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关键词： 多重噪声影响   抽样投影(RANSAC-MP)   裂缝平面识别   水力压裂   微地震数据点   稳健性  

摘要： 提出一种稳健的水力压裂裂缝平面识别算法——抽样投影算法(RANSAC-MP),通过随机抽样方法弱化无关破裂事件导致的离群噪声,并提出最大投影平面拟合算法以减小环境噪声的影响,同时结合了RANSAC算法的抗噪性和投影方法的降维效果。以实际直井微地震数据为例进行裂缝平面拟合,结果表明:RANSAC-MP算法在多重噪声影响下表现出更强的稳健性和更高的计算精度,当压裂仅形成单一裂缝时,该算法可以直接处理原始数据。

关键词： 三维点云数据   变电站设备   分类识别   K-最近邻   粒子群算法  

摘要： 针对变电站设备三维点云数据采集缺陷造成的场景重建精度低、效率差等问题,在对识别过程进行分析的基础上,提出了一种结合K-最近邻分类算法和改进粒子群算的变电站设备分类识别方法。使用改进的粒子群优化算法来优化K-最近邻分类器的输入权重,提高了设备的分类识别精度。通过仿真进行对比分析,验证该方法的优越性。结果表明,采用该方法的分类识别效果显著,训练准确率达到100%,测试准确率达到99%,与传统识别方法相比,识别准确率从97%提高到99%,平均识别时间从85.81 s降低到0.19 s。该方法解决了变电站设备三维点云数据采集缺陷造成的场景重建精度低、效率差、识别率低等问题,有效提高了变电站设备的分类识别效果,具有良好的实用价值和可操作性。

关键词： 无人机   数据收集   轨迹优化   马尔可夫决策过程  

摘要： 该文研究了无人机(UAV)辅助无线传感器网络的数据收集问题。首先提出基于均值漂移算法的传感器节点(SN)初始分簇策略,进而以簇间负载均衡为目标,设计SN切换算法。基于所得成簇策略,将UAV数据收集及轨迹规划问题建模为系统能耗最小化问题。由于该问题是一个非凸问题,难以直接求解,将其分为两个子问题,即数据调度子问题及UAV轨迹规划子问题。针对数据调度子问题,提出一种基于多时隙库恩-蒙克雷斯算法的时频资源调度策略。针对UAV轨迹规划子问题,将其建模为马尔可夫决策过程,并提出一种基于深度Q网络的UAV轨迹规划算法。仿真结果验证了所提算法的有效性。

关键词： 无人装备系统   弹性恢复策略   遗传算法   任务重要度  

摘要： 针对无人装备系统在遭受外界干扰或自身装备故障情况下如何快速恢复系统性能这一问题,提出一种基于遗传算法的恢复策略模型。该模型基于最短维修路径、最短维修时间和最大平均任务重要度这3个关键维修策略,构建相应的优化目标函数来计算无人装备系统网络维修保障的优化路径。通过案例分析,表明该模型构建的恢复策略得到的优化路径能够快速恢复装备系统的性能,对提升装备系统弹性有促进作用,对提升装备系统作战效能有重要的意义。

关键词： 自适应控制   随机配置网络   监督机制   未建模动态   数据驱动模型  

摘要： 针对一类难以建立精确模型的单输入单输出(Single-input single-output,SISO)非线性离散动态系统,提出了一种数据驱动模型的自适应控制方法.所提方法首先设计具有直链与增强结构的随机配置网络(Stochastic configuration network,SCN),建立了一种可同时表征非线性系统低阶线性部分与高阶非线性项(未建模动态)的数据驱动模型,并采用增量学习方法与监督机制,对模型结构与模型参数进行同步更新优化,保证了数据驱动模型的无限逼近能力,解决了传统自适应控制采用交替辨识算法存在的建模精度低、模型收敛性无法保证的问题.进而利用直链部分与增强部分,分别设计了线性控制器及虚拟未建模动态补偿器,建立了基于SCN数据驱动模型的自适应控制新方法,分析了其稳定性与收敛性,通过数值仿真实验和采用交替辨识算法的传统自适应控制方法进行对比,实验结果表明了所提方法的有效性.

关键词： 数据终端   复杂任务   灰狼算法   调度策略  

摘要： 大型复杂机电设备或特种高危贵重物品仓储、运输过程常需要对设备状态及周围环境信息进行实时监控。而在监控过程中经常遇到多终端复杂任务协调难题,由于多终端任务调度是一个NP(non-deterministic polynomial)优化问题,高效的调度策略可极大缩短调度等待时间。基于此,文章提出一种融合多种策略的灰狼调度方法,建立新的编码方式与离散空间映射,应用混沌系统不确定性初始化种群,以自适应惯性权重来平衡调度方法的全局优化性能与收敛速度,引入反向学习思想扩大算法寻优范围。实验结果表明调度方法将系统等待时间有效缩减10.06%,其终端负载及最小等待时间明显优于其他算法,验证了调度策略的有效性及优越性。

关键词： 钟差预报   周期变化   随机变化   奇异谱分析   神经网络  

摘要： 考虑到多项式卫星钟差模型拟合残差中仍存在显著周期性信号和非线性随机噪声,提出了一种附加周期项和随机项补偿的多项式预报模型和实时预报算法。首先,基于奇异谱分析方法重构钟差趋势分量、周期分量和随机分量,并利用快速傅里叶变换对重构分量进行频谱分析,分离和提取钟差的趋势项、主周期项和剩余项;其次,结合二次多项式和周期项模型拟合外推趋势项和主周期项,并获得多项式拟合残差;最后,利用神经网络对钟差剩余项和多项式拟合残差之和进行建模预测,其中网络模型通过超限学习机确定。利用GPS超快速卫星钟差实测数据对所提算法进行测试验证,结果表明,利用所提算法获得的GPS超快速卫星钟差预报产品,相比基于快速傅里叶变换的附加周期项的二次多项式模型,3 h、6 h、12 h和24 h的预报精度分别提高了59.65%、42.86%、32.50%和23.44%;相比国际GNSS服务组织提供的超快速钟差产品,预报精度分别提高了56.60%、48.57%、49.06%和47.87%。

关键词： 超混沌系统   Lyapunov指数   电路仿真   图像加密  

摘要： 目的 针对构造具有混沌特性的复杂四维超混沌系统以及提高图像数据保护的安全问题,提出在经典系统Lü基础之上,引入一个状态反馈控制器构建只有一个平衡点的四维超混沌系统,通过理论分析四维超混沌系统的动力学特性并设计超混沌加密算法以保护图像加密后的数据安全性。方法 利用Matlab软件对该超混沌系统进行数值仿真,如系统耗散性和平衡点稳定性、Lyapunov指数谱和分岔图、Poincare截面;同时设计了四维超混沌系统的模拟电路,通过基本的电路元件,以运算放大电路为基础搭建超混沌系统的模拟电路模型;最后将四维超混沌系统与置乱-扩散算法相结合,利用超混沌系统混沌序列的复杂性和伪随机性设计了一种高效且安全的四维超混沌图像加密算法,通过Matlab软件对明文和密文图像进行直方图、相邻像素相关性、信息熵和抗攻击性分析。结果仿真数据表明:该四维超混沌系统具有周期、混沌、超混沌吸引子的复杂混沌行为,同时利用Multisim软件验证电路实现的准确性和物理可实现性。图像加密实验数据表明:该超系统对混沌密钥和明文非常敏感,超混沌加密算法的安全性更高,同时在保证安全性的前提之下,可以有效抵御统计攻击和差分攻击,也加快了图像解密和加密的速度。结论 实验结论表明:该四维超混沌系统在不同参数下可以表现出复杂的动力学特性,利用超混沌系统产生的混沌序列设计的混沌加密算法安全性很高。

关键词： 图像处理   缺陷检测   YOLOv7   SimAM   轻量化   NWD  

摘要： 针对现有的小目标焊点缺陷检测方法存在错检、漏检等问题,提出一种改进YOLOv7的小目标焊点缺陷检测算法。考虑到焊点尺寸较小,添加小目标检测层和检测头以提取更多的浅层特征信息。引入无参注意力机制(SimAM)为特征图分配三维权重,提高模型特征提取能力。使用部分卷积(PConv)重构ELAN模块,减少冗余运算和内存访问次数,在颈部利用长径特征网络(GiraffeDet)融合不同尺度特征,提高模型轻量化程度。最后,利用NWD(Normalized Wasserstein Distance)损失函数改进原有的CIoU损失函数,加快模型收敛速度并提高小目标检测精度。实验结果证明,改进后的YOLOv7算法平均检测精度达到90.3%,相较于原算法提升了5.1%,召回率提高了3.2%,参数量降低了36.3%,且在收敛速度方面有了较大的提升。本文算法为边缘设备检测小目标焊点缺陷提供了参考。

关键词： 血管介入   YOLOv5m   导丝检测   可变形卷积   坐标注意力机制   BiFPN  

摘要： 针对目前主流目标检测算法在微创血管介入导丝检测中应用较少、检测准确率低和检测速度慢等问题,提出了一种改进的YOLOv5m网络用于血管介入导丝检测。首先,在YOLOv5m的主干网络中引入可变形卷积替换部分标准卷积,并在主干网络的CSP模块中添加坐标注意力机制;其次,在颈部采用加权双向特征金字塔网络进行特征融合,提高模型对不同特征层的融合能力。实验结果表明,改进YOLOv5m算法的mAP@0.5达到87.8%,比YOLOv5m提升了5.7%,表明该算法在血管介入导丝检测方面具有较高应用价值。