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关键词： 图像处理   图像去雾   大气散射模型   颜色校正   灰色世界假设   细节增强   光照补偿   对比度增强  

摘要： 由于雨雾天气的影响,清晰图像的获得较为困难,通常存在能见度低、对比度差、细节信息缺失等问题。针对上述问题,文中提出一种鲁棒性高的图像去雾算法。首先,将输入图像转换为细节图像,衰减图像并重新定义三个颜色通道,根据最小颜色损失原则对颜色进行补偿并平衡三个颜色通道的差异;其次,通过改进的大气散射模型EASM和暗通道先验算法解决图像发暗的问题,去雾结果明显、颜色鲜艳、细节清晰。在自然图像和合成图像数据集上进行对比实验并设计消融实验,结果表明,所提算法在信息熵、FADE、自然图像质量评估器(NIQE)、结构相似性(SSIM)等方面表现优于最新的去雾算法,具有较高的鲁棒性和应用前景。

关键词： 双曲守恒律方程   有限体积法   卷积神经网络模型  

摘要： 双曲守恒律方程的间断解对数值算法要求严格。通常传统低阶数值算法构造简单,但数值结果的分辨率较低,且依赖于网格。机器学习方法虽不依赖于网格,且适用于处理复杂场景下的问题(如高维问题),但在求间断解时可能出现移位或抹平现象。将机器学习方法与传统低阶格式相结合,在空间上采用低阶有限体积格式,在权重系数优化上采用卷积神经网络,从而实现基于较少节点便可得到高分辨率数值结果。数值算例验证了算法的性能,在求解连续及间断问题时均能得到高分辨率数值结果,且未出现移位、抹平现象。

关键词： 数字行政行为   算法歧视   数字政府   机器学习算法   算法行政权力  

摘要： 数字行政行为算法歧视是数字政府领域由机器学习算法与行政权力相结合而引发的算法歧视现象。它的存在可能会给数字法治政府建设带来一系列危害,包括但不限于破坏数字政府公信力、加剧社会不平等、损害行政相对人的合法权益以及影响数字行政行为的公正性。为了更好地从法律层面规制数字行政行为算法歧视,文章以智慧税务为例,从技术原理层面探究其技术生成逻辑为“数据→信息→知识→决策→数字行政行为”。在此基础上,对现阶段数字行政行为算法歧视的法律规制情况进行深入分析,发现其在事前、事中、事后三个环节面临诸多困境,主要包括缺失算法公平标准、缺乏对算法行政权力的运行制约以及数字行政行为算法歧视存在认定困难。对此,从理论与实践提出了解决路径:一是制定算法公平标准,解决技术创新与公平价值之间的冲突;二是完善算法行政权力运行制度,保障平等权;三是明确数字行政行为算法歧视的构成要件,为公众提供有效救济。由此,形成对数字行政行为算法歧视事前、事中、事后全覆盖的有效规制体系,从而推进数字法治政府建设,提高国家治理体系和治理能力现代化水平,完善中国特色社会主义法治体系。

关键词： 空间机械臂   轨迹规划   甲虫搜索算法   避障   高精度运动  

摘要： 针对中国空间站问天实验舱机械臂(EMM)的轨迹规划任务,提出了一种基于甲虫搜索(BAS)算法的轨迹规划技术,使机械臂关节轨迹满足多目标约束的同时,机械臂末端沿预定的任务轨迹运动。基于GJK算法将机械臂本体与周围障碍物的最小距离作为首要优化目标,保证机械臂与障碍物保持安全距离;根据笛卡尔空间中的目标轨迹,基于DH法建立的EMM运动学模型,将机械臂末端与目标轨迹的位置误差作为次级优化目标;为减少机械臂关节磨损,把第3、4、5关节运动行程作为第三个优化目标。采用加权系数法将3个优化目标组成轨迹规划算法的优化模型。实验结果表明:提出的轨迹规划算法具有较快的收敛速度,末端误差曲线变换平缓,精度明显高于粒子群算法的结果。验证了BAS规划出的轨迹能够使机械臂末端在跟踪目标轨迹的同时,机械本体可安全避开空间站舱外的障碍物。

关键词： 神经网络   过电流保护装置   识别算法   系统维护   电力传输   分配领域   人为干预   全自动化  

摘要： 在电力传输和分配领域,中压架空线路广泛采用覆盖导体(CC)。传统的过电流保护装置难以监测CC的相地故障,在这种情况下,局部放电(PD)监测成为一项关键技术。因此,研究更高效、适应性强的PD监测方法,是当前电力系统维护的重要发展方向。本文提出基于相似性信息与图神经网络结合的智能局部放电模式识别算法研究方案,该方案属于全自动化的智能局部放电监测方法,可减少人为干预,并充分考虑数据的多尺度信息,提高监测的适应性和准确性。

关键词： 属性特征   信任度   协同过滤   冷启动  

摘要： 针对传统协同过滤算法的冷启动、推荐精度低等问题,提出基于用户特征和信任度的推荐算法(Recommendation Algorithm Based on User Characteristics and Trust,RA-UCT)。该算法首先利用用户的人口统计学信息和评分数据来计算特征相似度;然后在改进的相似度基础上,构建用户信任网络,计算综合信任度,在特征相似度和综合信任度两个维度上进行推荐。在MovieLens公共数据集上的实验结果表明,与传统协同过滤方法比较,提出的算法能够有效提高推荐精度,冷启动问题也得到有效缓解。

关键词： 时空数据   时空数据模型   面向对象   时空对象   概念模型   逻辑模型  

摘要： 时空数据模型是模拟处理具有时间、空间、主题等多维语义特征时空数据的有效工具。面向对象时空数据模型采用面向对象的思维和技术来认识、表达、存储与分析地理现象,通过构建时空对象实体、封装操作行为、模拟时序关系实现抽象描述地理现象的产生、发展和灭亡的过程,具有支持变长记录、多元组存储和子对象嵌套的优势。本文通过概述已有研究的面向对象时空数据模型,纵向梳理模型的发展脉络和演变过程,总结相关研究构建模型的基本思路和独特视角;横向参照数据模型的抽象过程,从概念、逻辑、物理三个层次分析模型的构成和特点,梳理不同研究设计模型的内在关联与基本逻辑,以期为模型理论探索和实践应用提供一定的借鉴,为模型完善和新模型探索提供一些参考。

关键词： 改进鲸鱼优化算法   长短期记忆网络   化工过程   故障诊断   非洲秃鹫优化算法   超参数寻优   非线性收敛因子   田纳西伊斯曼数据集  

摘要： 鲸鱼优化算法是一种群体智能优化算法,文中针对基本鲸鱼优化算法收敛速度慢、收敛精度低、易陷入局部最优等问题,从几个方面对其进行了改进:通过Tent混沌对种群进行初始化来增加种群多样性;融入非洲秃鹫算法的群体最优和次优策略与探索阶段位置更新策略,以避免算法早熟以及陷入局部最优;采用一种新的非线性收敛因子替代鲸鱼优化算法原本的线性收敛因子,平衡算法的全局探索和局部开发;引入了非线性自适应增量惯性权重,更好地平衡了全局搜索能力与局部搜索能力;最终得到一种混合非洲秃鹫算法的改进鲸鱼优化算法(MAWOA)。在对4种基准测试函数进行的对比试验中显示,MAWOA具有较快的收敛速度和较高的收敛精度。将MAWOA算法应用于长短期记忆(LSTM)网络的超参数寻优中,构建MAWOA-LSTM故障诊断模型。结合田纳西伊斯曼(TE)化工数据集进行故障诊断,通过与LSTM、WOA-LSTM等模型进行准确率对比,验证了所提算法的优越性。

关键词： 道路桥梁   结构病害   加固技术  

摘要： 目前,我国公路运输网中道路桥梁建设项目比较多,在长期实践和探索的过程中已经攻克了道路桥梁建设的诸多技术性问题。尤其是针对道路桥梁结构性病害问题也总结了一些有价值的经验和应对方案。为了有效保障道路桥梁使用质量,结构性病害的检测和加固技术的应用需要得到重视。为此,相关部门和技术人员需要采用科学合理的手段检测常见结构病害,并且制定相应的加固方案,以保证通行者的安全。基于此,文章将从道路桥梁常见结构病害及成因、道路桥梁加固案例及技术分析等角度入手进行研究,以供参考。

关键词： 正脸姿态估计   表征信息   最近邻分类   集成学习   余弦距离   机器学习   大规模数据  

摘要： 现有的正脸姿态估计任务依赖于头部3D姿态的估计和经验阈值的使用,这类方法存在主观性和鲁棒性不足的问题。为解决上述问题,提出一种基于大规模正脸数据驱动的集成学习算法。通过构建大规模正脸类别,解决正脸姿态分类中类内方差大而类间方差小的问题,避免人为确定阈值带来的主观性问题。利用人脸特征中的姿态信息和大规模集成的方式,区分正脸图像和非正脸图像,提高分类能力,增强鲁棒性。实验结果表明,所提方法无需依赖关键点标注,具有较短的推理时间,在公共数据集上实现了正脸姿态估计。在光照变化、配饰遮挡、小角度和大角度的真实数据集上展示了高效的分类能力。