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关键词： 圆检测   极性分析   ED   圆拟合   区域约束  

摘要： 针对基于Hough变换类圆检测算法所需的参数较多和计算量较大的问题,本文提出一种实时的、无参数的圆检测算法。该算法通过利用ED(Edge Drawing)算法得到图像中的若干边缘片段,并通过线段检测器从边缘片段几何中提取可能构成圆的圆弧线段集合。对每一对线段进行分析,判断是否可以形成一对有效线段,从而生成初始的圆集合。接下来依据圆边缘的几何属性生成候选圆并采用反向验证原理进行验证。实验结果表明,该方法在图像中的圆存在模糊、阴影和遮挡等干扰下仍有较好的检测效果,并且相较于其他算法,在工业图像上的精度和稳定性得到显著提高。

关键词： FBG   光电探测   卡尔曼-滑动均值混合滤波   多峰值自适应寻峰  

摘要： 针对目前光纤布拉格光栅(Fiber Bragg Gratings,FBG)解调系统结构复杂、价格昂贵、恶劣环境适应性差等问题,研发了一种基于自适应寻峰算法的FPGA高精度FBG感知解调系统。首先,基于FBG传感机理设计了光电探测模块,将FBG的微弱反射信号调制为电压信号,建立了可调谐激光器输出同步触发信号与扫描波长的对应性,通过FPGA微控制器实现了FBG调制电压信号的高速采集。其次,引入了卡尔曼-滑动均值混合滤波算法对原始光谱反射调制电压信号进行去噪滤波处理,采用峰值判断算法实现了自适应多峰值区域判别,结合双质心算法实现了多个FBG反射光中心波长的快速、高精度解调。实验结果表明,该解调系统对FBG温度传感器中心波长解调精度可达±3 pm,温度与波长之间的线性拟合度可达0.9985以上,系统的稳定性和重复性经严格测试也表现出优异的性能。所设计的解调系统结构简单,在工程适应性和便捷性上更具优势,所嵌入的多峰值自适应寻峰算法解决了传统寻峰算法多峰寻峰时须预知各FBG峰值范围的缺陷,更具准确性和稳定性,能够满足FBG大规模工程应用需求。

关键词： 路径规划   机器人   自动化技术  

摘要： 随着工业自动化和智能化的迅猛发展,路径规划算法已被广泛应用于无人机、无人潜器、机器人等领域。从全局路径规划和局部路径规划2个方面整理和分析了路径规划算法,总结了其基本原理、优缺点以及改进和应用情况,旨在为未来路径规划领域的研究提供参考。

关键词： 改进LMS算法   机载设备   BIT系统   故障检测   定位速度  

摘要： 针对机载设备的BIT系统,提出了一种改进的LMS(Least Mean Squares)算法,该算法主要应用于故障检测和定位方面。通过引入自适应学习率控制、加速收敛和稳定性优化技术手段,该算法能够显著提升BIT系统中的信号处理性能,加快故障检测和定位速度,并提高系统的准确性和稳定性。在故障检测方面,改进的LMS算法可以有效地识别故障信号并进行分类和定位。通过对输入信号进行预处理和模型参数的优化,改进LMS算法能够更准确地捕捉异常信号特征,从而实现对故障的快速检测和定位,提高BIT系统的可靠性和故障诊断能力。同时,改进的LMS算法还应用于BIT系统中的自适应滤波模块,用于消除噪声和滤除干扰信号。通过采用自适应学习率控制和加速收敛技术,改进算法能够智能地调整滤波参数,有效抑制噪声和干扰信号,提高BIT系统对故障信号的识别和定位能力。通过实验验证,改进的LMS算法在机载设备的BIT系统中表现出较好的应用潜力。该算法相比传统LMS算法,在故障检测和定位准确性、故障诊断速度以及系统稳定性方面均取得了显著的改善。

关键词： 半监督学习   图正则化   最大相关熵准则   鲁棒性   稀疏性   隐私保护性   交替方向乘子法   半二次优化  

摘要： 针对传统图半监督算法对非高斯噪声敏感、图的构造依赖于参数选择、训练过程中未考虑数据隐私等问题,提出一种隐私保护性的、基于最大相关熵准则的稀疏图半监督算法。采用最大相关熵准则显著提高算法对极端值的鲁棒性。基于无参数的稀疏图构造方式避免参数选择对算法的影响。采用Laplace差分隐私保护机制,保护数据隐私。运用交替方向乘子法和半二次优化获得算法的最优解。实验结果表明,相较于其它相关方法,该算法具有更高的预测准确性、稀疏性和隐私保护性。

关键词： 算法思维   复杂工程问题   案例教学   教学案例   递进式  

摘要： 针对缺乏有效培养学生算法思维能力的载体问题,分析算法思维过程以及案例教学内涵,提出面向算法思维能力培养的递进式教学案例设计原则与方案,以分治法和动态规划法为例介绍递进式教学案例的实践过程,旨在为学生理解知识点以及培养解决复杂工程问题提供一种算法思路。

关键词： 缺陷检测   YOLOX   注意力机制   损失函数   小目标检测  

摘要： 针对碳滑板缺陷图像中存在大量密集小目标缺陷,容易出现误检及漏检的问题,基于YOLOX算法提出一种改进的YOLOX碳滑板缺陷检测算法。在主干网络中使用膨胀卷积,增大特征图的感受野,解决主干网络特征提取能力不足的问题;为了进一步降低损失,在YOLOX中构建新的连接并加入CBAM注意力模块,减少小目标缺陷漏检,检测能力也进一步提升;在颈部引入自适应特征融合网络ASFF,将不同尺度特征层进行融合,增强网络特征表达能力;用EIOU损失函数代替IOU损失函数,充分考虑了预测框和真实框纵横比对模型优化的影响,加快模型收敛速度的同时精度也有所提升。在自制碳滑板数据集上的实验结果表明,相比于原始YOLOX算法平均精确率提升4.89个百分点,对小目标识别率明显提升。

关键词： 集团资金财务部   合并报表   数据管理   会计政策  

摘要： 本文从集团资金财务部的视角出发,深入探讨了合并报表的优化路径。先分析了合并报表的基础与现状,包括合并报表的基本概念、原则以及基础设施建设与园区运营行业的特殊性,指出了当前合并报表编制中存在的问题。接着构建了合并报表优化的理论基础与框架,明确了优化的目标与原则并提出了优化框架设计的核心要素。在此基础上详细阐述了集团资金财务部视角下的合并报表优化策略,包括数据管理与信息系统优化、会计政策与准则统一、内部控制与审计监督强化、建立跨部门协作与沟通机制以及人才培养与团队建设。最后分析了合并报表优化过程中面临的挑战,并提出了相应的对策建议。

关键词： 可再生能源   多目标优化   多能源发电系统   哈里斯鹰优化(INSHHO)算法   混沌映射  

摘要： 为解决风-光-水-火-抽水蓄能多能源发电系统优化调度问题,建立以系统经济效益最高、污染排放最少和系统弃电量最少为目标的多能源发电系统优化调度模型;通过多目标非支配排序哈里斯鹰优化算法与多目标遗传算法的结合,并采用Skew Tent混沌映射进行种群初始化,从而提出改进的多目标非支配排序哈里斯鹰优化算法,对多能源发电系统优化调度模型进行求解;最后对真实算例进行仿真分析,验证了模型的合理性以及所提算法的优越性。

关键词： 差分卷积   高效视觉Transformer   注意力机制   图像融合   红外与可见光图像  

摘要： 提出了一种创新的三重多模态红外和可见图像融合算法,以解决传统卷积运算在全局特征捕捉和长程相关性分析方面的不足。该算法的核心创新包括:首先,在输入端引入差分图像,通过像素值相减突出图像间差异,构建三重输入网络架构,增强图像特征的区分度。其次,设计了混合差分卷积(Mixed difference convolution,MDconv),一种传统卷积的变体,结合边缘检测算子,利用像素差分原理,提升卷积运算的特征学习能力;进一步地,采用双分支编码器结构,结合密集混合差分卷积的卷积神经网络分支和高效视觉Transformer(Efficient Vision Trasnsformer,EfficientViT)分支,分别提取图像的局部细节和全局背景,实现对局部与全局特征的全面捕捉;最后,采用多维坐标协同注意力融合策略,在融合层有效整合编码器输出的多模态图像特征。在公开数据集上的定性和定量实验表明,采用文中算法进行红外和可见融合后图像具有背景纹理细节清晰、热辐射目标更显著等明显优势,并在四项客观评价指标MI、VIF、SD、QAB/F分别达到最优值,在SF指标上取得次优值。消融实验也证明了文中所提各个模块的有效性。