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关键词： 高分辨率遥感影像   迭代加权多元变化检测算法   U型网络模型   变化检测   影像空间信息  

摘要： 在迭代加权多元变化检测(Iterative Weighted-Multivariate Change Detection, IR-MAD)算法的基础上引入深入学习的高分辨率遥感影像变化检测方法,构建新的组合变化检测方法。首先,使用基于卡方分布概率密度函数对IR-MAD算法进行改进,使用改进IR-MAD算法提取遥感影像变化区域;其次,在初始变化提取结果的基础上,使用改进小型U型网络模型进行进一步提取变化检测区域;最后,为有效解决变化检测提取结果内部漏洞、像素间隙以及“斑点噪声”“椒盐噪声”现象,使用影像空间信息对提取变化区域进行优化。通过两组不同时相高分二号高分辨率遥感影像数据进行变化提取试验,结果表明本文方法较IR-MAD算法与Unet模型能更加准确有效提取变化检测区域,整体提取精度更高,具有较高的实用价值。

关键词： 外卖配送问题   最小比率旅行商问题   深度强化学习   多特征嵌入   注意力机制  

摘要： 以最小化骑手费用效益比为优化目标,采用最小比率旅行商问题对外卖配送问题进行建模。针对目前算法在求解该问题时计算精度低、算法稳定性差等问题,设计一种基于深度强化学习的DRL-MFA算法。首先,定义外卖配送问题的马尔可夫决策模型来模拟智能体与环境的交互过程;其次,在编码阶段设计多特征聚合嵌入子层,实现特征间的优势互补并提高模型对非线性问题的建模能力;最后,在解码阶段通过注意力机制和指针网络计算解的概率分布,采用策略梯度算法对网络模型进行训练。通过经典算例和长春市仿真案例的相关实验分析,结果表明该算法能够有效地求解外卖配送问题,且与其他启发式算法相比,具有更高的稳定性和求解精度。此外,进行参数灵敏度实验,考虑不同定价策略对外卖配送的影响,使研究结果更具现实意义。

关键词： 移动机器人   路径规划   A^(*)算法   动态窗口法   ROS  

摘要： 为解决传统A^(*)算法与动态窗口法面对大规模复杂环境路径规划时,计算和时间成本的急剧上升以及灵活性较差的问题,提出了一种基于多尺度地图法的A^(*)算法和改进DWA算法的融合算法。建立多尺度地图集并在A^(*)算法的启发函数中增加障碍物占比因子,在粗尺度地图利用A^(*)算法计算最优路径,将其映射到细尺度地图上进行二次A^(*)算法并通过Floyd算法进行节点优化,删除冗余节点、提高路径的平滑度。增加了航向角自适应调整策略和停车等待状态来优化动态窗口法,提高灵活性。将A^(*)算法的关键点作为动态窗口法的局部目标点,并在轨迹上有障碍物时再次规划,实现两种算法的融合。ROS仿真和实车实验结果表明改进的A^(*)算法计算时间显著减少,在20 m×40 m的地图中减少98%,改进的融合算法大幅提高了机器人在动态环境下的平滑性和灵活性,可以有效解决传统融合算法存在的问题。

关键词： 体层摄影术,X线计算机   冠状动脉   深度学习图像重建   脂肪组织  

摘要： 回顾性分析2023年12月至2024年1月行冠状动脉CT血管成像(CCTA)检查的135例患者的影像学资料,探讨深度学习图像重建(DLIR)算法对冠状动脉周围脂肪组织(PCAT)衰减值的影响,并探索基于脂肪阈值调整校正其影响的可行性。采用滤波反投影重建(FBP组)以及DLIR算法的3种强度等级低(DLIR-L组)、中(DLIR-M组)、高(DLIR-H组)重建4组图像。使用单因素方差分析比较4组间PCAT衰减值的差异,采用Bland-Altman图分析DLIR算法与FBP算法间PCAT衰减值的一致性。结果显示,以FBP算法为参照,DLIR算法的低、中、高强度均增加了脂肪的衰减值。脂肪阈值为-190~-30 HU时,相比于FBP算法,DLIR算法的低、中、高强度均增加了PCAT衰减值,并随等级强度的增加而增加。调整脂肪阈值为-200~-40 HU后,DLIR算法3组与FBP组间PCAT衰减值平均差值明显减小,尤其是DLIR-L组和DLIR-M组与FBP组间PCAT衰减值差异无统计学意义。相比于FBP算法,DLIR算法在不同强度等级上均增加了PCAT衰减值,通过调整脂肪阈值可以部分校正DLIR算法对PCAT衰减值的影响。

关键词： 面板数据模型   林业人力资本   林业经济增长  

摘要： 本研究利用2002至2020年间中国31个省市区面板数据,分析了林业人力资本对林业经济增长的影响。研究结果表明,林业人力资本存量、劳动力薪酬、资金投入和造林面积对林业经济增长具有显著的正向影响,而人力资本结构和产业结构的失衡则表现出显著的负面影响。此外,不同地区的人力资本对林业经济增长的作用存在差异。为此,本研究提出加强林业人力资本积累与管理、推动林业产业融合发展、完善固定资产建设和资金投入机制、提高造林面积和科技转化等建议,以期为我国林业经济的可持续发展提供理论支持和实践指导。

关键词： 动态取送货问题   分解方法   多目标进化算法   局部搜索   组合优化  

摘要： 由于工业动态取送货问题具有垛口、时间窗、容量、后进先出装载等多种约束,现有的车辆路径算法大多只优化一个加权目标函数,在求解过程中难以保持解的多样性,所以容易陷入局部最优区域而停止收敛。针对上述问题,提出了一种融合高效局部搜索策略的分解多目标进化算法。首先,该算法将工业动态取送货问题建模成多目标优化问题,进一步将其分解为多个子问题并同时进行求解。然后,利用交叉操作增强解的多样性,再使用局部搜索加快收敛速度。因此,该算法在求解该多目标优化问题时能够更好地平衡解的多样性和收敛性。最后,从种群中选择一个最好的解来完成当前时段的取送货任务。基于64个华为公司实际测试问题的仿真结果表明,该算法在求解工业动态取送货问题上的性能表现最优;同时,在20个京东物流大规模配送问题上的实验也验证了该算法良好的泛化性。

关键词： 中非合作   非洲国家   冲突预测   随机森林   GIS   预警模型  

摘要： 非洲国家的安全形势日益严峻,为了更好地服务中非合作,本文基于随机森林分类算法,构建一套安全风险预警模型,用于实现对冲突危险等级的预测。通过挖掘种族和矿产资源影响冲突的空间特征并将其数据化,使输入数据能反映冲突因素的作用机制,改进了有限数据下处理冲突预测问题的拟合效果。采用该模型对肯尼亚国内地理网格单位的冲突等级进行预测和结果评估,证实了指标体系模型的科学合理性。同时将其与决策树和BP神经网络进行效果对比,该模型的精确率、召回率以及F1指数均占优,证实该指标体系模型预测效果较好。

关键词： LM优化算法   转子   诊断   故障   涡轮发动机  

摘要： 针对现有诊断方法在对涡轮发动机转子故障诊断时,诊断结果与实际不相符的问题,引入LM优化算法,开展涡轮发动机转子故障诊断方法设计研究。利用基于LM优化算法,构建涡轮发动机转子计算模型。计算转子的临界转速,转子不平衡振动响应,实现故障诊断。通过实验证明,新的诊断方法得到的结果与实际转子故障类型相符,可以实现对转子故障的准确判断。

关键词： 亚像素检测   9×9尺寸模板   自适应阈值程序分段  

摘要： 针对传统Zernike正交矩算法直接与图像卷积,运算量大、运算时间长、测量精准度欠缺等问题,提出一种更优的Zernike矩边缘检测算法。首先,在“由粗到细”的理念之下,依据Canny算子将图像粗定位,并保存像素级粗边缘。其次,根据Zernike正交复函数多项式推导了9×9尺寸模板的边缘检测算子以提高检测精度。最后,根据图像前景与背景的差异,提出一种动态的自适应Otsu的最佳判定阈值获取方法,更精确地获取了亚像素边缘。采用人工模拟图像进行改进算法的检测,依据实验相关结果可知,所提方法具备定位测量精准、抗噪能力强、鲁棒性高的优点。

关键词： 分布式车间   置换流水线   转运机器人   多策略融合   改进遗传算法   运输时间   等待时间  

摘要： 研究单转运系统分布式置换流水线调度问题,任一工厂内连续两台机器间有一台运输能力有限的转运机器人。基于此,提出一种多策略融合改进遗传算法以最小化最大完工时间。引入Logistic-tent混沌搜索、基于K-均值聚类的NEH算法和修正NEH算法以改善初始工厂加工序列群的质量,运用结合均匀多点交叉和互换变异的自适应交叉变异算子或工厂内/间交叉变异算子进行解的调整,设计一种基于主工厂的邻域搜索(key-factory-based local search,KFLS)和半初始化策略进行再次优化。仿真结果表明了该算法的有效性。