研究。

简介：摘要近年来，CT图像算法中基于深度学习的图像重建（DLIR）技术不断发展，日益成熟，目前已经逐步应用于临床实践中。DLIR算法较常规迭代重建算法具有在降低辐射剂量和图像噪声的同时不改变图像纹理，保持或提高解剖细节显示能力、总体图像质量和医生诊断信心的众多优势。因此，笔者重点就DLIR算法的原理、优劣势及其在人体各系统的临床应用进展进行综述，旨在进一步提高对DLIR算法的认识，并对其可能的应用情景提供借鉴。

简介：摘要深度学习图像重建算法是目前CT图像重建领域最为前沿的技术，随着算法的不断优化和模型泛化性的提升，适用人群和全身各部位的临床应用也在不断拓展，在疾病诊治中发挥了重要作用。深度学习图像重建算法能够降低图像噪声、消除伪影、避免“过度平滑”的视觉感观，提升主观诊断效能，并有助于CT检查中辐射剂量的降低。此外，深度学习图像重建算法不影响CT图像重建的速度，能够满足临床工作流的需求。随着对深度学习图像重建算法的不断探索以及临床应用的拓展，可以挖掘深度学习图像重建算法的潜在优势，提升CT临床应用的能力。

简介：摘要：变压器单台容量变得越来越大，且与电网间互联逐渐增多，提高变压器的抗短路能力变得越来越重要。变电设备的稳定运行是电网安全可靠的基础，变电设备出现故障会导致电网停电，进而造成严重的经济损失。有载分接开关作为变电关键设备，主要作用是励磁或负载条件下改变绕组分接位置，达到调压的目的。有载分接开关引起变电设备异常的主要原因是其机械故障，对于有载分接开关机械故障诊断方法的可靠性要求越来越高。

简介：摘要：新时期，随着教育改革的不断深入发展，小学教育课程愈发成熟，组织教学构建也越来越完善。当下，信息技术教学已经走进小学课堂，在信息技术快速发展的背景下，小学生也需要接触相关技术，了解当下信息技术背景。除此之外，伴随着程序设计在小学信息技术课堂的有效开展，其积极作用已经得到了广泛共识，对于促进学生的未来可持续发展具有深远影响，同时也有利于开阔学生的视野，拓展信息接受渠道。然而，其教学过程中依旧存在各式问题，无法有效在基于算法教学开展小学信息技术程序设计学习，无论是教学质量，还是学生学校效果都不理想。基于此，本文从基于算法教学开展小学信息技术程序设计学习的现存问题出发，结合当下教育经验，探究相关解决策略，以期实现信息技术程序设计教学的新发展。

简介：摘要：园区增量配电网在建设初期可能会遇到负荷发展缓慢，供电量有限等一系列问题，为项目初期建设运营带来较大压力。源网荷储一体化政策鼓励就地开发分布式电源并就近消纳[1]，为降低增量配电网建设初期购电成本、向以新能源为主的源网荷储一体化局域电网提供可行思路。

简介：摘 要: 目前传统的无线传感网络节点休眠调度算法无法使传感器节点自主学习其每轮调度中的最佳动作(休眠/工作)，导致覆盖率较低，网络生命周期较短。为此，提出了一种传感器节点利用纳什Q学习进行学习的休眠调度算法(NQSA)，把每个传感器节点当作一个智能体，将整个系统当作多智能体系统，每个节点自主学习其每轮调度中的最佳动作，执行高覆盖率并且低能耗的调度策略。仿真结果表明， NQSA算法在降低能耗的同时提高了整个无线传感网络系统的覆盖率。

简介：摘要：课标要求针对简单问题，尝试设计求解算法，并通过程序进行验证。本课中的例题，两个思考都是先用递归的方法找到算法，在现成的程序中进行修改。本文以解密汉诺塔实践， 探究了本课中最后一个拓展练习。