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关键词： 和声搜索算法   参数策略   搜索算子  

摘要： 作为一种基于群体的智能优化算法,和声搜索算法(Harmony Search,HS)因其具有控制参数少、健壮性强、结构简单等优点,引起了众多研究人员的广泛关注。然而随着研究工作的不断深入,和声搜索算法存在过早收敛、容易陷入局部最优的不足。因此,国内外许多研究人员提出了一系列的改进和声搜索算法。按照改进思路从改进控制参数的设置方法、改进HS的搜索算子与结合其他算法的优化方法3个方面,对现有的改进和声搜索算法进行归纳总结。此外,基于CEC2014基准测试集设计对比实验来比较5种具有代表性和声搜索算法的性能表现。根据实验结果,分析了5种具有代表性和声搜索算法在单峰、多峰、混合和组合函数上的性能表现,并给出了5种具有代表性和声搜索算法在不同函数类型工程优化问题上的建议。

关键词： 小目标检测   YOLOv7网络模型   损失函数   深度学习   机器视觉   SE-Net注意力机制   Swin Transformer  

摘要： 为提高小目标的检测精度,提出一种基于改进的YOLOv7的目标检测算法(SM-YOLOv7)。使用Swin Transformer(STR)模块替换主干特征提取网络中的E-ELEN模块,将SPPCSPC网络改进为SPPCSPF网络,在预测部分增加小目标检测头,设计MPC3模块避免网络定位空间信息丢失。通过NWD代替YOLOv7网络模型中的CIoU损失函数,输出端采用SE-Net注意力机制。在Okahublot公开的FloW-Img数据集上验证,实验结果表明,SM-YOLOv7平均精度均值mAP为84.8%,相比基线YOLOv7网络模型提升了6.6%,检测性能优于原网络模型与传统经典目标检测网络模型。

关键词： 单色图像   语义分割   改进U-net   交叉熵损失函数(CE)   Dice Loss损失函数   LayerScaler模块  

摘要： 数字图像处理在公安领域的应用十分广泛,其中对单色图像分割预处理,在人脸识别、车辆识别和指纹识别等方面有着十分重要的作用。本文提出一种改进的U-net,选取交叉损失函数(constituent error,CE)与Dice Loss组合作为损失函数,提高网络模型对小目标的分类精度;添加批量归一化BN层(batch normalization)模块和LayerScale模块提高网络在训练时的收敛速度和稳定性,抑制无用特征并且突出有效特征;选取视觉几何组(visual geometry group,VGG)作为主干网络提高采样过程中对特征的重复利用率;选用两倍双线性插值上采样的方式,提高网络模型对特征的重复利用率。本文基于自制的单色图像数据集,利用改进的U-net对单色图像进行语义分割,在像素准确率、类别平均像素准确率、平均交并比方面比原始的U-net分别提高了1.43%、1.57%、8.75%,取得了良好的语义分割效果。

关键词： 无人机   鼠群优化算法   三维路径规划   自适应小孔成像学习   多方向跳跃策略   莱维翻筋斗策略   双平衡自适应对称锥形因子  

摘要： 针对鼠群搜索算法(Rat Swarm Optimizer,RSO)在求解无人机(Unmanned Aerial Vehicle,UAV)三维路径规划问题时的收敛精度低,易早熟等问题,提出了一种基于多方向跳跃翻筋斗鼠群算法(Multi-Direction Jump and Somersault RSO,MJSRSO)的UAV三维路径规划方法。首先,建立了UAV三维路径规划优化模型;其次,在MJSRSO算法中,引入It⁃erative混沌自适应小孔成像学习策略初始化种群以增强种群多样性;同时融入了多方向跳跃型捕食和莱维翻筋斗追逐策略,并利用双平衡自适应对称锥形因子更好地控制算法局部开发和全局探索,提高算法的寻优能力。最后,利用MJSRSO算法求解了不同的UAV三维路径规划问题。仿真结果表明,这里提出的MJSRSO算法能够规划出代价最小的安全飞行路径,其寻优性能优于其他算法,证明了所提出的无人机三维路径规划方法的有效性和优越性。

关键词： 零信任   多层次身份认证   数据流安全检测   文档指纹检测算法   Rabin-Karp算法   Winnow算法  

摘要： 身份认证数据流中的敏感信息可能在传输过程中被攻击者截获,并用于恶意目的,导致隐私泄露、身份盗用等风险,为确保网络安全性,提高主体身份认证安全性,提出零信任环境下的多层次身份认证数据流安全检测算法。采用改进的文档指纹检测算法实现多层次身份认证过程中主体和客体交互数据流安全监测。通过Rabin-Karp算法实现身份认证数据文档的分块,采用Winnow算法划分身份认证数据分块文档边界后,得到身份认证数据文档指纹,将其与指纹库中的指纹进行匹配对比,识别出多层次身份认证数据流中的异常数据,实现多层次身份认证数据流安全检测。实验结果表明,该算法具有较好的身份认证数据流安全检测能力,有效地降低了网络威胁频率,提升了网络安全性。

关键词： 临时导尿   输尿管软镜   激光碎石术  

摘要： 目的探究临时导尿在输尿管软镜激光碎石术后应用的安全性及效果。方法采用回顾性队列研究方法,选取浙江大学医学院附属邵逸夫医院泌尿外科2022年2-7月输尿管软镜激光碎石术患者302例为研究对象,根据术后是否留置导尿管将其分成临时导尿组150例和留置导尿组152例,根据患者术中出血量,采用倾向性评分法对两组患者进行1∶1匹配,最终纳入临时导尿组和留置导尿组各133例。比较两组患者术后疼痛、下尿路症状、术后住院时间、感染性发热及尿潴留发生情况。结果临时导尿组患者术后下尿路症状发生率(24.1%)低于留置导尿组患者发生率(42.9%),差异有统计学意义(χ^(2)=10.554,P=0.001)。临时导尿组术后疼痛评分(1.8±0.9)分,低于留置导尿组(2.2±1.0)分,差异有统计学意义(t=3.218,P=0.001)。两组患者术后住院时间、感染性发热、尿潴留差异无统计学意义(P均>0.05)。结论在输尿管软镜激光碎石术后患者中应用临时导尿是安全的,可在不增加尿潴留的情况下降低患者术后下尿路症状发生率和减轻术后疼痛,但对术后住院时间、感染性发热的影响有待进一步观察。

关键词： 黄河流域   耕地撂荒   粮食安全   时空变化  

摘要： 耕地撂荒是一种常见的土地利用与覆被变化现象,深刻影响着全球的农业生产和粮食安全。黄河流域作为中国重要的粮食生产基地,监测其撂荒耕地时空动态变化并分析其原因具有重要的现实意义。该研究以黄河流域下游兰考县、长垣市、封丘县和东明县为研究区,依托Google Earth Engine(GEE)云平台,结合Landsat长时间序列影像,并通过分层随机采样与目视解译相结合的方式构建样本集,结合多维度特征,综合应用随机森林概率模型及LandTrendr变化检测方法,系统地提取2004—2022年撂荒耕地与休耕地,并对其动态变化进行深入分析。结果表明:1)基于土地覆被变化提取2022年撂荒耕地与非撂荒耕地的F1分数分别为0.80和0.87,而结合变化检测方法提取2004—2022年撂荒耕地,撂荒耕地与非撂荒耕地的平均F1分数分别达到0.87和0.89,精度显著提升;2)研究区撂荒耕地面积在2004—2022年间呈现先上升后波动式下降的趋势,平均面积为28.24 km^(2),2007年达到峰值49.35 km^(2),而休耕地分布零散且面积较小;3)农业机械化水平的提升有效遏制了撂荒现象,而粮食产量的提升可能会带来撂荒风险的增加,第一产业就业人数对撂荒影响有限。该研究通过结合随机森林与LandTrendr算法,实现了对撂荒耕地的精准提取,并揭示其变化趋势及影响因素,这为黄河流域下游制定针对性的农业政策,保障国家粮食安全提供了参考。

关键词： 石油钻井   井漏   裂缝宽度   MLR   XGBoost   LightGBM   独热编码  

摘要： 在钻井生产中,裂缝性井漏问题带来严重的安全与进度风险,现有裂缝宽度预测普遍采用人工经验法,该方法无法提供裂缝宽度的精确预测,从而导致低效的现场堵漏作业。为了提高裂缝宽度预测的准确性,并优化堵漏材料和方法的选择,采用LightGBM算法开发了一个新的井漏裂缝宽度预测模型,该模型旨在有效提升裂缝宽度的预测能力。为了提高裂缝宽度模型预测效率,结合领域知识优选15种裂缝宽度特征参数,针对工程实例数据的不稳定问题,采用牛顿插值法和查找法对缺失值进行补全,采用独热编码对非数值特征参数进行优化,并搭建了基于多种算法的地层裂缝宽度预测模型,利用平均相对误差这一评价指标进行分析和模型选择。研究结果表明,基于LightGBM的模型在地层裂缝宽度预测方面表现较优,平均相对误差低于1.5%,处理时间仅6.3 s,充分证明了此方法的高效性和可靠性,可为地层裂缝宽度的预测提供重要理论和技术支撑。

关键词： 安全社会工程   安全帽检测   YOLOv8算法   GRC-C2f模块   DSASF颈部结构   Focal Modulation模块   空间增强注意力模块  

摘要： 针对目标密集、有遮挡的复杂施工场景下安全帽佩戴检测存在漏检、误检的问题,提出了一种基于YOLOv8的HD-YOLO安全帽佩戴检测算法。首先,设计了GRC-C2f结构,使用多分支结构捕获多尺度特征,兼顾训练阶段的特征提取能力和推理阶段的计算效率。其次,设计了DSASF颈部结构,结合动态上采样和多尺度特征融合,精准识别和定位图像中的小目标,以提高检测性能。然后,引入Focal Modulation模块替换原有的快速空间金字塔池化(Spatial Pyramid Pooling-Fast,SPPF)结构模块,捕捉图像中的长距离依赖和上下文信息,聚焦于复杂背景中的目标。最后,采用空间增强注意力模块(Spatially Enhanced Attention Module,SEAM)解决小目标遮挡问题。试验结果表明,HD-YOLO算法在同一数据集上平均精度均值为81.8%,相比原始YOLOv8算法提高了5.0百分点。设计的HD-YOLO算法有效提高了复杂场景中佩戴安全帽的检测精度。

关键词： 智能控制技术   电气工程   自动化系统   优化   算法  

摘要： 在电气工程自动化技术飞速发展的背景下,智能控制技术日益凸显为至关重要的核心技术之一。电气系统得益于智能控制系统的先进算法与传感技术,实现了在多变环境中的自主调节与优化,显著提升了运行稳定性及能源利用效率。电气工程自动化系统中,智能控制技术扮演着关键角色,本文对其应用优势与挑战进行了剖析,并详述了典型智能控制策略及其在具体项目中的实践运用,同时针对现有技术难题,提出了针对性的解决策略。电气工程领域的高度自动化水平的实现,很大程度上依赖于智能控制技术的应用,其作用不容小觑。