课程文献中心 更多>>

关键词： 消防应急   大数据模型   指挥调度系统  

摘要： 随着城市化进程的加速和城市规模的扩大，消防工作日益成为城市安全的重要组成部分。然而，目前消防应急系统在应对复杂情况时可能存在不足，因此有必要对其进行优化和改进。本文旨在深入研究消防指挥中心应急通信系统的特点，分析其存在的问题与挑战，并提出将大数据模型应用于消防应急通信指挥调度系统的方式，以提高系统效率和应对能力，为城市消防工作提供理论支撑和实践指导。

关键词： 铆接   应变   支反力   遗传算法   二次开发  

摘要： 大曲率碳纤维蒙皮固化成型后会产生较大的固化变形，导致蒙皮与骨架之间产生间隙，在铆接装配时，蒙皮将承受一定的装配载荷。为控制大曲率碳纤维蒙皮铆接装配过程中的装配载荷，构建了复合材料蒙皮铆接过程数值计算模型，并以铆接过程中蒙皮最大应变最小，以加载点、约束点支反力小于临界值为约束条件，建立了铆接顺序优化模型，通过遗传算法及ABAQUS二次开发实现优化模型求解。结果表明，优选的铆接顺序下复合材料蒙皮最大应变明显小于按工艺经验顺序铆接时的应变，证明了该方法的有效性和可行性。

关键词： 麻雀搜索算法   LSSVM模型   疾病诊断   Levy飞行   柯西变异  

摘要： 针对麻雀搜索算法SSA求解问题时收敛较快,容易陷入局部最优解的问题,本文提出一种融合多策略改进的麻雀搜索算法LCSSA.首先通过采用非线性递减权重和Levy飞行策略共同改进发现者位置更新公式以提高算法的全局搜索能力与及时跳出局部最优解的能力;其次,通过引入柯西变异对跟随者位置更新,即对最优解进行更新扰动.本文选取4个对比算法在12个标准基准函数上进行对比实验验证.实验结果表明,改进后的算法在收敛速度以及稳定性方面取得了有效性的提升.将LCSSA应用于疾病预测中,算法在4种慢性疾病数据集中表现较好,与对比算法相比具有更高的预测精度.

关键词： 路径规划   改进A*算法   斥力场   双向搜索  

摘要： 为解决传统A*算法搜索效率低、路径拐点多、贴近障碍物等问题，结合无人艇特性，提出一种改进A*算法。首先，引入人工势场法对评价函数进行改进，考虑障碍物斥力场的影响，提高路径安全性；其次，通过改进节点遍历方式和双向搜索机制减少搜索节点，提高路径规划速度；最后，对生成路径进行二次优化，删除冗余节点，提升路径平滑性。仿真结果表明，开阔水域场景下改进A*算法在安全性、路径长度、路径平滑性、规划速度方面均有较大提升；岛礁区场景下改进A*算法虽然在路径长度上有所牺牲，但安全性、路径平滑性、规划速度方面具有明显优势。研究成果可为无人艇全局路径规划问题研究提供一定的参考。

关键词： PCB   缺陷检测   YOLOv8   注意力机制   损失函数  

摘要： 印刷电路板（PCB）是电子产品的重要组成部分，其质量是电子产品正常使用的关键。为了提高模型对PCB小目标缺陷的检测精度，提出了一种基于改进的YOLOv8的PCB缺陷检测算法YOLOv8-G。首先，在颈部网络中引入SE通道注意力机制，优化对小目标缺陷的特征提取能力，提升模型对小目标缺陷的检测精度。其次，在颈部网络中使用加权双向特征金字塔网络BiFPN结构替换原有的PANet结构，以增强模型的多尺度特征融合能力，使其更加适应小目标缺陷的检测需求。最后，利用WIOU损失函数替换传统的CIOU损失函数，以提高模型的检测精度和鲁棒性。实验结果表明，所提出的模型在精确度、召回率和平均检测精度上分别达到93.1%、87.4%和93.1%，对比原模型分别提升2.9%、3.4%和2.1%。有效地提升了对PCB缺陷的检测精度，增强了其在实际工业生产应用中的稳定性和可靠性。

关键词： 多目标差分分组   Tent混沌映射   黄金正弦策略   多目标灰狼优化算法   滤波天线  

摘要： 在滤波天线优化设计等实际工程问题中，通常会涉及大规模变量的优化问题，变量之间存在复杂的关联，导致算法收敛性差、求解精度不高、种群多样性差。为解决此问题，提出一种改进的多目标灰狼优化算法。为了实现大规模变量的有效降维和解耦，提出了多目标差分分组方法，将其应用在原始的多目标灰狼优化算法中，将搜索空间划分为多个子空间，并分别在每一个子空间中寻找最优解。此外，为了提高初始种群在搜索空间内分布的均匀性，采用Tent混沌映射和K-means聚类算法进行种群初始化。为了提高算法的勘探能力，采用黄金正弦策略更新灰狼位置，并提出自适应非线性控制参数。在ZDT测试集上验证算法的性能，所提算法在反世代距离（IGD）和超体积（HV）两个指标上均优于对比算法。将所提算法应用在滤波天线的优化设计中，实验结果表明，其可以快速地找到滤波天线的优化解：对比原始NSGWO算法，优化获得的滤波天线S11参数平均值降低36.4%，增益平均值提高41.4%；对比NSWOA*算法，S11参数平均值降低24.0%，增益平均值提高33.5%。

摘要： 2024年12月18日，农业农村部农业机械化总站在北京组织召开了基于农机轨迹的农机作业面积算法研讨会，研讨交流了利用农机北斗终端采集的农机作业轨迹数据计算作业面积的主要算法及其应用表现，探讨了深入挖掘其他农机作业数据的算法需求。卫星导航技术应用范围已从最初利用农机轨迹判断作业的真实性，发展到与多种传感器数据结合判断作业质量、计算作业面积等。农机作业面积的计算精度影响相关惠农政策实施，算法研究意义重大。

关键词： 视线估计   双分支   特征融合   Agent Swin Transformer   残差网络   空间和信道重建卷积   高效多尺度注意力  

摘要： 视线估计是一种预测人眼注视位置或注视方向的技术,在人机交互和计算机视觉的应用中发挥重要作用.针对特征的差异性和利用率不全面的问题,提出双分支特征融合的视线估计算法.首先,构建Agent Swin Transformer网络与残差网络相结合的双分支网络模型,对视线特征进行提取,由改进的Agent Swin Transformer网络构成全局特征提取分支,逐层提取全局语义特征;由残差网络构成局部特征提取分支,提取不同尺度下的局部细节特征.通过特征融合将特征张量连接在一起,增强模型的表征能力.其次, Agent Swin Transformer网络融合高效多尺度注意力模块(EMA)及空间和信道重建卷积模块(SCConv),以加强特征,保持信息有效性,降低复杂性和计算成本.最后,结合头部姿态估计进行视线估计得到最终的视线方向,以减少干扰因素对眼部外观的影响.在MPIIFaceGaze数据集上进行大量实验,实验结果表明,该方法的视线估计角度平均误差为4.23°,同当前主流的同类方法相比,所提出算法能够更为准确地进行视线估计.

关键词： 路径规划   RRT   RRT~*   GNDO   自适应步长  

摘要： 快速探索随机树（RRT）算法虽能高效解决复杂空间的路径规划问题，但存在路径质量差、无法保证最优解及对动态障碍物处理不足等问题。此外，算法效率受随机性影响，探索过程冗余，导致搜索成本偏高。文中提出了一种基于广义正态分布优化（GNDO）算法对RRT算法进行优化。将RRT算法已经探索到的路径节点作为输入，用GNDO算法通过计算每个点的适应度值进行取舍和调节，找到最优路径；同时，为了加快RRT算法的收敛速度，引入自适应步长策略调整父节点与目标节点之间的距离。仿真实验结果证实：与RRT和RRT*相比，经过GNDO优化后的GNDO-RRT算法路径质量显著提升，路线更为平滑，时间消耗也远低于RRT*优化算法。

关键词： 最优路径分析   转向延时   转角权重网络   迪杰斯特拉(Dijkstra)算法  

摘要： 本文针对大件运输过程中道路交叉口转向影响运输效率的问题，提出一种优化算法。基于经典迪杰斯特拉（Dijkstra）算法，构建了一个基于道路转角权重的辅助网络，将道路交叉口的转角大小作为辅助网络路径边的权重值进行最短路径分析。通过实例验证，与传统最短路径算法相比，新算法在减少大件运输车辆在道路交叉口的通过时间方面表现出显著优势。具体数据表明，在多次实验中，优化后的路径平均减少转向时间20%。基于转向权重的最短路径算法在复杂道路网络中能有效提高大件运输效率，具有广泛的应用前景。