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关键词： 苹果叶片   深度学习   语义分割   BiSeNet   复杂环境   病害分级   实时分割  

摘要： 苹果叶片病害的及时分割与准确分级对于提高苹果产量和质量至关重要。然而,在复杂的环境下,图像容易受到相似颜色背景和不同光照等因素的影响,给叶片和病斑的准确分割带来挑战,进而影响病害分级的准确性。针对此问题,文中提出一种实时语义分割算法RT⁃BiSeNet,用于苹果叶片病害的分割和分级。首先,分别对BiSeNet的上下文路径和空间路径进行重构,在保证实时分割速度的同时提高分割精度;其次,在解码器中融合浅层的特征映射,提高了叶片边缘和小病斑的分割效果。实验结果表明,RT⁃BiSeNet算法的mIoU和mPA分别为94.60%和97.13%,参数量和复杂度降低了85.95%和72.23%,分割速度达到130.20 f/s,优于其他实时分割方法。该算法能从复杂的背景中实时分割出叶片和病斑,然后根据分级标准对病害进行分级,可为实际生产中苹果病害的精准防控和治疗提供技术支持。

关键词： 在网计算   汇聚树   资源分配   线性整数规划   GCAT  

摘要： 考虑在总资源量和节点容量的限制下,如何为任务找到一棵最小代价汇聚树。该问题是一个NP难问题,分别提出问题的线性整数规划模型和启发式算法GCAT。仿真结果显示,相比于其他的启发式算法,GCAT算法生成的汇聚树代价更小,同时有更高的资源利用率,小规模网络下性能接近于最优解。

关键词： 外转子永磁电机   多目标优化   增强多目标鲸鱼算法   带式运输机   参数分层  

摘要： 为提高带式运输机滚筒驱动电机的转矩性能,本文提出了一种结合增强多目标鲸鱼算法、参数分层法、响应面法的多目标优化方法,并基于该方法对外转子永磁电机进行优化。通过对传统鲸鱼算法引入多种改进策略得到增强多目标鲸鱼算法,并测试算法性能,验证算法改进的有效性。建立了电机有限元仿真模型,基于相关性分析进行参数分层处理。针对第一层参数,利用响应面法建立数学代理模型,借助增强多目标鲸鱼算法进行深入优化;针对第二层参数,采用参数化扫描进行优化。通过有限元仿真分析优化效果,结果表明,优化后电机平均输出转矩提高4.19%,齿槽转矩降低22.92%,转矩脉动降低31.34%,空载反电势基波幅值增加13.39%,永磁体成本降低7.83%,证明了所提出方法的有效性和可行性。

关键词： 双层探测器光谱CT   单能量成像   经颈静脉肝内门体分流术   去金属伪影算法   弹簧圈  

摘要： 目的探讨双层探测器光谱CT单能量成像联合去属伪影算法在TIPS术后随访的应用价值。方法搜集37例经颈静脉肝内门体分流术(TIPS)术后行CT复查的患者,扫描图像重组为混合能量图(PI)、虚拟单能量成像(VMI)、去金属伪影算法(MAR)及VMI+MAR图像,选定门静脉期PI图像弹簧圈金属伪影最重层面及相邻层面勾画感兴趣区(ROI),比较四组图像的CT值、标准差(SD),伪影指数(AI)、对比噪声比(CNR)、伪影去除率(BAR)及主观评分,对所得结果进行统计分析,以P<0.05为差异有统计学意义。结果与PI组相比,80~200 keV、MAR组及VMI+MAR组的SD和AI值均显著降低(P<0.05)。低能级VMI图像(40~60 keV)的CNR值高于PI图像,MAR、高能级VMI(100~200 keV)及VMI+MAR图像(80~200 keV)的CNR值低于PI图像(P均<0.05)。VMI组、VMI+MAR组的BAR值随着能级的递增而增加,且VMI+MAR组的BAR最高。在相同能量级的VMI与VMI+MAR图像组中,VMI+MAR组的SD、AI及CNR值均低于VMI组(P均<0.001)。主观评价方面,80~140 keV、MAR组及VMI+MAR组的评分均高于PI图像组(P均<0.05),VMI+MAR组的主观评分最高。结论双层探测器光谱的CT VMI、MAR及VMI+MAR三种方式均能一定程度减少TIPS术后金属伪影,其中VMI联合MAR去除金属伪影效果最好。

关键词： 路径规划   栅格地图   改进A^(*)算法   启发函数   动态邻域搜索   冗余节点优化  

摘要： 针对传统A^(*)算法在障碍物较多的实际场景下进行AGV路径规划时,存在路径拐点多、路径冗余节点过多以及易陷入局部最优解等问题,提出一种改进A^(*)算法,采用栅格法进行环境建模。首先,在启发函数中引入障碍物密度函数K(n)改进代价函数,用于更准确地估计当前节点到目标节点的实际代价;其次,采用动态邻域搜索策略提高算法的搜索效率和运行效率;最后,通过冗余节点处理策略减少路径拐点和删除冗余节点,得到只包含起点、转折点以及终点的路径。采用不同尺寸和复杂度的栅格环境地图进行仿真实验,结果表明:所提改进A^(*)算法与传统A^(*)算法以及其他改进的A^(*)算法相比,路径长度分别缩短了4.71%和2.07%,路径拐点数量分别减少了45.45%和20.54%,路径存在节点分别减少了82.24%和62.45%。

关键词： 虚拟技术   Render   光谱数据   天目   微观变化   烧制过程   黑釉   光照环境  

摘要： 天目黑釉以其独特的高光辉映与深邃的黑色纹理,承载了千百年来陶艺的美学与技艺,然而其烧制过程中不可预测的微观变化常让艺术家与设计师难以捉摸。作者通过创新性地运用Octane Render光谱染算法,探索了一条以虚拟技术复现天目黑釉的全新道路:通过稳定的光照环境与光谱数据的精确采集与剖析,结合Octane Render强大的材质建模与光谱染技术,成功复原了天目黑釉在天目盏上的视觉渐变与光学层次。研究表明,光谱染不仅使天目黑釉的数字化复现更加真实可信,还为陶艺的设计、创作乃至教学过程提供了前所未有的视角与工具,开辟了艺术创作的新天地。

关键词： 轻工业摘钩机器人   运动路径优化   仿生算法  

摘要： 文章为解决轻工业摘钩机器人在复杂环境下的运动路径优化问题,提出了一种基于仿生算法的三阶段优化方法。通过融合改进人工势场法、遗传算法和蚁群算法,实现了路径长度、平滑度和运动时间的全面优化。实验结果表明,该方法能有效提高摘钩机器人的工作效率和运动平稳性,具有良好的鲁棒性。

关键词： 社会救助   自动化决策   算法偏差   治理路径   透明度  

摘要： 随着人工智能的发展,自动化决策系统将在对象识别、数据对比和算法推荐方面革新传统救助机制,预示着未来社会救助的重要发展方向。本研究尝试厘清社会救助自动化决策系统的技术架构、决策过程与人机交互模式运行机理,并揭示其在提升公共服务效率和公正性方面的巨大潜力。研究深入探讨了社会救助自动化决策中算法偏差的识别与分析,并指出主要存在的三种偏差:数据集构建偏差、算法设计和运行偏差、算法透明度和可解释性偏差。这些偏差对行政决策公正性有显著的潜在影响。为应对这些挑战,本研究提出促进社会救助自动化决策高质量发展的综合治理措施,包括数据集的多样化、算法的公平性评估和模型的优化开发、决策机制的透明性和可解释性、人类干预的强化和动态监测机制的建立、法律法规的完善。

关键词： 捷变频雷达   压缩感知   密集假目标干扰   聚类算法  

摘要： 相参捷变频雷达因其脉间捷变性质具备优良的欺骗干扰对抗性能,而密集假目标干扰兼具欺骗性和压制性双重特征,因此目标回波脉冲存在被密集假目标干扰淹没的可能性。针对上述问题,提出了一种联合聚类剔除预处理方法的捷变频抗密集干扰算法。通过将回波信号进行二值化处理减少部分噪声,利用目标信号回波与干扰回波分布特性的区别进行密度聚类剔除,最终通过稀疏恢复完成对目标的检测。仿真结果验证了密集欺骗干扰环境中该算法在抗密集假目标干扰及目标检测方面的优越性。

关键词： 纸箱联动线   NSGA-II算法   模糊PID控制   生产速度   系统响应时间  

摘要： 针对纸箱联动线在工作过程中存在的生产速度控制精度不高、系统响应慢等问题,提出了一种基于NSGA-Ⅱ算法优化模糊PID的纸箱联动线控制算法。基于NSGA-Ⅱ算法对模糊PID控制器中的比例因子进行了全局寻优,提高了控制精度和系统的响应速度。利用MATLAB的Simulink工具进行了仿真,仿真结果显示,基于NSGA-II算法优化模糊PID控制的超调量为1.46%,到达峰值时间为1.467 5 s,与模糊PID控制和常规PID控制相比超调量及到达峰值时间均大幅降低。实际纸箱联动线(联动线型号GMFG-0820)生产结果显示,应用基于NSGA-II算法优化模糊PID控制生产680 mm×280 mm(L×W)纸箱,生产速度误差在[-1,1],误差最小,有效实现了纸箱联动线生产速度的精确控制及系统响应速度的提升。