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关键词： Poisson-Nernst-Planck方程   有限元方法   两水平算法   误差分析   Gummel算法  

摘要： 针对一类含时Poisson-Nernst-Planck（PNP）方程,提出了一种基于有限元离散的两水平算法.该算法通过线性有限元近似解对PNP方程进行解耦,然后在二次有限元空间上求解解耦后的方程.与经典的基于有限元离散的Gummel算法相比,该算法能够加快求解过程.基于所给出的有限元两水平解的L2模误差估计,建立了H1模误差估计.数值实验验证了理论结果的正确性以及两水平算法的有效性.

关键词： 实时路径规划   目标跟踪   化学反应优化算法   模型预测控制   多无人机协同   元启发式算法  

摘要： 针对多无人机在目标跟踪路径规划中效率不高的问题，提出了一种基于元启发式算法的实时路径规划方法。首先，建立了无人机的离散运动方程，并根据约束条件和任务要求设计了多约束优化指标；然后，结合改进的自适应化学反应优化算法（ACRO）和模型预测控制（MPC），实现了多无人机协同目标跟踪的路径规划，通过改进算法的选择策略和终止条件，大大提高了路径规划的效率，并优化了规划路径；最后，针对不同场景下的多无人机目标跟踪路径规划进行了仿真研究，改进后的算法在平均迭代次数和规划时间上分别减少了78.65%和86.75%，仿真结果验证了所提出的路径规划算法在实时目标跟踪中的有效性。该研究为提高多无人机在复杂环境中的目标跟踪效率提供了一种有效的解决方案。

关键词： 图像去雾   双分支频率提取模块   注意力机制   特征融合   编码器-解码器结构  

摘要： 由于大气雾和气溶胶的存在,图像能见度显著下降且色彩失真,给高级图像识别带来极大困难.现有的图像去雾算法常存在过度增强、细节丢失和去雾不充分等问题.针对过度增强和去雾不充分的问题,本文提出了一种基于频率和注意力机制的图像去雾算法(frequency and attention mechanism of the image dehazing network, FANet).该算法采用编码器-解码器结构,通过构建双分支频率提取模块获取全局和局部的高低频信息.构建频率融合模块调整高低频信息的权重占比,并在下采样过程中引入附加通道-像素模块和通道-像素注意力模块,以优化去雾效果.实验结果显示, FANet在SOTS-indoor数据集上的PSNR和SSIM分别为40.07 dB和0.995 8,在SOTS-outdoor数据集上分别为39.77 dB和0.995 8.同时,该算法也在HSTS和Haze4k测试集上取得了不错的结果,与其他去雾算法相比有效缓解了颜色失真和去雾不彻底等问题.

关键词： 自监督学习   多尺度特征融合   泊松融合   注意力机制  

摘要： 工业部件异常检测是工业生产中的关键问题，其主要目的是及时发现和识别异常部件，以保证产品质量和生产效率。然而，当前工业部件异常检测算法仍面临极大的挑战，例如不同尺度的目标瑕疵对算法准确性的影响，所有可能的异常数据无法被穷尽的不确定性等。为解决上述问题，提出一种基于多尺度特征融合的自监督工业部件异常检测算法，采用泊松融合将不同大小的矩形块无缝融入正常样本以生成异常样本标签对，并在基于编解码结构的CNN模型基础上提出注意力空洞空间金字塔池化耦合（A-ASPP）模块。该模块通过空洞空间金字塔池化实现图像的多尺度特征提取，并利用通道注意力和空间注意力机制实现多尺度特征交互与重点区域加权，最后通过模型输出的概率图定位异常区域。实验结果表明，在公共数据集MvTecAD中，针对螺钉类别，该方法的AUROC指标相比NSA方法提高了9.2%，且在该数据集上的平均AUROC达到98.5%，优于NSA方法。

关键词： 二次润叶   随机森林   粒子群优化   关联分析   均方误差  

摘要： 二次润叶出口含水率和温度的稳定性是评估烟叶打叶复烤工艺的关键指标。针对云南某复烤厂二次润叶生产中环境温度、水蒸汽流量等参数导致二润出口指标难以准确控制的问题，通过构建基于粒子群优化的随机森林算法模型，探究不同工况条件下各参数对二润出口指标的影响。对二次润叶参数历史数据进行清洗，剔除脏数据之后进行皮尔逊系数分析，找到与出口质量紧密关联的生产控制关键参数。结合现场人工经验和关联分析，使用粒子群优化的随机森林算法对回风温度、热风温度、排潮风门和补偿蒸汽阀门开度进行寻优，并与随机森林、灰狼优化的随机森林和BP神经网络进行对比。研究结果表明，该算法得到的回风温度和热风温度均方误差为0.003，排潮风门和补偿蒸汽阀门开度均方误差为0.001，可为操作人员调整设备、提升烟叶复烤质量提供理论依据。

关键词： 保信系统   故障录波   通信限制   PDU参数   COA算法  

摘要： 变电站综合自动化系统保信主站受2M带宽通信限制，在召唤录波时常出现带宽流量超标的情况，从而影响录波、总召等重要信息传输，严重时影响电网事故的分析处理和及时应对。同时，随着主子站通信协议升级为IEC61850通信协议，带宽的占用率远高于104通信协议，进一步导致自动化等业务的通信情况恶化。基于此，针对故障录波大数据传输过程中的重要参数PDU及TPDU，提出应用COA算法优化技术的保信主子站通信方式。首先基于保信系统网络架构及其PDU以及TPDU参数对网络流量的影响，建立考虑录波通信时长约束与瞬时流量约束的最大流量通信模型，同时引入COA算法进行参数优化，实现该背景下最优带宽配置。最终基于优化结果，开展多类别变电站通信业务测试，并考虑极限情况下通信网络压力测试，总体结果均验证了该优化方案能有效提升现有电站信息传输能力以及可靠性。

关键词： 改进粒子群算法   海上搜寻   自适应   全局最优   惯性权重   扰动粒子  

摘要： 针对海上遇险目标搜寻范围动态化、影响因素众多导致搜救成功率较低的问题，提出了一种基于改进粒子群算法的海上遇险目标搜寻方法，旨在寻找最佳搜寻路径，提高海上遇险目标的搜救成功率。该方法基于遇险目标的位置信息和搜寻资源参数，构建海上遇险目标搜寻模型，并采用余弦曲线自适应方法改进算法的惯性权重系数，增强粒子群算法的初期全局搜索和后期局部搜索能力。采用自适应策略调整加速度，并保持其总和不变，以避免搜索效率下降或不稳定。引入扰动粒子更新机制来保持种群的多样性，避免陷入局部最优。将改进算法应用于实际搜寻问题，验证了算法的有效性，将改进算法与传统的粒子群算法和遗传算法进行对比，结果表明，改进算法较传统粒子群算法和遗传算法具有更高的搜救成功率。

关键词： 自由空间光通信   大气湍流   相位屏   激光中心定位  

摘要： 针对自由空间光通信（Free Space Optical Communication,FSO）中传统激光定位算法如质心法、圆拟合法、Hough法等定位精度较差、定位时间较长的问题，提出了一种最大弦长算法，以提高大气湍流信道中激光中心定位效率和FSO链路性能。算法首先对图像边缘检测后的边缘像素点进行去干扰处理，而后遍历所有边缘像素点，计算各像素点之间的距离，并对距离最远的每两像素点的中点累加计数，最后选出累计次数最多的中点作为中心，从而实现对激光中心的精确定位。通过与传统激光定位算法的仿真对比表明：最大弦长定位算法能有效降低激光中心的偏移量，提高定位精度；同时本算法能缩短检测过程的计算时间，提高定位效率；并且在相同面积的激光中心掩膜内，本算法包含的总像素强度更大，综合定位效果更好。

关键词： 低照度   YOLOv8   注意力机制   损失函数   轻量化网络  

摘要： 针对低照度场景下目标检测算法面临的检测精度不高、计算成本以及内存消耗大等问题，提出一种改进YOLOv8的轻量级低光照目标检测网络模型CDD-YOLO。首先，提出一个基于坐标注意力机制的多尺度卷积模块，提取不同感受野纹理特征并捕获空间位置之间的远程依赖关系；其次，将动态头部框架集成到检测头中，减少复杂背景和尺度变化的干扰；然后，基于动态非单调聚焦机制设计边界框回归损失函数，提升锚框回归路径和质量，提高模型对光照变化和噪声的适应能力；最后，通过剪枝算法修剪模型中的冗余参数，实现模型轻量化。采用自建数据集、ExDark和VOC数据集进行实验验证，实验结果表明本文方法与主流算法相比具有更好的检测效果，在计算复杂度与检测精度之间实现了更好的平衡。

关键词： 宫颈机能不全   宫颈环扎手术   不良妊娠结局   影响因素  

摘要： 目的 探讨宫颈机能不全（CI）患者术后不良妊娠结局的危险因素，并通过基于决策树模型建立CI患者术后不良妊娠结局的风险预警模型。方法 回顾性分析2022年2月～2023年4月收治的159例CI患者的临床资料，筛选不良妊娠结局的危险因素并构建术后不良妊娠结局的决策树模型，内部验证方法为5折交叉验证。结果 不良妊娠结局发生率为22.64%。宫颈环扎孕周、羊膜囊膨出、多次环扎、术前宫颈长度、羊水沉积物均为不良妊娠结局发生的影响因素（P<0.05）。羊水沉积物是CI患者术后发生不良妊娠结局最为重要的影响因素，术前宫颈长度对CI患者术后发生不良妊娠结局的影响较小。Logistic回归模型的AUC值稍高于决策树模型（P>0.05）。5折交叉验证的模型正确率78.3%。结论 临床治疗期间可结合上述两种模型从不同层面发现CI患者术后不良妊娠结局的影响因素，为临床医务人员对CI患者的病情评估及干预方案制定提供参考。