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关键词： 谱聚类   多尺度参数   共享邻居   自然k近邻   相似性度量  

摘要： 针对以高斯核函数为相似性度量的传统谱聚类算法需人为设置尺度参数、相似度与样本分布结构无关的问题，定义了在自然k近邻基础上的共享邻居，结合数据点的近邻信息构造了能反映区域密度的多尺度参数，以新的尺度参数重新定义了相似性度量，提出了一种基于相对邻近度的自适应谱聚类算法（Adaptive Spectral Clustering based on Relative Proximity，RPASC）。改进的尺度参数结合了间隔尺度、顺序尺度及比例尺度等特性，体现了数据点之间的相对位置关系，反映了不同密度簇的分布特征和空间结构，提高了算法对不同分布数据集的适应性。新的相似性度量通过灵活调整局部尺度参数的大小，自适应地缩小不同密度簇边界上数据点的相似度，使聚类的簇边界更明确，有利于发现真实的簇形态。通过人工合成数据集和UCI真实数据集的实验验证了RPASC算法在多个聚类性能指标上的有效性。

关键词： 多标签文本分类   图卷积网络   注意力机制   动态图  

摘要： 多标签文本分类旨在为文本分配若干预定义的标签或类别.为了充分发掘标签间的关联,目前的方法通常使用标签关系图并结合图神经网络获取标签特征表示.然而,这类方法过度依赖初始建图策略,忽视了当前文本中固有的标签相关性,使得分类结果更依赖于数据集统计信息,而容易忽视当前文本段中的标签相关信息.因此,提出一种基于特征融合动态图网络的多标签文本分类算法,设计动态图来建模当前文本中的标签相关性,并结合特征融合与图神经网络,形成基于当前文本的标签表示,并由此形成更为准确的多标签文本结果.随后,设计实验进行验证,在3个数据集实验结果表明,所提出的模型在多标签分类任务中取得优秀的性能,验证其有效性和可行性.

关键词： 合成孔径雷达(SAR)   舰船图像   旋转检测   注意力机制   YOLOv5  

摘要： 针对合成孔径雷达(SAR)小目标成像特征不显著、目标具有任意朝向易出现漏检、检测精度较低的问题，提出面向SAR舰船小目标的ES-YOLOv5检测算法.添加小目标检测层调整感受野大小，更适应小目标尺度特征，方便进行多尺度融合.引入EMA注意力机制重点关注目标关键信息，强化特征的表达能力.使用圆平滑标签(CSL)技术适应角度的周期性，实现了对角度的高精度分类.实验结果表明，在RSDD-SAR数据集上，该方法在交并比阈值为0.5时的平均检测精度达到90.9%，在提高SAR舰船小目标检测精度方面比基准算法YOLOv5提高了6%，显著改善了模型的检测性能.

关键词： 高速飞行器自组网   分簇算法   簇维护   快速恢复  

摘要： 针对高速飞行器自组织网络中组网时间较长、维护开销较大、网络恢复较慢等问题，提出了一种快速高效的加权分簇算法。该算法与现有的加权分簇算法进行了比较，对平均节点间距离、平均移动相似度以及节点度三个指标进行了改进；针对梯度抑制导致的组网周期延长问题，优化了现有的组网流程；针对备用簇首维护开销较大的问题，提出了一种高效备用簇首选举和跨层通告机制；针对簇首节点突发损坏情况下，簇成员反应较慢的问题，提出了一种簇成员快速响应切换机制。通过OPNET软件进行仿真模拟，该算法在组网时间、控制开销及恢复时间等指标上，相较于现有加权分簇算法均有一定提升。仿真结果表明，该算法能够有效提升网络性能，更加适用于复杂环境下的高速飞行器自组织网络。

关键词： 容器云   智能算法   资源调度   swarm   Kubernetes  

摘要： 容器调度算法作为容器编排工具的核心组成部分，负责根据一定的策略和算法，将容器分配到合适的节点上，以确保系统资源的高效利用和应用的稳定运行，但随着容器集群规模的扩大，资源碎片化和资源竞争问题日益突出，对调度算法的性能和效率提出了更高的要求，近年来，众多学者和领域内的技术人员对调度算法的优化进行了深度研究，并且也取得了一定的进展。本文基于当前主流的容器编排工具Docker Swarm和Kubernetes，将调度算法的研究归为智能调度算法和基于预测的调度算法，总结分析调度算法的优化思路和方法，揭示当前研究的发展趋势和未来研究中亟待解决的问题，为相关领域的研究者提供参考和借鉴。

关键词： 蛇形臂机器人   运动规划   末端轨迹跟随   模型降噪方法   刚柔耦合  

摘要： 针对超冗余蛇形机器臂在狭小受限空间的运动规划问题，提出了一种基于等效多连杆动力学降噪模型的末端轨迹跟随算法。将蛇形臂视作关节点约束在末端无碰撞路径曲线上运动的多连杆系统，基于虚功率原理推导了该刚柔耦合系统的动力学方程。臂节的长度条件由连杆的轴向刚度保证，并通过模型降噪方法从模型层面滤除高频分量影响，使常规显式算法可用于等效多连杆系统方程的高效求解。采用本文算法可以指定蛇形臂末端或基座根部的速度规律，进而实现蛇形臂沿末端轨迹的运动规划。由于蛇形臂关节被严格限制在可行性轨迹曲线上运动，因此可以实现在狭小深腔环境下的避障运动规划。通过求解平面和空间典型数值算例表明，采用本文所提算法进行蛇形机械臂运动规划时具有足够的计算精度和效率。

关键词： 点云配准   八叉树   体素中心   3DSC算法  

摘要： 随着三维扫描技术的发展，大量点云数据被生成，如何有效处理与分析这些数据成为一个重要问题。点云配准是点云处理的一个关键步骤，3DSC是一种基于特征的配准算法，广泛应用于计算机视觉领域。该算法具有较高的配准精度，但对大规模点云数据或噪声干扰严重的数据进行配准时存在配准时间过长的问题，在对精度和配准效率要求较高的场景下不适用。为解决该问题，对3DSC算法进行优化，在其配准时提取体素中心进行降采样处理，将完整的点云数据重复进行八叉树分割，直至达到最大递归深度或者不能再分割；然后对每8个相邻最小单元内的数据点提取体素中心；最后将所有体素中心重新构建成新的点云数据并进行配准。相较于传统的3DSC算法，优化后的3DSC具有更高的配准效率，大大缩短了配准时间。

关键词： 无线电引信   SAR   目标成像   仿真验证  

摘要： 针对线性调频无线电引信平台低探测距离、高实时性等应用要求，结合合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar，SAR）原理，本文提出了一种针对无线电引信平台的SAR成像算法。通过和差信号处理降频、距离向信号压缩、方位向信号压缩的方式，对地面上点目标进行目标成像，获取目标RCS特征信息，实现目标探测功能。仿真结果表明算法在前斜角20°-30°的情况下，距离向精度可以达到2m，方位向精度可以达到20cm至30cm，具有较好的方位向精度，表明了该算法能够实现SAR技术在无线电引信平台的应用，为无线电引信目标成像技术提供支持。

关键词： 光纤光栅   波长解调   机器学习   可调谐法布里-珀罗滤波器   波长漂移补偿  

摘要： 针对可调谐光纤法布里-珀罗滤波器在光纤光栅解调中受到迟滞和温漂特性影响产生的解调误差增大的问题，提出一种基于麻雀搜索算法优化支持向量回归的光纤光栅波长解调方法。采用滑动窗口与支持向量回归结合的方法构建可调谐光纤法布里-珀罗滤波器的波长补偿模型。实验结果表明，当锯齿波调谐频率为0.5 Hz时，该模型补偿后的漂移波长平均绝对误差和均方误差分别降低至18.47 pm和1.21 pm。稳定性测试中，该方法解调波长值与sm125解调值之间的平均绝对误差为7.28 pm；40～90℃降温实验中，该解调方法的平均绝对误差为7.44 pm。此方法验证了光纤光栅解调系统在不借助硬件参考的情况下，可以有效降低光栅波长解调误差。

关键词： 四向穿梭车仓储系统   货位分配   蚁群算法   贪婪算法  

摘要： 针对四向穿梭车仓储系统中多设备并行作业特点和高效作业的需求，建立了综合考虑出入库效率、货架稳定性、作业均衡度和货物关联性四个因素的货位分配优化模型，并提出一种基于改进蚁群算法和贪婪算法的两阶段混合算法对模型进行优化求解。该算法综合了蚁群算法的全局寻优能力与贪婪算法的局部优化调整能力，改进了蚁群算法的启发式函数、状态转移策略以及信息素更新规则。通过仿真实验优化了算法的主要参数，验证了算法的有效性。与标准遗传算法、传统蚁群算法和混合蛙跳算法相比，提出的改进蚁群-贪婪算法求解结果更好，货位分配更加合理，且当货物数量越多时，算法的优势越明显。