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关键词： 调频连续波   合成孔径雷达   方位空变性   微小型无人机  

摘要： 调频连续波(frequency modulated continuous wave,FMCW)体制的合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)具有较宽的方位向波束,运动误差在成像处理时会产生较为严重的方位空变性。对此,建立了具有三轴运动误差的信号模型;对宽波束情况下的距离和方位的耦合性以及由运动误差导致的方位空变性进行了分析;在视线向(line of sight,LOS)引入传统的频率分割算法来补偿方位空变误差,在航向将运动误差建模为包络误差与相位误差;提出了“逐方位块补偿法”来消除相位误差中的空变性。最后,通过仿真实验验证了所提算法的有效性。

关键词： 智能监控   深度学习   YOLO-RE   人员检测  

摘要： 针对目前数据中心监控审查采用传统人工对监控视频里的人员数量进行抽检,极其耗费人力的缺点,本文采用YOLOv7作为基线深度学习模型,提出了一种改进YOLO-RE的机房人员检测算法。首先采用SPPFCSPC网络替换原SPPCSPC模块,在保持感受野不变的情况下,提升了检测速度。然后,采用EIOU损失,优化了纵横比的模糊定义问题,并添加Focal Loss聚焦优质的锚框,解决样本不平衡的问题。最后,针对因机房枪机拍摄角度与高度使画面中通常存在较小的人员目标问题,增加小目标检测头,充分利用大尺度特征,提高小目标检测能力。实验结果表明,在现场采集的数据集上,本文方法的平均检测精度约89.7%,提高了自主检测精度和视频抽检效率,为保障数据中心的监控安全提供技术支撑。

关键词： 异构多核处理器   任务调度   疯狂自适应的樽海鞘群优化算法  

摘要： 为了解决当前异构多核环境下的任务调度效率不能满足应用程序的多样性要求的问题,论文基于疯狂自适应的樽海鞘群优化算法(Crazy and Adaptive Salp Swarm Algorithm,CASSA),提出一种异构多核处理器任务调度算法。该算法以缩短全部任务的完成时间为目标,根据任务优先权规则设计任务分配的编码方案,利用CASSA算法中领导者的全局搜索能力和追随者的局部搜索能力,使CASSA算法在异构多核任务调度问题上有更高的收敛效率和更高质量的解。实验表明,CASSA算法的性能优良,最优解的质量高,在异构多核处理器任务调度领域中具有良好的研究意义。

关键词： 双层蚁群算法   AGV   任务调度   纺织车间   角色分配机制  

摘要： 为解决多AGV系统在纺织车间复杂环境下运输任务分配不合理的问题,在考虑纺织车间工序多样、AGV类型丰富的情况下,建立可完成车间运输任务分配且满足全局AGV路径规划最优化的多AGV调度模型,并提出了一种以全局蚁群算法和局部蚁群算法相结合的内外双层任务分配调度算法。该算法将传统蚁群算法中的信息素用于连接内外两层从而将纺织设备任务点分配与AGV调度相结合,并根据AGV不同类型匹配不同纺织设备的特点,引入角色分配机制,以适应不同类型AGV对应相应的纺织工序及纺织设备。仿真试验结果表明:双层蚁群算法能够完成纺织车间中不同类型AGV间协同任务分配,可以有效完成车间运输任务合理调度以及多AGV路径优化。

关键词： 回声状态网络   流形学习   时间序列分类   自编码网络  

摘要： 回声状态网络(Echo State Network,ESN)能够为解决时间序列问题提供有效的动态解决方法,然而大多数情况下ESN模型主要用于预测而不是分类,ESN在时间序列分类任务的应用尚未得到充分的研究。传统ESN由于存在随机生成的输入权重,使得其性能并不能保证最优。随机生成的权重在特征映射时,可能会破坏有用的特征。针对这些缺点,提出了一种针对时间序列分类任务的基于图正则化自编码的回声状态网络模型(GRAE-ESN),利用流形学习考虑数据内在的流形结构,来约束输出权重使得相似样本的输出在新的空间中更加接近,之后将ESN结构中的输入权重用解码层获得的权重所替换,以学习到丰富的输入特征。在基准数据上的实验表明,所提出的GRAE方法能够有效的改进ESN分类器,在与多个主流算法和深度学习算法相比,该算法具有更好的性能和鲁棒性。

关键词： 位交换   混沌优化   数字图像   置乱算法   敏感性增强   混合蛙跳方法  

摘要： 数字图像置乱关系到个人隐私和信息安全问题,为了保护图像中的敏感信息,提出一种基于位交换和混沌优化的数字图像置乱算法。使用散列函数获得数字图像明文的密钥流,采用与明文相关的子密钥推导像素初始值,通过非线性交叉生成位交换算子,增强明文信息敏感性;运用Logistic方程得到混沌序列,引入抽样加权方法提高图像置乱强度,采用混合蛙跳方法按照族群划分实施信息传输,将混沌序列内的实数从小到大排列,初始混沌抽样后构成的混沌序列用于图像中,显著提升图像置乱强度,完成数字图像置乱。仿真结果表明,上述方法拥有极高的安全性和优秀的加密性能,可以为数字图像在各领域的安全使用提供可靠借鉴。

关键词： 改进浣熊算法   路径规划   SPM混沌映射   莱维飞行   透镜成像反向学习  

摘要： 针对浣熊算法(COA)全局寻优能力不足的问题,提出改进的浣熊算法(ICOA)。通过SPM混沌映射初始化种群,引入莱维飞行和透镜成像反向学习综合的位置更新策略,提高了算法跳出局部最优解和全局搜索能力。采用基准函数测试,结果表明,ICOA算法与COA算法、麻雀搜索算法(SSA)和算术搜索算法(AOA)相比拥有更优的收敛速度和收敛精度。针对各种地形、威胁和约束三维无人机的路径规划问题,构建丘陵地貌的仿真环境模拟无人机执行古建筑群勘探任务的场景,并使用ICOA算法、COA算法、SSA算法和AOA算法进行路径规划。仿真结果表明,ICOA算法规划路径的适应度值更优,路径距离更短且俯仰角度更小,进一步验证了ICOA算法的有效性及其应用于丘陵地区无人机勘探任务的可行性。

关键词： 忆阻混沌映射   S盒   密钥扩展   不可逆性   并行性   独立性  

摘要： 密钥扩展在对称分组密码中起着重要的作用,但AES和SM4等串行密钥扩展算法是可逆且串行的,所生成的轮密钥之间缺少独立性.本文通过设计一个增强型密钥扩展算法生成期望数量的轮密钥,且满足不可逆性、并行性以及轮密钥之间的独立性.首先,通过在2维离散超混沌映射(2D-DCM)中添加一个忆阻器,构造一个基于忆阻器的2维离散超混沌映射(2D-MDCM),该映射的状态点在相空间中具有遍历性,在足够大的参数范围内具有良好的随机性.基于2D-MDCM设计一个强S盒,该S盒没有不动点、反不动点以及短周期环.利用混沌迭代的不可逆性以及S盒,设计一种不可逆的密钥扩展算法,该算法可以并行生成指定轮数且灵活长度的轮密钥,每轮轮密钥都可以由初始密钥独立生成.实验和分析结果表明,改进后的密钥扩展算法大大提高了初始密钥的安全性.

关键词： 时空网络   机器人   算法   视觉   路径   数据分析  

摘要： 视觉避障方法利用图像或视频数据,通过算法处理,实现机器人对障碍物的识别和规避。时空网络通过时间和空间维度的数据分析,提供了更加准确和动态的信息流,极大地增强了机器人视觉系统的反应能力和处理能力。提出了一种基于时空网络的机器人视觉避障方法,设计了符合环境需求的网络架构,通过实时数据获取与处理技术,增强了系统对动态环境的适应性,证明了该方法在实际应用中的高效性和安全性。

关键词： 人工智能   绘画   算法模型   审美   艺术创作  

摘要： 在绘画创作领域,人工智能算法模型技术持续进化,经历了从迭代到突围的过程,其模拟人类思维的水平突飞猛进,得以在深度学习中获得艺术感知,形成模拟艺术家审美创造的技术基础。本文以创作本质、追求目标、技术原理、实践应用四个层面探讨人工智能绘画的创作过程,认为艺术家通过改变变量参数,操控算法技术对审美活动进行模拟和转化,从而在人类与人工智能的协作中,解锁艺术创作的新维度,展现出多样创作主体的无限可能。