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关键词： 智能优化算法   软件测试   测试数据生成   遗传算法   粒子群算法   蚁群算法   模拟退火算法  

摘要： 软件测试数据的自动生成是提高测试效率和降低测试成本的关键策略之一。近年来,基于智能优化算法的测试数据生成方法逐渐成为学术界关注的热点问题。文章对该领域的研究成果进行了系统梳理与综合评述。文章分析了进化算法、群智能算法及模拟单个事物运行的智能算法在软件测试数据生成中的应用效果及优化能力,展望了软件测试数据自动生成技术未来可能的发展方向,提出了进一步的研究建议与思考。

关键词： 算法规制   算法行政“保险丝”机制   算法影响评估   保险丝原理   熔断补救  

摘要： 算法技术与人类社会的深度融合已成为一种重要趋势,算法嵌入政府治理形成了算法行政新范式。然而,算法运行过程的不可感知性及其对公共价值影响的不确定性,导致了实践中算法霸权、算法歧视、算法偏见等一系列异化现象的出现,现有的算法规制手段难以有效应对这些风险。在算法影响评估制度的基础上,借鉴物理学意义上保险丝所具有的“熔断—补救”机制,可以建构一种综合性算法规制分析框架——算法行政“保险丝”机制。算法行政“保险丝”机制包括场景分析、阈值设置、熔断监测、纠偏修正四项主要步骤,它将“事前预防”与“事后维护”两种规制策略加以联结,弥补了算法影响评估制度缺少事后补救环节的不足。这一机制可以帮助政府在算法行政风险外溢之前及时感知、准确判定、主动预防算法风险,实现算法规制的关口前移和化解纠偏,最大限度地维护公共价值。

关键词： 蚁群算法   移动机器人   路径规划   路径节点转移策略   双向交替搜索   栅格地图  

摘要： 在移动机器人路径规划时,采用传统的或经典的蚁群算法往往出现移动方向较少、视野范围较少,非最优路径和路径不平滑等问题。针对上述蚁群算法的固有缺陷,提出了并行双向24邻域16方向的蚁群算法。首先,24邻域16方向路径搜索方式能够扩大路径搜索视野范围,将24邻域16方向路径搜索方式与双向交替搜索策略相结合,能够更好地到达终点,增强了全局搜索能力;其次,启发函数包含起点、当前点、待选节点和终点信息以及自适应因子,同时引入改进转移概率公式,增强路径搜索的引导性;然后,引入路径交叉策略,避免陷入局部最优;最后,采用路径节点转移策略平滑路径,得到的路径拐点少且路径最短。在不同复杂度的栅格地图中,将所提的改进蚁群算法分别与传统蚁群算法和其他改进的蚁群算法进行仿真对比实验,仿真结果证明了所提算法是可行的和有效的。

关键词： 音乐推荐   Apriori算法   关联度   SPSS Modeler工具  

摘要： 随着信息冗余程度日益加深,筛选信息难度也日益加大,关联算法的出现在很大程度上缓解了这种问题。听音乐是人们生活中的一种放松方式,然而用户和音乐之间存在着信息不对称的问题,将Apriori算法应用于音乐推荐,利用用户的偏好和行为数据来为用户提供个性化的服务。Apriori算法根据用户之间或者物品之间的关联度来预测用户对未知物品的评分或喜好程度。使用SPSS Modeler工具可以进行建模,从而将Apriori算法应用于音乐推荐研究。

关键词： 改进决策树算法   低压配电网   电缆故障测距   故障状态评估   故障测距  

摘要： 在低压配电系统中,电缆内部的绝缘气隙、突起等局部缺陷会造成电缆电气性能的变异,具体表现为频变效应。这种频变效应不仅增加了击穿电弧的发生概率,还严重干扰了对异常信号或孤立点的准确判断。传统测距方法在这种情况下难以有效评估电缆的故障状态,甚至可能导致误判,进而产生较大的测距误差。为此,文章提出了一种基于改进决策树算法的低压配电电缆故障测距新方法。该方法采集了低压配电电缆的运行环境、绝缘状态及电气特性等多维度数据。为了处理数据中的孤立点和异常值问题,引入了k-中心点聚类算法进行孤立点检测。通过聚类分析,能够精准识别并剔除与正常数据存在明显偏差的孤立点,以提升数据集的准确性和可靠性。接着,利用改进后的决策树算法,对低压配电电缆的故障状态进行评估。在电缆故障测距环节,结合故障状态评估的结果,精确计算故障位置,实现故障测距。通过对比实验证明,该方法相比现有测距方法准确性和稳定性更高,为低压配电电缆故障的快速定位提供了有力支持。

关键词： 高校评教   评教体系   数据增强   文本匹配   数据挖掘  

摘要： 高校评教文本存在着评教维度多、文本内容长的特点,造成了评教信息难以挖掘的问题,鉴于此,本文设计了一种融合维度构建与数据增强的无监督评教文本匹配算法。首先,采用TextRank方法提取评教文本中的关键词,并根据关键词进行维度归纳与递进,从而构建评教指标体系。接着,对评教文本进行短文本拆解,利用基于注意力机制的预训练模型挖掘短文本与维度间的匹配特征。最后,在各个预训练模型的基础上,采取SimCSE策略进行数据增强,通过对比实验数据,得到短文本的最佳维度匹配结果。实验结果表明,使用该策略后的模型在准确率RAcc和F1指标上均优于原预训练模型,其中SimCSE-WoBERT模型匹配效果最好,RAcc达72.50%,F1达84.06%,这表明将SimCSE模型引入评教文本匹配领域能取得较好的应用效果。本文算法能够实现评教内容与评教维度的自动化匹配,从而更精准地挖掘高校评教人员关于各个评教维度的细粒度信息,便于分析评教人员在听课中重点关注的教学环节,进而为评教文本细粒度情感挖掘提供理论依据。

关键词： 机器视觉   多目标跟踪   特征提取   FairMOT  

摘要： 多目标跟踪算法中的FairMOT提出了平衡检测和重识别分支的均衡学习策略,有效的平衡了目标检测和重识别两大任务,是目前单阶跟踪段范式算法中最优的算法,但由于DLA34骨干网络的特征提取能力有限,面对实际应用场景中复杂的跟踪场景时,往往会因为出现漏检和误跟等现象导致模型的跟踪效果下降。为了有效的提升模型骨干网络的特征提取能力,本文针对此问题设计了基于元素相乘结构的深度聚合骨干网络,提出了FairMOT-Star算法。该算法利用了元素相乘结构带来的隐藏维度提升原理,实现了简洁高效的目标特征提取。同时使用EIoU_Loss作为检测框回归任务的回归损失函数,更加精准的描述了检测框和真实框之间的位置和形状关系,提升了检测框的预测精度。匹配关联部分使用卡尔曼滤波算法预测目标的运动信息,匈牙利算法完成时序维度上前后帧目标和轨迹的关联匹配。在MOT16数据集上进行了实验测试,MOTA精度达到了86.0%,模型的权重参数量为19.59 M,相比于FairMOT模型参数量减少9.7%的同时,MOTA精度提升了3.5%,较好的优化了FairMOT算法的计算参数量和跟踪精度。

关键词： 凸轮磨削   参数优化   响应曲面法   粒子群优化算法   显微分析  

摘要： 为了提高凸轮工件表面磨削质量及加工效率,设计了凸轮磨削正交试验方案,优化了淬硬球墨铸铁凸轮精加工磨削的工艺参数。通过建立以砂轮线速度、工件转速、磨削深度为关键参数表征的优化变量,构建以磨削振动加速度、表面粗糙度为指标的目标响应非线性数学模型;基于凸轮的形状特点,建立工件瞬时材料去除率模型;以最小化磨削振动、表面粗糙度及最大化去除率为优化目标,利用综合函数法与粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法对工艺参数进行了优化。结果表明,在砂轮线速度80.6731 m/s、工件转速35 r/min、磨削深度30μm的工况下,磨削振动减少了20.8%,凸轮表面粗糙度值降低了11.88%,材料去除率增加了22.739 mm3/s。利用扫描电镜(scanning electron microscope,SEM)对磨削后工件的表面形貌进行了分析,并对元素成分进行半定量测定。结果表明,砂轮线速度较小而工件转速及磨削深度较大时,凸轮表面缺陷和形变对表面粗糙度影响较大。

关键词： 移动机器人   路径规划   A^(*)算法   动态窗口法   动态避障  

摘要： 为解决移动机器人路径规划中效率低下等问题,提出一种距离引导式A^(*)算法与动态窗口法的融合算法。在改进A^(*)算法中,引入双向搜索策略,采用综合距离启发函数,利用全局路径筛选策略对路径进行优化。在得到全局最优路径的基础上,与动态窗口法结合,实现移动机器人的动态避障。结果表明:距离引导式A^(*)算法和文中融合算法在路径长度、遍历节点数目和运行时间方面实现了显著提升,能更好地满足移动机器人对路径规划的要求。

关键词： 数据管理   数据要素   数据治理   数据安全   广西住建  

摘要： 广西壮族自治区住房和城乡建设厅作为自治区内住房和城乡建设领域的管理机构,致力于推动信息化与该领域科研活动及管理体系的深度融合。数据作为一种新型生产要素,是数字化转型、网络互联、智能应用的基础,正迅速渗透到住房城乡建设管理的各个环节,旨在不断提升管理效能,促进住房城乡建设事业的高质量发展。本文旨在阐述当前住房城乡建设数据的管理现状,剖析数据管理中遭遇的主要挑战,并针对这些挑战设计一套符合当前实际的数据管理策略与解决方案。文中将引入基于广西壮族自治区住房和城乡建设厅的数据管理实践案例,详细介绍数据全生命周期管理,实现对住房城乡建设领域内各类数据在全生命周期内的安全管控,有效支撑自治区住建厅业务的长期、优质发展。