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关键词： 改进粒子群算法   扰动观察法   光伏电池模型   最大功率点追踪   MATLAB/Simulink  

摘要： 提出一种基于改进粒子群(PSO)算法和扰动观察法(P&O)的复合算法。建立了光伏电池数学模型,给出了其输出特性。在MATLAB/Simulink环境下进行仿真分析,结果表明:改进PSO-P&O算法提升了系统的搜索速度与精度,在静态阴影和动态阴影下均可以对MPP进行追踪,提升系统的光伏利用率,减少系统的能量损耗与振荡。

关键词： 小目标检测   RT-DETR算法   特征融合   定位损失   位置编码  

摘要： 实时、准确地定位与识别航拍图像中飞机、轮船和车辆等目标是进一步决策的根本基础,针对航拍图像中小目标检测存在的效率和精度低等问题,提出了一种基于改进RT-DETR的航拍图像小目标检测算法。首先,通过构建高效的CCFM-P2ASF尺度序列特征融合模块,获得更丰富的语义信息,同时提高对小目标的敏感度;其次,集成灵活性更强的可学习的位置编码,提供更清晰的位置界定;然后,设计更高效的边界框损失函数,减小对目标位置预测的偏差,提供更准确的边界框信息;最后,构建EMA重参数响应模块,从而更有效地提取输入图像特征。实验结果表明:改进后的RT-DETR模型较原始模型参数量减少38.3%,精确率、mAP50和mAP50∶95指标分别提升5.1、5.0和2.2个百分点。对比其他同类主流算法模型,在航拍小目标检测任务中具有更好的检测效果。

关键词： 励磁控制系统   蚁群算法   参数优化   电力系统  

摘要： 励磁控制器的参数设置会影响同步发电机输出机端电压的稳定性,传统的PID控制器存在整定困难的问题,因此采用蚁群算法来优化PID控制参数,以实现自适应调整。本文首先分析了同步发电机的数学模型以及励磁控制系统各个单元环节的组成,在Simulink平台中建立了其仿真模型。然后引入蚁群算法,并设计了优化PID控制参数的算法步骤。最后通过数字对比仿真,经过蚁群算法迭代计算后得到最优控制参数,使超调量和调节时间等指标大幅降低,且收敛速度更快。该方法还在在同步发电机实物中进行了测试,体现了所提方法的有效性。

关键词： 棉田   灌溉施肥   精准控制   遗传优化   GA-Fuzzy-PID  

摘要： 在水肥一体控制器中,PID控制算法易引起超调,产生振荡;Fuzzy-PID控制算法由于参数基于人为经验设定,控制欠细腻。针对上述问题,研究并设计了一种基于GA-Fuzzy-PID算法的控制器,以期实现施肥灌溉系统的精准控制。在不同目标EC设定值下,对PID算法、Fuzzy-PID算法和GA-Fuzzy-PID算法进行仿真对比。结果表明:基于GA-Fuzzy-PID的控制器具有优异的控制效果,更能满足施肥灌溉系统精准控制的要求。

关键词： 多视图聚类   一致性   差异性   低秩张量表示   自适应加权  

摘要： 针对如何利用多视图数据中的隐含信息以及避免后续处理过程中带来的聚类性能次优问题,提出一种基于一致性和差异性的低秩张量多视图聚类算法.首先,该算法同时考虑视图的一致性和差异性信息,将多个一致性相似矩阵叠加在一个受低秩约束的张量中,以探索视图间信息的高阶相关性,从而得到更高质量的相似矩阵;其次,通过学习一个一致非负嵌入矩阵直接获得聚类结果;再次,采用自适应加权策略考虑不同视图数据的重要性;最后,通过在6个真实数据集上与其他算法进行对比实验,验证了该算法在多视图聚类问题上的有效性.

关键词： 算法偏见   社会公正   资本逻辑   和合  

摘要： 社会公正是政治哲学的重要范畴,也是马克思政治经济学批判的重要价值旨向。社会公正问题具有社会历史性,不同的时代具有不同的现实表征。算法的公正问题被视为当今数字化时代的重要伦理问题,算法偏见使得用户、技术、信息三元互动模型产生异质性冲突,其原因在于信息呈现不平等、信息分布不均衡,主要表现在:信息茧房与认知偏差导致主客体的僭越、数字鸿沟与两极分化导致新型数字不平等、算法社会的阶序化导致社会结构的失衡。数字化时代的社会公正需要对算法偏见导致的主客体僭越、人的意义感的失落以及身份危机予以时代诊断,以马克思政治经济学批判的科学方法分析算法偏见的背后成因,以中华优秀传统文化中的“和合”理念对算法偏见予以纠偏,实现重塑人文关怀的价值理性、建构数字化生存的人本逻辑、探寻数字理性的“异托邦”。

关键词： CT   散射校正板   散射校正   ADMM算法  

摘要： 在锥束计算机断层扫描(CBCT)系统中,散射信号的存在会导致图像产生伪影,影响图像质量,降低图像的对比度和信噪比。为了精确估计散射信号以抑制散射伪影,提出一种基于散射校正板和交替方向乘子法(ADMM)的锥束CT散射校正方法。基于射束孔阵列(BHA)散射校正板的校正原理,在待测工件和探测器之间添加散射校正板对工件进行扫描,获取投影数据并计算射束孔中心处散射信号。同时,结合压缩感知理论,建立L1范数约束模型,采用交替方向乘子法获取完整散射场分布,并通过扫描角度插值算法,减少全角度散射场重构所需时间。去除散射后进行重建即可得散射校正后的CT图像。通过数据分析对重建切片的图像质量进行评估,分析结果表明,基于BHA散射校正板的散射校正方法有效提升图像对比度,减少散射伪影,改进的散射信号重构方法进一步提高散射信号的准确性,散射抑制效果更为明显。同时,使用扫描角度插值算法提高散射场重构效率;采用BHA与ADMM相结合的方法能够更好的去除散射,图像质量得到进一步改善。

关键词： 嵌入式设备   模型部署   YOLOv8目标检测算法   注意力机制  

摘要： 课堂学生行为分析是教学评估中的重要一环,而传统的行为分析主要通过视频监控或现场实时观察,其效率较低且耗时耗力。为提高算法检测的准确度并满足部署在嵌入式设备上的应用需求,提出了一种改进的YOLOv8目标检测算法。改进的网络结构提高了模型推理速度,并引入注意力机制,对被遮挡行为有更好的识别检测能力。将整个网络部署于嵌入式开发板,通过模型量化和多线程推理加快网络推理速度,完成课堂学生行为的实时检测。试验结果表明,该网络的识别准确率达到89.5%,相较于原始算法提高了1.1个百分点,且推理速度提高约16.2%。因此,所提算法可以在嵌入式设备上实现对学生行为的实时检测。

关键词： 拆解序列规划   机器人并行拆解   混合整数线性规划模型   遗传算法   强化学习  

摘要： 在拆解序列规划问题中,为了提高拆解效率、降低拆解能耗,引入了机器人并行拆解模式,构建了机器人并行拆解序列规划模型,并设计了基于强化学习的遗传算法。为了验证模型的正确性,构造了混合整数线性规划模型。算法构造了基于目标导向的编解码策略,以提高初始解的质量;采用Q学习来选择算法迭代过程中的最佳交叉策略和变异策略,以增强算法的自适应能力。在一个34项任务的发动机拆解案例中,通过与四种经典多目标算法对比,验证了所提算法的优越性;分析所得拆解方案,结果表明机器人并行拆解模式可以有效缩短完工时间,并降低拆解能耗。

关键词： 四叉树结构   尺度估计   多尺度分割   分形网络演化算法   监督分类  

摘要： 面向对象影像分析方法因具有考虑对象光谱及形状信息等优势,成为高分辨率遥感影像分类的主流方法。影像分割是面向对象影像分析方法的重要步骤,决定着影像分类的精度。同一影像存在多种地物特征,单一的分割尺度将会造成影像欠分割或错分割的现象,因此需要不同的影像分割尺度。本文以分形网络演化算法为例,提出结合四叉树结构与尺度估计的遥感影像分类算法。该算法首先利用四叉树结构均匀检测分割的特点划分影像区域,继而通过统计平均局部方差的空间分割尺度估计方法以及统计局部方差直方图的属性分割尺度估计方法实现各区域分割尺度定量估计,从而采用分形网络演化算法对各区域影像进行多尺度分割。最后,通过目视解译确定训练样本,使用最邻近监督分类法实现影像分类。实验结果表明,本文提出的算法相较于经典面向对象分类算法,分类精度提升了1.2%,Kappa系数提升了0.036,且可有效避免由错分割与欠分割现象导致的线状地物提取断裂、分类错误的问题。