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关键词： 时间序列   内容演化   时间序列链   全序链集   增量计算  

摘要： 挖掘时间序列中的全链集是一个新兴领域。据了解,当前并无多尺度最近时间序列的全链集挖掘算法存在。对多尺度最近时间序列下全序链集的挖掘问题进行研究,在现有LRSTOMP和ALLC算法的基础上提出了一种具有增量计算特性的挖掘算法MTSC(Mining Time Series All-Chain Sets over Multi-scale Nearest Time Series,MTSC)。该算法依次使用LRSTOMP与ALLC算法对第一个最近时间序列成员内容进行处理,得到该成员上的全序链集挖掘结果,同时保留该成员相关的PL和PR结构。从第二个最近时间序列成员开始,MTSC算法中的LRSTOMP过程只需要处理当前最近时间序列成员相对于前一个最近时间序列成员的新增部分,进一步结合前一个最近时间序列成员上的PL和PR,可以增量获得当前最近时间序列成员上的PL和PR结构,在此基础上使用ALLC算法得到该成员上的全序链集挖掘结果。相较于对每一个最近时间序列成员内容都使用LRSTOMP和ALLC算法处理的Naive方式,MTSC算法利用增量计算的思想,避免了对全部数据进行重复性计算,从而加快了算法的执行速度,具有更高的时间效率。基于公有数据样本Penguin和TiltABP的仿真实验验证了该算法的有效性,实验结果表明其性能与Naive算法完全一致,且对于以上数据样本,在空间开销增加1.1%~9.7%的情况下,可以实现时间效率80%~88.3%的提升。

关键词： 麻雀搜索算法   支持向量机   LBP   交通标线   PCA  

摘要： 针对智能驾驶汽车对交通标线识别率不高的问题,提出一种改进LBP特征和SSA优化SVM的交通标线识别算法.该算法采用改进的LBP算法提取路面交通标线特征,通过PCA降维处理,获得最佳维度;通过对SSA、PSO、WOA和GWO 4种群智算法分析比较,发现采用SSA优化SVM的惩罚系数和核函数参数,获得路面交通标线识别的最优模型.实验结果表明,该模型的平均识别速度分别比PSO、WOA和GWO优化的SVM模型提高了1.0%、6.19%和8.35%,平均识别精度最高,达到96.7%,比优化前提高了4.5%,且模型的最佳参数稳定.

关键词： 分配车   进料均匀性   制丝车间   智能算法  

摘要： 在烟草行业中,制丝生产工艺贮柜进料是一个关键环节。在实际生产过程中,双分配车进料存在不均匀的问题,这无疑影响生产效率和产品质量。对制丝车间双分配车展开研究,寻找影响其进料均匀性的关键因素,并提出有效改进策略。

关键词： 数控加工   刀具半径补偿   矢量计算  

摘要： 数控加工技术在装备制造领域应用越来越广泛,刀具半径补偿是数控系统一个基本功能,广泛应用于简化数控加工程序编制、减少编程计算量等。采用矢量算法实现刀具半径补偿后刀具中心轨迹计算,并对插入型过渡方式刀具路线进行优化,减少空行程。仿真测试表明,算法能够准确完成刀补后刀具中心轨迹的计算,且空行程少,加工效率高。

关键词： 复杂网络   链路预测   网络表示学习   信息熵   环境治理  

摘要： 城市环境污染具有强波动性、非控制性以及各类因素交互作用的特点,是一个典型的复杂系统。链路预测是复杂网络分析中的一个经典问题,可以发现网络中缺少或可能存在的未来边缘,从而分析污染排放的演化规律。因此,提高链路预测的准确性和稳定性是具有挑战性的研究方向。为此,提出了一种基于图嵌入的自适应融合采样链路预测算法(Adaptive Fusion Sampling Link Prediction Algorithm,AFS)。首先,定义基于邻接信息熵的中心性指标,该指标反映节点的全局和局部的拓扑结构特征。其次,提出两种不同的采样策略并使用中心性指标自适应选择;基于Skip-Gram的嵌入模型实现节点的低维向量表示。最后,在3个真实污染排放网络数据集上进行算法验证。结果表明,AFS表现均优于对比算法,并且将AUC最多提高7.9%。

关键词： 双螺旋结构   大学计算机基础课程   计算思维   课程思政  

摘要： 针对现阶段大学计算机基础课程教学实践中面临的诸多挑战,以计算思维赋能和课程思政铸魂为两条主线,提出基于双螺旋结构的大学计算机基础课程体系,从课程教学目标、教学内容、教学方法、教学资源建设、教学评价等几个方面阐述如何将课程体系中蕴含的思政元素和计算思维内涵水乳交融地贯穿到整个大学计算机基础体系的教学与实践中,最后说明教学效果和推广价值。

关键词： 机器学习   互连网络   网络故障诊断   大规模复杂网络   优化算法   故障问题   复杂度   关键问题  

摘要： 随着网络规模的扩大和复杂度增加,故障发生的频率和类型日益增多。传统故障诊断方法通常依赖于专家经验和手动排查,不仅效率低下,还难以应对大规模复杂网络中的故障问题。因此,快速、准确地诊断网络故障已成为当前互连网络领域呕待解决的关键问题。

关键词： 采摘机械臂   多项式插值   轨迹规划   时间最优   多策略改进麻雀算法  

摘要： 针对六自由度柑橘采摘机械臂时间最优轨迹规划问题,提出一种多策略改进麻雀算法(Multi-strategy improved sparrow search algorithm, MISSA)的轨迹规划方法。首先,利用改进D-H参数法建立机械臂的运动学模型,并对其正、逆运动学进行求解,然后利用3-5-3多项式插值建立机械臂关节空间的运动轨迹。最后针对普通麻雀算法,利用Logistic混沌映射均匀化种群,并融合改进正余弦策略平衡算法的局部与全局搜索能力后,得到了改进麻雀算法,并利用该算法对机械臂进行时间最优轨迹规划,再与GA、PSO、SSA算法进行对比。结果表明,多策略改进麻雀算法相比于其他3种算法在收敛速度和精度上均有明显提高,关节运行时间缩短46.7%,且优化后得到关节运动学曲线均光滑无突变,验证了算法的有效性。

关键词： 跨模态   生成对抗网络   图像生成   文本生成图像   感知损失  

摘要： 文本生成图像任务的训练依赖大量的图像文本对,而数据集样本量不足和图像主体内容不突出的问题,将极大地影响模型的整体表现。文章基于全局语义特征以及对语义多样性表达的分析,进行自适应扰动的文本数据增强,同时设计融合边界信息的图像裁剪法,并采用随机裁剪、旋转的方式完成图像数据增强,提高了图像的真实性并丰富了细节。同时,本文在判别器中增加了语义内积,并在损失函数中引入了循环一致性损失和视觉语义匹配损失,进一步提高图文的语义一致性。文章模型在CUB-200-2011数据集上的IS、FID和R-precision值分别达到4.96、14.11和75.20%。

关键词： 室内定位   超宽带   非视距   粒子滤波  

摘要： 针对超宽带(Ultra Wide Band,UWB)室内定位容易受到非视距(Non-Line of Sight,NLoS)误差干扰,导致室内定位精度下降的问题,提出了一种改进的Chan粒子滤波Taylor(Chan Particle Filter Taylor,CPFT)迭代定位算法,该算法通过Chan算法计算一个初始值,利用该初始值,结合粒子滤波算法对初始位置进行再次估计,将估计结果作为Taylor算法的初值。在Taylor算法每次迭代后,采用一维线性搜索算法,动态调整步长,更新估计位置,减小定位误差,防止其出现不收敛情况,最终输出定位坐标。实验结果表明,该算法可以有效抑制NLoS的影响,提高室内定位的精度。