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关键词： 农机轨迹田路分类   弱连接数据   局部方向中心性度量   空间距离特征   簇边界重置   GNSS定位记录  

摘要： 利用海量轨迹数据中蕴藏的时空信息分析农机的行为模式,将轨迹点分割成一系列田间路段和道路路段,并分配相应的语义标签,是后续有关农业机械轨迹研究的重要前置任务。已有基于密度的聚类算法难以有效分离弱连接簇,在聚类时易将弱连接的不同簇识别为同一簇。为克服上述缺陷,设计了一种面向农机轨迹田路分类的局部方向中心性度量和空间距离特征的聚类算法。该算法采用一种基于局部方向中心性度量的分簇机制,用于分离弱连接簇;为进一步提高算法的准确率,提出一种基于空间距离特征的簇边界重置策略,其根据元素点间的空间距离和邻域内其他点的数量分布情况对簇边界处的点进行重置,从而提高算法在簇边界处的识别性能。为验证所提方法的有效性,在农业农村部农机作业监测与大数据应用重点实验室提供的470条真实农机轨迹样本上展开了实验。结果表明所提方法的F1-score比已有聚类算法在田路分类中应用的SOTA方法在玉米、小麦、水稻收割机轨迹数据集上的F1-score分别平均提高了12.82、24.09、14.38个百分点。

关键词： 深度学习   卷积神经网络   图像去噪   真实噪声   注意力机制  

摘要： 为解决原有去噪算法对真实图像去噪时发生过于平滑产生伪影导致图像细节丢失的问题,提出一种基于卷积神经网络的真实图像去噪算法,由特征提取模块和干净图像生成器组成。使用特征提取模块对输入的噪声图像进行编码和特征提取;对图像特征的表达能力进行增强处理,将提取的图像特征输入到干净图像生成器进行学习图像特征后解码恢复干净图像,减少恢复干净图像时的伪影,更好地保留图像细节,从噪声图像中分离出高质量干净图像。在SIDD和DND真实噪声数据集的测试结果表明,峰值信噪比分别为35.12,36.89 dB,结构相似度分别为0.951,0.945,说明该算法能够有效消除真实图像中的噪声,去噪结果在客观评价和主观评价上均有先进性。

关键词： 算法推荐技术   应用风险   规制困境   优化路径  

摘要： 算法推荐技术带来了内容分发模式的变革,实现了内容和用户的精准匹配,缓解了海量内容与用户有限注意力之间的矛盾。然而,它也带来了一系列应用风险,如侵犯用户隐私、侵犯著作权、算法操纵、算法歧视等。当前规制算法推荐技术面临着告知与同意的双重困境、应知与必要措施的认定困境、技术壁垒加剧的监管困境、法规条款模糊与个人自治的困境等。为优化算法推荐技术规制,可从以下方面入手:一是优化告知同意规则,保障用户数据权利;二是引入版权过滤机制,建立分级管理标准;三是廓清算法推荐黑箱,推进算法透明运作;四是持续细化法规条款,规范算法体系设计。

关键词： 双参数间隔支持向量机   孪生支持向量机   模糊隶属度   K-近邻  

摘要： 针对最小二乘双参数间隔支持向量机(LSTPMSVM)对噪声敏感且在分类过程中易受异常值影响的问题,提出了一种鲁棒的模糊最小二乘双参数间隔支持向量机算法(RFLSTPMSVM).该算法利用松弛变量的2范数使得优化问题具有强凸性,再根据隶属度为每个样本分配相应的权重,有效降低异常值带来的影响.同时,在目标函数中引入K-近邻加权,考虑样本之间的局部信息,提高模型的分类准确率.此外,通过求解简单的线性方程组来优化该算法,而不是求解二次规划问题,使模型具有较快的计算速度.在UCI(university of California irvine)数据集上对该算法进行性能评估,并与TWSVM、LSTSVM、LSTPMSVM和ULSTPMSVM 4种算法进行比较.数值实验结果表明,该算法具有更好的泛化性能.

关键词： 非对称加密   RSA   SHA-512   无损性   矢量地图  

摘要： 目前矢量地图加密算法主要采用对称加密,加密和解密采用相同密钥,导致密钥存在泄露风险;而非对称加密需要对数据进行整数化,会影响数据精度。针对上述问题,该文提出一种基于RSA的矢量地图非对称无损加密算法。首先,对矢量地图坐标值的整数部分进行动态选取,运用RSA算法对选取的数据进行非对称加密;然后,使用SHA-512生成混沌系统的密钥,利用混沌系统对非对称加密后的矢量地图坐标点进行置乱重组,实现一图一密的加密效果。实验结果表明,该算法可以对所有类型的矢量地图进行加密和无损解密,在保证数据完整性和精度的同时,提高了安全性,且该算法也适用于三维点云、倾斜摄影三维模型等地理空间数据类型的加密。

关键词： 无人机集群   避障   自适应避障半径   视野拓扑   分布式模型预测控制  

摘要： 针对大规模无人机集群跟踪航线飞行时遇到障碍物的规避问题,提出了一种基于分布式模型预测控制结合视野和自适应避障半径的无人机集群避障算法。集群飞行过程中,无人机根据自身位置获取当前时刻的参考航线信息,通过局部信息交互获取周围邻居的预测轨迹,当遇到障碍物时,结合提出的自适应避障半径法以及视野拓扑,有效解决了集群避障时内部安全距离无法保持且部分无人机和障碍物发生碰撞的问题,实现了集群飞行的外部避障与内部防撞。

关键词： K-means算法   异构网络   信息安全防御技术  

摘要： 为了提高异构网络运行的安全性和信息传输效率,提出了面向多业务场景的异构网络信息安全防御技术。通过K-means算法对异构网络展开分类,然后利用椭圆曲线加密算法完成数据簇加密,最后根据不同业务场景中的节点信任值完成网络的安全防御。经验证,该方法能够有效降低异构网络的丢包率和能耗,且具有较好的网络防御效果,为后续网络数据的安全传输研究提供了数据支持。基于不同业务场景中访问节点的信任值识别出存在恶意攻击行为的节点,并拒绝其访问网络,以完成异构网络信息的安全防御。结果表明,所提出方法的网络能耗较低,防御性能较强期望此次研究能够带来借鉴。

关键词： 光伏发电   功率预测   多策略改进   蜣螂优化算法   长短期记忆网络  

摘要： 为了提高光伏发电功率预测的精确度,利用伯努利映射、鲸鱼优化算法的螺旋更新机制和最优个体自适应t分布3种策略改进标准蜣螂优化算法。通过在8种标准测试函数上进行验证,结果表明改进后的算法在收敛速度和寻优能力方面均有显著提升。进一步地,采用改进蜣螂优化算法优化长短期记忆网络模型(IDBO-LSTM)进行光伏发电功率预测,并与其他6种模型进行对比实验。预测结果表明,相较于其他模型,IDBO-LSTM在3种不同的天气类型下都展现出来更好的预测性能。与DBOLSTM模型相比,IDBO-LSTM的平均绝对误差率分别下降了0.08%、3.51%、4.02%。

关键词： 电力巡检机器人   自主导航   避障算法  

摘要： 电力领域日益发展,传统巡检方式已不能完全满足要求。因此,众所周知,电力巡检机器人凭借卓越表现引人注目。本篇文章深度分析电力巡检机器人的自动导航和防撞功能。论文开篇概念电力巡检机器人的工作模式与种类,并对其自主导航技术进行全面讲解,包括惯性导航,卫星导航以及视觉导航等。详述了如反馈力、前向反馈和反馈防撞等多种防撞技术。并且,从论文中可以看出,研究旨在找出当前技术缺陷,期待未来发展。尽管存在的导航和防碰撞算法大体上在多数环境下能实现良好性能,但在特殊环境,如大雾满布、水源浑浊、海底腹地等地,还存在明显的局限性。针对这个问题,需要结合多源传感器信息进行融合处理,提供更准确的导航和避障决策。本文的研究对电力巡检机器人的自主导航、避障算法以及复杂环境下的巡检任务有一定的参考意义。

关键词： 光伏发电   清洁度评价   多维聚类   寻优算法   模型构建   清洁能源技术  

摘要： 随着全球能源结构的转型和可持续发展理念的推进,光伏作为一种清洁能源,对其清洁度的评估在优化能源分布和增强能源使用效率方面极其重要。文章的目标是开发一种新颖的太阳能光伏发电清洁度评估模型,该模型采用了多元聚类优化算法。文章综述了太阳能发电的基本原理以及其清洁度评估准则,接着提出了一种复合聚类优化策略,并建立了清洁度评价的指标框架。通过对算法程序的改进和核心技术的运用,增强了模型的精确度和实际效用。