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关键词： 随机梯度提升   质量管理   余弦相似性   决策树  

摘要： 随着工业和智能制造的发展，检验质量管理在生产过程中扮演着越来越重要的角色。传统的检验质量管理模型在处理复杂数据时常面临分类准确率低、处理速度慢的问题。因此，研究提出了一种基于改进随机梯度提升算法的检验质量管理模型，通过优化算法结构和引入余弦相似性提高模型性能。实验结果表明，所提出的基于改进随机梯度提升算法的模型，在数据集尺寸为500时，其准确率是0.91,F1值是0.92，模型在检验质量管理方面有着较为出色的性能。

关键词： 多品类打包   推荐系统   关联规则挖掘   FP-growth算法   航空旅游零售  

摘要： 多品类打包推荐是现代推荐系统中的重要任务，旨在通过组合不同类别的产品，向用户进行一站式推荐，以满足用户的多样化需求并提升用户体验。目前，该任务面临即时响应需求高、数据规模庞大、数据稀疏性高等挑战，现有打包算法难以应对。为解决上述问题，提出了一种基于改进FP-growth算法的多品类打包推荐算法，即在FP-growth算法的基础上，对产品属性间的关联关系进行挖掘，并根据属性关联规则匹配出符合度最高的打包产品，有效缓解了产品间的数据稀疏性问题。在基于航空旅游零售领域的数据集上，本方法相较于基准方法显著提高了打包质量和打包效率。

关键词： 休眠期枣树   剪枝机械臂   路径规划   RRT~*算法   三维点云  

摘要： 针对休眠期枣树自动剪枝过程中机械臂路径规划的问题，提出了基于改进RRT*算法的机械臂路径规划方法。为了获得真实休眠期枣树的树形结构，搭建了一台视觉采集系统，对上下布置的2个深度相机进行位姿标定，同时提出了枣树三维点云预处理的算法流程，通过对背景噪声、地面噪声的去除得到单棵无噪声的枣树点云。结合真实枣树结构和机器人工具箱构建了剪枝过程中机械臂路径规划的仿真环境，试验结果表明：改进后的RRT*算法能够进一步减少路径规划的轨迹长度和运行时间；对于剪枝点3到剪枝点4的平均路径为5 140 mm、运行时间为64.6 s,其优化后的路径长度为1 244 mm、运行时间为29 s;而对于剪枝点4到剪枝点6的平均路径为1 169 mm、运行时间为60.2 s,其优化后的平均路径长度为672 mm、运行时间为17 s;标准差和变异系数变化范围较小，验证了提出的方法具有可重复性。

关键词： 地表温度   降尺度   随机森林   高精度   青藏高原  

摘要： 地表温度作为陆面过程研究的重要参数，对能量辐射收支平衡和气候系统变化具有重要影响。青藏高原是全球变化的敏感区和生态脆弱区，高精度地表温度数据对明晰区域气候变化及其影响至关重要。本研究利用气象站地表温度观测资料、高级微波辐射计(AMSR2)被动微波亮度温度数据、地形因子，基于随机森林构建了地表温度降尺度模型，发展了2013年1 km分辨率的逐日地表温度数据。研究结果表明：降尺度地表温度具有较高精度，并且夜间地表温度的降尺度反演精度比白天高，白天和夜间地表温度的均方根误差(RMSE)分别为4.31和1.33 K。相比于MYD11A1地表温度产品，降尺度白天和夜间地表温度的RMSE分别降低了0.92和0.31 K，夜间的偏差更小，Bias为-1.96 K，并且在不同地表覆盖类型、纬度和坡度条件下，模型的稳定性均较好。本研究可以为精细化地表温度降尺度模型的构建和产品的研发提供更多参考。

关键词： 小行人目标检测   SSD算法   注意力机制   亚像素卷积   多尺度特征融合  

摘要： 在地铁场景中，小行人目标由于分辨率低，包含特征信息较少，现阶段目标检测器对此类目标的检测仍具有挑战性. SSD目标检测算法利用金字塔网络的多尺度检测头，能一定程度提高行人目标检测性能，但将其应用于地铁等复杂环境中实现小行人目标检测仍具有一定局限性.针对上述问题，提出一种改进SSD算法以加强地铁场景中小行人目标检测效果.通过构建地铁场景行人目标数据集，标注相应标签，同时进行数据预处理操作；在特征提取网络中加入金字塔特征加强模块，将多分支残差单元、亚像素卷积和特征金字塔相结合获得图像多尺度、多感受野融合特征；利用上下文信息融合模块将图像低层特征与上下文特征相融合，生成扩展特征层用于检测小行人目标；设计一种基于Anchor-free的动态正负样本分配策略，为小行人目标生成最优正样本.实验结果表明：提出的改进SSD算法能有效提高地铁场景小行人目标检测性能，对遮挡严重的小行人目标检测，效果提升更为明显.

关键词： 自适应统计迭代重建算法   儿童   低剂量   多层螺旋CT  

摘要： 目的 探讨多模型自适应统计迭代重建(ASiR-Ⅴ)算法在高原地区儿童超低剂量胸部CT检查中的应用价值。方法 收集西藏自治区人民医院行胸部CT检查的儿童患者，根据扫描条件分为两组：A组采用管电压100 kV,并进行ASiR-Ⅴ50%重建；B组采用管电压80 kV,分别进行ASiR-Ⅴ0(B1组)和ASiR-Ⅴ50%(B2组)重建，对各组图像质量进行主观及客观评分，比较各组的辐射剂量及图像质量。结果 A组和B组容积CT剂量指数分别为(2.33±0.62)、(0.86±0.01)mGy,两组比较差异有统计学意义(P<0.001),剂量长度乘积分别为(65.01±25.12)、(23.55±3.38)mGy·cm,两组比较差异有统计学意义(P<0.001)。肺窗B2组双上肺、双中肺噪声值低于B1组，但均高于A组(P均<0.001);各组肺窗图像质量评分比较差异无统计学意义(P均>0.05)。纵隔窗A组、B1组和B2组升主动脉(P=0.538)和肝脏CT值(P=0.175)比较差异无统计学意义，B2组升主动脉和肝脏信噪比(P均<0.001)、对比噪声比(P均<0.001)均高于B1组，且低于A组(P均<0.05);纵隔窗图像质量评分A组高于B2组，且均高于B1组(P均<0.001)。结论 ASiR-Ⅴ联合低管电压在有效降低辐射剂量的同时，能够保障高原地区儿童胸部CT的图像质量。

关键词： 深度学习   语音增强   Conformer   多尺度特征提取   两阶段  

摘要： 针对语音关键特征提取不充分、模型结构单一的问题,提出一种两阶段下融合多尺度特征和改进型门控Conformer的语音增强方法。首先,针对关键特征提取不充分的问题,提出双通道卷积融合模块,采用不同感受野的二维卷积多尺度提取语音关键信息,并结合门控机制增强网络的短期与长期序列相关性,从而提升模型在复杂环境下的语音增强效果;提出改进型Conformer,采用时间注意和频率注意分别在时域和频域上进行建模,并结合膨胀卷积模块高效提取局部与全局上下文信息,从而增强网络在语音序列建模中的表现能力。其次,针对模型结构单一的问题,采用两阶段处理结构,将复杂问题分步处理。在第一阶段首先接收噪声频谱的幅值,初步估计出干净语音的幅值,并与噪声相位进行重构,得到粗糙的复频谱。第二阶段在第一阶段得到粗谱的基础上进一步提取更精细的特征,增强语音信号的细节表现能力。最后,在Voice Bank+DEMAND数据集上进行测试,实验结果表明,所提算法相比带噪语音的语音感知质量和短时客观可懂度分别提升50.25%、3.26%,表明该网络能够更有效地提高语音的可懂度,同时改善语音信号的整体质量,具有较强的降噪能力。

关键词： 排水管网   人工鱼群算法   充满度  

摘要： 文章聚焦于市政排水管网设计优化问题，引入人工鱼群算法，以实现对管网布局、管径、坡度等关键参数的优化。以广东省某工业园区为例，针对其污水排水主干管的设计进行了详细分析，在最小充满度为0.40和0.50的两种约束条件下，算法均能有效降低工程造价，分别节省了4.97%和9.48%的成本，验证了人工鱼群算法在排水管网优化领域的应用可行性，为城市防洪排涝提供了有力支持。

关键词： 运算教学   算理   算法   教学策略  

摘要： 数的运算教学，最基础、最重要的目标是“理解算理，掌握算法”.文章对算理、算法这两个运算的基本元素作一番解析，并介绍运算教学的一些常用策略，希望能带给一线教师们一定的启示.

关键词： 节点定位   三维距离矢量跳数(3D-DV-HOP)   无线传感器   修正因子   平均跳距  

摘要： 针对传统的距离矢量跳数(DV-HOP)定位算法在无线传感器网络(WSNs)中定位精度较低的问题，提出了一种基于改进的鲸鱼优化的三维DV-HOP(3D-DV-HOP)定位算法。该算法去除了WSNs中的孤立节点，并在锚节点的平均跳距计算中添加修正因子修正平均跳距；在鲸鱼优化算法(WOA)中加入Tent混沌映射初始化种群以及最优邻域扰动策略，以增强WOA对全局的搜索，并使用贪婪策略判断是否保留生成的邻域位置；使用改进后的WOA对3D-DV-HOP定位进行优化。仿真结果表明，在不增加任何额外硬件设备的情况下，所提出的算法平均定位误差降低了29%。