简介：摘 要：城市交通的出行者是交通网络分析的对象，本文针对固定需求随机用户平衡问题，提出了粒子群优化算法并进行数值实验分析，通过构造初始解；设置约束条件控制迭代步长，根据适应度函数求出粒子自身历史最优位置和群体全局最优位置并更新速度和位置向量；同时在迭代更新过程中保证同一OD对各有效路径上流量之和等于其交通需求，最后达到设置的迭代次数，输出OD对各路径流量。结果表明用粒子群算法求解随机用户平衡问题有效可行，迭代收敛较快。

简介：摘要：随着信息技术的迅猛发展，算法与程序设计成为了培养学生逻辑思维和创新能力的重要途径。为了能够提升初中信息科技课程教学效果及质量，应加强对算法与程序教学方法进行探究，以此来培养学生的计算思维和编程能力，为培养新时代的信息技术人才奠定坚实基础。

简介：摘要：在电机控制领域，滑模控制算法因其具有良好的动态性能和抗扰动能力而备受关注。然而，滑模控制算法在实际应用中也存在抖振问题，影响了系统的稳定性和性能。为了克服这一问题，将探讨一种基于时变边界层的滑模控制算法，并在两相混合式步进电机控制中进行应用。

简介：摘要：本文以梁式桥为研究对象，建立基于模态数据的目标函数，利用蜻蜓算法进行结构损伤识别，并在此基础上对算法进行改进，引入测试函数对改进算法进行计算功能评估，数值仿真结果进一步显示改进算法提升了结构损伤识别的识别精度和抗噪性能。

简介：摘要：本项研究的目的是探索磨削加工刀具磨损机理，并研制出自动磨损补偿算法来提高加工精度，延长刀具寿命。在磨削加工过程中，刀具磨损主要受到磨削力，热应力和材料去除率等因素影响。通过深入地分析这几个因素对刀具磨损所产生的作用，研究并设计出一套磨损补偿自动算法。算法主要由实时监测技术，数据处理和分析，补偿策略制定等部分组成。通过对算法进行编程实现与实验验证表明，所提补偿算法可有效改善磨削加工性能。试验结果表明设计的自动磨损补偿算法能够显著改善加工精度并有效地延长刀具使用寿命。

简介：摘要：深度学习已经在目标检测领域取得了显著的进展，通过自动学习特征表示和端到端的训练方式，提高了目标检测的准确性和效率。本文对基于深度学习的目标检测算法进行了综述，包括单阶段和两阶段检测器。单阶段检测器如YOLO和SSD直接在图像上进行密集预测，具有实时性和高效性，但可能存在定位不准确性。两阶段检测器如R-CNN系列通过候选区域生成和分类/定位两个阶段实现更精确的定位，但计算资源消耗较大。选择适合任务需求的检测器取决于实时性、准确性和定位要求。未来，深度学习目标检测算法将进一步发展，结合单阶段和两阶段的优势，以提高性能和效果。

简介：摘要：

简介：摘 要：城市交通的出行者是交通网络分析的对象，本文针对固定需求随机用户平衡问题，提出了粒子群优化算法并进行数值实验分析，通过构造初始解；设置约束条件控制迭代步长，根据适应度函数求出粒子自身历史最优位置和群体全局最优位置并更新速度和位置向量；同时在迭代更新过程中保证同一OD对各有效路径上流量之和等于其交通需求，最后达到设置的迭代次数，输出OD对各路径流量。结果表明用粒子群算法求解随机用户平衡问题有效可行，迭代收敛较快。

简介：摘要：在当今复杂多变的商业环境下，组织面临着日益增长的决策挑战。这些决策涉及市场营销、供应链管理、金融风险评估、资源分配等众多方面。本论文旨在深入研究业务决策支持模型及算法技术，探讨其在不同领域的应用和发展。业务决策是组织成功的关键因素之一，它需要利用有效的模型和算法来帮助管理者做出明智的决策。本文将介绍业务决策支持的概念、重要性以及现有的模型和算法，并对其在实际应用中的应用案例进行分析和评估。最后，我们将探讨未来业务决策支持模型及算法技术的发展方向。

简介：【摘要】随着信息时代的到来，客户数据量急剧增加，这使得客户智能分析成为企业决策的重要组成部分。客户智能分析作为一种重要的数据驱动决策方法，通过对客户数据进行分析和挖掘，为企业提供战略指导和决策支持。本论文旨在研究客户智能分析模型及算法技术，探讨其在实际应用中的价值和挑战。

简介：摘要：本研究致力于优化高精度遥感影像处理算法，以解决传统方法在处理复杂场景下精度不高、效率低下等问题。通过对当前遥感影像处理算法的局限性进行深入分析，提出了一种融合深度学习和图像处理技术的新型算法。该算法采用深度学习网络对遥感影像进行特征提取和分类，同时结合传统图像处理方法进行精细化处理，从而实现了对高分辨率遥感影像更加准确、快速地处理。在实验验证阶段，我们对比了新算法与传统方法在不同场景下的处理效果，结果显示新算法在处理效率和准确性上均有显著提升，具有较好的应用前景。本研究的成果对于提高遥感影像处理的实用性和应用范围具有重要意义，为遥感技术在军事、环境监测、城市规划等领域的应用提供了有效支撑。

简介：摘要：本研究致力于优化高精度遥感影像处理算法，以解决传统方法在处理复杂场景下精度不高、效率低下等问题。通过对当前遥感影像处理算法的局限性进行深入分析，提出了一种融合深度学习和图像处理技术的新型算法。该算法采用深度学习网络对遥感影像进行特征提取和分类，同时结合传统图像处理方法进行精细化处理，从而实现了对高分辨率遥感影像更加准确、快速地处理。在实验验证阶段，我们对比了新算法与传统方法在不同场景下的处理效果，结果显示新算法在处理效率和准确性上均有显著提升，具有较好的应用前景。本研究的成果对于提高遥感影像处理的实用性和应用范围具有重要意义，为遥感技术在军事、环境监测、城市规划等领域的应用提供了有效支撑。

简介：摘要：深度学习技术在视频监控系统中的应用已经成为当前研究的热点之一。本文介绍了基于深度学习算法的视频监控系统的设计与实现。首先，对现有的视频监控系统中存在的问题进行了分析，然后提出了使用深度学习算法来实现视频内容的实时识别和分析。接着介绍了系统的整体架构，包括视频数据的采集、预处理、深度学习模型的训练以及实时监控与报警系统的设计。在系统实现方面，采用了卷积神经网络（CNN）进行视频内容的识别和分析，结合GPU加速实现了高效的实时处理。最后，通过实验验证了系统在人脸识别、行为分析等方面的性能，结果表明基于深度学习算法的视频监控系统在实际应用中具有较高的准确性和效率。

简介：摘要：随着深度学习的发展，用计算机处理图像，辅助人类视觉进行检测和识别得到了广泛应用，如人脸检测和人脸关键点定位技术。人脸的检测和关键点定位在生活中经常于人脸的分析处理，如人脸识别、脸部体温测量、表情识别等，同时在视频监控、人机交互等方面有广泛的应用前景。

简介：摘要：本文基于主成分分析（PCA）和图像匹配技术，提出了一种飞机识别算法。该算法通过对飞机图像进行PCA降维处理，提取关键特征，并利用图像匹配算法对待识别图像与数据库中的飞机图像进行比对。实验结果表明，该算法在飞机识别任务中具有较高的准确性和鲁棒性，可应用于实际的飞机识别系统中。

简介：摘要：随着我国基础建设的持续推进，隧道工程的重心逐渐由建设转为运维，客观且高效地诊断衬砌健康状态是隧道安全运维的关键。本研究提出了一种基于聚类算法的隧道衬砌健康诊断方法。首先以固定长度的衬砌为单位，通过裂缝的最大宽度、总长度构建病害空间样本；利用K-means++实现样本的客观聚类与分级；通过偏最小二乘法量化样本的相对欧氏距离，提出了客观的隧道风险指标TRI。结果表明该方法能有效诊断隧道运营状态，有助于隧道健康的智能分析和客观诊断，对既有隧道的安全维护具有重要的参考价值。

简介：

简介：

简介：摘要：在职场中，绩效奖金直接以经济价值体现对员工工作绩效的认可，对于激发员工的工作积极性、提高工作效率起着不可替代的作用，因此设定一套合理的绩效考核标准尤为重要。本文分析了在目前工程检测中常见的三种绩效算法的不足之处，并结合自己长期的检测和管理工作经验，创新性的设计出“有效工作时间折算工作量”的绩效算法，在实际工作中得到较好的应用效果。

简介：