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关键词： 需求大数据   画像   集水期水权   精准分配   西北灌区  

摘要： 受西北灌溉农业区域经济因素与生态因素差异性较大的影响,在集水期水权分配计算上始终无法做到精准分配。文章设计一种基于需求大数据与画像的西北灌区集水期水权精准分配算法,提取水权分配特征关系因素。利用熵权法计算特征的信息熵,量化特征不确定性,并计算精准化矩阵对应系数平均差和关联值,以衡量分配结果与理想分配的差距和特征之间的相互作用关系,实现集水期水权精准分配。实验结果证明,提出方法能够有效平衡西北农业灌区的经济收益与生态收益,满足设计要求。

关键词： 卷烟零售终端   价值评估   决策树  

摘要： 文章结合E市卷烟零售终端发展情况,依次确立经营能力(规模)、位置匹配性、局部可达性、全局可达性和经营业态五个零售终端价值评价指标,利用决策树算法建立动态评价模型,对E市零售终端的当前价值和潜在价值进行识别与等级评定,并引入资源投放作为决策变量,预测投放效果,为E市卷烟零售终端管理决策提供支持。

关键词： 施工项目   机械设备   现场管理  

摘要： 随着我国经济的持续高速增长,机械设备在工程施工中发挥着越来越重要的作用,特别是在港航工程施工领域,机械设备的精细化管理已经成为项目顺利实施的关键之一。然而,目前我国在港航工程施工中对机械设备的管理还存在诸多不足,这严重影响了施工效率和质量。因此,加强港航工程机械设备管理成为一项紧迫而重要的任务,相关人员必须要结合港航工程项目特点和施工要求,加强对机械设备现场管理的重视,不断提高管理水平,充分发挥机械设备在港航工程施工中的作用。本文针对当前港航工程施工中机械设备管理存在的问题进行了分析,并提出了加强港航工程施工项目机械设备现场管理的有效措施,以期能够提高机械设备使用效率,保证港航工程项目的顺利实施,提升企业效益水平。

关键词： 深度学习   语音增强   信号处理  

摘要： 在语音信号的传输过程中,通常会受到噪声和回声等因素的干扰,从而导致信号的质量和可懂度下降。为了从信号中去除噪声和干扰,提高语音信号的质量,语音增强算法应运而生。与传统算法相比,基于深度学习的语音增强算法取得了更好的效果。然而现有的算法存在以下问题:现有算法在设计时普遍只考虑到了含噪语音中的语音成分,未能充分考虑噪声成分,且现有的算法大多是用单一网络完成语音增强任务,这需要网络具有较高的性能。对此,本文提出了用于语音增强的频谱掩蔽两阶段时频处理网络(Spectral Masking Two-Stage TimeFrequency Processing Network,SM-TSTFN)。该网络将语音增强的过程分解为幅度谱预测和复数谱预测两个阶段,渐进地估计出纯净语音。在第一阶段,将噪声和语音作为学习的目标,利用含噪语音的幅度谱作为输入,初步估计出噪声和语音的幅度谱。第二阶段,使用含噪语音的复数谱作为输入,在第一阶段预测结果的帮助下,估计出纯净语音的频谱。在第二阶段中,本文还设计了一种时频处理模块(Time-Frequency Processing Module,TFPM)。该模块结合了长短时记忆网络(Long Short-Term Memory,LSTM)和时域卷积网络(Temporal Convolution Module,TCN),能够分别从时域和频域维度提取特征。在数据集上的实验结果表明,本文提出的SM-TSTFN相比于其他模型取得了更高的分数,能够更有效和更准确地改善语音信号的质量,并提升语音的可懂度。

关键词： 推荐算法机制   农产品推广   社交媒体   注意力经济  

摘要： 在注意力经济时代,推荐算法机制明显偏好高互动性、短时长、视觉冲击力和娱乐性强以及高共情性的内容。然而,农产品推广内容因互动性不高、娱乐性较弱、视觉吸引力不足、共情性不强而曝光率较低,制约了农产品的推广。通过分析微信、抖音、微博和小红书等网络平台的推荐算法机制,发现农产品推广在算法推荐机制中面临挑战。为此,提出通过优化农产品推广内容,以表达形式、增加互动性为重点,结合付费推广和数据反馈调整等策略,帮助农产品营销者在社交媒体平台上提高产品曝光率和用户参与度,推动农产品的有效推广和销售增长。

关键词： 路径规划   蜣螂算法   动态窗口法   动态避障   机器人  

摘要： 为解决机器人在复杂动态环境中的路径规划问题,提出一种融合改进蜣螂算法(improved dung beetle optimizer,IDBO)和改进动态窗口法(improved dynamic window algorithm,IDWA)的动态路径规划方法。首先,使用改进的蜣螂算法生成全局最优路径。针对蜣螂算法容易陷入局部最优解的问题,提出了混沌映射初始化种群、融合自适应t分布扰动策略以及螺旋搜索策略,提高算法的性能。其次,使用改进的动态窗口法跟踪全局最优路径,进行动态避障。针对动态窗口法容易发生碰撞、线速度波动频繁等问题,提出了3种改进方法,即结合全局路径规划算法,防止陷入局部最优;设置机器人初始航向角,减少路径冗余;增加线速度变化评估函数,解决线速度频繁改变问题。最后,将两种改进后的算法进行融合,设置动、静态路径规划试验。试验结果表明,融合算法可以实现基于全局最优路径的实时动态避障,规划的路径长度更短,安全性更高,线速度序列更加平滑。

关键词： 非正常航班   飞机恢复问题   列生成算法   机型交换   标号更正法  

摘要： 当对非正常航班实施运行管理时,航空公司需要实时重新安排航班和分配飞机,且采取各种恢复措施来制定航班恢复计划。为了尽可能降低恢复成本,根据非正常航班恢复问题的特征,建立了恢复措施成本最小的整数规划模型,提出了一个基于列生成算法框架的启发式算法来解决航班恢复问题。在主问题中,明确考虑了机型平衡约束和维修约束;在子问题中,应用了标号更正法对列生成算法进行改进。根据航空公司的算例研究表明,主问题给出了一个非常紧密的线性松弛,验证了模型和改进的列生成算法的有效性及求解效率。

关键词： 全球导航卫星系统(GNSS)   GNSS失锁导航   混沌帐篷映射(Tent)   原子搜索算法(ASO)   BP神经网络  

摘要： GNSS/INS松组合导航是目前应用最广泛的车载导航系统之一,但在长隧道、地库等遮蔽区域,卫星信号长时间失锁导致定位精度显著下降。本研究提出一种Tent-ASO-BP辅助的GNSS/INS松组合导航算法。首先,结合混沌帐篷映射(Tent)改进的原子搜索算法(ASO)优化BP神经网络模型的权值及阈值,构建Tent-ASO-BP智能预测模型;然后,利用开阔环境下GNSS/INS导航数据训练Tent-ASO-BP智能模型,在GNSS隧道失锁环境下利用自主学习后的Tent-ASO-BP模型预测隧道内的位置参数;最后,利用车载实测数据进行验证。结果表明,Tent-ASO-BP预测模型总体精度明显高于GNSS/INS松组合模型精度,Tent-ASO-BP预测模型的水平方向误差为15.4394 m;GNSS/INS松组合误差为20.4292 m,水平精度提升了24.42%,预测模型能够有效解决卫星信号长时间失锁时GNSS/INS松组合导航连续高精度定位难题。

关键词： 脓毒症   加权基因共表达网络   机器学习算法   METTL7B   焦亡基因  

摘要： 目的利用加权基因共表达网络分析(WGCNA)与机器学习算法筛选脓毒症预后焦亡相关基因,并验证其在脓毒症模型中的表达。方法从基因表达综合数据库(GEO)下载GSE95233基因数据集作为训练集,GSE65624基因数据集、GSE167363单细胞转录测序数据集作为验证集,筛选脓毒症组与正常对照组差异表达基因(DEGs)。利用焦亡相关基因,采用ConsensusClusterPlus R包进行无监督聚类,根据聚类分组在数据集中筛选焦亡相关差异基因。利用WGCNA筛选与脓毒症预后最相关的模块特征基因。脓毒症差异基因、焦亡相关差异基因结合模块特征基因,通过韦恩图(Venn diagram)得到与脓毒症预后相关的候选基因。采用最小绝对收缩与选择算子(Lasso)回归、随机森林(RF)及支持向量机(SVM)分析筛选出脓毒症预后焦亡关键基因METTL7B。对训练集GSE95233及验证集GSE65624中的关键基因METTL7B进行诊断和预后受试者工作特征(ROC)曲线及生存曲线分析。最后基于数据集GSE167363高通量测序数据分析展示METTL7B在脓毒症巨噬细胞的表达情况,并通过RT-PCR技术验证METTL7B在脓毒症造模巨噬细胞中的表达。结果筛选出脓毒症差异表达基因203个、焦亡相关差异基因689个及模块特征基因891个,通过韦恩图得到14个脓毒症预后相关候选基因。随后利用Lasso回归、支持向量机及随机森林分析对上述14个重叠基因进行筛选。Lasso回归模型中保留了6个非零系数的特征基因。随机森林算法显示当特征基因数为5时,模型准确度最高。SVM显示当特征基因数为4时,10折交叉验证误差最小。最后通过韦恩图筛选出脓毒症预后潜在焦亡关键基因METTL7B。在训练集GSE95233中METTL7B诊断及预后的AUC分别为0.990、0.702,验证集GSE65624中诊断AUC为0.939,且在该数据集,高表达METTL7B的脓毒症患者有更高的生存率。通过对GSE167363单细胞转录测序分析发现METTL7B在巨噬细胞中表达,进一步在体外实验验证了脓毒症造模巨噬细胞中METTL7B的表达升高(P<0.05)。结论通过WGCNA与机器学习算法筛选的脓毒症预后相关焦亡关键基因METTL7B,可能成为脓毒症预后标志物。

关键词： 焊缝图像   自适应中值滤波   8方向Sobel算子   椒盐噪声  

摘要： 针对焊缝图像处理中存在椒盐噪声处理效果差、实时性差、边缘丢失及强弱边缘连接不佳等问题,提出了一种基于现场可编程门阵列(field programmable gate array,FPGA)的改进边缘增强算法。首先,对采集到的视频流图像进行灰度转换,并利用自适应中值滤波进行降噪处理;其次,通过8方向Sobel算子提取图像梯度向量,利用自适应阈值提高边缘检测准确度;最后,通过形态学开操作增强边缘特征。试验结果表明,在100 MHz时钟下,针对一幅768×1024的焊缝图像处理采用FPGA仅需23.2016 ms,算法耗时降低到了毫秒级,改进后的算法能够有效去除椒盐噪声、滤除虚假边缘并保留真实边缘信息。