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云计算环境下可重构的舰船通信数据传输研究

舰船科学技术 2018年第3X期40卷 106-108页

作者：汪菊琴无锡职业技术学院物联网技术学院江苏无锡214121

为提升航行过程中,相邻两舰船间通信数据传输质量,设计云计算环境下,可重构舰船通信数据传输模型。通过云总线协议分层、云环境拓扑结构搭建,完成云计算环境的搭建。通过舰船通信数据传输流程研究、可重构光纤通信传输研究、可重构舰船... 详细信息

为提升航行过程中,相邻两舰船间通信数据传输质量,设计云计算环境下,可重构舰船通信数据传输模型。通过云总线协议分层、云环境拓扑结构搭建,完成云计算环境的搭建。通过舰船通信数据传输流程研究、可重构光纤通信传输研究、可重构舰船通信数据传输总线结构研究,完成基于云计算环境,可重构舰船通信数据传输模型的搭建。模拟模型使用环境,设计对比实验结果表明,应用新型模型后,相邻两舰船间数据传输速率提升,传输等待响应时间缩短,大大提升通信数据传输质量。

关键词：云计算环境舰船通信数据传输协议分层

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高职学生专业学习兴趣培养的探讨

机械职业教育 2013年第4期 10-11,25页

作者：汪菊琴无锡职业技术学院

文章针对高职院校学生对专业学习缺乏兴趣的现状,提出通过选配专业教师担任班主任、合理安排专业认识专用周、持续开展专业兴趣教育等措施,激发和保持学生对专业学习的兴趣,保障教学效果,提高高职人才培养质量。

关键词：学习兴趣班主任专用周专业思想教育

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带有灰色关联算子的烟花算法

计算机工程与应用 2018年第20期54卷 145-151,158页

作者：汪菊琴史荧中彭力姜道银无锡职业技术学院物联网技术学院江苏无锡214121 江南大学江苏省媒体设计与软件技术重点实验室江苏无锡214122 江南大学物联网工程学院江苏无锡214122

标准烟花算法(FA)由于粒子更新机制的缺陷,寻优过程中粒子之间缺乏信息交流,使得算法寻优能力弱,寻优结果精度低。为了改善上述缺陷,提出带有灰色关联算子的烟花算法(GFA)。GFA在粒子寻优过程中利用灰色关联算子为每个粒子选取一个指导... 详细信息

标准烟花算法(FA)由于粒子更新机制的缺陷,寻优过程中粒子之间缺乏信息交流,使得算法寻优能力弱,寻优结果精度低。为了改善上述缺陷,提出带有灰色关联算子的烟花算法(GFA)。GFA在粒子寻优过程中利用灰色关联算子为每个粒子选取一个指导粒子,通过指导粒子来对自身粒子维度信息进行更新,以提高算法的寻优能力。利用标准测试函数对所提算法进行测试,仿真结果表明GFA与相关改进的烟花算法相比具有较高的寻优精度和收敛速度。

关键词：烟花算法信息交流灰色关联算子指导粒子

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改进Mask R-CNN的车辆检测算法

福州大学学报（自然科学版） 2024年第4期52卷 421-429页

作者：汪菊孙玉吴宜良福州大学空间数据挖掘与信息共享教育部重点实验室福州大学地理空间信息技术国家地方联合工程研究中心福建福州350108

为提升在不同复杂场景下的车辆检测性能,提出一种基于改进Mask R-CNN的车辆检测算法.在算法的主干网络ResNet50中引入PSA极自注意力机制提升主干网络特征提取能力;在特征金字塔顶层网络中添加一个带有ECA注意力机制的分支与原分支进行... 详细信息

为提升在不同复杂场景下的车辆检测性能,提出一种基于改进Mask R-CNN的车辆检测算法.在算法的主干网络ResNet50中引入PSA极自注意力机制提升主干网络特征提取能力;在特征金字塔顶层网络中添加一个带有ECA注意力机制的分支与原分支进行特征融合,缓解顶层特征由于通道降维造成的信息损失.重新设计卷积检测头使得边框回归更为准确,并使用余弦退火算法和Soft-NMS算法来优化训练过程和后处理结果.实验结果表明,改进的Mask R-CNN车辆检测算法相比原Mask R-CNN算法在复杂场景下具有更高的检测精度,在CNRPark-EXT测试集中平均精确度提高3.8%,在更具挑战性的MiniPark测试集中平均精确度提高7.9%.

关键词：车辆检测 Mask R-CNN算法 PSA极自注意力机制 ECA注意力机制 Soft-NMS算法

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基于数字孪生的建筑物顶升施工安全监控技术

太原学院学报（自然科学版） 2024年第2期42卷 33-39页

作者：汪菊安徽国防科技职业学院城市建设学院安徽六安237001

研究基于数字孪生的建筑物顶升施工安全监控技术,能有效监控建筑物顶升施工,确保建筑物顶升施工安全稳定进行。构建基于数字孪生的建筑物顶升施工安全监控技术架构,并从几何、物理、行为、规则4个层面入手,按建筑物顶升施工现场真实施... 详细信息

研究基于数字孪生的建筑物顶升施工安全监控技术,能有效监控建筑物顶升施工,确保建筑物顶升施工安全稳定进行。构建基于数字孪生的建筑物顶升施工安全监控技术架构,并从几何、物理、行为、规则4个层面入手,按建筑物顶升施工现场真实施工过程,构建相应的数字孪生虚拟模型,实现建筑物顶升施工物理模型及数字孪生虚拟模型间的实时交互,并把二者所产生的数据,同步发送到云端,生成数字孪生数据平台,由数字孪生数据平台对所获数据实施分类处理,最终在机器学习驱动模块,通过构建基于卷积神经网络的建筑物顶升施工安全监测模型,经数据去噪与输入、模型训练等操作,输出建筑物顶升施工安全监测结果,并通过数字孪生虚拟方式视觉呈现所获结果。实验结果表明:该技术能够实现建筑物顶升施工安全监控,监控后效果较好,在较少epoch次数下,便可收获较为理想的顶升施工安全监测结果。

关键词：数字孪生建筑物顶升施工安全监控数据去噪卷积神经网络

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带有自适应差分进化的混合烟花算法

软件导刊 2021年第11期20卷 75-81页

作者：汪菊琴史荧中无锡职业技术学院物联网技术学院江苏无锡214121

标准烟花算法(FA)在处理复杂的优化问题时易陷入局部最优,且寻优时间较长。针对这些问题,提出带有自适应差分进化的混合烟花算法(ADEFA)。在ADEFA中动态增加要处理的粒子数目,同时自适应调整差分算子中的参数,利用差分算法中的变异和交... 详细信息

标准烟花算法(FA)在处理复杂的优化问题时易陷入局部最优,且寻优时间较长。针对这些问题,提出带有自适应差分进化的混合烟花算法(ADEFA)。在ADEFA中动态增加要处理的粒子数目,同时自适应调整差分算子中的参数,利用差分算法中的变异和交叉方式提高算法的全局搜索能力,增强烟花算法的性能。通过对不同类型的测试函数进行仿真实验,结果表明,ADEFA增强了算法的寻优能力,同时也提高了收敛速度。

关键词：烟花算法差分算法自适应全局搜索