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关键词： 有限时间共识   分布式优化算法   经济调度问题   智能电网  

摘要： 在智能电网中,研究经济调度问题具有重要意义.经济调度问题的本质是通过控制各个发电单元的发电量,并在满足各种约束的情况下,最小化电力系统的总发电成本.本文提出一种有限时间共识的连续时间分布式优化算法,融入了投影法和罚函数法的思想.该算法直接从经济调度问题的原问题出发解决,无需将其转化为对偶问题,从而简化了问题构建过程.此外,算法设计了一种新的共识机制,实现了所有智能体在有限时间内达成共识,这一特性提高了算法在经济调度问题中的效率和实用性.最后,通过两个仿真实验验证了所提出的分布式优化算法的有效性.

关键词： 人体关键点检测   高分辨率网络   注意力机制   特征复用   轻量型网络  

摘要： 为提高轻量化人体姿态检测算法的准确率,提出一种新的双注意力机制的轻量化高分辨率人体姿态检测网络ES-LHRNet。借鉴HRNet(high-resolution network)的框架,采用稠密连接网络和堆叠的轻量化倒残差结构进行特征提取,并提出一种新的融合通道注意力和空间注意力机制的双注意力机制捕获位置信息和通道信息提升算法准确率。相比于HRNet,ES-LHRNet参数量减少86%,运算复杂度下降73%,并且提出的ESAM使在数据集MS COCO 2017上的检测结果平均精度提升了1.6个百分点。

关键词： 模拟事物   算法教学   计算思维  

摘要： 本文从模拟事物、建构项目、分解问题、抽象建模、创新优化、量规评价六个方面论述“模拟身边事物”教学法在“身边的算法”模块中实施的有效性,并结合课例阐述了具体的实施策略。

关键词： 多视图聚类   一致性   差异性   低秩张量表示   自适应加权  

摘要： 针对如何利用多视图数据中的隐含信息以及避免后续处理过程中带来的聚类性能次优问题,提出一种基于一致性和差异性的低秩张量多视图聚类算法.首先,该算法同时考虑视图的一致性和差异性信息,将多个一致性相似矩阵叠加在一个受低秩约束的张量中,以探索视图间信息的高阶相关性,从而得到更高质量的相似矩阵;其次,通过学习一个一致非负嵌入矩阵直接获得聚类结果;再次,采用自适应加权策略考虑不同视图数据的重要性;最后,通过在6个真实数据集上与其他算法进行对比实验,验证了该算法在多视图聚类问题上的有效性.

关键词： 代理辅助进化算法   代理模型   昂贵多目标优化问题   模型管理  

摘要： 针对基于分类代理辅助进化算法模型管理效率不高和如何有效降低真实函数评估次数的问题,提出了一种基于自适应采样策略的模糊分类代理辅助进化算法。首先,算法通过帕累托支配关系筛选样本来构造代理模型;其次,采用基于转移的密度估计策略提高选择压力,兼顾收敛性与多样性,同时利用十折交叉验证得到精度信息用来划分状态;最后,设计了一种自适应模型管理策略,其考虑当前种群的收敛性、多样性和不确定性,并根据不同精度状态采用有针对性的采样方式,该算法能够在保证整体性能的前提下,合理减少真实评估次数。为验证所提算法性能,将该算法与其他4种算法在MaF、WFG测试集和汽车侧面碰撞设计与驾驶室设计的实际工程问题上进行了分析对比实验,实验结果表明:所提算法在有限次评估条件下,在解决昂贵多目标优化问题时具有较好的竞争力。

关键词： 睡眠医学   生理电信号   自动睡眠分期   机器学习   深度学习   深度神经网络  

摘要： 基于生理电信号的睡眠分期是监测睡眠过程和诊疗睡眠疾病的重要前提,针对人工睡眠分期方法存在耗时久、效率低、具有主观性等问题,近年来自动睡眠分期方法凭借高效性和准确性受到研究者的关注。因此,从算法设计的角度针对近6年的自动睡眠分期算法进行综述,分为传统机器学习和深度学习两大类,并对2个类别按照单通道与多通道生理电信号2种输入方式,从模型算法、信号类型、分期性能方面进行归纳总结。通过对比可知:单通道信号输入降低了信号采集成本,更适用于家庭睡眠监测,而多通道信号输入贴合分期准则,更适用于临床睡眠分析;深度学习类算法相较于传统机器学习类算法更具有研究前景,其可利用深度神经网络自动学习信号内在表征,在高效处理大规模数据的同时提供较好的分期性能。深度学习方法未来的研究重点应该从模型设计的角度转变为提升模型可解释性和泛化性,从而推动深度神经网络在睡眠医学领域中的应用。

关键词： 徽州廊桥   激光点云   数据融合   k-means算法   特征点匹配   倾斜摄影  

摘要： 针对徽州廊桥建筑文化如何精准、可靠传承的问题,提出基于改进特征点匹配算法的徽州廊桥空间三维重建方法,实现传统建筑风格的传承与保护.首先,基于三维激光扫描仪采集廊桥空间的点云数据并实施预处理,基于无人机搭载图像传感器采集倾斜摄影数据.其次,利用k-means算法估算倾斜摄影的特征点目标数量,以改进特征点匹配算法将廊桥的三维激光扫描数据与倾斜摄影数据融合,实现廊桥空间三维重建.实验结果显示,该方法构建的廊桥三维模型精度较高,融合后的三维数据较好诠释了徽州廊桥的真实面貌.

关键词： 单颗粒质谱   萎缩芽孢杆菌   营养细胞   芽孢   1D-CNN   Score-CAM  

摘要： 萎缩芽孢杆菌(ATCC-9372)是一株重要的芽孢杆菌属菌株,利用单颗粒质谱技术区分萎缩芽孢杆菌营养细胞和芽孢的独特生化标志物,对理解其生物学特性和代谢途径具有重要意义。近年来,国内外单颗粒质谱技术取得了很大进展,但是,随着质谱数据处理算法的不断丰富,还未见联合先进的深度学习算法与单颗粒质谱技术区分不同状态萎缩芽孢杆菌的报道。本研究利用深度学习算法和分类模型可视化方法区分萎缩芽孢杆菌的营养细胞和芽孢,并从粒径和质谱离子特征角度进行分析。通过对比粒径发现,营养细胞的粒径大于芽孢,不同采样时间点的营养细胞的粒径大小基本一致。另外,采用相同的方法建立用于训练及测试分类模型的数据集和用于评价模型分类稳定性的验证集,发现模型在测试集和验证集上的识别准确率均在99%以上;对Score-CAM结果中得分高的特征离子进行成分溯源分析,通过箱型图展现了这些特征离子信号强度的分布差异。本研究从生化角度对不同状态下的萎缩芽孢杆菌进行深入分析,可为质谱数据的处理分析提供思路和方法。

关键词： 粒子群优化算法   EMI滤波器   优化设计  

摘要： 为简化EMI滤波器在设计优化时需要进行的一系列冗杂繁复的调试测试工作,提出一种构建实际元器件数据库并基于粒子群优化(PSO)算法的滤波器设计方法。通过该算法在多目标约束下优化元器件组合,平衡滤波器的插入损耗、成本、体积和重量等设计需求。实验结果表明,该方法在EMI滤波器的设计中能够有效抑制特定频段的电磁噪声,显著改善滤波器的电磁抑制性能。与传统设计方法相比,基于粒子群优化算法的优化方案在设计周期和成本方面优势明显,具有良好的工程应用潜力。

关键词： 虚拟现实   包围盒   果蝇优化算法   混合碰撞检测  

摘要： 为了解决虚拟现实场景中碰撞检测性能不高的问题,本研究采用包围盒与果蝇优化算法相结合的混合碰撞检测技术。首先根据物体的形状选择合适的包围盒将物体进行包围,当检测到A、B物体生成的包围盒发生重叠,则完成包围盒碰撞检测;根据包围盒交叉空间对待检测物体进行特征点提取,根据提取的特征点进行果蝇种群的构建;然后以待检测物体的同类特征距离的倒数作为果蝇群体的实物浓度适应度函数,通过果蝇优化算法迭代,选择出最小特征距离;根据最小特征距离与设定的阈值进行对比,判断待检测的物体是否发生碰撞,实现待检测物体的混合碰撞检测。结果表明,通过设置果蝇的个体搜索步长,可以大大提高碰撞检测的精度。与虚拟现实中常用的碰撞检测技术相比,该算法的碰撞检测精度最高。