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关键词： FPC   区域生长法   图像差分法   缺陷检测  

摘要： 本文以国内某款手机FPC的金手指为研究对象,针对在制造过程中经常出现短路和开路缺陷,提出的一种基于骨架提取的缺陷检测算法。该算法以骨架提取为基础,结合骨架点的8邻域分析、区域生长法、图像差分法来实现对FPC制造缺陷中的短路、开路类型的缺陷检测,经试验该方法取得了良好的检测效果。

关键词： 移动机器人   拓展卡尔曼滤波器   支持向量机   定位恢复   自适应蒙特卡洛定位  

摘要： 机器人定位技术对智能机器人的高效、精确和安全运行至关重要,然而在实际的定位过程中,机器人常面临“绑架”问题。为了应对这一难题,提出一种基于支持向量机(SVM)的自恢复自适应蒙特卡洛定位(SVM-SRAMCL)算法。首先,构建用于识别机器人“绑架”状态的检测模型——基于SVM的绑架检测模型(SVM-KDM);其次,通过自适应蒙特卡洛定位(AMCL)算法所得的粒子集计算粒子特性值,并作为SVM-KDM的输入,一旦检测到“绑架”事件,使用扩展卡尔曼滤波器(EKF)融合惯性测量单元(IMU)和里程计(Odom)的数据估计机器人的新位姿;最后,使用AMCL算法进行粒子预测、更新和重采样,最终实现机器人的重新定位。相较于自恢复蒙特卡洛定位(SR-MCL)算法,绑架后恢复定位所需的更新减少了4.1次,重定位的成功率提高了3个百分点。实验结果验证了所提算法在解决移动机器人的定位“绑架”问题方面具有更高的效率和成功率。

关键词： 入侵检测   FOCNN   数据不平衡   少数类攻击   OpenStack   CNN新结构  

摘要： 提出一种基于果蝇算法(FOA)和卷积神经网络(CNN)的入侵检测方法。FOA实现训练数据的均衡,并结合新型CNN结构(1个输入层、3个卷积层、2个池化层和2个全连接层)改善不均衡数据对入侵检测的影响。研究使用了OpenStack数据集,包含正常数据和4类攻击数据。数据特征经处理后转换为灰度图作为CNN的输入数据。实验结果表明:该方法显著提高了入侵检测系统的分类平均精确率,克服了不均衡训练数据的负面影响,实现了CNN在入侵检测中的应用。可为提高入侵检测系统的准确性和可信度提供参考。

关键词： 污水处理   精确曝气   神经网络   遗传算法   预测  

摘要： 针对城市污水处理厂生化池曝气量的冗余问题,从节能降耗角度出发,提出了一种精确预测生化池曝气量的方法。首先,对从山东某污水厂采集的数据做预处理;其次,经相关性分析,建立以进出水指标和历史曝气量为输入、以当前曝气量为输出的反向传播(back propagation,BP)神经网络模型,并利用遗传算法优化BP神经网络的权值和阈值;最后,为了验证所提方法的有效性,将其与传统BP神经网络模型进行对比。实验结果表明,所提方法的均方根误差减小了39.88%,计算时间缩减了31.00%;且与实际测试数据相比,每月的曝气电费可节约892.80元。因此,所提方法对生化池曝气量的预测是有效和可行的。

关键词： 桥梁工程   协同过滤算法   子部件   病害   复检   指引   技术状况   桥梁检测  

摘要： 为在桥梁复检时精准推荐子部件和病害类型,避免复检时全面普检效率低和人资物力浪费的问题,提出一种基于协同过滤算法的桥梁复检指引应用方法。该方法基于句向量思想和协同过滤思想,首先分析桥梁与子部件病害类型的关联关系,得出需复检的子部件,同时结合现有海量检测数据,分析不同桥型、不同部件(子部件)和病害类型的关系;然后为复检推荐出关联子部件最有可能发生的病害,引入计算相似度的杰卡德公式,根据桥梁及部件的相似特征,在样本库中寻找最佳相似桥梁和部件,并给出参照评分。以某高速公路桥梁为应用背景,对比分析现场复检病害类型与推荐病害类型,以及复检得分和参照评分。结果表明:指引的子部件病害类型在复检时被检测出的可能性很大,准确率达到75%以上;复检评分与参照评分相差率基本小于10%;整体提升检测效率约50%;该协同过滤算法可以应用于桥梁复检指引。

关键词： 轨迹规划   轨迹优化   改进遗传算法   模拟退火算法   萤火虫算法   协作机械臂  

摘要： 针对传统遗传算法在优化机械臂轨迹时间时存在易陷入局部最优、后期局部搜索精度不高等问题,提出了一种改进型遗传算法。使用Tent映射初始化种群,增强遗传算法全局搜索能力。引入模拟退火算法对每一代子代种群进行局部退火操作,提升算法跳出局部最优的能力,在算法后期使用萤火虫算法替代常规变异算子,提高算法后期局部搜索精度。以aubo-i10协作机械臂为对象进行时间优化仿真,结果表明,改进后的遗传算法优化时间相比传统遗传算法减少了约1.2 s,并使机械臂各关节的角速度、角加速度曲线光滑连续,且满足最大约束条件,证明了算法的可行性和有效性。

关键词： 创新思维   算法实践   课程思政   多维考核   四位一体  

摘要： 以培养学生应用算法解决实际问题的能力为目标,提出聚焦创新实践能力培养的算法分析与设计全新教学改革理念,从教学内容、教学思路以及创新实践能力训练三个维度进行改革探索。强调创新思维与实践操作的有机结合,将课程思政元素融入教学过程。采用学生评价、形成性评价、问卷调查和竞赛成绩多维考核形式评价教改效果。通过本次教学改革探索,建立了“课堂、实践、资源、评价”四位一体的算法课程教学模式,有效提高了学生的创新能力和实践能力。

关键词： XGBoost算法   自适应网络切换   Wi-Fi与5G网络切换   工业物联网(IIoT)  

摘要： 文章提出一种基于XGBoost算法的自适应网络切换方法,优化工业物联网(Industrial Internet of Things,IIoT)环境中Wi-Fi与5G网络的切换效率。通过XGBoost模型深度学习历史网络性能数据和环境参数,智能预测最优网络切换时机和目标网络类型。该方法实现了动态网络选择,并结合动态缓存系统利用历史数据优化决策,提高了切换效率和响应速度。引入的回滚检查机制确保在网络性能下降或切换失败时能够迅速恢复到稳定状态,保障通信质量。实验评估表明,该方法在切换成功率、平均延迟和系统开销方面表现优异,为提高IIoT设备的通信性能提供了有效解决方案。

关键词： 媒介平台   媒介智能化   算法   人机交互  

摘要： 智能化人机交互已逐渐推广应用,并与媒介平台嫁接融合,提供内容反馈和输出的渠道。因机器属性的局限,其目前在情感交互方面难以满足丰富的应用需求,特别是无法避免地出现信息错配和价值误导,这使得媒介人机交互如何更好融入情理、法理、伦理等方面的要求成为越来越关键的研究领域。因此,媒介人机交互将进一步向情智兼备演进,加速推动与计算机科学、神经生理学、心理学等交叉领域的融合应用,促进人工智能迭代升级,尽可能接近“用户想要的”与“交互能给的”相匹配的对等关系,逐步实现向虚拟数字人应用、人机交互终端化过渡、万物互联等方面的价值拓展。未来,情智兼备的媒介人机交互需进一步整合资源减少重复性研发投入,加强与软件性能相匹配的硬件支撑,处理好情感价值导向的柔性与刚性,拓展应用领域的深度与宽度,更好服务大众需求。

关键词： 四足机器人   单刚体模型   质心曲线规划策略   模糊控制   全身运动控制   自适应   鲁棒性   稳定性  

摘要： 针对传统四足机器人运动控制器增益固定,极易造成控制系统控制精度较差、动态性能稳定性不足等问题,设计了一种基于模糊理论与全身运动控制(whole body control,WBC)相结合的新型控制器。首先,根据四足机器人的质量分布特性,建立单刚体质心动力学模型,将贝塞尔曲线作为足端轨迹的规划曲线并结合机器人质心曲线规划策略,增强机器人运动的稳定性与安全性;其次,将全身运动控制系统中的位置与速度增益基于专家经验建立模糊规则库来进行自适应优化,以提高系统的鲁棒性;最后,通过三维仿真平台对该算法进行可行性验证。实验结果表明,所提出的自适应控制方法与传统的WBC相比,提高了四足机器人在轨迹跟踪过程中的稳定性和准确性。