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关键词： 水电站   水力发电机组   数据平台   状态趋势预测系统  

摘要： 文章提出了一种基于混合模型的水力发电机组(HGU)振动趋势预测系统,以提高预测的准确性和稳定性。模型集成了自适应经验小波变换(AEWT)、样本熵(SE)、萤火虫优化(GSO)、核极限学习机(KELM)和多目标萤火虫算法(MOSSA)。通过对二滩水电站的实际数据进行验证,结果表明所提出的模型在准确性和效率上均优于传统方法。此研究为水电站的状态趋势预测提供了一种新的有效方法。

关键词： 机器视觉   内接矩形   动态规划   图像处理   拼图机器人  

摘要： 提出了一种基于动态规划算法的最大内接矩形定位技术,用于实现基于机器视觉的拼图机器人对立方体抓取定位精度提升。所提方法通过单目相机获取目标立方体的图像,经过对图像进行预处理,包括阈值化和检测分割,并在二值图像中计算内接矩形,能够获得立方体顶面的矩形范围,计算出抓取的实际位置,进一步提高抓取立方体物品的精度。经过实验验证,算法具有高精度和高速度的性能,对于立方体物品的视觉定位,相比于其它的内接矩形算法,将定位的位置误差降低到1 pixel以下,平均误差仅为物体尺寸的0.38%,可以有效提升拼图机器人定位精度。

关键词： 基因型-环境互作   林木育种   数据融合   机器学习   深度学习  

摘要： 随着全球气候变化,传统的林木育种方式面临挑战,难以满足快速气候适应与资源优化配置的迫切需求。林木基因型(G)与环境(E)之间的复杂互作关系是林木生长发育研究的核心,阐明G×E互作机制以提高林木育种效率和精准度成为研究的重点。本文围绕林木基因型-环境互作算法的相关研究进展,解析基因型与环境互作对表型特性塑造的机制,包括基因组与表型特征形成的关联机制、环境因子对表型的影响等;探讨多源异构数据融合在解析互作机制和育种中的应用,涵盖数据挖掘技术、融合策略和实时数据处理;阐述基因型与环境互作算法在林木育种中的演变与应用,包括历史演变、在性状预测和分析中的应用等;介绍林木基因型与环境互作算法研发体系,涉及数据获取、融合、算法设计和模型优化。最后,提出林木基因型-环境互作未来研究的方向,结合可解释人工智能、数据融合、育种验证和气候适应性预测,为林木育种提供更精准的预测工具和决策支持,尤其在应对气候变化挑战时,推动林木的生态适应性与生产力提升。

关键词： 改进粒子群算法   海上搜寻   自适应   全局最优   惯性权重   扰动粒子  

摘要： 针对海上遇险目标搜寻范围动态化、影响因素众多导致搜救成功率较低的问题,提出了一种基于改进粒子群算法的海上遇险目标搜寻方法,旨在寻找最佳搜寻路径,提高海上遇险目标的搜救成功率;该方法基于遇险目标的位置信息和搜寻资源参数,构建海上遇险目标搜寻模型,并采用余弦曲线自适应方法改进算法的惯性权重系数,增强粒子群算法的初期全局搜索和后期局部搜索能力;采用自适应策略调整加速度,并保持其总和不变,以避免搜索效率下降或不稳定;引入扰动粒子更新机制来保持种群的多样性,避免陷入局部最优;将改进算法应用于实际搜寻问题,验证了算法的有效性,将改进算法与传统的粒子群算法和遗传算法进行对比,结果表明,改进算法较传统粒子群算法和遗传算法具有更高的搜救成功率。

关键词： 无线传感器网络   蛇优化算法   空间覆盖   切比雪夫多项式   混沌映射   螺旋正弦策略   点部署   迭代寻优  

摘要： 针对基本蛇算法被应用于三维空间无线传感器网络覆盖时存在的收敛较慢、覆盖不完全等问题,文中提出改进蛇算法来对空间网络覆盖问题进行优化。采用切比雪夫多项式对蛇优化算法的初始种群实施改进,使算法的种群拥有较优良的初始位置,为后续位置更新奠定基础。在蛇优化算法的勘探阶段与开发阶段分别引入螺旋正弦策略与Piecewise混沌映射对种群位置更新进行干预,使种群持续保持较高的搜索能力和搜索范围。最后,将改进蛇优化算法应用于无线传感器三维空间网络的覆盖问题。仿真结果表明,相比基本蛇优化算法,改进蛇优化算法将空间网络覆盖率提升了20%,增强了网络的整体性能,具有良好的实用性和鲁棒性。

关键词： 甲状腺肿瘤   淋巴转移   体层摄影术   X线计算机   影像组学   深度学习  

摘要： 目的观察增强CT影像组学结合深度学习(DL)算法预测甲状腺乳头状癌(PTC)颈部淋巴结转移(CLNM)的价值。方法回顾性分析100例单发PTC患者,按7:3比例将其分为训练集(n=70)与测试集(n=30);基于颈部动脉期CT提取并筛选病灶最优影像组学特征和最优DL特征,分别计算影像组学评分(Radscore)及DL评分(Deepscore)并据以构建影像组学模型及DL模型。将临床资料、常规CT表现、Radscore及Deepscore纳入多因素logistic回归分析,筛选PTC CLNM独立预测因素并构建联合模型。绘制受试者工作特征曲线,计算曲线下面积(AUC),评估各模型预测PTC CLNM的效能。结果共筛选出13个最优影像组学特征和12个最优DL特征。Radscore(OR=1.698,P=0.002)及Deepscore(OR=1.872,P=0.021)均为PTC CLNM的独立预测因素。影像组学模型、DL模型及联合模型预测训练集PTC CLNM的AUC分别为0.775、0.876及0.880,在测试集分别为0.739、0.776及0.789;联合模型在训练集的预测效能高于影像组学模型(Z=2.551,P=0.011)。结论结合DL算法可有效提高增强CT影像组学预测PTC CLNM的效能。

关键词： 巡边式涂布机   伺服注液   PSO算法   SA算法   PID控制   PID参数优化  

摘要： 针对涂布机伺服注液系统存在开机响应慢、波动大、在涂布过程中转角处控制不线性等控制方面的问题,提出通过粒子群优化算法(PSO)和模拟退火优化算法(SA)相结合的粒子群-模拟退火优化算法(PSO-SA)来对控制器的Kp、Ki、Kd三个参数进行寻优,然后将寻优得到的最优PID控制参数带入系统控制器以获得最优化控制的解决方案。首先,利用机理法建立伺服注液机构的数学模型;然后,再对PSO、SA、PS0-SA算法进行分析和性能比较,结果表明PSO-SA混合算法寻优能力最强和收敛速度最快;最后,利用SIMULINK建立控制系统仿真模型,并分别用PSO-SA混合算法、PSO算法、SA算法优化得到的优化PID参数带入模型,得到三种不同算法系统下控制系统的阶跃响应曲线和抗扰动曲线,并从使用性能方面对系统响应和抗扰动能力进行了对比分析。结果表明:对比三种算法控制的伺服注液系统,PSO-SA算法控制0超调、最短的时间3.28s得到稳定,且抗扰动能力最强;相对于PSO或SA算法,在巡边式涂布机伺服注液系统应用PSOSA算法可获得更迅速响应,系统运行也更稳定。

关键词： ultrasonic Doppler flow meter   ensemble empirical mode decomposition(EEMD)   cross-correlation   fast Fourier transform(FFT)spectrum analysis   energy entropy  

摘要： To address the issue of low measurement accuracy caused by noise interference in the acquisition of low fluid flow rate signals with ultrasonic Doppler flow meters,a novel signal processing algorithm that combines ensemble empirical mode decomposition(EEMD)and cross-correlation algorithm was ***,a fast Fourier transform(FFT)spectrum analysis was utilized to ascertain the frequency range of the ***,data acquisition was conducted at an appropriate sampling frequency,and the acquired Doppler flow rate signal was then decomposed into a series of intrinsic mode functions(IMFs)by ***,these decomposed IMFs were recombined based on their energy entropy,and then the noise of the recombined Doppler flow rate signal was removed by cross-correlation ***,an ideal ultrasonic Doppler flow rate signal was *** and experimental verification show that the proposed Doppler flow signal processing method can effectively enhance the signal-to-noise ratio(SNR)and extend the lower limit of measurement of the ultrasonic Doppler flow meter.

关键词： 蕴涵算子族L-λ-Π   模糊推理   反向三Ⅰ支持算法   α-反向三Ⅰ支持算法  

摘要： 针对带参数蕴涵算子族L-λ-Π,运用反证法、分类讨论法给出了反向三Ⅰ FMP支持算法的上确界计算公式与反向三Ⅰ FMT支持算法的下确界计算公式,并给予了证明,进一步得到其一般化的α-反向三Ⅰ FMP(FMT)支持算法的上(下)确界的计算公式。研究结果对反向三I支持算法的理论进行了补充与推广。

关键词： 风光氢储   容量优化配置   新能源微电网   蜜獾算法   横向交叉策略  

摘要： 针对风光氢储并网型微电网的容量优化配置问题,构建以经济性、能源利用率、供电可靠性为目标函数的容量优化模型。针对传统求解算法求解速度慢、精度低等问题,提出一种改进的蜜獾算法。该算法在初始化种群阶段采用Bernoulli混沌映射的方式使种群具有遍历均匀性,在挖掘阶段和寻蜜阶段引入分段非线性递减参数,寻找最优个体附近有较好个体的情况,采用横向交叉策略产生新的解从而增强算法的搜索能力,并利用4种测试函数将改进的蜜獾算法、蜜獾算法、粒子群算法和蝴蝶算法进行对比。算例结果证明,改进后的算法比改进前的算法成本降低了7.44%,能源浪费率降低了21.79%,冗余度降低了3.89%。