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关键词： 施工进度优化   布谷鸟算法   量子算法   冻土区   水利工程  

摘要： 为缓解冻土区水利工程施工进度控制难问题,提出一种基于量子布谷鸟算法的冻土区水利工程施工进度优化方法。考虑成本、技术水平、资源及冻土环境等因素对施工进度影响,以工期最短、成本最小和质量最高为目标,构建冻土区水利工程施工进度优化模型。为提升模型求解效率,采用量子搜索改进布谷鸟算法予以求解。以水利枢纽为研究对象,设置三种情景验证模型有效性,结果表明：该方法能针对不同施工情景实现进度优化。结果可为实际施工提供理论基础。

关键词： 轨迹随机有限集   衍生扩展目标   多伯努利   航向角   偏转角   伽玛高斯逆威沙特  

摘要： 针对扩展目标多伯努利滤波器(ECBMeMBer)在复杂环境下对衍生扩展目标跟踪性能严重下降以及无法提取目标轨迹的问题,提出一种基于轨迹随机有限集(Trajectory RFS)的衍生扩展目标多伯努利滤波算法(STCBMeMBer).首先,利用轨迹多伯努利RFS(Trajectory MBer-RFS)描述多扩展目标的轨迹序列,从而为扩展目标提供连续的轨迹信息;其次,提出一种多伯努利衍生模型,通过原始扩展目标的航向角与衍生扩展目标的偏转角之间的三角函数关系式建立不同衍生扩展目标的运动方程与动力学转移模型,从而实现对衍生扩展目标质心状态与外形状态的联合估计;随后,基于轨迹MBer-RFS和所提出的多伯努利衍生模型推导并提出S-TCBMeMBer滤波器,并在线性高斯条件下给出伽玛高斯逆威沙特(GGIW)混合实现.仿真结果表明,所提出算法在杂波、漏检和噪声共存的环境下能够对衍生扩展目标进行有效跟踪,并提取扩展目标完整的轨迹信息.

关键词： Image segmentation  

摘要： Band selection is a crucial task in the dimensionality reduction of hyperspectral remote sensing imagery. Its objective is to choose a subset of bands with minimal redundant information, high information content, and class discriminability. To address the issues of existing band selection methods based on nearest neighbor subspace partitioning, which do not consider the spatial distribution of objects and neglect the effect of noisy bands when computing cluster centers, this study proposes a hyperspectral image band selection method that integrates a spatial-spectral structure with improved local density, referred to as ISSS-ELD. This method first performs image segmentation on the hyperspectral image using an entropy-based approach to acquire homogeneous regions. A composite region-level neighboring band correlation coefficient vector is obtained by integrating the correlation coefficient matrix of these homogeneous regions. Subsequently, a Gaussian kernel is applied to globally smooth the neighboring band correlation coefficient vector, reducing the influence of noisy bands. Bands are grouped on the basis of extremum points in the smoothed vector. The product of the maximized improved local density and band information entropy serves as the criterion for selecting representative bands. This study conducts experiments on hyperspectral image datasets, including Indian Pines, Botswana, and Salinas. Different band selection methods are evaluated by calculating metrics such as classification accuracy, average correlation coefficient, and noise robustness of the selected bands. The results are as follows: (1) Compared with pixel-level correlation-based partitioning methods, the utilization of region-level correlation coefficients results in more reasonable grouping of neighboring bands, reducing band redundancy while retaining some potential characteristic bands. The classification performance on the three datasets is improved by 2.63%, 0.68%, and 0.16%. (2) In contrast

关键词： 绝缘子缺陷   改进DETR   空洞卷积   DIOU  

摘要： 目的 绝缘子缺陷的定期检测与维修对保障输电线路的安全有至关重要的作用，为了解决绝缘子缺陷检测方法存在检测精度不高、泛用性不强等问题，提出了一种基于改进DETR(Detection Transformer)的绝缘子缺陷检测算法。方法 设计改进编码器，使用4个Transformer stage来捕捉图像中不同尺度和关系的特征信息。同时，还利用了ResNet50的中间输出特征来补充分层Transformer的输出特征，从而提升目标检测算法的性能。设计改进解码器，采用了三层串联的结构，以确保解码器能够在不同阶段接收并学习不同尺度的特征图，同时特征融合增强模块和查询更新模块使解码器能够更有效地学习图像的特征信息且降低匹配具有相似语义特征区域的难度，进一步提高网络检测的准确率。结果 通过对输电线路绝缘子缺陷航拍图像进行了仿真实验研究，在不同阈值下改进方法识别精度分别达到了99.5%、80.4%,较原算法分别提升了3.4%、6.1%,对部分遮挡目标有较好的检测效果，同时与其他算法相比具有更优的检测精度和泛化能力。结论 改进DETR具有更高的检测性能，实现对绝缘子缺陷的准确检测，为下一步对于其他输电线路目标，如防震锤、间隔棒等检测提供了保证。

关键词： 微表情识别   特征选择与融合   交叉注意力机制   视觉Transformer  

摘要： 微表情识别旨在揭示目标对象隐藏的真实情感，其在人机交互、心理诊断以及意图预测等领域具有重要应用价值。然而，微表情表达强度微弱、时间短暂且面部运动单元间存在长距离依赖，使得传统卷积神经网络难以有效表征微表情动态特征。此外，微表情特征与受试者身份以及面部外观信息存在强耦合性，不利于分离和提取微表情语义信息。为了解决上述问题，本文提出了一种基于视觉Transformer和运动特征选择的微表情识别算法。首先，利用TVL1光流算法计算水平和垂直光流运动图，用以表征面部运动。随后，利用视觉Transformer网络编码微表情发生时面部运动单元间的运动依赖关系，为了进一步提升特征表达能力，本文设计了特征选择融合模块（Feature Selection Fusion Module,FSFM）以实现微表情关键的局部信息的有效获取，并引入空间一致性注意力模块（Spatial Consistency Attention Module,SCAM）以确保不同运动特征在空间分布上的一致性。此外，本文提出的交叉注意力融合模块（Cross Attention Fusion Module,CAFM）能够增强微表情语义信息的表征能力。与现有方法相比，本文所提出的算法在三个权威的微表情数据库上微表情识别任务中表现出显著的准确率提升，进一步验证了该方法的有效性与优越性。

关键词： 永磁滚筒   改进粒子群优化算法   多目标优化设计   联合仿真  

摘要： 针对基于专家经验对永磁滚筒优化设计时，寻优效率比较低的问题，构建了一种基于改进粒子群优化算法和RMxprt联合仿真的永磁滚筒多目标优化设计方法。首先，提出了一种改进粒子群优化算法，提高了寻优收敛速度；其次，在永磁滚筒结构参数与性能参数关系分析的基础上明确了面向改进粒子群优化算法的变量参数、约束参数和优化参数；最后，通过MATLAB编写改进粒子群优化算法程序，利用改进粒子群优化算法程序实现RMxprt输入参数与输出参数的闭环迭代与比较寻优，提高了永磁滚筒优化设计的效率和优化效果。

关键词： 外卖配送优化   马尔可夫决策   强化学习   价值逼近算法  

摘要： 餐食外卖配送问题具有订单请求动态到来和餐厅备餐时间不确定等特征,且通常需要在订单到来时以“快速响应”和“秒级决策”的方式进行在线管理.本文针对同时考虑动态订单和随机备餐时间的动态随机餐食外卖配送问题,以最小化交付延迟为目标,建立了基于路径的马尔可夫动态决策模型.基于强化学习中的离线价值逼近算法,将未来事件的影响明确刻画为与决策动作相关的未来期望回报值,同时,设计新订单延迟策略和动态时间缓冲策略加以整合,提出一种有效的在线决策方法进行求解.为快速有效地估计未来期望回报值,定义决策时间、订单服务状态、订单时间松弛和订单时间缓冲为回报值的成本结构的关键特征,并将回报值分解到决策后状态下的每个订单层面来近似.数值实验表明:本文方法能做出即时有效的在线决策,单决策点的平均决策时间为0.04 s;设计的新订单延迟策略和动态时间缓冲策略合理有效.所获得的管理启示可为外卖平台配送运营决策提供借鉴.

关键词： 轴承   故障诊断   自适应匹配追踪算法   实验验证  

摘要： 轴承是机械传动装置中不可或缺的零件之一，其信号存在干扰和冗余成分的问题。为了进一步提高振动阶段的故障诊断效果，设计了一种基于广义Dice系数改进自适应匹配追踪（SAMP）算法的轴承故障诊断方法。SAMP算法采用分段迭代方式实现支撑集的自主调整，广义Dice系数可以显著增强信号重建品质。通过实验进行了验证，研究结果表明：原始信号中混杂多种干扰元素，导致啮合频率和边频带被掩盖，无法准确识别故障特征。经过SAMP重构形成的故障频谱清晰显示了啮合频率和频，边频带被有效覆盖，可以有效反映故障信号。外圈和内圈故障信号呈现出规律性周期波动特点，以SAMP算法处理后的故障信号依然保持周期性特点，频率附近产生了相应的边频带，由此实现对故障信号特征的准确识别。

关键词： 特征选择森林优化算法   评分机制   类贪心   初始化   播种策略   计算效率  

摘要： 森林优化特征选择算法(FSFOA)具有良好的分类性能和维度缩减能力,但其初始化森林的质量参差不齐,局部播种和全局播种的随机性较大,且适应度评估代价较高导致计算效率较低.针对上述问题,提出一种基于评分机制的类贪心森林优化特征选择算法(FSGLFOA-SM).首先,以每维决策变量的分类精度为其得分构建评分机制,提出类贪心初始化策略以生成较优质的初始化森林;其次,提出基于评分比较的类贪心局部播种策略,使评分相对较高的决策变量获得更大的局部播种概率;然后,在全局播种阶段提出类贪心遗传算子播种策略,对候选森林择优重建并进行遗传、类贪心交叉和变异操作,以保留评分较高的特征维度,有利于提高全局播种阶段的分类准确率;最后,为解决昂贵适应度评估带来的计算效率低下问题,建立历史数据库,在适应度评估前先进行库内查找,减少了重复解个体的计算量.实验结果表明,相比9个对比算法, FSGLFOA-SM在16个UCI数据集上的分类精度和维度缩减率更加优越.

关键词： 井控装备   法兰垫圈   结构设计   密封性能   自动化设计   优化算法  

摘要： 法兰连接是石油天然气钻采井控装备中常见且至关重要的连接形式，不仅实现了设备间的稳固连接，还为内部介质与外部环境的隔离提供了必要的密封保障，其连接的可靠性在很大程度上依赖于密封垫圈的性能表现。基于参数化建模设计，结合重要抽样方法、有限元仿真及随机搜索算法，系统分析不同结构垫圈的性能响应空间分布特性，并提出一种高效的垫圈自动化设计方法。结果表明：垫圈的性能响应空间呈现出高度碎片化且非线性的分布特征，难以归纳出明确的规律；通过自动化设计优化后的垫圈，满足密封性能要求，其强度相比原设计提升了21.56%。