课程文献中心 更多>>

关键词： RRT-Connect算法   DBSCAN算法   椭圆采样   引力场   路径规划  

摘要： 针对双向快速扩展随机树(RRT-Connect)算法收敛速度慢、路径搜索效率低、路径曲折的问题,提出了一种基于DBSCAN算法的改进RRT-Connect算法。在RRT-Connect算法基础上加入节点引力场引导新节点产生方向,使收敛速度变快;同时通过引入椭圆采样方法,缩小采样范围,提高路径规划效率;最后在改进RRT-Connect的基础上引入DBSCAN聚类算法,使得到的规划路径更加平滑可靠,增强算法的鲁棒性。为了验证改进后的算法优化效果,分别在不同环境中与RRT算法、RRT-Connect算法进行仿真比较。仿真实验表明,改进后的RRT-Connect算法路径规划效果均要优于其他两种算法,不仅加快了路径规划速度,而且得到的路径接近最优解,具有普遍适用性、鲁棒性高等特点。

关键词： 零基预算法   物业公司   成本管控   创新应用  

摘要： 在物业行业竞争愈发激烈的背景下,成本管控成为物业公司可持续发展与提升竞争力的关键。传统预算方法存在局限性,难以满足当下精细化管理需求。零基预算法以零为起点,打破对历史数据的依赖,依据实际需求审议费用。在物业公司成本管控中,它在人员成本管控上,重新评估岗位与设计薪酬体系;物资采购成本管控方面,精准分析需求并优化供应商管理;能耗成本管控时,全面分析能耗并制定节能措施与预算。研究表明,零基预算法有效降低成本,提升服务质量,增强决策科学性,为物业公司成本管控提供创新思路与有效方法。

关键词： 断纱检测   MobileNetV3-Small   图像采集系统   注意力机制   联合损失函数   深度学习  

摘要： 针对环锭纺纱过程中断纱检测效率低下、易受环境干扰等问题,提出一种改进的MobileNetV3-Small断纱检测方法。首先,设计并构建基于四轮四驱移动机器人平台的图像采集系统,获取7个类别断纱数据集。其次,采用Prewitt算子和伽马校正进行图像增强,提升纤维特征的清晰度。然后,在MobileNetV3-Small模型中引入改进后的CoordAttention注意力机制,通过增加通道注意力机制,增强模型对纱线空间和通道信息的捕捉能力。最后,为解决类别不平衡和特征学习问题,采用Focal Loss和Center Loss的联合损失函数,提升模型的泛化能力和分类精度。试验结果显示:模型在验证集上取得了97.8%的准确率,相比基准模型提升了3.2个百分点,模型参数量降低至4.42 M,体现了其轻量化和高效性的优势。该研究提出的模型在断纱检测任务中具有较高的准确性和实时性,能够有效解决传统方法的不足。

关键词： 深度强化学习   作业车间调度   卷积神经网络   近端策略优化   空间金字塔池化  

摘要： 作业车间调度问题是一个经典的NP-hard组合优化问题,其调度方案的优劣直接影响制造系统的运行效率。为得到更优的调度策略,以最小化最大完工时间为优化目标,提出了一种基于近端策略优化(Proximal Policy Optimization,PPO)和卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)的深度强化学习(Deep Reinforcement Learning,DRL)调度方法。设计了一种三通道状态表示方法,选取16种启发式调度规则作为动作空间,将奖励函数等价为最小化机器总空闲时间。为使训练得到的调度策略能够处理不同规模的调度算例,在卷积神经网络中使用空间金字塔池化(Spatial Pyramid Pooling,SPP),将不同维度的特征矩阵转化为固定长度的特征向量。在公开OR-Library的42个作业车间调度(Job-Shop Scheduling Problem,JSSP)算例上进行了计算实验。仿真实验结果表明,该算法优于单一启发式调度规则和遗传算法,在大部分算例中取得了比现有深度强化学习算法更好的结果,且平均完工时间最小。

关键词： 自检机器人   关联规则   大数据   全链路   数据追溯   追溯算法   算法设计  

摘要： 针对大数据维度高、数据量庞大的特点,实际应用中大数据全链路追溯算法常面临性能不佳的挑战。为此,提出了一种结合自检机器人与关联规则的优化算法。对采集的大数据实施数据归约与降维操作,随后分析其特征。通过计算特征的支持度、置信度及提升度,确立特征间的关联规则。计算节点综合度量值,识别关键节点,初步勾勒大数据全链路追溯路径。引入自检机器人,实时监控追溯过程,并评估追溯路径节点与实际节点的匹配度。若匹配度不足,及时修正,确保最终追溯路径的准确性。实验结果显示,该算法在实际应用中表现出优越的追溯性能。

关键词： 混合A*算法   非结构化道路   启发函数   梯度  

摘要： 针对混合A*算法在非结构化道路路径规划效率低、规划路径不够平滑等问题,提出改进混合A*算法,在实际代价中加入对方向切换、航向角的惩罚,采用指数加权法对启发函数进行加权;采用变步长方式拓展节点,并对终点区域路径进行RS曲线拟合;利用梯度下降法对路径进行平滑处理和避障优化。通过构建复杂场景和泊车场景进行路径规划仿真,结果表明:改进后的混合A*算法相比于传统算法,在路径长度、拓展节点、搜索时间以及曲率等方面均有明显的优势,可以有效解决非结构化道路的路径规划问题。

关键词： 生成对抗网络   高光谱图像融合   通道交叉融合   空谱联合注意力  

摘要： 提出一种基于双鉴别器生成对抗架构的高光谱图像融合算法。生成器网络将编‑解码器架构与空谱联合注意力结合,以增强捕获空间和频谱特征的能力。通过让生成器分别与空间鉴别器和光谱鉴别器建立对抗博弈,从而在保持光谱精度的同时提高空间分辨率。此外,设计了一种通道交叉融合方法用于增强网络中不同层次特征图之间的光谱融合能力。基于CAVE、Pavia University、Cuprite Mine数据集,将所提方法与其他4种先进算法进行对比。实验结果表明,在8倍缩放因子下,所提方法在三个数据集上的峰值信噪比分别达到46.394,43.166和10.406,在视觉效果和客观定量评价上均优于其他算法。

关键词： 桥梁监测   时序数据   差量压缩   异或(XOR)压缩  

摘要： 基于传感器数据采集的桥梁健康监测系统已经成为新建桥梁的标配,在这种场景下所带来的是海量监测数据难以存储的问题。因此,针对桥梁监测数据的时间序列特性,研究桥梁监测数据的压缩方案,该方案研究了基于桥梁监测时间戳数据等差数列性质的差量压缩法和基于监测值数据变化频率不大的浮点数异或(exclusive OR,XOR)压缩法。与Gorilla时序数据库的算法相比,增加了异或压缩法的控制位,避免了压缩结果的恶化。通过实验分析得出,两算法对比常用压缩器有不同程度的优势,时间戳序列差量压缩法在压缩率上优于常用压缩器,针对符合等差数列特性的时间戳序列,压缩率0.0156,接近压缩极限值,压缩解压速度位居中上,并且对监测类型不敏感。而异或压缩法在变化频率不大的数据集上表现较好,压缩率0.3028,在非桥梁数据集上压缩率0.6628,表明异或压缩法对监测类型比较敏感。在桥梁监测的实际应用场景中,可以根据桥梁监测数据集的特点选择合适的压缩存储方案。

关键词： 区块链数据共享   SM4算法   Diffie-Hellman   密钥安全  

摘要： 随着区块链技术的兴起,以往的数据共享系统中存在中心化的问题可以通过区块链的去中心化技术解决,但现在基于区块链的数据共享技术往往存在着加密成本过大,算法复杂度过高,安全性难以得到保证等问题。加密效率低,数据共享时间大,耗费的时间更多。为此提出基于改进后的SM4算法的区块链数据共享系统设计,以解决现存区块链系统中加密较大文件时速度较慢、复杂度高等问题,并对SM4算法进行密钥管理算法的设计,在共享密钥中涉及了随机隐藏密钥位的设计,使共享密钥每次使用的位数不同,从提高密钥安全的角度进一步提高系统的安全性,使该系统在传输较大文件的情况中具备较好的实际应用价值。