课程文献中心 更多>>

关键词： Hammerstein-Wiener模型   模型辨识   深渡极限学习机   麻雀算法   连续搅拌反应釜  

摘要： 针对一类连续搅拌反应釜(CSTR)存在强非线性和时变性,难以建立准确数学模型的问题,提出一种新的基于多策略改进麻雀算法优化深度极限学习机(OtSSA-DELM)的Hammerstein-Wiener模型的辨识建模的方法。针对麻雀算法像其他群智能算法一样后期寻优精度低、易陷入局部最优等缺点提出三点改进措施,首先利用正交阵列对麻雀种群初始化,再使用鱼鹰优化算法在第一阶段的全局勘探策略替换原始麻雀算法的探索者位置更新公式,最后采用t-分布变异策略替换原始麻雀算法的跟随者位置更新公式,并使用测试函数验证其改进的性能。使用改进的麻雀算法对DELM网络训练过程单层网络的输入权重和偏置因子进行寻优,解决DELM易陷入局部最优的缺点。最后利用该混合优化算法对Hammerstein-Wiener模型进行辨识实验,实验表明利用该混合优化算法相比于其他群智能算法优化DELM对Hammerstein-Wiener模型具有较高的辨识精度。

关键词： 协同过滤   跨区域跨评分推荐   图卷积矩阵补全   自教学习   深度回归网络   受限图卷积矩阵补全  

摘要： 传统跨评分协同过滤范式忽视了目标域中评分密度对用户和项目隐向量精度的影响,导致评分稀疏区域评分预测不够准确.为克服区域评分密度对评分预测的影响,基于迁移学习思想提出一种跨区域跨评分协同过滤推荐算法(cross-rating collaborative filtering recommendation algorithm,CRCRCF),相对于传统跨评分协同过滤范式,该算法不仅能有效挖掘辅助域重要知识,而且可以挖掘目标域中评分密集区域的重要知识,进一步提升目标域整体,尤其是评分稀疏区域的评分预测精度.首先,针对用户和项目,分别进行活跃用户和非活跃用户、热门项目和非热门项目的划分.利用图卷积矩阵补全算法提取目标域活跃用户和热门项目、辅助域中全体用户和项目的隐向量.其次,对活跃用户和热门项目分别构建基于自教学习的深度回归网络学习目标域和辅助域中隐向量的映射关系.然后,将映射关系泛化到全局,利用非活跃用户和非热门项目在辅助域上相对较准确的隐向量推导其目标域上的隐向量,依次实现了跨区域映射关系迁移和跨评分的隐向量信息迁移.最后,以求得的非活跃用户和非热门项目在目标域上的隐向量为约束,提出受限图卷积矩阵补全模型,并给出相应推荐结果.在MovieLens和Netflix数据集上的仿真实验显示CRCRCF算法较其他最先进算法具有明显优势.

关键词： 无人船   轨迹跟踪   非线性模型预测控制   自适应无迹卡尔曼滤波  

摘要： 针对复杂外部环境下无人船(USV)的轨迹跟踪问题,提出了一种将自适应无迹卡尔曼滤波(AUKF)与非线性模型预测控制(NMPC)相结合的控制算法。首先,建立三自由度全驱动无人船的数学模型,并设计基于当前跟踪误差动态调整权重的非线性模型预测控制器。其次,根据无人船航行所面对复杂环境扰动及传感器不确定噪声干扰的特点,提出了将噪声变化与量测参数相关联的自适应无迹卡尔曼滤波器并用于状态估计。最后,通过引入时变随机扰动及测量噪声来模拟真实外部环境的仿真实验,验证了该算法的确定性及有效性。

关键词： 行人检测   YOLOv8算法   深度学习   卷积块注意力机制模块(CBAM)   CoordConv   Inner-IoU损失函数  

摘要： 针对工厂中行人检测算法精度不足,存在误检、漏检等问题,提出一种基于改进YOLOv8的工厂行人检测算法。首先,在YOLOv8的C2f模块中引入卷积块注意力机制模块(CBAM),以帮助主干网络聚焦于关键特征并抑制非关键特征,从而提升模型对遮挡物和小目标的检测准确度;其次,在Neck网络中将卷积神经网络Conv模块替换成CoordConv模块,以充分利用该模块的定位能力,从而解决目标检测中的定位准确性问题,提升模型对空间位置的感知能力;最后,采用Inner-IoU损失函数替代原始的CIoU损失函数,来提高目标检测边界框的回归精度。在自制的工厂行人图像数据集(3 600张图像)上进行了训练和测试,实验结果表明:相较于基础YOLOv8算法,改进YOLOv8算法在平均精度均值(mAP)和每秒帧率(FPS)方面分别提高了2.26%和35.6 f/s,验证了改进算法在检测性能上的提升。

关键词： 同步挤压   时频分析   致密砂岩   “隐蔽”型河道识别   复合河道刻画  

摘要： 近年来,在致密油气藏的部分井上钻遇了一些前期未预测出的砂体与泥岩。如何有效识别隐蔽河道并精准钻遇砂岩成为气田增储上产急需解决的突出问题之一。谱分解技术可以从全频地震资料中剥离出反映河道地质特征的特定频段信息,有助于河道精细识别。传统时频分析方法分频结果的分辨率低,难以清晰刻画出河道边界及内幕,为此首次引入LR算法同步挤压广义S变换进行陆相致密砂岩的识别。具体方法是,先利用频谱分析结果及研究区已钻井的录井岩性资料,明确砂泥岩地震响应特征及优势频段,再利用所提出的LR算法同步挤压广义S变换分解出河道特征最明显的单频体进行河道刻画。数值模拟结果表明,同步挤压算法极大地提高了广义S变换时频分辨率,较好地区分了非平稳信号中不同频率的信号分量,更适用于实际地震信号的时频谱分解。四川盆地东南缘涪陵区块实际地震资料应用结果表明,所采用的谱分解方法精确刻画出了研究区“隐蔽”河道展布及复杂河道带内幕,分频结果与相似研究区曲流河道沉积模式匹配,证明了方法的有效性和优越性。

关键词： 智能制造   机械臂   轨迹规划与优化算法  

摘要： 本研究对多种轨迹规划算法进行了性能评估与比较,以选择最适合的算法。通过设定运行时间、轨迹长度和能量消耗等评价指标,在统一实验条件下测试了各算法的性能。数据分析显示,不同算法在性能上存在差异。结合实际需求和应用场景,确定了选择性能最优算法的标准,为轨迹规划提供了科学的决策依据,有助于提高机械系统的运动效能和精准度。

关键词： 花授粉算法   多种群   动态拓扑   个体迁移   局部搜索策略  

摘要： 针对花授粉算法易陷入局部最优、收敛精度不足和过早收敛的问题,提出一种基于动态多种群机制的增强花授粉算法(DMEFPA)。首先,DMEFPA使用一种融合个体适应度值和相对距离的方法挑选中心个体,使选出的个体既保持较高质量又保持在搜索空间的分布广泛,再将剩余个体划分到距离最近的中心个体构成多种群,随后依据概率来考虑是否接受种群状态变化。其次,各子群通过随机顺序动态构成环拓扑进行个体迁移,以增强种群多样性避免陷入局部最优。最后,通过改进局部搜索策略,以完善对解空间的探索。选用CEC2017测试函数集中的12个函数作为性能基准函数,将DMEFPA和其他5个改进算法:SCFPA、HLFPA、WOFPA、AMSSA、SHSSA进行评测,并对改进策略进行了消融实验。基于实验结果的Friedman检验表明,在改进策略的共同作用下,DMEFPA能获取最优的性能,且全局收敛性能较为稳定。

关键词： 路径规划   快速搜索随机树   入口寻找策略   启发式策略  

摘要： 针对传统快速搜索随机树(RRT)算法在复杂环境中路径规划存在冗余节点过多以及规划成功率低等问题。本文提出一种基于入口检测策略以及启发式动态圆采样策略相结合的改进RRT路径规划算法ED-RRT。首先,该算法提出范围寻找策略,在存在复杂环境中快速寻找到可以通行路径。同时采用启发式策略,优化随机点的选取,加快有效规划速度,减少冗余分支的产生。其次,该算法引入贪婪算法来优化路径,解决冗余点过多的问题。仿真实验表明,本文所提算法相对于传统RRT算法和bias-RRT算法,在迭代时间、迭代次数、路径长度、路径规划等方面有着明显的优势。

关键词： 算法推荐   青年价值观   主流价值  

摘要： 算法推荐作为一种赋能技术,蕴含着“求真”“向善”“尚美”的向度,因技术工具嵌入、话语权力交织、资本要素裹挟等综合作用对青年价值观产生双重效应。一方面,算法推荐在精准把握青年思想动态与价值取向的基础上,凭借“用户画像”、精准推荐等优势为青年价值观塑造提供新范式。另一方面,价值失序、行为失范的算法乱象频发,衍生了“信息茧房”加剧青年认知固化、去中心化消解主流意识形态、算法黑箱遮蔽事实真相与算法歧视极化群体偏见等风险,使青年价值观塑造面临信息圈层化、多极化、失真化、非理性化风险。因此,需从数字素养、主流价值、公开透明、法律规制等维度出发,推动算法推荐实现多元共治、良性发展,为塑造青年价值观营造风清气正、群防群治的算法生态环境。

关键词： 中国计算机学会   计算机体系结构   计算机科学技术   嵌入式计算机   网络信息安全技术   人工智能技术   大数据   微系统技术  

摘要： 《计算机工程与设计》由中国航天科工集团有限公司主管,中国航天科工集团第二研究院七〇六所主办。是中国计算机学会会刊,连续多年入选《中文核心期刊要目总览》、中国科技核心期刊,被国内外多家著名检索数据库收录。着力报道计算机科学技术领域最新科研成果,内容覆盖计算机领域各个学科,是各大院校导师、博士、硕士以及科研机构学者和专家投稿之优选。主要栏目:网络信息安全技术、计算机网络与通信技术、嵌入式计算机工程、软件与算法、大数据与存储技术、集成电路与微系统技术、人工智能技术、计算机体系结构与外围设备、开发与应用。