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关键词： 融合教育   逆向教学设计   M-CAD模型  

摘要： 小学信息科技和美术作为两个具有独特育人价值的学科,在发展学生核心素养、培养学生综合能力方面有着非常多的契合点。本文在分析小学信息科技与美术学科融合点的基础上,结合逆向教学设计模式,构建小学信息科技和美术学科的融合教学M-CAD模型,以落实双学科核心素养,为培养复合型教师,促进学生全面发展提供参考。

关键词： 红外船舶跟踪   偏振特征   可分离优化   双相关滤波结构   联合优化框架  

摘要： 针对传统红外船舶目标跟踪场景中对偏振因子利用率低、背景复杂、目标尺度和外观变换剧烈导致的跟踪失败和模型退化问题,提出了一种基于联合预测框架的双相关滤波目标跟踪算法。在构造一种偏振约束自适应新式滤波器-位置联合优化框架的基础上,用偏振掩模滤波器对主滤波器的响应图谱进行了修正,构造出基于偏振特征的并行双滤波器结构,并对提出的优化框架进行了收敛性证明。此外,构造了红外偏振船舶的弱小目标数据集,并在此数据集上通过实验证明所提算法可以实现实时跟踪,且在准确性、鲁棒性等常用性能指标中平均高出国际上近期提出的其他相关滤波算法15%以上。

关键词： 车联网   云边协同   可靠性   服务功能链   深度强化学习   网络功能虚拟化  

摘要： 在应对车联网(IoV)系统中请求类型多样化及数据海量化挑战时,软件定义网络(SDN)和网络功能虚拟化(NFV)技术支持的云边协同架构已成为服务功能链(SFC)部署的有效手段。然而,IoV中无处不在的电磁干扰使组成SFC的虚拟网络功能(VNF)极易受损,且以软件形式存在的VNF本身存在一定故障概率,这使SFC部署过程的可靠性受到了威胁。为了在最小化成本前提下实现云边协同架构中车载请求的可靠部署,构建一个基于SDN/NFV的可靠云边协同车载计算架构,采用集中式训练-分布式推断方式训练部署模型。设计基于可靠成本效益比的可靠性增强算法SFC-RA,通过创建与VNF具有相同功能的备份虚拟网络功能(BVNF)增强SFC的可靠性。提出一种基于策略梯度(PG)算法的在线SFC可靠部署算法PG_RA,采用序列到序列模型作为学习代理,以保障在满足资源约束的前提下能够提供满足用户需求的高可靠低成本服务。仿真结果表明,相对于其他冗余方式和部署算法,SFC-RA算法能够降低2.78~6.33个单位的冗余成本,PG_RA算法能够平均提高12.88个百分点的可靠性水平及降低约6.7%的平均时延。

关键词： 快递配送   路径优化   遗传算法   蚁群算法   模拟退火算法   混合算法  

摘要： 随着电子商务的飞速进步,快递业迎来了爆发式增长,优化配送路径已成为提高效率、减少成本的核心手段。本文聚焦快递配送的路径优化难题,深入探讨了遗传算法、蚁群算法和模拟退火算法等主流解决方案,并剖析了它们在实际场景中的优劣。经过对比实验,发现混合算法在处理错综复杂的配送网络时更具优势。本文旨在为快递企业提供一种科学、实用的配送路径规划策略,以助力其提升服务品质,增强市场竞争力。

关键词： 强化学习   时序抽象   Option框架   兴趣函数   Option-Critic算法  

摘要： Option框架作为分层强化学习的一种常用时序抽象方法,允许智能体在不同的时间尺度上学习策略,可以有效解决稀疏奖励问题.为了保证Option可以引导智能体访问更多的状态空间,一些方法通过引入基于互信息的内部奖励和终止函数来提升Option内部策略的多样性.但这会导致算法学习速度慢和内部策略的知识迁移能力低等问题,严重影响了算法性能.针对以上问题,提出基于兴趣函数优化的多样化Option-Critic算法(diversity-enriched Option-Critic algorithm with interest functions,DEOC-IF).该算法在多样化Option-Critic算法(diversity-enriched Option-Critic,DEOC)的基础上,通过引入兴趣函数约束上层策略对Option内部策略的选择,既保证了Option集合的多样性,又使得学习到的内部策略可以关注状态空间的不同区域,有利于提高算法的知识迁移能力,加快学习速度.此外,DEOC-IF算法引入一种新的兴趣函数更新梯度,有利于提高算法的探索能力.为了验证算法的有效性和知识迁移能力,分别在4房间导航任务、Mujoco和MiniWorld实验环境中,将DEOC-IF算法与其他最新算法进行对比实验.结果表明,DEOC-IF算法具有更好的性能优势和策略迁移能力.

关键词： 噪声源定位   快拍数   能量谱   迭代自适应  

摘要： 水下目标在高速移动时,传统的噪声源定位方法受到阵列天线采样快拍数少的影响而精度差。为降低快拍数较少的影响,提高水下噪声源定位的精度,提出了一种基于迭代自适应方法的水下近场噪声源定位方法。首先,构建了近场噪声源接收模型并基于加权最小二乘法建立了该模型的价值函数;然后,对上述模型进行求导得到接收信号最小二乘估计值;最后,将噪声源可能存在的关键位置区域进行了二维网格划分,再运用迭代自适应算法估计每个网格处的信号能量,绘制的能量谱的谱峰位置即为噪声源位置。仿真实验表明:在声源数已知条件下,与高分辨MUSIC方法和MVDR方法相比,所提方法能够对近场噪声源实现高精度定位,尤其在低信噪比和少快拍数下,所提方法也适用于相干噪声源定位。

关键词： 聚类   相似性度量   相对局部密度   最近邻   自表达  

摘要： 聚类是一种无监督学习方法,它通过对样本特征分析度量数据间的相似性和差异性,利用簇内相似性高、簇间差异性大的特性对数据进行自动化分组,被广泛应用于计算机视觉、文本挖掘、生物信息等领域。聚类算法在鲁棒性、普适性、类数选择等方面存在提升空间,且算法的效果很大程度上受到数据集密度和流形的影响。提出了基于局部结构自表达的鲁棒演化聚类算法,该算法通过使用径向基函数并加入先验信息获取数据的局部密度差异特征,构建全新的相似性度量,在此过程融入了数据局部结构特征的提取机制和稳定类的识别机制,使聚类具有更好的鲁棒性和普适性。动态演化聚类在这两个方面有着天然的优势,可在动态的聚类过程中持续优化聚类结果,使得聚类效果得到了很大改进。新算法通过数据集结构信息自表达对局部和整体特征进行信息融合,同时在动态的演化过程中监控类的稳定性,从而得到更好的聚类结果。在人工数据集和真实数据集上的实验结果表明,新算法的聚类性能更优越。

关键词： 滑翔增程制导弹药   级联反馈侧偏控制   修正比例导引控制   虚拟瞄准点   复合修正算法  

摘要： 以滑翔增程制导弹药为研究对象,提出基于虚拟瞄准点的复合修正算法。设计了基于落点预测模型的虚拟瞄准点解算算法,虚拟瞄准点前后分别采用级联反馈侧偏控制及基于重力补偿的修正比例导引控制,实现弹药射程增加的同时,对弹药落点进行侧向及射向控制。方案弹道及蒙特卡洛仿真结果表明,复合修正律可显著改善弹药的飞行稳定性,解决了工程实践中落点预测修正律修正指令角度波动较大的问题。此外,该算法在有效提高弹药命中精度的同时,增大了落地倾角,提高了弹药的毁伤效能。

关键词： DeepLabV3+   ResNetSt   交叉注意力   高分辨率遥感影像  

摘要： 针对高分辨率遥感影像中果园类内特征丰富、果园与其他地类类间特征相似导致的果园提取效果不理想、分割精度低等问题,以DeepLabV3+语义分割模型为基础,在果园特征提取阶段参考特征金字塔结构,将ResNetSt作为模型骨干网络,并引入CCNet的交叉注意力机制,以加强模型跨特征提取及捕获全图像上下文信息的能力,从而改善果园的边缘提取效果并提高分割精度。利用南昌市部分县区年度变更调查数据库中的果园数据集,对所提出ResNetSt-DeepLabV3+网络模型进行了果园提取训练和验证实验。实验结果表明,基于该模型的果园分割精度优于原DeepLabV3+和其他常用语义分割模型,分割精度达到了78.63%。选取东湖区扬子洲镇和新建区金桥乡作为现实场景果园提取实验区域,模型的分割精度分别为77.16%和76.97%,与U-Net、PSPNet和DeepLabV3+语义分割模型相比,最小分别增长了5.86%、6.95%和4.51%。本研究所提出的ResNetSt-DeepLabV3+模型能够更准确地从高分辨率遥感影像中获取果园区域信息,有效提高了果园的分割精度。

关键词： AES算法   电商财务   财务数据   数据加密   加密方法   财务信息  

摘要： 当前电商财务数据加密测算多为单元独立加密的形式计算,目标加密效率较低,导致最终加密速率降低,为此提出对基于AES算法的电商财务数据加密方法的设计与分析。结合当前的测定需求,先进行财务数据加密密钥扩展,展开轮密钥加密处理,结合AES算法,提升目标加密的实际效率,构建AES测算电商财务数据多轮加密模型,采用输出密文及动态解密的方式完成数据加密处理。测试结果表明:对比于传统新型真随机数财务数据加密方法、传统加权傅里叶变换数学模型财务数据加密方法,此次所设计的AES测算电商财务数据加密方法最终得出的加密速率相对较高,这说明通过AES算法的辅助与支持,设计的加密方式更为具体、加密覆盖范围扩展,加密速度与效率大幅度提升。At present, the calculation of e-commerce financial data encryption is mostly calculated in the form of unit independent encryption, and the target encryption efficiency is low, resulting in the reduction of the final encryption rate. Therefore, this paper proposes the design and analysis of e-commerce financial data encryption method based on AES algorithm. Combined with the current measurement requirements, the financial data encryption key expansion is carried out first, the round key processing is carried out, and the actual efficiency of target encryption is improved by combining the AES algorithm, and the AES multi-round encryption model is constructed to measure the financial data of e-commerce, and the data encryption is completed by the output ciphertext and dynamic decryption. The test results show that: Compared with the traditional new true random number financial data encryption method and the traditional weighted Fourier transform mathematical model financial data encryption method, the designed AES calculation of e-commerce financial data encryption method finally obtained a relatively high encryption rate, which indicates that with the assistance and support of AES algorithm, the designed encryption method is more specific and the encryption coverage is expanded. The encryption speed and efficiency have been greatly improved.