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关键词： 哈希学习算法   分布式物联网   数据检索   物联网数据库   数据库索引   损失函数  

摘要： 传统的数据库数据检索方法索引次数较多而导致效率受限,为此提出基于哈希学习算法的分布式物联网数据库数据检索方法。首先,提取分布式物联网数据关键词,构造物联网数据库索引结构;随后,过滤检索结点,剔除数据库中的重复数据。在此基础上,建立哈希学习算法数据检索模型,利用损失函数强化数据检索。实验结果表明,基于哈希学习算法的分布式物联网数据库数据检索方法在不同检索半径下的索引次数均最少,检索效果较好,具有实际的应用价值。

关键词： 计算机系统结构   推荐算法   深度学习   图自监督学习   长尾问题  

摘要： 随着推荐系统的发展,长尾问题也逐渐凸显。基于图结构的推荐算法通过挖掘用户与物品之间的间接联系来解决长尾问题。但是图的结构决定了推荐的优先度,与用户间接联系的长尾物品被推荐的优先度相对较低。图自监督学习推荐算法(SGL)通过添加图的随机扰动,提高了推荐系统的准确性和长尾物品推荐能力。而过多的历史数据会对推荐的准确性和长尾物品推荐性能造成负面影响。文章在SGL算法的基础上,将用户的个性化行为与图自监督学习相结合,解决在面对交互物品数量较多的用户时,推荐准确性和长尾物品推荐性能降低的问题。

关键词： 胎儿生长受限   多普勒超声   血流参数   机器学习算法   预测价值  

摘要： 目的应用机器学习算法基于超声血流参数构建胎儿生长受限(FGR)辅助诊断预测模型,比较不同预测模型的预测效能。方法本研究纳入2021年1月至2023年12月河南省人民医院收治的88例单胎且出生后确诊为FGR的孕妇资料(FGR组),并以河南省人民医分娩的88例非FGR孕妇作为对照(非FGR组)。本研究应用单因素和多因素logistic回归分析法筛选影响FGR的危险因素,并运用R软件构建支持向量机预测模型、随机森林预测模型及logistic回归预测模型。绘制3种预测模型的受试者工作特征曲线,比较不同模型预测FGR的效能,以确定最优的预测工具。结果FGR组、非FGR组分娩孕周、大脑中动脉搏动指数(MCAPI)、脐动脉搏动指数(UAPI)、静脉导管搏动指数(DVPI)、脑胎盘比(CPR)差异有统计学意义(P<0.05),年龄、产妇类型、体重指数、新生儿性别差异无统计学意义(P>0.05)。logistic回归分析结果显示,分娩孕周、DVPI、CPR是影响FGR的危险因素(P<0.05)。基于影响FGR的3个危险因素分别构建logistic回归预测模型、支持向量机预测模型、随机森林预测模型,结果显示,随机森林预测模型的曲线表现最优,其曲线下面积为0.986(95%CI:0.975~0.997)。结论分娩孕周、DVPI、CPR均为影响FGR的危险因素,机器学习算法中随机森林预测模型预测FGR的效能最好。

关键词： 柔性作业车间   动态重调度   改进遗传算法   机器故障   紧急插单  

摘要： 针对柔性作业车间在生产过程中常因机器故障和紧急插单事件导致调度方案可实施性下降的问题,文章提出了一种重调度方法。该方法通过结合动态调整策略与事件驱动重调度策略,实现了对动态事件的即时检测与分析。同时,采用整合了POX交叉(优先操作交叉)与邻域搜索变异操作的改进遗传算法,对调度方案进行了优化。通过实施右移动重调度和完全重调度的仿真实验,验证了改进遗传算法在动态重调度中的优化效果,表明该算法能够有效提升生产系统的稳定性和适应性。

关键词： 煤矿   知识图谱   推荐算法   协同过滤   风险管控  

摘要： 随着智能化、信息化煤矿安全管控系统的普遍应用,迅速准确将风险分门别类地推荐给相应煤矿风险管控人员成为安全管控的问题之一。提出了一种基于知识图谱的煤矿风险管控人员推荐算法。首先对煤矿现有风险管控人员与历史风险信息属性进行研究,建立风险知识图谱,获取风险管控人员-风险信息匹配度矩阵;然后,利用用户的基本特征与知识图谱提取特征进行融合,绘制用户画像;以用户画像为主体,结合协同过滤算法进行混合推荐;基于数据集设计实施对照实验,证明该算法在准确率、召回率、误差平均绝对值上的优越性。实验结果表明,算法能够有效地在多个维度中进行推荐,实现数据的充分利用和推荐多样性,有效提升了推荐性能。

关键词： 目标检测   交通场景   特征增强   注意力机制   YOLOv5  

摘要： 交通场景下快速、准确的目标检测对智慧交通管理、智能驾驶路径决策具有重要意义。由于交通环境的复杂多变性及目标特征的多样性和稀疏性,传统的目标检测模型往往面临检测精度不足、漏检与误检率高的问题。为了克服这些困难,本文提出一种基于HcPAN特征融合网络的YOLOv5目标检测模型HCAM-YOLO。该方法的核心是针对PAN网络特征融合过程中局部信息易丢失的问题,设计了一种混合卷积注意力机制(HCAM),用于特征融合网络中的多尺度信息增强提取。将HCAM模块嵌入PAN底层结构,以提升局部关键特征敏感性,强化深层语义信息与浅层位置信息的融合效果。该方法的创新性在于利用注意力机制优化特征融合过程,从而提升模型在复杂交通环境中对行人、机动车辆等目标的检测性能。试验数据集由Rope 3D数据集与自制车流数据集Road Veh、自制行人数据集Road Ped联合组成。试验结果表明,HCAM模块比其他注意力机制更适合嵌入PAN底层网络中,最终算法模型HCAM-YOLO相比于基础模型YOLOv5,精确率和召回率分别提高3.4%和3.2%;平均精度均值提高3.8%。本文算法模型对复杂背景下交通场景目标检测任务具有良好的适应性。

关键词： 计算思维   PRIMM编程教学法   Python   测量评价  

摘要： 计算思维是高素质创新型人才的培养核心,也是数字智能时代必备的基础素养。针对Python课程与计算思维在传统课堂教学中融合不顺利等问题,文章采用行动研究,运用PRIMM编程教学法,以初中Python编程为教学内容,构建了面向计算思维的PRIMM编程教学模型,经过三轮行动研究修正模型,从课堂行为观察、编程作品成绩、单元计算思维测试成绩验证模型修正效果,并验证该模型对于提升计算思维能力的显著性。文章一定程度上丰富了文本编程教学培养计算思维的基础理论,为一线教师培养学生的计算思维提供教学参考。

关键词： 大规模图布局   应力模型   随机梯度下降   多层次布局   图可视化  

摘要： 大规模图布局问题是图可视化领域研究热点之一。应力布局模型在保持全局布局结构方面表现出色,然而其求解速度却不及弹簧电荷模型,且局部布局质量也有所欠缺。在维持全局结构稳定条件下,为提高应力模型求解大规模图时的布局速度、改进布局局部结构表达,提出了一个新的多层次随机梯度下降图布局模型。首先利用基于邻居结构的图压缩合并算法生成层次图结构,再使用节点最优放置算法初始化节点坐标。最后利用融合了节点正负样本的随机梯度下降算法细化布局,改进局部布局质量。同时多层次方法也有效提高了布局速度。在30个不同规模的数据集上与现有布局模型进行对比实验,从布局计算效率、布局质量以及可视化效果三个方面证明了该方法的有效性。

关键词： QRD-RLS算法   复数域前向放松QRD-RLS算法   脉动阵结构  

摘要： 现代军用平台有限空间内集成了大量射频收发天线系统,导致共址电磁自兼容问题严重,干扰对消技术是解决共址同频干扰问题的一种重要手段。高跳速、环境剧烈变化场合对对消系统的处理速度提高了更高要求。论文提出了一种基于复数域QRD-RLS算法的数字域快速对消算法,推导出了其高速脉动阵实现结构,并在Xilinx FPGA上研究了实现方法。仿真和实测结果表明,高速脉动实现结构实时处理时钟频率可达60 MHz,可有效实现干扰对消功能,具有良好的工程实现度。

关键词： 蚁群算法   集装箱船舶配载   数学优化建模   多目标优化   算法泛化能力  

摘要： 文章探讨了蚁群算法在集装箱船舶配载问题中的应用。首先介绍了蚁群算法的基本原理及其在集装箱船舶配载问题中的应用背景,然后详细阐述了配载问题的数学建模情况,描述了蚁群算法的具体实现步骤,并通过案例分析,展示了蚁群算法在实际应用中的求解过程和应用效果,讨论了算法性能评估和不同情境的优化效果,探讨了蚁群算法的参数调优策略。