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关键词： 多AUV协同围捕   路径规划   能源消耗   蛇优化算法  

摘要： 为了提高围捕系统的围捕效率,提出一种基于融合蛇优化算法的多AUV协同围捕算法(Multi-AUV Cooperative Hunting Algorithm based on Fusion Snake Optimization algorithm,MACHA_FSO)。MACHA_FSO改进随机目标搜索策略,采用莱维飞行策略设置搜索目标,就近原则变更围捕AUV工作区域,保证围捕AUV的搜索效率。MACHA_FSO构建围捕系统的整体能耗模型,采用最小化围捕距离策略建立围捕联盟,提出融合蛇优化算法合理规划围捕AUV的围捕路径,有效降低围捕AUV能耗。仿真结果表明:相较于CPGBNN,RIGBNN和PRACO围捕算法,MACHA_FSO能够合理设置围捕AUV的搜索目标与围捕路径,且围捕系统平均能量消耗降低41%,围捕逃逸目标平均用时降低32%,围捕逃逸目标平均数量提高1倍,围捕系统平均生存时间提高15%。

关键词： 推荐算法   知识图谱   CiteSpace   VOSviewer  

摘要： 互联网技术的应用普及使网络数据资源呈指数级增长,从海量数据中获取需求信息愈加困难。推荐算法因能有效解决信息过载问题而备受关注,相关研究成果层出不穷。以中国知网(CNKI)和科学网(WOS)核心合集为主要数据源,采集2012—2024年间出版的4773篇和4531篇中英文文献,利用可视化分析工具CiteSpace和VOSviewer绘制文献基本信息与关键词共现图谱;借助图谱分析,提炼核心技术关键词:知识图谱、图神经网络和深度学习,并选取与之关联的代表性推荐算法;通过图表直观展示算法核心机制和基本原理,聚焦现有研究的不足与挑战以及针对性解决方案;基于挑战-方案-来源文献的格式,绘制各核心技术关键词所关联算法的知识架构图,实现推荐原理的可视化。

关键词： 医疗建筑   智慧配电   电能质量   能效管理   故障预警   电压闪变   诊断   算法  

摘要： 介绍国家及行业对于医疗建筑的政策;调查医院传统配电系统在运维中面临的问题;分析医疗建筑配电系统建设的需求;结合具体工程案例对医疗建筑提出智慧配电系统的解决方案;阐述智慧配电系统对比传统配电系统在医疗建筑应用中的优势。

关键词： MPC算法   电力系统   负荷频率   负荷状态   预测模型   控制目标函数   分散式求解  

摘要： 由于电力系统负荷频率波动状态存在不规律性,导致电力系统频率偏差难以得到有效控制,为此,提出基于MPC算法的电力系统负荷频率控制方法。MPC算法中建立了待控制电力系统负荷状态的预测模型,结合系统的运行需求构建了负荷频率控制目标函数,在具体的控制阶段,采用分散式求解的方式,确定最终的电力系统负荷频率控制值。在测试结果中,测试三区域互联电力系统的频率偏差始终稳定在0.3Hz以内,并且波动出现次数明显低于对照组。

关键词： 小学信息科技   编程教学   计算思维  

摘要： 计算思维包括问题分解、模式识别、抽象化以及算法思考等能力,对于培养学生的逻辑思维和创新能力具有重要作用。小学生正处于认知思维快速发展的关键时期,引入计算思维,不仅可以激发学生的学习兴趣,提高他们解决实际问题的能力,还能为其他学科的学习奠定良好的思维基础。文章以小学信息科技编程教学中计算思维的培养为研究对象,阐述了计算思维的定义,分析了在小学信息科技编程教学中培养计算思维的价值,提出了具体的实践方法和策略,以期进一步促进小学信息科技教育改革的实施,有效提高学生的核心素养。

关键词： 多源监测数据   短时雷电预测   卡尔曼滤波   数据融合  

摘要： 为保证雷电预警的精准性,为气象局提供可靠的预警信息,提出基于多源监测数据的短时雷电精准预警算法。该算法利用多普勒天气雷达、闪电定位系统以及大气电场仪,采集雷电的多源监测数据;将采集的数据传送至数据管理模块中,采用联合卡尔曼滤波算法,融合多源监测数据;预警展示模块以融合后的数据为基础,通过多变量局部异常系数方法进行雷电的精准预测,并呈现雷电的预警结果。测试结果显示:该算法概率均值结果与临界成功指数结果分别在0.90与0.915以上,能够较好地完成多源监测数据融合,预警雷电发生范围,提升雷电预警精准性。

关键词： 密集连接残差   注意力机制   CGAN   低照度成像   彩色图像增强  

摘要： 针对低照度条件下的彩色图像增强问题,提出一种基于条件生成对抗网络(Conditional Generative Adversarial Network,CGAN)的低照度图像增强算法。首先,设计了集成密集连接残差模块和注意力机制模块的生成器网络,更加关注低照度图像中的重要目标特征;然后,构建了基于选择性卷积核的判别器网络,使得判别器能够根据输入自适应地调整其感受野大小;接着,通过设计Prewitt边缘损失项和YUV色度损失项分别增强了网络模型对于图像边缘细节的提取能力和对图像色彩畸变的消除能力;最后,在LOL公开数据集上对文中算法分别进行了定性和定量测试。实验结果表明:与目前基于深度学习的低照度彩色图像增强算法相比,文中算法在峰值信噪比(Peak Signal-to-Noise Ratio,PSNR)、结构相似度(Structure Similarity Index Measure,SSIM)和色差(Color Difference,CD)等指标上分别提升了32.7%、57.5%和48.45%,能够较好地克服低照度成像条件下的图像噪声与色偏干扰问题。

关键词： 非线性量测   泰勒展开   量测转换   卡尔曼滤波   交互多模型  

摘要： 目标跟踪是雷达需要完成的重要任务之一。雷达在极坐标或球坐标系下获取的量测与目标在笛卡尔坐标系下的运动状态呈现的非线性关系,导致在目标跟踪过程中,算法无法直接根据量测信息线性地更新目标运动状态。针对此非线性问题,本文提出了基于二阶泰勒展开的量测转换滤波算法。文中首先通过泰勒级数展开来分析量测转换误差统计特性。然而,由于所采用的无偏量测转换及其转换误差统计特性的计算方法均涉及到目标的真实距离和角度信息,而这些信息无法获得,因此,考虑将量测信息代入;但此代入方法,会使得量测转换的误差统计特性与量测相关。考虑到当状态方程中的模型与目标运动模式相匹配,且量测噪声较大时,预测常常比量测更加准确。为此,本文进一步提出以预测信息为条件计算转换误差统计特性的量测转换方法,同时考虑二阶泰勒展开中一阶展开项的误差,以提高量测转换与误差协方差的一致性。所提方法通过二阶近似减小转换过程的截断误差,其本质是利用高阶线性模型拟合非线性模型,以提升算法的跟踪性能。将该方法与卡尔曼滤波结合,获得基于二阶泰勒展开的量测转换卡尔曼滤波算法,实现非机动目标的跟踪。此外,考虑目标的机动特性,将所提算法与改进的交互多模型滤波框架相结合,通过多个子模型滤波器估计结果的融合得到对机动目标最终的估计状态。仿真结果表明前者与已存在的滤波算法相比有更好的跟踪性能,其对目标状态的估计与估计误差协方差一致性更高,即可信度更高,且算法复杂度较低;后者亦可实现机动目标的有效跟踪,尤其在目标出现机动时,所提算法相较于其他对比方法的跟踪性能更优。

关键词： 目标检测   热红外图像   YOLOv7   ELAN-P   坐标注意力机制   WIoU  

摘要： 热红外图像具有分辨率低、高噪声、空间相关性强的特点。为解决道路交通红外目标检测算法存在的检测精度低、漏检和误检等问题,提出一种改进YOLOv7的算法。将主干网络原有的ELAN模块替换成ELAN-P模块,降低模型的参数量和计算量,使模型更加轻量化,增强对红外目标的提取能力;在主干网络和颈部网络引入CA注意力机制,将坐标信息嵌入到通道中,增强对模糊目标和密集目标的定位能力;将原有的CIoU损失函数替换成WIoU损失函数,提高对遮挡目标和弱小目标的检测精度。在中国热红外数据集CTIR上实验表明,改进算法相较于YOLOv7算法,参数量和计算量分别减少11.6百分点和19.5百分点,检测精度mAP值提高了3.1百分点,其中Car、Pedestrian、Cyclist、Bus和Truck五个类别的检测结果AP值分别提高了1.9百分点、1.9百分点、1.5百分点、4.9百分点和5.3百分点,检测性能有所提升。在公开数据集FLIR上进行泛化性对比实验,结果表明改进算法具有通用性。

关键词： 脑肿瘤分割   深度学习   改进U-Net++   辅助诊断  

摘要： 为了辅助临床医生对脑肿瘤疾病进行诊断,文中提出了一种基于深度学习的影像辅助诊断智能算法模型,通过改进U-Net++网络,实现了对脑肿瘤的自动分割。改进模型结合深度监督,有效解决了反向传播过程中梯度消失的问题。同时设计了一种改进的损失函数,将BCE Dice损失与Lovasz铰链相结合,可以更好地处理模型的输出,并获得了良好的分割结果。在公开数据集上进行的实验结果表明,所提算法的评价指标Jaccard指数达0.86,Dice值达0.90,准确率ACC达0.93,综合性能优于现有的主流模型,能够实现对脑肿瘤的精确分割。