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关键词： 云桌面系统   虚拟机调度   负载预测   动态调整   资源利用率   数据中心  

摘要： 当前云桌面系统中虚拟机调度存在效率低下、资源利用率不高、用户体验不佳等问题。针对云桌面系统中虚拟机调度的挑战,设计了一种基于负载预测和动态调整的虚拟机调度优化算法。首先利用负载预测模型对未来一段时间内虚拟机的负载情况进行预测,然后采取动态调整策略,包括虚拟机的迁移和资源调整,以实现资源的合理分配和利用。实验结果表明,该算法能够提升云桌面系统的整体性能和用户体验。Current virtual machine scheduling in cloud desktop systems suffers from issues such as low efficiency, suboptimal resource utilization, and poor user experience. In response to these challenges, a virtual machine scheduling optimization algorithm based on load prediction and dynamic adjustment is proposed. Firstly, a load prediction model is used to forecast the load of virtual machines in the near future. Then, dynamic adjustment strategies, including virtual machine migration and resource adjustment, are employed to achieve rational resource allocation and utilization. Experimental results demonstrate that this algorithm can enhance the overall performance and user experience of cloud desktop systems.

关键词： 雷达目标   量测转换   信息滤波   目标追踪  

摘要： 针对机动目标跟踪问题,通过将修正的无偏量测转换方法与信息滤波算法相结合,建立了一种修正的无偏量测转换信息滤波算法(MUCM-IF)。通过量测转换方法将量测信号转换至笛卡尔坐标系下,并计算量测噪声协方差阵补偿量测转换导致的偏差,采用信息滤波算法对转换后的量测信息做滤波处理,信息滤波能更有效地适配目标初始状态盲目和非线性的特性,得到目标的状态估计。与同量测转换卡尔曼滤波(CMKF)、无偏量测转换卡尔曼滤波(UCMKF)和修正无偏量测转换卡尔曼滤波(MUCMKF)进行了对比,结果表明该算法有效降低了盲目初始化对滤波效果的影响,提高了滤波精度,加快了滤波收敛的速度。

关键词： 健康检测   声音识别   粒子群优化算法   小波去噪   反向传播  

摘要： 随着计算机技术的发展,声音识别与健康检测成为现代医学诊断的重要手段之一;通过对新生婴儿声音的分析,可以早期发现和诊断多种健康问题;研究提出一种基于改进反向传播神经网络的声音识别模型,通过声音实现对新生儿的健康状况分析;该模型通过小波变换对声音数据进行预处理,随后结合粒子群优化算法和反向传播神经网络设计检测模型;通过引入粒子群优化算法对反向传播算法进行改进,提高了模型的局部搜索能力和收敛速度;实验结果表明,在数据集为1000时,小波去噪模型的信噪比为0.97,结构信息损失率为0.18,交并比为0.96;针对不同类型的声音,改进反向传播神经网络模型识别的准确率分别为0.87、0.83、0.97、0.88,均方根误差值为0.09、0.07、0.05、0.07;结果表明,所提出的声音识别与健康检测模型能够有效提高声音数据的识别精度和检测效率,有助于新生儿健康状态的评估。

关键词： 改进蚁群算法   PCB电子元件   优化布置   热仿真  

摘要： 本文在基本蚁群算法可以解决印制电路板(printed circuit board,PCB)电子元件的热布局优化问题的基础上,提出了更适合解决该问题的改进蚁群算法。通过三个方面改进了基本蚁群算法,分别是信息素的改进(基本算法的正反馈信息素改为负反馈信息素)、记忆路径向量的改进(加入了动态步长元素和动态方向元素)和增加了适应度评估方程。通过在热仿真软件Ansys Icepak平台将改进蚁群算法与基本蚁群算法进行对比,对于文中所选电子元件模型,改进算法优化了PCB上元器件的散热,仿真结果验证了改进算法的可行性。

关键词： 递归系统卷积码   盲识别   解调软判决   共轭梯度法   全域极值点  

摘要： Turbo码是一种常用的信道编码方式,正确识别Turbo码首先要正确识别其子递归系统卷积(recursive system convolutional,RSC)码,由于信道噪声与干扰引发误码,这就要求识别算法具有良好的抗误码性能以及识别能力。利用解调软判决序列,通过编码码元约束方程,构建指数形式的代价函数模型,将识别RSC码的生成矩阵问题转化为求解代价函数全域极值的最优化问题,最后在共轭梯度法的基础上,采用新的PRP步长因子来寻找全域极值点。仿真结果表明,所提算法与现有算法相比,收敛速度更快,在低信噪比下也有良好的识别能力。

关键词： 安全工程   火焰识别   YOLOv8   图像检测   算法优化  

摘要： 目前民航客机货舱火灾探测主要通过烟雾探测实现，存在漏报、误报、实时性差等问题，基于视觉的视频图像探测是解决上述问题的重要技术。针对视频图像检测火焰算法多收敛速度慢等问题，提出了基于YOLOv8优化的火焰检测算法模型。首先，在众多视频火焰检测算法中，以火焰检测精准度筛选出YOLOv8算法作为底层火焰检测算法，针对YOLOv8算法，以优化速度为方向，设计了RFAConv卷积方式，运用组卷积方式融合卷积通道，以达到减少YOLOv8计算量、提升运算速度的目的。通过采集模拟货舱大空间火灾火焰图像，验证了优化后的YOLOv8火焰检测算法在检测精度不变的情况下，压缩了10%的参数量，实现了算法的轻量化，提升了运算效率。

关键词： 养蜂业   数字化转型   技术基础设施   数据管理   可持续发展  

摘要： 该文探讨我国养蜂业数字化转型的现状、面临的挑战及应对策略。研究发现,我国养蜂业在技术基础设施、数据管理与应用、专业人才、资金支持及行业标准等方面存在显著不足,严重制约产业的现代化进程和可持续发展。针对这些问题,该文提出改善技术基础设施、加强数据管理应用、培养专业人才、增加资金支持及制定行业标准等策略。研究认为,推动养蜂业的数字化转型不仅是提升生产效率和产品质量的重要手段,也是增强产业竞争力和实现可持续发展的关键途径。

关键词： 半导体晶圆制造   粒子群优化算法   滞留时间约束   调度  

摘要： 半导体晶圆制造系统是当今最复杂的制造系统之一,具有规模庞大、设备昂贵、多品种混合生产等复杂特征。如何有效地优化调度与控制方法对于缩短生产周期、提高设备利用率至关重要。近年来,多组合设备逐渐应用于晶圆加工,由于存在晶圆滞留时间约束,多组合设备的调度问题变得极为复杂且具有挑战性。以最小化生产周期为目标,提出了一种混合粒子群优化算法来解决多组合设备的调度问题,对粒子群优化算法的参数进行自适应混沌优化,实现全局搜索与局部搜索间的有效平衡,同时引入不可行解修复策略,对不可行解进行自适应修复,有效地提高了搜索效率和求解质量。最后基于实际生产数据进行仿真实验,计算结果表明,所提出的混合粒子群优化算法对解决多组合设备调度问题具有有效性和高效性。

关键词： 矿区无人驾驶车辆   分层强化学习   路径规划   图指针网络  

摘要： 在复杂而危险的矿区环境中,矿区无人驾驶车辆的路径规划涉及如何使车辆智能地选择最佳路径,以实现安全和高效运行。然而,传统的路径规划算法难以有效应对矿区内多变的路况和环境。提出了一种基于分层强化学习的矿区无人驾驶车辆路径规划算法,该算法通过分层强化学习技术训练图指针网络,求解矿区无人驾驶车辆路径规划问题。为将矿区无人驾驶车辆节点的向量映射成低维稠密向量,首先对图嵌入层的上下文向量进行均值化处理,用于保持网络的全局属性。再将交叉熵损失函数的范式加入分层强化学习的基准函数中,用于衡量2个不同驾驶车辆间的差异分布程度。试验结果表明:该算法在复杂的矿区环境下能够实现高效、安全、智能的路径选择,且模型收敛速度、时间花费上的优化效果优于传统算法和专业求解器,并具有良好的适应性和泛化能力。研究结果对于提高矿区无人驾驶的自主性、效率和安全性具有重要意义。

关键词： 人工蜂群算法   自适应   局部搜索   和声微调幅度   加速度系数   差分学习   收敛速度   寻优  

摘要： 针对人工蜂群算法在处理复杂问题时易陷入局部最优的不足,提出一种自适应人工蜂群算法(APABC)。通过蜂群寻蜜的加速度系数随搜索过程而动态适应变化来提高算法的局部搜索性能,引入搜索蜜源能力较差的观察蜂向能够寻觅到更多蜜源的引领蜂学习交互策略,来进一步提高算法的全局搜索性能。将APABC算法与ABC算法进行性能对比测试,测试结果表明文中算法具有较快的收敛速度和较高的寻优精度,计算结果优于传统的ABC算法。