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关键词： 带约束的单机调度问题   混沌粒子群算法   Tent映射  

摘要： 在对燃气表检测过程中,由于检测项间存在约束关系,现有固定的检测顺序无法适应针对不同表具变化的检测需求,因此需要根据不同的检测需求生成最优检测序列。燃气表检测序列调度是典型的带约束的单机调度问题,针对该问题,该文以最小化检测序列完成时间为目标,提出了混沌粒子群算法,即CPSO(chaotic particle swarm optimization)。该方法在粒子群算法的基础上通过混沌映射初始化粒子群,同时自适应调整粒子的惯性权重并引入深度邻域搜索策略以增强算法的全局搜索能力,最后结合燃气表检定中心实际检测时的15组检测实例进行实验。结果表明,CPSO相比PSO、GA和ACO能够搜索出更多的最优检测序列,同时执行效率可满足实时性要求。

关键词： 模糊神经网络   异常数据剔除   温度时序模型   电气火灾预警  

摘要： 由于电气火灾前出现的信号相对较弱,且受电气设备本身的复杂性和环境噪声等因素的影响,使得预警信号采集难度增大,从而导致预警效率与精度过低。为提高预警准确性,提出改进模糊神经网络下电气火灾预警算法。采用ICA-CEEMD小波阈值去噪算法对数据展开处理,利用3σ原则提取信号的细节信息,重构多源传感器数据;将传感器采集的数据转变为时间序列形式,通过N-TCD算法剔除数据中的异常值;将传感器采集的温度数据、烟雾浓度数据和一氧化碳浓度数据输入模糊神经网络中,输出孤立火灾概率,建立温度时序模型,计算时序火灾概率,加权融合处理孤立火灾概率和时序火灾概率获得最终的电气火灾概率,完成电气火灾的预警。仿真结果表明,所提算法具有较高的预警精度和预警效率。

关键词： 燃气轮机联合循环   氢燃气轮机   氢电转化   可再生能源消纳   多目标粒子群优化  

摘要： 为满足高比例可再生能源对电网调节能力提升的迫切需求,解决荷源不平衡问题,针对风光氢燃气轮机互补系统的优化配置方法进行了研究。构建了考虑启停和掺氢燃烧的燃气轮机联合循环机组数据驱动模型和光伏、风机与电解槽理论模型,提出了互补系统能量分配策略,基于多目标粒子群优化(multi-objective particle swarm optimization,MOPSO)算法建立了系统容量配置优化模型。以平准化度电成本A、荷源偏差和年碳排放量为优化目标,对互补系统进行了容量配置优化。结果表明,在选取气象数据和负荷数据下,系统配备风机85.28 MW、光伏108.69 MW、电解槽78.02 MW、储氢罐139302 m^(3)时,全年运行最高可实现碳减排6%,荷源偏差仅0.02%,验证了由电解槽-燃气轮组成的系统架构能够有效解决电网荷源偏差问题。

关键词： 螺旋桨   混联机床   双面加工   后置处理   双曲线插补   运动学分析   分段插值   超限校验  

摘要： 针对船用螺旋桨传统加工方法效率、精度较低的问题,本文基于2套XYZ-3RPS混联加工装置,研究了螺旋桨桨叶的双面协同加工方法。在此基础上,根据螺旋桨的几何特性开发了后置处理算法。通过两侧刀位数据对齐实现了两侧刀具在桨叶表面内部区域的对称加工;通过两侧刀具在桨叶表面边缘区域的错位走刀,避免了碰撞;通过分段五次插值及超限校验算法,实现了平滑稳定的加工过程。最后,通过仿真和实际加工实验,验证了后置处理算法的有效性与可行性。

关键词： 复杂网络   节点识别   K-shell算法   二阶邻居  

摘要： 在真实网络中,找出一些关键的节点进行保护能够有效维持系统的稳定,同时对于复杂网络中的病毒控制与传播、交通网络的故障控制、社交网络中影响力识别等都有重要作用。在现有关键节点识别算法K-shell的基础上,提出了一种考虑二阶邻居信息的K-shell的关键节点识别算法,该算法综合考虑节点的全局与局部信息,同时引入节点的一阶邻居节点和二阶邻居节点的相关信息,计算节点在网络中的重要性。为了验证该算法的性能,以随机攻击和蓄意攻击两种攻击方式在网络中的节点进行仿真实验,实验结果表明,考虑二阶邻居信息的K-shell方法能够有效地检测节点的重要性,识别网络中的关键节点。

关键词： 功率分配   多波束卫星   深度强化学习   确定策略  

摘要： 随着地面用户对数据需求的大幅增加,以及卫星多波束间资源分配的需求,高效稳定的动态资源分配技术成为制约当前卫星通信行业的关键。与传统的算法相比,基于人工智能的动态算法将多维资源分配和复杂时空限制条件引入多波束卫星通信中,通过建立的多波束卫星通信模型,并基于确定性策略,提出了一种双延迟-确定策略梯度(TD3)算法。该算法构建了价值网络用于评估策略,构建了策略网络用于对动作策略进行更新,同时还采用了延迟更新和添加噪声平滑目标策略。仿真实验表明,该算法与其他强化学习算法和传统算法相比吞吐量提高了5.2%,此外,通过设置隐藏层的神经元数量,给出了神经网络最稳定的隐藏层参数。

关键词： 自动驾驶   YOLOv8n   小目标   遮挡目标  

摘要： 针对自动驾驶场景遮挡目标和小目标检测困难问题,提出了FAN-YOLOv8n自动驾驶检测算法。设计了特征感受野融合模块(EFFVM),增强模型主干部分对局部特征的提取,提高模型对遮挡目标的检测能力;在模型头部增加了更浅特征层P2的检测头,提高模型对于小目标的检测效果;在模型颈部设计了特征指导模块(FGM)来融合浅层和深层的特征信息,使得两层之间能够更好地进行特征交互,让模型更关注细粒特征。提出了特征层融合模块(FLFM),融合多尺度特征层并进行特征增强,使模型能够自适应不同尺度目标的检测。实验结果表明,在SODA10M数据集和部分BDD100K数据集上,改进模型的mAP0.5对比原始YOLOv8n模型提升了7个百分点和6.5个百分点,适用于实际自动驾驶检测任务。

关键词： 机器视觉   卷烟包装纸   缺陷检测   图像梯度灰度差分   自适应阈值法  

摘要： 卷烟包装纸的质量直接关系到产品的质量和品牌形象,传统的检测方法效率低、成本高,难以满足现代化生产的需求。文章提出一种基于机器视觉的卷烟包装纸缺陷检测算法,实现对卷烟包装纸缺陷的精确检测。试验结果表明,该算法具有较高的检测精度、较低的误检率和漏检率,以及良好的鲁棒性,能够有效地应用于卷烟包装纸的在线质量检测。

关键词： 椭圆曲线   多权限访问控制   属性基加密   云存储数据  

摘要： 因云存储的大数据属性,其安全性和隐私性面临严峻挑战,访问权限的控制过程开销较大。为了应对这些问题,提出基于密文策略属性基加密的云存储数据多权限访问控制算法,以提高云存储系统的安全性和效率。分析密文策略属性基加密的双线性对、访问结构和困难假设,利用密文策略属性基加密加密和解密处理云存储数据,提高云存储数据的安全性;对云服务器与用户之间展开询问—应答、身份验证和访问控制,实现对用户数据访问控制权限。实验结果表明:所提算法控制下,当用户数量增加至200个时,通信代价仅小于10 bit,占用存储空间一直小于5 MB;同时该方法可以有效平衡用户私钥生成时间与用户属性数量间的关系,在加密和解密过程中有效地控制了时间开销。

关键词： 无线传感器网络   改进蜣螂优化算法   模糊C均值   分簇路由算法   能量均衡  

摘要： 针对无线传感器网络能耗不均、生存周期短的问题,提出一种基于改进蜣螂优化模糊C均值的WSN分簇路由算法(IDFCA)。分簇阶段,采用改进蜣螂算法优化模糊C均值、初始聚类中心的选取,根据距离以及网络最优簇头个数划分网络拓扑结构,以均衡各簇内节点能耗;簇头选举阶段,综合考虑节点能量和距离,并设置簇头更换阈值,降低簇头更换频率,减少网络能耗;数据传输阶段,利用改进的蜣螂算法,基于能量、负载和转发方向搜索簇头到基站的最优传输路径。仿真结果表明:IDFCA算法的网络相比于LEACH、CS-K、POFCA分别提高了56.1%、26.1%、14.6%。IDFCA算法能够均衡网络能耗,延长网络生命周期。