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关键词： 船舶   运动规划   DQN算法   优先经验回放(PER)  

摘要： [目的]为提升实际海域环境下船舶航行路径的经济性与安全性,提出一种改进深度Q网络(DQN)算法的船舶全局路径规划方法。[方法]首先,引入优先经验回放机制赋予重要样本更高的权重,提升学习效率;然后,再通过决斗网络和噪声网络改进DQN的网络结构,使其对特定状态及其动作的价值评估更加准确,并同时具备一定的探索性和泛化性。[结果]实验结果表明,在马尼拉附近海域环境下,相比于A^(*)算法和DQN算法,改进算法在路径长度上分别缩短了1.9%和1.0%,拐点数量上分别减少了62.5%和25%。[结论]实验结果验证了改进DQN算法能够更经济、更合理地规划出有效路径。

关键词： 吹塑成型   径向基函数神经网络   Polyflow   多岛遗传算法   生产效率  

摘要： 为提高奶酪包装壳的吹塑成型效率,选用HDPE(高密度聚乙烯)作为包装壳材料,并将片材温度、吹塑压力、片材厚度作为设计变量。以吹塑成型时间最短和制品壁厚方差最小为优化目标,采用最优拉丁方设计试验表,在Polyflow软件中进行仿真实验,得出实验结果。通过应用径向基函数神经网络建立近似模型,并利用多岛遗传算法进行优化,最终获得最优工艺参数组合:A(吹塑压力)=1 MPa,B(片材温度)=240℃,C(片材厚度)=1 mm。采用该最优工艺参数组合进行仿真实验,得到最短吹塑时间为0.0547 s。研究结果表明,通过合理设置工艺参数,可以使吹塑成型时间缩短34%,从而提高制品的生产效率。

关键词： 不法行为   电力设备管理   杂志名称   电力行业   网站   盗用  

摘要： 近期有作者举报,社会上有不法分子以《电力设备管理》杂志社的名义在“网站、微信、QQ”等众多平台上向电力行业作者进行征稿。《电力设备管理》杂志社现发出严正声明:未经正式授权的网站、单位或个人以本杂志名义进行征稿、约稿均视为盗用本杂志名称从事不法行为。对盗用本杂志名称进行不法行为的单位和个人,本杂志社将保留追究其相关法律及经济责任的一切权利。

关键词： K-Means算法   三支聚类   LOF离群点检测算法   聚类中心  

摘要： 针对传统的k-means算法的聚类数目k无法确定、初始聚类中心随机给定、容易受到离群点影响等问题,该算法使用LOF (Local Outlier Factor)离群点检测算法计算数据集中每个数据对象的离群因子,并去除离群因子大于指定阈值的数据对象,使用手肘法来确定符合数据集的最佳k值,根据最大密度和最大距离的思想结合每个点的离群因子来选取初始聚类中心并进行后续聚类中心的迭代,聚类完成后结合三支决策的思想对聚类结果的每个簇内的数据对象进行进一步优化。实验结果表明ODT-kmeans算法能合理选取k值、减少离群点的影响并且可以消除随机选择初始聚类中心的问题,提高了k-means聚类算法的准确率。In view of the problems of the traditional k-means algorithm, such as the number of clusters k cannot be determined, the initial cluster center is randomly given, and it is easily affected by outliers, this algorithm uses the LOF (Local Outlier Factor) outlier detection algorithm to calculate the outlier factor of each data object in the data set and remove the data objects whose outlier factor is greater than the specified threshold. The elbow method is used to determine the best k value that meets the data set. The initial cluster center is selected based on the idea of maximum density and maximum distance combined with the outlier factor of each point and the subsequent cluster center iterations are performed. After clustering is completed, the idea of three-way decision is combined to further optimize the data objects in each cluster of the clustering results. Experimental results show that the ODT-kmeans algorithm can reasonably select the k value, reduce the influence of outliers, and eliminate the problem of randomly selecting the initial cluster center, thereby improving the accuracy of the k-means clustering algorithm.

关键词： 生丝抱合   图像细化   骨架特征   开裂检测   算法  

摘要： 为使生丝抱合检验结果更加准确,根据实际检验情况定义茧丝脱落和丝条膨胀两种生丝开裂类型,针对茧丝脱落造成的生丝开裂问题,提出一种基于骨架特征的生丝抱合开裂检测算法。首先,对生丝二值图像采用ZS细化算法获取生丝骨架特征;其次,利用删除模板去除位于图像边界位置的非骨架冗余像素点;然后,通过搜索骨架分叉点和打断骨架分支将茧丝分支从生丝主干上分离,并根据骨架连通域的外接矩形长宽比实现对开裂区域的提取。结果表明,算法的平均识别准确率可达94.4%,具有较高的精度。

关键词： 心力衰竭   单细胞测序   机器学习   诊断模型   细胞通讯  

摘要： 目的:基于单细胞测序和机器学习算法构建心力衰竭(HF)的诊断模型,并探索HF病人中细胞间通讯。方法:使用Seurat包对单细胞转录组测序(scRNA-seq)数据质控、降维、聚类和注释。通过AUCell评估各细胞亚群的免疫活性,选择免疫活性最高的细胞亚群进行后续分析。基于批量转录组测序(Bulk RNA-seq)数据,使用limma包筛选差异表达基因并进行基因集富集分析(GSEA)。进一步将疾病分类被作为反应变量,差异基因作为解释变量,通过4种机器学习模型来筛选具有诊断价值的巨噬细胞相关特征基因,并通过受试者工作特征(ROC)曲线评估关键基因的诊断能力。构建列线图预测HF发生的总风险分数。最后使用CellChat来探索细胞亚群之间的细胞间相互作用。结果:与正常样本相比,HF病人中巨噬细胞的比例高于正常样本,且巨噬细胞免疫活性评分最高。巨噬细胞亚群差异基因富集分析表明,白细胞介导的免疫过程和抗原的处理和呈递显著富集。多种机器学习算法相交结果发现SERPINA3、GPAT3、ANPEP和FCGBP可作为特征基因并与巨噬细胞密切相关。ROC曲线表明,诊断模型具有很好的预测能力。细胞通讯发现,由巨噬细胞移动抑制因子(MIF)介导的成纤维细胞-巨噬细胞以及ANNEXIN介导的巨噬细胞-中性粒细胞之间的信号通路表现出复杂的传出和传入动力学。结论:4个关键基因作为生物标志物具有良好的诊断价值。巨噬细胞介导的免疫过程以及细胞间通讯在HF的免疫微环境中起着关键作用。

关键词： 钢铁表面缺陷检测   冗余信息   坐标注意力   特征融合  

摘要： 针对现有钢铁表面缺陷检测算法存在检测精度低、实时性差及参数量大等问题,提出了一种改进的钢铁表面缺陷检测算法——GCA-YOLO.该算法通过嵌入Ghost模块形成C3Ghost结构进行基本特征提取,并用GhostConv替换颈部普通卷积,确保模型检测精度的同时减少模型参数量.在主干网络中融入坐标注意力机制(coordinate attention,CA),增强模型捕获方向和位置信息的敏感度.在下游特征融合网络中引入ACmix模块,集成了自注意力机制和卷积模块,以较低的计算成本提升网络性能.同时,采用SIoU损失函数以提高检测框回归精度.在NEU-DET数据集上的实验结果表明:与原始算法相比,改进算法的平均精度提高10.96百分点,参数量降低了40.68%,仅为4.17 M.对比其他主流目标检测算法,改进算法在精度、速度上均有显著提升,复杂度大幅降低,能够满足钢铁表面缺陷检测的实时性需求.

关键词： 智能车   自动巡线   避障算法   蚁群算法   算法优化  

摘要： 为提升智能车在自动巡线和避障过程中的性能,通过深入分析现有技术挑战,提出并优化了基于蚁群算法的路径规划和避障方法。这一优化主要针对提高路径跟踪精度和避障效率,仿真测试表明,所提算法显著提升了智能车的适应性和避障能力。此外,探讨了所提算法在实际应用中的表现,验证了其可行性和有效性,为智能车技术的发展提供了新的理论和实践支持。未来工作将聚焦于算法的进一步优化和应用推广,以促进智能交通系统的进步。

关键词： 无人船   深度确定性策略梯度算法   自主避碰决策   优先经验回放   国际海上避碰规则   避碰  

摘要： [目的]针对传统深度确定性策略梯度(DDPG)算法数据利用率低、收敛性差的特点,改进并提出一种新的无人船自主避碰决策方法。[方法]利用优先经验回放(PER)自适应调节经验优先级,降低样本的相关性,并利用长短期记忆(LSTM)网络提高算法的收敛性。基于船舶领域和《国际海上避碰规则》(COLREGs),设置会遇情况判定模型和一组新定义的奖励函数,并考虑了紧迫危险以应对他船不遵守规则的情况。为验证所提方法的有效性,在两船和多船会遇局面下进行仿真实验。[结果]结果表明,改进的DDPG算法相比于传统DDPG算法在收敛速度上提升约28.8%,[结论]训练好的自主避碰模型可以使无人船在遵守COLREGs的同时实现自主决策和导航,为实现更加安全、高效的海上交通智能化决策提供参考。

关键词： 高压柜   共高频   交流母线   布线路径   规划算法  

摘要： 高压柜内的布线空间通常有限,且包含多个组件,这导致布线路径的选择空间巨大。在考虑多物理场耦合和多目标优化的情况下,算法的计算复杂性显著增加,可能需要高效的优化算法和强大的计算资源来处理。为此,设计高压柜共高频交流母线布线路径规划算法。以成本为要素,构建高压柜共高频交流母线布线路径规划目标函数。基于此,基于粒子群择优算法对布线路径规划算法求解。冗余布线路径点精简和布线路径平滑,对母线布线路径完成优化。实验结果表明:研究方法下高压柜共高频交流母线布线路径更短,更具合理性。