课程文献中心 更多>>

关键词： 果蝇识别   YOLOv8n   GhostNetV2   BiFPN   C2fMBC  

摘要： 为了提高浆果园内果蝇的识别效率,以有效指导果蝇防治,本研究以YOLOv8n模型为基准框架,通过结构改进构建了轻量级的果蝇识别算法。具体而言,使用GhostNetV2 bottleneck替代YOLOv8n主干部分所有C2f模块的残差块,构建了全新的C2fGhostV2模块,以降低计算代价并提升识别性能;通过添加卷积层和增加跳跃连接对BiFPN重构,设计了更高效的L-BiFPN结构,替代YOLOv8n颈部的FPN+PAN结构,以提高特征融合效率和表达能力;采用MBConv替代YOLOv8n颈部所有C2f模块的残差块,构建了全新的C2fMBC模块,以提高计算效率并增强对特征的复用能力。实验结果表明,本研究提出的改进YOLOv8n算法的参数、权重和浮点运算次数(FLOPs)比原始YOLOv8n降低48.50%、43.98%和32.10%,精准率、召回率以及平均精确率均值(mAP)分别为97.40%、96.60%和98.32%,明显优于原算法。总体来说,本研究的改进YOLOv8n在显著降低算法复杂度的同时提高了识别精度,具有轻量化和易部署的特性,可以满足浆果园内移动端果蝇识别任务的需求,从而为果农精准防治果蝇提供参考。

关键词： 算法治理   公众情感   情感治理  

摘要： 算法治理是当前国家与社会治理的重要手段,但算法治理理性化和刚性化治理特征带来了治理温度和柔度的下降,而情感治理这一柔性治理模式则可以化解上述问题,与算法治理相辅相成。从算法治理的内涵及算法治理带来的安全感危机、关怀感赤字、公平感失衡出发,运用嵌入性理论,明确情感嵌入算法治理的内涵和必要性,将情感嵌入算法治理的理念、过程和制度。在以上基础上提出情感的“感知—对话—动员”机制,通过强化情感感知、开展情感对话以及拓展情感动员的手段,破解算法治理中的情感缺失困境,促进算法治理和情感治理的耦合,构建起一个既精准高效又富有温度的治理框架,以达成“善治”目标。

关键词： UTDoA定位技术   定位平台   无线通信   信号处理   位置服务  

摘要： 随着无线通信技术的不断发展,定位精度在众多应用场景中愈发重要。本文旨在探索多径效应影响下的UTDoA优化算法,以提高定位的准确性和可靠性。通过为多径效应影响下的UTDoA定位技术提供有效的优化方案,为实现更高精度的无线定位平台提供理论支持。

关键词： 遗传算法   调度优化  

摘要： 目前,整车出入库需求激增,在高峰期或繁忙的仓库中,车辆可能需要等待较长时间才能进入或离开整车存储区,从而造成了车辆排队、停滞和延误等情况发生。本文针对以上问题,利用遗传算法和改进A^(*)算法对整车库内管理进行优化。

关键词： 内部威胁检测   用户行为日志   CNN   LSTM  

摘要： 企业或组织面临的信息安全风险主要来自内部威胁,特别是内部人员的恶意行为,这类风险相较于外部攻击更具隐蔽性和难以检测性。为了更加准确地检测出企业或组织内部人员的恶意行为,文章基于用户行为日志分析,提出一种基于CNNLSTM算法的内部威胁检测方法。该方法使用CMU CERT R4.2公开的内部威胁数据集构建用户行为特征序列,首先通过CNN层对用户行为进行重要特征提取,然后使用LSTM层进行用户行为预测,最后通过全连接层识别用户的行为是否为威胁行为。将文章所提出的模型与CNN、LSTM、LSTM-CNN等经典内部威胁检测模型进行了对比实验。实验结果验证了所提模型的可实现性,并且展现出其在内部威胁行为检测方面的优势。在评估指标中,该模型的AUC得分达到0.99。具体而言,实验表明采用CNNLSTM算法进行内部威胁检测的方法能够显著降低误报率,准确率达到98%,能够有效识别企业内部潜藏的威胁行为。

关键词： 辐射源定位   分布式感知网络   无源定位   电磁态势   数据匹配  

摘要： 针对传统的基于传播特性的定位方法存在数据敏感且在采样不足时定位偏差大的问题,在可获取目标区域局部电磁传播特性的条件下,基于电磁态势重构提出了一种基于电磁态势数据匹配的辐射源定位算法,通过最大似然估计拟合出电磁数据,将该电磁数据与重构得到的目标区域原始电磁数据进行窗口滑动匹配,估计出辐射源的可能位置。仿真实验结果表明,文中所研究的算法在0.1感知节点占比条件下,定位误差小于64.7 m,且所需时间仅为0.334 s。

关键词： 大地测量学   椭球面   航偏角   航偏距   大地线   迭代运算  

摘要： 为摆脱传统航空器实时航偏距在二维双标准线等角圆锥投影与高斯投影下的计算模式,避免因长度投影变形给航偏距求解带来的误差,采用贝塞尔大地主题解算、克莱劳恒等式等大地测量方法,在椭球面上直接求解航偏距,给出了多次等间距内插大地线、迭代求解、搜索航偏角垂足着落区间与垂足点的算法,并借助C语言编程完成了两个测试算例,结果表明:基于椭球面求解两点间大地线可避免长度变形,确保长度精确性,通过预设迭代终止阈值可灵活控制航偏角与航偏距的精确度,该方法为航空器或远洋航行航偏角、航偏距的实时修正,提供了参考方案。

关键词： Focaler-EIoU   YOLOv8   水下目标检测   轻量化网络   PConv  

摘要： 基于机器视觉的无人水下航行器(Unmanned Underwater Vehicle, UUV)在工作时往往面临着嵌入式设备计算资源有限、实时检测速度慢的问题,为了解决这些问题,设计了一种轻量化网络检测算法——YOLOv8-FasterECA-Slim-neck-Focaler-EIoU(YOLOv8-FESF)。在骨干网络中,基于FasterNet Block和高效通道注意力(Efficient Channel Attention, ECA)机制构建全新的C2f_Faster_ECA模块,降低特征网络的参数量和计算量,采用Slim-neck作为颈部结构,进一步压缩模型的规模;重新设计检测头,利用参数共享的思想合并特征提取模块,从而轻量化模型,提高检测速度;使用边框回归损失函数Focaler-EIoU动态调整损失值,解决难易样本不平衡的问题,以提高检测精度。实验结果证明,所提模型在RUOD数据集上表现良好,相较于YOLOv8n基准模型,参数量和计算量分别减少40%和54%,检测速度提高10.5帧/秒,平均精度均值(mean Average Precision, mAP)仅下降0.1%,适合部署在计算设备资源受限的水下目标检测平台。

关键词： 高边坡   支护结构稳定性   数值模拟  

摘要： 本文旨在探讨高边坡施工顺序对支护结构稳定性的影响。本文基于现有岩土体本构模型,结合数值计算方法,模拟了不同施工顺序下高边坡支护结构的应力应变响应及位移变化。通过对比分析,揭示了施工顺序对支护结构稳定性及边坡整体安全性的重要影响。研究结果表明,合理的施工顺序能够显著减少支护结构位移,提高边坡稳定性,对实际工程具有重要指导意义。

关键词： 卫星遥感   海冰范围   时间序列预测   注意力机制   双向门控循环单元   深度学习  

摘要： 北极海冰范围与地球生态系统和人类生产生活息息相关,因此准确预测北极海冰范围具有重大意义。针对现有机器学习方法预测北极海冰范围存在特征提取层次单薄导致海冰范围整体预测精度受限,忽略特征间重要性差异导致融化季节海冰范围预测精度低等问题,文中提出一种层级特征驱动的海冰范围预测算法。该算法结合了局部特征提取模块与双向时序特征提取模块,以捕捉局部特征与长期复杂的双向时序特征。这种多层级特征提取策略能够显著提升整体预测精度。此外,算法还引入了特征重点捕捉机制,通过赋予关键特征更高权重,有效提高了融化季节的预测精度。实验结果表明,与现有算法相比,所提算法在整体预测精度上达到了99.44%。特别是在融化季节,预测精度显著提升,充分证明了该算法的有效性和先进性。