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关键词： 图着色   均衡加权图着色问题   局部搜索   混合进化算法  

摘要： 给定一个无向图G和一个颜色数k,图的k着色问题(GCP)指给G中的每个顶点分配k种颜色中的一种,使得任意相邻的两个顶点获得不同的颜色。均衡资源分配是将资源尽可能均匀地分配给各个参与者,旨在实现资源的公平利用和任务的合理分担。针对传统的图着色问题无法解决均衡资源分配的情况,提出了图着色问题的一个新变种——均衡加权图着色问题,其目标是寻找合法的着色使得每种颜色类的权值和的标准差最小。提出了一种将两种局部搜索结合到进化算法中的HEA-TLS算法来寻找该问题的最优解。基于新颖性的局部搜索的目的是寻找到一个合法解。改善解均衡性的局部搜索的目的是在合法解的基础上,改善解的均衡性。进化算法中设计了一个均衡权值交叉,可以根据父代颜色类权值的变化自适应地选择传递给子代的颜色类,通过种群的遗传进化来产生更加均衡的着色解。在DIMACS图上使用通用求解器CPLEX进行对比评估,HEA-TLS在所有测试中取得了几乎最优的结果,验证了所提方法的有效性。

关键词： 雷达信号分选   天牛须搜索   K-Means聚类   LF聚类  

摘要： 雷达信号分选就是将错综复杂的雷达信号分选出来,它是雷达辐射源识别的重要基础。最近发生的俄乌冲突也在不断验证着电子战的重要性,雷达信号分选作为电子战的关键一环,发挥着至关重要的作用。提出了一种基于蚁群LF聚类、天牛须搜索(BAS)和K-Means聚类的融合分选算法,该算法不需要雷达信号的先验知识。仿真实验表明,该方法可以准确地将复杂的雷达信号进行分类,分选正确率较高。

关键词： 深度算法   高频肌骨超声   痛风性关节炎   掌指关节病变   人工智能  

摘要： 目的利用深度算法构建高频肌骨超声诊断痛风性关节炎掌指关节病变的人工智能系统,并验证该系统的诊断效能。方法回顾性收集2017年2月至2023年12月在该院行超声检查的410例痛风性关节炎患者的手部高频肌骨超声图像,并按照7∶3的比例将其分为训练集(n=287)和验证集(n=123)。利用深度算法构建诊断痛风性关节炎掌指关节病变的人工智能系统,应用训练集进行深度算法训练。以掌指关节滑液偏振光检查阳性为判断标准,比较低资历、高资历超声医生与人工智能系统对验证集痛风性关节炎掌指关节病变的诊断效能。结果410例痛风性关节炎患者中有343例存在掌指关节病变,发生率为83.66%。人工智能系统诊断验证集患者掌指关节病变的灵敏度、特异度、准确度、受试者工作特征曲线下面积(AUC)分别为85.29%、85.71%、85.37%、0.855。高资历超声医生诊断验证集患者掌指关节病变的灵敏度、准确度均高于低资历超声医生,差异均有统计学意义(P<0.05)。人工智能系统诊断验证集患者掌指关节病变的灵敏度、准确度均高于低资历超声医生,准确度低于高资历超声医生,差异均有统计学意义(P<0.05),灵敏度与高资历超声医生比较,差异无统计学意义(P>0.05)。结论利用深度算法构建的人工智能系统对患者中痛风性关节炎高频肌骨超声图像中掌指关节病变的诊断效能良好,且相较于低资历超声医生的诊断价值更高。

关键词： 声压幅度比   时延   互相关   定位  

摘要： 为了降低带宽较小的可听声信号的声源定位误差,在近场模型中,采用声压幅度比与时延融合的方式来优化传统时延算法中声源三轴坐标的估计值.根据不同的测量环境,调整声压幅度比在结果中的比重,根据两者的共同约束条件来确定唯一的声源坐标.使用MATLAB软件进行计算机仿真,实验数据表明该算法的X轴、Y轴和Z轴平均误差分别为时延算法X轴、Y轴和Z轴平均误差的36.2%、36.1%以及36.8%,综合三轴误差,该算法的均方根误差约为时延算法的21.3%.该算法有效、简洁且相比于时延算法的定位误差较小.

关键词： 数字水印   离散小波变换   奇异值分解   粒子群优化算法   鲁棒性  

摘要： 针对水印算法中存在的水印不可见性与鲁棒性之间难以权衡的问题,提出一种结合离散小波变换(DWT)和奇异值分解(SVD),并融合粒子群优化(PSO)与定向快速旋转(ORB)的鲁棒水印算法.在水印嵌入阶段,首先对载体进行分块,然后对每个子块做一级DWT,选择其LL分量做二级DWT,再选择变换后的LL分量做SVD得到U矩阵,选取U矩阵第一列,利用PSO选择最佳位置进行水印的嵌入;在受到攻击时,利用ORB提取特征点进行矫正.实验结果表明,所提算法具有较好的水印不可见性,且对于噪声、滤波、压缩、旋转和剪切等多种攻击表现出较强的鲁棒性.

关键词： 边界阻尼波动方程   有限差分格式   收敛性和稳定性   特征投影分解   优化算法  

摘要： 针对边界阻尼波动方程构造全离散三层隐式加权有限差分θ-格式,证明了当θ<1/2时,具有时间一阶精度和空间二阶精度;当θ=1/2时,关于时间和空间都是二阶精度格式,并证明该格式在θ≤1/2时是无条件稳定的.特别是,利用特征投影分解(POD)法对该格式做降维,建立了θ-格式的POD降维算法,分析了POD降维算法解的稳定性和误差.最后,利用数值算例验证了上述所有理论结果的正确性.

关键词： 量子K-means   算法   量子增强   平台聚类  

摘要： 针对联合作战战役行动中平台聚类编组问题,本文提出了一种基于量子K-means的量子增强求解方法.该方法首先分别对经典K-means算法中的聚类类别数目设定和聚类中心点选择两部分进行了优化处理;其次,该方法针对聚类数据样本与各聚类中心点之间的欧氏距离构建对应的量子线路;然后,该方法针对聚类数据集的误差平方和构建对应的量子线路.实验结果表明,所提方法不但有效解决了此类行动规模下的平台聚类编组问题,与经典K-means算法相比,算法的时间复杂度和空间复杂度都有较大幅度降低.

关键词： 膝骨关节炎   YOLOv8s   Transformer   注意力机制  

摘要： 膝骨关节炎是导致老年人活动能力受限和身体残疾的主要原因之一,早期发现和干预对于延缓病情发展、改善患者的生活质量具有重要意义。针对现有膝骨关节炎诊断算法检测精度低的问题,提出一种基于改进YOLOv8s的膝骨关节炎自动诊断算法。该算法提出一种改进的卷积块注意力机制模块(CBAM),使网络能够更加关注膝关节图像的关键信息,提高膝骨关节炎的检测精度;设计一种基于多尺度线性注意力的Focal Modulation模块,以提高网络的多尺度特征表达能力。实验结果表明,该算法在测试集上的平均精度均值为0.791,有效实现了膝骨关节炎的自动诊断。

关键词： 互联混合电力系统   负荷频率控制   线性自抗扰控制   混沌自适应正余弦算法   抗干扰能力   鲁棒性  

摘要： 针对可再生能源在电力系统中大量渗透引起的不确定性,基于线性自抗扰控制展开互联混合电力系统负荷频率控制的研究,提出一种混沌自适应正余弦算法,用于自抗扰控制器的参数设计。首先,融合混沌序列和反向学习策略对种群进行初始化;其次,设计了一种自适应转换参数机制,并在更新方程中加入个体历史最优解;最后,采用莱维飞行扰动策略对最优解进行扰动。同时,将所提算法与其他群智能算法在13个基准函数上进行测试比较,并以含发电机速率约束和调速器死区等非线性因素的双区域混合电力系统为例进行仿真实验。仿真结果表明,改进的优化算法具有较好的寻优精度和收敛速度,所提出的控制策略能够消除负载扰动和可再生能源引起的频率、功率偏差,系统具有快速响应的能力和较好的鲁棒性能。

关键词： 无人机   区域侦察   车机协同   覆盖路径规划  

摘要： 针对无人机在区域侦察中的应用研究,提出车辆支持的多无人机覆盖侦察的车机协同模式与协同路径规划算法。以最小化任务完成时间为目标,考虑车辆路径所受的道路约束以及无人机的能量约束,建立混合整数规划模型,并设计基于迭代松弛思想的启发式算法。在构建的60 km^(2)的测试场景中随机设置16个目标区域,算法实现了车辆与无人机的覆盖路径规划,全部侦察任务完成用时为1.593 h,验证了车辆支持多无人机模式的可行性以及算法的有效性。