基于改进混合蛙跳算法的个性化旅游路线推荐

大众在旅游途中期望获得开销低、行程方便、舒适度高的旅游体验,同时还具有历史人文、自然景观、美食购物等不同游览需求.因此,本文提出了一种基于改进混合蛙跳算法的个性化旅游路线推荐方法.首先建立个性化旅游路线推荐问题的优化模型,并针对该模型的特点,设计改进混合蛙跳算法.通过调整可控精度,增加筛选准则和及时处理异常解等策略增强群体的多样性,降低遗漏最优解的风险,强化局部搜索能力,并提高算法的求解精度.以南京三日游个性化旅游路线推荐问题作为实例,收集南京市内知名景点的门票价格、开放时间、不同出行方式所需的时间和花费情况以及食宿费用等相关数据,基于改进混合蛙跳算法进行求解.实验结果表明,与改进前的方法相比,所提改进方法能够获取更优的路径解,推荐的路线能够更好地满足用户的个性需求.     

基于时相变化的晴空条件下Himawari-8 AHI火点检测

Himawari-8静止气象卫星具有高空间分辨率、高观测频次和高时效特点,对于火点检测具有很强优势。对Himawari-8卫星的3.9μm和11.2μm两通道亮温进行了连续时相变化研究,得出两通道的亮温在时间上的变化差值稳定且规律明显。根据两通道的亮温时相特征,考虑白天可见光对3.9μm通道的影响,并结合火点产生时引起的亮温变化特征,提出了适用于晴空条件下改进的火点检测算法。在多处进行了此算法的实验,例如2018-11-27 T 16:40(UTC时)河北张家口市桥东区一化工厂附近发生的严重爆炸起火事件以及2019-02-28澳大利亚西南部发生的火灾事件,均快速有效的检测到了火点。实验表明,改进的火点检测算法能很好的进行火点检测,并能解决晨昏交界、冰雪下垫面、常规火源点、太阳耀光等火点检测的难题。     

新冠肺炎流行病学模型的最优参数化

现如今,新冠肺炎(COVID-19)严重威胁着世界各国人民的生命健康.许多流行病学模型已经被用于为政策制定者和世界卫生组织提供决策参考.为了更加深刻的理解疫情趋势的变化特征,许多参数优化算法被用于反演模型参数.本文提议使用结合了高斯-牛顿法和梯度下降法的Levenberg-Marquardt(LMA)算法来优化模型参数...     

基于侧扫声呐的水下小目标检测技术研究

针对水下小目标探测与识别难的问题,开展基于侧扫声呐的声呐图像滤波、图像分割及目标提取方法研究。常规滤波方法难以有效清除图像中存在的噪声,从而造成图像质量下降。采用非局部均值滤波算法与GPU加速的方法,在获得声呐图像较好处理效果的同时,满足水下小目标检测实时性的要求;同时,采用膨胀算法与Canny边缘检测算法相结合的方式,实现了水下真假目标的有效区分。     

Delaunay三角网增点生长构造法研究

论述了一种由计算机自动生成Delaunay三角网的增点生长构造法。该方法属于不规则三角网的动态构网法，它借鉴了静态构网法中递归生长算法的部分思想，并利用Lawson提出的最大最小(MAX—MIN)角度法则对三角网进行即时的局部优化，从而达到了快速、有效地构建Delaunay三角网的目的。该方法对快速生成海底DEM数据，进行海底仿真具有重要的作用。     

三种遥感反演海岸线方法的实验对比分析

在分析海岸线提取算法基础上,以环渤海的Landsat7 ETM+影像为数据源,以基岩海岸线和淤泥质海岸线两种典型的海岸线为研究对象,采用Sobel边缘检测算法、阈值分割法和K最邻近分类算法进行海岸线提取实验。通过实验对比分析,归纳和总结了针对不同类型海岸线提取算法的适用性。     

船联网智能数据传输与通信算法研究

数据传输与通信算法是当前船联网研究中的重要方向,为解决船联网中数据传输时延长、无线传输功率低的问题,本文提出了一种改进的船联网智能数据传输和通信算法.首先,利用分簇算法对所有船舶实施分簇,选取每簇最优的簇头;然后,建立基于位置和速度信息的船舶通信组网方式,应用粒子群(PSO)算法实现对最优路径的选择,实现海洋观测数据的...     

2008年南海季风爆发前后西沙海域海气通量变化特征

基于2008年4至5月在南海西沙永兴岛进行的海气通量观测试验资料和NCEP资料,应用COARE3.0通量算法计算了海气通量,分析了季风爆发前后西沙海域天气变化特点和海气通量对南海季风爆发的响应。结果表明:2008年南海季风首先于5月第1候在南海南部爆发,受热带气旋等因素的影响,北部海区季风爆发推迟到5月18日。季风爆发和热带气旋活动对西沙海域的风速和海气通量影响较大,其中热带气旋的影响更强烈。热带气旋来临之前,潜热通量、感热通量以及动量通量均较小;在气旋活动及此后的季风爆发时期,大风使潜热通量和动量通量显著增强,感热通量则在降水期间变化明显;动量通量的最大值出现在热带气旋活动期间,其在此过程中的均值是观测初期均值的3倍以上。在整个观测过程中,潜热通量明显大于感热通量,后者是前者的16∶1。不同类型天气过程中,潜热通量的日变化相似,而感热通量的日变化有差异。湍流交换系数与风速有较好的相关关系。     

海上固定平台雷达测波技术及典型数据处理算法

首先总结了国内外海上固定平台使用的多种非接触式波浪测量方法,比较了不同测波方法的适用性。针对不同的测量方法给出了常用的传感器与设备,同时提供了每种设备的主要生产销售商。然后,对单点测波雷达和X波段雷达测波算法进行了综述,给出了波面的时间序列和雷达影像的时空序列两种数据的处理过程。最后,提出了波浪测量技术存在的一些问题,以期为我国海洋环境监测与观测系统的完善提供参考。     

基于深度学习的循环水养殖鳗鲡(Anguilla)计数研究

鳗鲡(Anguilla)作为我国优质水产养殖种类,精准掌握其数量对高效养殖有重要意义。为实现对循环水养殖鳗鲡的准确计数,提出了一种基于深度学习的改进Faster RCNN模型。针对检测目标即鳗鲡头部尺寸小的问题,选择在特征提取网络ResNet50中加入FPN结构来作为模型的骨干网络,以提取并融合多尺度的特征;针对原模型锚框都是基于人工经验设置的,并不适用于鳗鲡数据集的问题,使用k-means聚类算法对训练集中标注的鳗鲡头部检测框进行聚类分析,获得了适合鳗鲡数据集的15种不同尺度的锚框;针对图像中存在鳗鲡头部重叠的问题,选择使用Soft-NMS算法替代原NMS算法对RPN部分生成的候选框进行筛选,以减少模型对鳗鲡重叠部分的漏检情况。试验结果表明:改进后的Faster RCNN模型对鳗鲡头部的检测精度(mAP^0.5)高达96.5%,较原Faster RCNN模型(Backbone为ResNet50)显著提升了14%,与SSD300和YOLOV3模型相比分别显著提升了24.9%和15%;在鳗鲡计数上,利用改进后的Faster RCNN模型检测结果进行计数,计数准确率达到90%以上,提升了模型对鳗鲡的检测识别能力。