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关键词： 白光干涉   轮廓测量   抗振   有效计算区域   最小二乘迭代  

摘要： 针对垂直扫描白光干涉轮廓测量精度与其垂直扫描干涉图像轴向定位精度的紧密关系，由于物镜驱动器定位精度及外界环境振动等因素的影响，实际轴向位置与其设定值存在一定偏差。本文基于白光干涉测量原理以及激光相移干涉技术，分析像素点干涉信号，提出干涉质量评价模型来排除失真信号的干扰，同时提取各有效干涉信号峰值所在图像帧数作为信号峰值初矩阵，设定一定的宽松系数排除没有干涉条纹的图像或仅包含低对比度的干涉条纹图像。通过循环迭代的方法，从有效干涉图像的第一帧图像开始，将每次计算中信号峰值在该次测量范围内的像素点作为本次计算的有效计算区域，对该区域采用最小二乘法提取局部移相量，最后将局部移相量求解为整体的步长并进行三维表面重建。仿真和实验结果表明，本文所提算法在不同振动环境下步长提取误差小于0.5 nm,在振动环境下的测量精度相比传统算法高，表现出良好的抗振能力。

摘要： The traditional A*algorithm exhibits a low efficiency in the path planning of unmanned surface vehicles (USVs).In addition,the path planned presents numerous redundant inflection waypoints,and the security is low,which is not conducive to the control of USV and also affects navigation *** this paper,these problems were addressed through the following ***,the path search angle and security were comprehensively considered,and a security expansion strategy of nodes based on the 5×5 neighborhood was *** A*algorithm search neighborhood was expanded from 3×3 to 5×5,and safe nodes were screened out for extension via the node security expansion *** algorithm can also optimize path search angles while improving path ***,the distance from the current node to the target node was introduced into the heuristic *** efficiency of the A*algorithm was improved,and the path was smoothed using the Floyd *** the dynamic adjustment of the weight to improve the efficiency of DWA,the distance from the USV to the target point was introduced into the evaluation function of the dynamic-window approach (DWA) ***,combined with the local target point selection strategy,the optimized DWA algorithm was performed for local path *** experimental results show the smooth and safe path planned by the fusion algorithm,which can successfully avoid dynamic obstacles and is effective and feasible in path planning for USVs.

关键词： 创新创业导向   数据结构与算法设计课程   大数据专业   课程改革   高等教育   人才培养  

摘要： 数据结构与算法分析课程是高等院校大数据类专业的核心基础课，是培养创新创业人才的重要基础。为提升学生的创新创业能力，该文对数据结构与算法分析课程进行创新创业导向的教学改革探索，考虑从增强创新创业意识的课程目标规划、培养创新创业思维的课程内容安排、落实创新创业理念的课程教学设计及转化创新创业成果的课程实践应用4个方面，培养大数据专业学生建立模型分析数据的创新创业思维，增强学生设计算法处理数据的创新创业理念，提升学生服务国家大数据建设的创新创业意识和创新创业能力。

关键词： 计算机工程   航班延误分析   XGBoost   网格搜索   模型评估  

摘要： 阐述基于XGBoost构建了离港航班延误预测模型，并通过网格搜索优化模型参数，最终模型的准确率达93.8%，召回率达95.6%,F1值为0.9470。为进一步提升模型的可解释性与应用价值，采用SHAP方法对预测结果进行全局与局部分析，为航班调度优化及旅客行程安排提供参考。

关键词： CUP-VISAR系统   张量奇异值阈值   条纹相位映射   冲击波二维速度场  

摘要： CUP-VISAR系统以其高时空分辨率的独特优势被广泛应用于激光驱动的惯性约束聚变实验中，它可以实现对波阵面动态变化的精确观测。但现有主流算法在处理CUP-VISAR数据时，通常会因噪声太大而不能重构出高质量的动态图像，不能满足对冲击波速度场进行高精度观测的需求。本研究提出了一种结合张量奇异值阈值（TSVT）与条纹相位映射（SPM）的TSVT-SPM数据重构算法。该算法的关键在于运用TSVT方法将原始含噪数据转换至频域进行特征提取，有效剔除了信号中的干扰成分。同时，利用SPM技术，将数据进一步映射到相位空间进行精细化滤波，从而优化干涉条纹的特征，实现频域和相位空间两个维度对噪声的协同抑制，显著改善了数据重构质量，极大地提高了对冲击波速度场估算的精度。在神光-Ⅲ原型装置上的实验结果表明，即使在对比噪声比约为6.56的情况下，该算法依然能够成功地重构出二维动态速度场，其最大相对速度误差为6.11%，显著提升了重构结果的准确度以及逼近真实物理场景的程度，证明了该算法在复杂实验环境下的鲁棒性和实用性。所提算法为研究流体力学不稳定性提供了有效的动态观测手段，具有重要的理论价值和广阔的应用前景。整体平滑性，构建了TSVT、SPM和TV三个正则项，这三个正则项分别对应张量稀疏性、相位先验和二维图像平滑性约束，然后采用交替方向乘子法（ADMM）框架进行优化。实验在神光-Ⅲ原型装置上开展，利用CUP-VISAR系统进行冲击波速度场的测量。结果显示，重构速度场的不确定性分析优于现有主流算法，验证了本研究所提算法在数据重构中具有较好的噪声抑制能力和信号特征提取能力，能够实现对冲击波速度的二维动态观测，进而实现复杂环境下流体力学不稳定性的动态诊断。

关键词： YOLOv5s   密集行人检测   Dyhead   Alpha-FEIoU  

摘要： 文章提出了基于改进的YOLOv5s的密集行人检测算法。首先，在YOLOv5s主干网络中引入了分组空间卷积（Group Spatial Convolution,GSConv）和C3Ghost模块，以降低计算复杂度和参数数量，提升模型的计算效率；其次，采用Dyhead检测头来增强特征融合能力；最后，提出了Alpha-FEIoU替换CIoU损失函数提升检测准确率与模型收敛速度。Crowd Human数据集实验后改进后算法相比原YOLOv5s在精度、准确率、mAP50、mAP50-95等指标上均有所提升，模型也有所减小。

关键词： 矩阵分解   本地化差分隐私   目标扰动   推荐算法   隐私保护  

摘要： 推荐系统作为有效应对信息过载的工具被广泛应用在电子商务、社交媒体和新闻资讯等领域中。矩阵分解具有泛化能力强和计算效率高的优点,是构建推荐系统的主流算法之一。为提高推荐质量,推荐服务器需要收集大量用户数据用于推荐模型的训练。由于推荐服务器不是完全可信的,向服务器共享用户数据会对用户隐私构成极大的威胁。如何构建一个在保护用户隐私的同时,还能确保推荐质量和准确性的系统,成为了一个热门的研究话题。本地化差分隐私是一种分布式的隐私保护机制,它从中心化差分隐私中发展而来,旨在解决服务器不可信场景下的数据的安全收集和分析。这种框架通过精确的数学证明来确保隐私保护的强度。目前,已经有研究工作将本地化差分隐私引入推荐系统,目的是在推荐效果可接受的情况下,确保用户隐私数据的安全。然而,这些研究还面临一些挑战。首先,隐私保护的范围有限。目前的方法大多只关注显式数据的具体数值,认为这是用户的隐私信息。事实上,攻击者可以通过检查数据是否包含在数据集中,来推测用户的隐私信息。其次,推荐质量较低。本地化差分隐私通过引入扰动来保护用户隐私,但这种方法会导致扰动幅度过大和误差累积,进而影响推荐质量。在推荐服务器不可信场景下,本文提出一种基于本地化差分隐私的矩阵分解推荐算法。首先,该算法将评分数值和评分存在性同时作为隐私保护的对象,为用户提供全面的隐私保护。其次,本算法采用目标扰动方法,添加的噪声量不会随着迭代次数增加而增加,有效避免模型训练过程中噪声累积的问题,保证模型训练的有效性。最后,针对分布式场景下多轮迭代导致的中间参数泄露问题,以无放回方式将采样的模型梯度元素发送给推荐服务器,用于模型训练。本文从理论上证明了所提算法满足本地化差分隐私。对所提算法的效用分析证明本文算法在保证有效的推荐质量的同时,能够实现对用户隐私数据的保护。实验结果表明本文算法极大地提高了隐私保护推荐算法的性能,本文算法在公开数据集上的误差下降幅度平均可达18%,在推荐领域数据隐私保护中展现出良好的应用价值。

关键词： 数字孪生   仿真优化   双种群遗传算法   非均匀变异  

摘要： 为了提升铸造生产线性能，提出了一种基于改进遗传算法的铸造生产线数字孪生仿真优化方法。针对遗传算法常面临的固定变异率及交叉率的局限、算法易陷入局部最优、难以实现全局搜索等问题，设计了一种双种群遗传算法。该算法允许在两个不同的种群之间进行信息交换，并通过引入非均匀变异率和交叉率策略，动态调整这些参数以适应优化过程中的不同阶段，从而提升解的质量。文中以某企业铸造生产线为研究对象，根据实际生产系统的布局及工艺流程，构建了铸造生产线的数字孪生模型，采用改进的双种群遗传算法对生产线生产过程进行评估和优化，并将其与传统遗传算法进行对比。结果表明：将数字孪生技术与改进遗传算法相结合，生产平衡率显著提升，生产平滑指数大幅减小，同时算法的收敛速率及结果均得到明显改善。

关键词： PIC单片机   PID算法   全面腐蚀   运行氧量   入口烟气量  

摘要： 现行方法在火电厂锅炉全面腐蚀控制中应用效果不佳，腐蚀面积比较大且高温腐蚀区域腐蚀指数比较高，无法达到预期的控制效果。因此，提出了基于PIC单片机和PID算法的火电厂锅炉全面腐蚀控制方法。利用PIC单片机采集火电厂锅炉运行氧量、入口烟气量数据，并生成控制指令，驱动控制程序。利用PID算法计算误差（即设定点与实际输出之间的差值）的比例（P）、积分（I）和微分（D）的加权并生成控制信号，调控火电厂锅炉运行氧量、入口烟气量，控制锅炉全面腐蚀。实验证明，应用设计方法后锅炉腐蚀面积不超过0.1cm2，高温腐蚀区域的腐蚀指数不超过0.1，在火电厂锅炉全面腐蚀控制领域具有良好的应用前景。

关键词： 电子计算机  

ISBN: (纸本)9787121483325

摘要： 本书内容分为3部分：算法和算法分析、算法设计策略及求解困难问题。第1部分介绍算法问题求解基础和算法分析基础，以及两种新的数据结构：伸展树与跳表；第2部分讨论常用的算法设计策略，包括基本搜索和遍历方法、分治法、贪心法、动态规划法、回溯法和分枝限界法；第3部分介绍NP完全问题、随机算法、近似算法、遗传算法和密码算法，并对现代密码学和数论做了论述。