课程文献中心 更多>>

关键词： 约束多目标优化   进化算法   强化学习   Q学习  

摘要： 约束多目标进化算法的求解性能往往取决于约束处理方法和多目标进化算法。为进一步提高其适应性和鲁棒性,提出一种基于算法自动选择的自适应约束多目标进化算法(self-adaptive constrained multi-objective evolutionary algorithm based on algorithm automation selection,SCMOEA-AAS)。在所提算法中,选取了2个性能优良的多目标进化算法作为搜索引擎,并提出一种综合的性能指标来对它们进行评价;然后,使用Q学习来实现算法的自适应选择,以适应不同类型的约束多目标优化问题。为验证所提算法的性能,实验选取了5种有竞争力的约束多目标进化算法和24个约束多目标优化问题。实验结果表明,SCMOEA-AAS在所有比较算法中取得了最佳性能。

关键词： 自适应高斯勒让德积分   稳健波束形成算法   干扰信号子空间   协方差矩阵重构   最优导向矢量估计  

摘要： 针对协方差矩阵重构过程中计算量大的问题,提出一种基于自适应高斯勒让德积分重构协方差矩阵并且改进导向矢量估计的稳健波束形成算法。首先构造干扰子空间,引入自适应高斯勒让德积分计算干扰子空间得到干扰相关矩阵,然后对干扰相关矩阵进行特征分解求出投影矩阵,并且将接收信号投影到投影矩阵上,求出重构的干扰加噪声协方差矩阵,最后对导向矢量失配进行修正。仿真结果表明,该算法设计出的波束形成器具有较好的应对导向矢量失配、阵元扰动的能力。

关键词： 电子车间   洁净厂房   超长结构   网架   门刚   TOPCON电池   钙钛矿电池  

摘要： 光伏产业是我国战略新兴行业,当前形成了具有全球显著竞争优势的完整产业链条,为我国可再生能源跨越式发展做出了重要贡献。随着光伏电池技术不断革新升级,其工艺布局不尽相同,对电池厂房的结构类型选择尤为重要。通过对几个大型太阳能电池厂房实际工程设计实践,本文总结了在实际设计过程中形成不同的太阳能电池厂房结构设计方案,分析各结构方案实施的优缺点,提出了该类厂房结构设计方案的改进和创新。

关键词： 路径规划   仓储机器人   粒子群算法   蚁群算法   黏菌算法  

摘要： 随着物流行业的快速发展,仓储机器人成为物流行业的重要部分,针对传统蚁群算法在仓储机器人工作初期具有盲目性、寻找路径过长和搜索资源浪费的问题,文中提出了一种融合算法。首先,根据不同的标准利用粒子群算法对蚁群算法的主要参数进行寻优,得到蚁群算法最优的参数组合,避免了算法初期的盲目性;其次,针对半包围地图易出现的路径过长的问题,提出了一种虚拟目标法;最后,将蚁群算法与黏菌算法融合解决了搜索资源浪费的问题。与不同算法相比,文中算法在路径长度、死锁蚂蚁个数以及效率等参数上优于其他算法。

关键词： 直接定位   蛇优化   非圆信号   定位算法  

摘要： 在单站直接定位环境中,利用元启发式蛇优化算法(SO)进行直接定位代价函数的快速求解,在保持定位精度的条件下,丰富了直接定位算法的设计思路。利用非圆信号构建直接定位代价函数并利用蛇优化进行目标位置的求解。为了验证所提算法的性能,通过对比基于子空间数据融合直接定位算法与传统两步交叉定位法,结果表明所提方法可以提升分辨目标个数,并且可以达到更高定位精度。

关键词： 焊接缺陷   缺陷检测   MLCA模块   YOLOv8算法   检测帧率  

摘要： 提出一种基于YOLOv8n算法改进的YOLOv8n MG算法,用于解决目标小、遮挡重叠、算法参数量大等问题。首先,引入GSConv和VoV GSCSP模块降低算法复杂度,提高算法对缺陷粗糙边缘的检测能力;其次,使用轻量级的上采样算子Carafe替换原有的传统上采样,保留更多的细节特征;最后,引入混合局部通道注意力(MLCA)机制,以较低的计算成本和参数量保留更多的空间特征信息,并利用Adam优化器提高算法对复杂参数空间的学习能力。结果表明:优化后的算法与YOLOv8n算法相比,参数量减少了11.3%,检测帧率提高了7.7%,平均精度提高了2.8%。

关键词： 建筑工程   BIM   数据流转体系   数据管理  

摘要： 随着建筑行业数字化转型的不断推进,如何高效管理和利用海量的工程数据,已经成为业内普遍关注的热点问题。构建一个完整的数据流转体系,对于提高数据利用率、优化决策流程、降低运营成本等方面具有重要意义。文中详细梳理了基于BIM的工程数据流转体系,从数据采集、数据存储、数据分析和数据共享等四个环节进行系统详细论述,旨在通过高效的数据流转和管理,提升建筑项目的设计、施工、运维等各个阶段的效率和质量。

关键词： 交通安全   光纤光栅(FBG)   小波降噪   MCMC算法   护栏冲击检测  

摘要： 为实现事故多发点碰撞事故的主动预警,及时启动应急报警救援系统,提高公路的安全防护水平,搭建了护栏监测试验平台,选用一种增敏型光纤光栅应力传感器对碰撞冲击力进行监测;同时针对监测数据外部噪声干扰现象,结合小波变化(WT)原理,采用sym6小波基进行10层分解对冲击信号进行降噪处理;最后根据应力传播呈现正态分布规律的特点,构建了传感器冲击力响应值与冲击力大小和冲击力位置的二元高斯函数,并采用马尔科夫链-蒙特卡洛(MCMC)算法对目标函数进行采样,反演二元高斯函数参数,得到基于监测数据的传感器冲击力响应值与冲击力大小和位置的分布函数。结果表明:增敏型光纤光栅传感器对冲击力的监测值与施加冲击力之间的误差可控制在5%以内,能够满足工程监测的要求;根据试验施加的冲击力大小和位置反演的二元高斯函数冲击力计算结果与传感器冲击力监测结果之间的误差在2%以内,表明反演的二元高斯函数能够实现护栏冲击力大小监测和精准定位。

关键词： 自适应   柯西分布   模拟退火   圆度误差   蜉蝣优化算法  

摘要： 现代工业生产中,圆度误差在检验和评定零件生产质量方面有重要的参考价值。因此提出了一种改进蜉蝣优化算法(Modified Mayfly Optimization Algorithm,MMOA)用于弥补传统误差评定方法的不足即收敛速度慢和准确度低。该改进蜉蝣优化算法依据最小区域法的计算公式建立数学模型作为适应度评判标准。并针对基本蜉蝣优化算法(Mayfly Optimization Algorithm,MOA)的不足,通过引入柯西分布变异函数更新全局最优蜉蝣个体位置以及引入非线性自适应参数作为全体蜉蝣位置更新公式的惯性权重。并且在迭代过程中融合模拟退火算法使得个体受局部极值点约束力下降,提升算法的局部寻优能力和鲁棒性。最后为了证明MMOA的改进效果,进行了仿真实验。实验表明MMOA可以有效、正确地评价圆度误差且评定精度优于遗传算法、粒子群算法,在求解质量和稳定性上优于MOA,这为圆度误差评定问题提供了新的方法。

关键词： 医学图像   图像分割   U-Net   注意力机制  

摘要： 为了缩小编码器-解码器结构存在的语义差距,提出了一种基于注意力机制的医学图像分割算法。首先,使用CBAM注意力模块,通过注意力机制模块增强模型进行医学图像的特征提取;其次,将CBAM模块输出的特征图作为文中所提出的特征细化模块的输入,用于恢复由于下采样所丢失的血管细节信息;最后,使用一种尺度注意力模块,将不同尺度的特征图所具有的特征结合起来形成最终的预测。通过与当下流行的眼底血管分割算法进行对比,所提算法在DRIVE数据集上的mIoU最高提升了2~3个百分点,最接近的也提升了0.4个百分点,证明了所提模型能够有效提升分割精度,对于恢复细微血管像素有着较好的效果。