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一種基于CMA-ES優(yōu)化算法設計聲學超材料單元的方法
本發(fā)明公開了一種基于CMA?ES優(yōu)化算法設計聲學超材料單元的方法，該方法將CMA?ES優(yōu)化算法和有限元分析方法集合，CMA?ES優(yōu)化算法可以對0?1排布的陣列進行優(yōu)化，每一個尺寸維度的0?1陣列，都對應一種聲學超材料單元結構，其中，0和1分別代表由空氣或光敏樹脂構成的聲學單元結構的子單元；在優(yōu)化過程中，每一個聲學超材料單元結構的等效折射率和阻抗值可以通過有限元分析方法分析提取，作為CMA?ES優(yōu)化算法中適應度函數的變量；通過對適應度函數的值進行優(yōu)化，最終可以得到最優(yōu)的、滿足設計要求的聲學超材料單元結
東南大學
2021-04-14
構建基于卷基神經網絡的胃癌HE病理切片AI輔助診斷算法
懸賞金額：95萬元
發(fā)榜企業(yè)：百盛（廣州）生物制品有限公司
需求領域：環(huán)醫(yī)療器械及設備及醫(yī)學專用軟件；臨床醫(yī)學-腫瘤
產業(yè)集群：生物醫(yī)藥與健康產業(yè)集群
技術關鍵詞：人工智能；病理學；組織形態(tài)學
百盛（廣州）生物制品有限公司
2021-11-01
一種基于改進和聲搜索算法的無線傳感器網絡路由方法
本發(fā)明提出了一種基于改進和聲搜索算法的無線傳感器網絡路由方法，包括以下步驟：Step1、初始化算法相關參數 HMS、HMCR、PAR 以及評價次數 eval_Nomax；Step2、利用輪盤賭初始化和聲記憶庫 HM；Step3、評價和聲庫中各和聲路徑的適應度；Step4、設置 eval_No＝0；Step5、設置 i＝0；Step6、產生候選和聲；Step7、eval_No++，若 eval_No＜eval_Nomax，執(zhí)行 Step8；否則執(zhí)行 Step11；Step8、對和聲庫中的第 i 條和聲 Xi＝{s,x2,…xj,…,d},進行鄰域搜索；Step9、eval_No++，若 eval_No＜eval_Nomax，執(zhí)行 Step10；否則執(zhí)行 Step11；Step10、i++，若 i＜HMS，執(zhí)行 Step6；否則執(zhí)行 Step5；Step11、記錄和聲記憶庫中的最優(yōu)和聲路徑。本發(fā)明的路由方法具有較高的能效，并且能夠有效地延長整個網絡的生命周期。
華中科技大學
2021-04-11
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一種基于自然共享最近鄰居搜索的發(fā)現簇和離群點的算法
本發(fā)明屬于數據挖掘領域，尤其是涉及一種基于自然共享最近鄰居搜索的發(fā)現簇和離群點的算法。其特征在于，首先對數據集進行自然最近鄰居搜索，當發(fā)現數據集中沒有共享最近鄰居的點的數量不再變化時搜索結束，得到搜索最近鄰個數n；根據提出的自然共享鄰居定義，計算每個對象在n近鄰下得到的自然共享最近鄰居關系；然后基于共享最近鄰的自然鄰居搜索算法確定了每個對象的自然共享最近鄰域關系，根據該自然共享最近鄰居關系，對數據進行聚類和離群點判別。本發(fā)明的算法中提出一種新的共享最近鄰居關系和自然鄰居搜索終止條件，解決了現有算法因為自然鄰居關系定義不夠嚴密及搜索條件不夠科學而引起的聚類效果不好和離群點檢測精度不高的問題。
中國農業(yè)大學
2021-04-11
一種基于改進二維經驗模態(tài)分解算法的圖像去噪方法
本發(fā)明公開了一種基于改進二維經驗模態(tài)分解算法的圖像去噪方法,首先，將待去噪圖像經傳統BEMD算法進行自適應分解得到各階IMF后，對各個IMF的概率密度函數與待去噪圖像概率密度函數之間的相似性進行測量，其次，根據相似性測量值區(qū)分出噪聲主導模態(tài)函數與信號主導模態(tài)函數的邊界索引值,然后，使用小波去噪算法對噪聲主導模態(tài)函數進行降噪處理得到實際的圖像噪聲，接著，重構出與原圖像具有相同信噪比的多幅圖像后對其累加求平均、實現將噪聲壓縮到低階IMF中，最后，使用BEMD?DT對該平均圖像進行去噪處理。通過本發(fā)明方法對圖像進行去噪，取得效果均好于小波降噪以及傳統BEMD等降噪方法的去噪效果。
東南大學
2021-04-11
一種基于視覺顏色理論和同質抑制的輪廓與邊界檢測算法
一種基于視覺顏色理論和同質抑制的輪廓與邊界檢測方法，屬于計算機視覺和模式識別的交叉領域，旨在從復雜的自然場景中提取目標的輪廓和邊界。本發(fā)明通過研究人眼視覺信息處理機制，對視覺通路各級神經元的感受野建立數學模型，同時利用非經典感受野的調制作用來抑制紋理邊緣，從而突顯輪廓和邊界
華中科技大學
2021-04-10
一種基于遺傳算法的異構 CAD 模型數據交換的系統及方法
本發(fā)明公開了一種基于遺傳算法的異構 CAD 模型數據交換的系統及方法，本發(fā)明的異構 CAD 模型數 據交換的系統包括二個部分:源端 CAD 系統和目標端 CAD 系統。同時，將異構 CAD 模型數據交換分為兩 層:3D 特征參數層和 2D 草圖參數層。在 3D 特征參數層，采用了直接特征映射和間接特征映射的方法實現 特征數據的交換。在 2D 草圖參數層，采用直接元素映射、間接元素映射及樣條映射。將 2D 草圖參數層中 樣條映射問題轉換為樣條擬合問題。創(chuàng)新性的將遺傳算法引入到異構 CAD 數據交換領域。在遺傳算法個體 的適應度計算中，引入了 Hausdroffdistance。本發(fā)明可以用于復雜模型的異構 CAD 數據交換，交換之后的 目標模型，不僅與原始模型具有極高的相似度，而且保留了原始模型的參數化特征信息。
武漢大學
2021-04-13
城市道路交通信號協調控制算法的優(yōu)化研究與應用
本項成果對傳統的協調控制算法進行了優(yōu)化研究，可以使城市道路綠波帶控制的效果得到改善，使交叉口通行效率獲得提升。仿真表明，本項成果的應用可以使延誤減小10%~20%。
揚州大學
2021-04-14
一種基于和聲搜索算法的無線傳感器網絡分簇路由方法
本發(fā)明公開了一種基于和聲搜索算法的無線傳感器網絡分簇路 由方法，包括:(1)全局信息的傳遞和匯聚，獲得全局信息，并將其傳 遞到匯聚節(jié)點;(2)匯聚節(jié)點通過全局信息對整個傳感器網絡進行網絡 分簇路由的優(yōu)化計算與配置;(3)普通傳感器節(jié)點監(jiān)測采集和處理應用 信息，將其處理成數據包，轉發(fā)到簇頭節(jié)點，簇頭節(jié)點進行數據融合， 并向下一跳簇頭節(jié)點發(fā)送數據包;(4)下一跳簇頭節(jié)點接收到數據包后， 將自身剩余能量信息加入到數據包中，并按照數據包中的最優(yōu)路由， 繼續(xù)向下一跳簇頭節(jié)點轉發(fā)數據包。本發(fā)明的方法解決了無線傳
華中科技大學
2021-04-14
一種基于動態(tài)規(guī)劃算法的網絡數據傳輸能耗優(yōu)化方法
本發(fā)明公開了一種基于動態(tài)規(guī)劃算法的網絡數據傳輸能耗優(yōu)化 方法，具體步驟為：①統計當前網絡傳輸任務列表及截止時間列表， 挑選出最大截止時間，作為所有任務的結束時間；②若當前有新任務 加入，則根據任務列表、截止時間列表、網絡帶寬狀態(tài)，通過本發(fā)明 中改進的動態(tài)規(guī)劃算法計算出傳輸決策方案，以此控制網絡傳輸，時 間推進并執(zhí)行步驟①；③若當前無新任務到達且任務未完成，則按照 最近一次的傳輸決策序列控制網絡傳輸，時間推進并執(zhí)行步驟
華中科技大學
2021-04-14