摘要：提出一种基于模拟退火算法的高层建筑高度优化求解的方法.首先,将拟建建筑用地均匀分为若干小格,将这些小格向上拉伸为小柱,基于小柱与被遮挡窗口的位置关系,确定窗口累计日照时间;然后,基于窗口最小日照时间的约束,构建拟建建筑高度最大值的数学模型;最后,基于该数学模型,采用模拟退火算法求解拟建建筑最优高度.实验结果表明,本文方法的数学模型合理,能够准确获得被遮挡窗口的日照累计时间,并在该日照约束条件下,通过退火方式的多次扰动,快速求解拟建建筑高度的最优值.因此所提方法为建筑结构优化设计提供一种有效途径.

摘要：阴影是遥感影像的解译标志之一,然而在高分辨率遥感影像变化检测中,阴影所产生的"伪变化"是导致错检的主要原因之一。为此,提出了一种结合阴影补偿与多尺度融合的对象级高分遥感影像变化检测方法。在面向对象的变化检测框架下,首先提取遥感影像中的地物阴影,然后对多尺度变化检测进行阴影补偿。其中,通过构建一种尺度间互信息最小化的目标函数实现了尺度参数的自适应提取。在此基础上,结合所提出的阴影补偿因子,设计了一种基于D-S证据理论的决策级多尺度融合策略,并进一步对变化强度等级进行了划分。实验证明,该方法能够较好地解决阴影所导致的错检问题,显著提高变化检测精度。

摘要：采用遗传算法对建筑设计进行优化,是建筑设计领域一个全新的研究方向,然而,在日照分析下基于遗传算法求解最优值时,需要对每个进化个体进行适应度函数的计算,将消耗大量的运行时间.为了降低算法的复杂性,提出一种神经网络结合遗传算法的建筑优化设计方法.研究结果表明:与传统遗传算法对比,该方法可以有效降低算法的迭代次数和运行时间,提高建筑优化设计的效率.

摘要：针对互联网+背景下国内外农产品上行模式进行分析归纳,探索适合江苏苏北地区的农产品上行创新模式。运用网络拓扑及物流评价理论分析当前苏北地区农产品物流运输效率,构建与优化徐州地区农产品物流体系,创新农产品营销模式、配送模式、品控模式,对于提高农产品生产与经营单位的生产效率,丰富市民消费体验,促进社会信息化具有十分明显的现实意义。利用RFID、QR、无线通信等技术,设计基于农产品供应链的质量安全可追溯系统。在优化营销模式、实现供应链质量安全、提高物流效率的基础上,构建基于"互联网+"的农产品上行系统。

摘要：利用CNN(卷积神经网络)擅长处理与图像相关的机器学习问题这一特性,采用CNN和LabVIEW实现一种人脸识别门禁管理系统.系统主要利用Matlab实现一种10层CNN模型,并对人脸图像进行离线训练和交叉验证,利用LabVIEW实现门锁动作的控制与数据库记录、RS232与TCP图像传输、脚本节点的CNN模型导入与在线识别以及用户界面和网络发布.对CNN激活函数,采用ReLU激活函数降低训练时间以加速收敛速度;对LabVIEW,利用ACCESS数据库实现门锁开关动作记录和门锁权限管理.实验和实测表明:CNN模型交叉验证正确率为0.988 5,泛化效果较好;LabVIEW门禁管理系统图像数据传输可靠、数据管理合理,能够很好地实现门禁系统的功能.