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关键词： 海鸥算法   混沌映射   BP神经网络   高程拟合  

摘要： 针对BP神经网络受参数初始权值和阈值影响高程拟合精度问题,改进海鸥算法弥补BP神经网络缺陷,使拟合模型得到更优参数。将海鸥算法加入混沌映射初始种群和改变惯性权重运动方式,提高算法寻优精度、收敛速度且具有鲁棒性,利用改进海鸥算法的最优适应度个体神经元连接权值和阈值,以此建立改进海鸥算法优化BP神经网络的GPS高程异常值拟合预测模型,通过实际工程GPS高程数据对模型进行检核。结果表明提出改进优化模型比传统BP神经网络模型拟合精准性、稳定性高,对数据适应度更好,是一种可靠拟合模型。

关键词： YOLOv8n   自注意力机制   小目标检测   烟火检测  

摘要： 在全球气候变化背景下,森林火灾对环境和公共安全的威胁日益增加。针对无人机火灾预警技术在长距离航拍视角下存在的多尺度及多形变目标的误检和漏检问题,提出一种改进YOLOv8n的火灾检测算法,该算法旨在提高对火灾中火焰和烟雾目标的检测精度。首先,对YOLOv8主干网络中的C2f模块进行重构,设计可变形自注意力残差块(CSP-DAM),以提高主干网络对多尺度、多形变信息的捕获能力。其次,在Neck部分设计小目标检测层,并融合CSP-GSC(CSP-GSConv),通过增加下采样时输出的特征通道数,在降低参数量的同时增强通道间的特征融合,提高小尺度目标的检测精度。最后,融合带有辅助边界框回归机制的Auxiliary-CIOU作为损失函数,以更有效的梯度流动加速收敛过程。在M4SFWD数据集实验中,改进后算法的mAP@0.5达到88.7%,比基线提高1.6%。与其他算法相比,本算法具有更少的参数量、更低的漏检率和更高的检测精度,能够有效提高无人机航拍视角下的火灾巡检效率。

关键词： 隐式有限差分   矩形网格   波动方程正演   常系数优化法   交替方向乘子法  

摘要： 有限差分(FD)法广泛用于地震勘探领域的波动方程数值模拟.由于存在“饱和效应”,利用Taylor级数展开法(TE)计算高阶FD系数会在高频和粗网格条件下产生明显的数值频散.一般的常系数优化法能在较大波数区间取得更高的数值精度,但缺乏对中、低波数区间的误差约束;此外,它们大多沿单空间方向压制数值频散,因而无法缓解矩形网格模板的数值各向异性.本文基于隐式FD模板发展了一种多空间方向优化的波动方程正演模拟方法,以同时解决数值频散和数值各向异性问题.针对实用性更强的矩形网格单元,本文基于L_(1)范数建立目标函数并增加波传播角约束以减小数值各向异性,然后运用交替方向乘子法(ADMM)求解优化问题从而实现提高模拟精度的目的.理论误差曲线分析表明,相比传统TE方法和其他单向L_(1)范数、L_(2)范数、L_(∞)范数优化方法,本文基于L_(1)范数的多向优化方法在中、低波数区间具有最小的绝对误差,同时能更好的均衡各个方位角之间的误差分布.均匀介质、Marmousi-2地质模型的正演模拟算例均证明本文所提出的方法比其他三种优化方法在减小长时程测试下的误差积累方面更有优势.

关键词： 磁浮轨道运维   机器视觉   轻量化网络   注意力机制   螺栓检查  

摘要： 磁浮轨道功能件连接螺栓的表面锈蚀以及完备性检测是轨道运维工作的重要内容,但目前该项工作仍依赖于人工目测,效率低下且易漏检。为提高运维工作效率,针对完备性检测提出基于卷积神经网络算法的轻量化检测模型Bolts-net,并结合现场采集图像所制数据集验证模型的有效性。结果显示,采用Bolts-net的查准率为0.90、查全率为0.91、平均检测速率为97 FPS。同经典检测模型相比,在满足工程应用检测精度要求的同时,Bolts-net所包含的参数数目大幅减少,可部署运行于边缘设备,基于HSV色彩空间转换检测螺栓表面锈蚀区域,这对磁浮轨道运维具有重要的工程应用价值。

关键词： Wi-Fi7   多链路   通信感知一体化   多智能体   深度强化学习  

摘要： 针对下一代Wi-Fi7设备中多链路传输时通信与感知一体化的功率和信道联合资源分配的问题,根据多链路设备(MLD)特殊的上下两层媒体接入控制层(MAC)结构,提出一种基于QMIX的联合功率控制与信道分配的多链路多智能体强化学习算法(JPCQMIX)。该算法将MLD的每个下层MAC即每条链路作为一个智能体,并在上层MAC中设置混合网络用来处理所有下层MAC的局部值函数,以达到中心式训练的效果。训练完成后,每个下层MAC进入分布式执行模式,并独立地与它的局部环境进行交互,以进行功率控制和信道分配决策。仿真结果表明,相较于多智能体深度Q网络(MADQN)算法和传统启发式粒子群优化(PSO)算法,所提算法在通信吞吐量性能上分别提高了20.51%和29.10%;同时,所提算法在面对不同感知精度阈值和不同链路最低信干噪比(SINR)时,鲁棒性更好。可见,JPCQMIX能有效提升系统在满足感知精度条件下的通信吞吐量。

关键词： 钢铁表面缺陷检测   冗余信息   坐标注意力   特征融合  

摘要： 针对现有钢铁表面缺陷检测算法存在检测精度低、实时性差及参数量大等问题,提出了一种改进的钢铁表面缺陷检测算法——GCA-YOLO.该算法通过嵌入Ghost模块形成C3Ghost结构进行基本特征提取,并用GhostConv替换颈部普通卷积,确保模型检测精度的同时减少模型参数量.在主干网络中融入坐标注意力机制(coordinate attention,CA),增强模型捕获方向和位置信息的敏感度.在下游特征融合网络中引入ACmix模块,集成了自注意力机制和卷积模块,以较低的计算成本提升网络性能.同时,采用SIoU损失函数以提高检测框回归精度.在NEU-DET数据集上的实验结果表明:与原始算法相比,改进算法的平均精度提高10.96百分点,参数量降低了40.68%,仅为4.17 M.对比其他主流目标检测算法,改进算法在精度、速度上均有显著提升,复杂度大幅降低,能够满足钢铁表面缺陷检测的实时性需求.

关键词： 区块链   溯源   隐私保护   属性加密   星际文件系统  

摘要： 随着区块链技术的兴起,其在农产品溯源领域的应用日益广泛,有效解决了传统溯源的不足。然而,现有溯源体系在隐私保护和数据存储效率方面仍面临挑战。基于此,以猪肉溯源为研究对象,文章提出了一种创新的溯源方案,将联盟链技术与密文属性加密算法FAME相结合,对敏感的隐私数据进行授权加密,确保数据在授权范围内的安全共享。同时,采用星际文件系统来存储原始溯源数据,并在联盟链中存储数据的指纹信息,以实现溯源数据的轻量化存储。此外,属性密钥通过Shamir秘密共享进行分割存储,以确保其安全性。实验结果表明,该方案在隐私数据的安全性和加密效率方面均满足猪肉溯源的需求,不仅为猪肉溯源提供了可行的区块链解决方案,也为其他农产品溯源系统的构建提供了参考。

关键词： 急性心肌梗死   经皮冠状动脉介入治疗   血运重建   影响因素   决策树模型  

摘要： 目的运用决策树算法构建急性心肌梗死(AMI)患者经皮冠状动脉介入治疗(PCI)术后血运重建的风险预测模型。方法回顾性分析2021年1月至2023年1月在陕西中医药大学第二附属医院行PCI术的203例AMI患者临床资料,根据术后1年内有无再次血运重建分为血运重建组(60例)和非血运重建组(143例)。血运重建组男41例,女19例,年龄(62.75±10.32)岁。非血运重建组男94例,女49例,年龄(61.47±10.07)岁。采用多因素logistic回归分析法探讨AMI患者PCI术后再次血运重建的影响因素。按照7∶3比例将203例患者随机分为训练集(142例)和测试集(61例),基于训练集数据构建决策树模型,基于测试集数据验证决策树模型的预测效能。采用χ^(2)检验、t检验进行统计分析。结果血运重建组的糖尿病、PCI术前低密度脂蛋白胆固醇(LDL-C)≥3.4 mmol/L、尿酸>420μmol/L、超敏C反应蛋白(hs-CRP)>10 mg/L及病变支数≥2支、支架数量≥3个、PCI术后残余SYNTAX评分(rSS)>5分患者占比均高于非血运重建组[23.33%(14/60)比11.19%(16/143)、36.67%(22/60)比20.98%(30/143)、38.33%(23/60)比20.98%(30/143)、33.33%(20/60)比17.48%(25/143)、70.00%(42/60)比53.85%(77/143)、61.67%(37/60)比45.45%(65/143)、38.33%(23/60)比21.68%(31/143)],差异均有统计学意义(均P<0.05)。多因素logistic回归分析结果显示,糖尿病、PCI术前LDL-C≥3.4 mmol/L、尿酸>420μmol/L、hs-CRP>10 mg/L及病变支数≥2支、PCI术后rSS>5分均为AMI患者PCI术后再次血运重建的危险因素(均P<0.05)。基于142例训练集数据建立AMI患者PCI术后再次血运重建的决策树风险预测模型,筛选出PCI术前尿酸、hs-CRP、LDL-C水平及PCI术后rSS、糖尿病、病变支数6个解释变量,提取7条分类规则,其中PCI术前尿酸水平为该模型的首要影响因素。基于61例测试集数据对决策树模型进行验证,结果显示该模型预测AMI患者PCI术后再次血运重建的灵敏度为88.89%,特异度为83.72%,准确度为85.25%。结论AMI患者PCI术后再次血运重建的决策树风险模型包含6个变量,分别为PCI术前尿酸、hs-CRP、LDL-C水平及PCI术后rSS、糖尿病、病变支数,PCI术前尿酸水平为该模型的首要影响因素。

关键词： 印刷电路板   缺陷检测   YOLO   高效通道注意力机制   内容感知特征重组   特征融合  

摘要： 印刷电路板作为电子信息产业的基础,其产品质量对后续生产的电子产品有着决定性影响.印刷电路板背景复杂、缺陷细微以及形状不规则的影响,导致现有的印刷电路板缺陷检测存在检测遗漏和误报等问题.针对上述问题,提出了一种改进的印刷电路板缺陷检测算法ECARA-YOLO.引入了高效通道注意力机制,利用自适应的局部交互策略捕获空间信息,增强对小目标缺陷特征的提取能力.将高效通道注意力机制和内容感知特征重组模块相结合,设计了一种特征融合网络ARANeck.内容感知特征重组模块将语义信息与内容信息结合并采样,同时通过高效注意力机制实现目标聚焦,使得小目标缺陷检测更加全面且高效.实验结果表明,改进后的算法在mAP指数上达到96.2%,相较于四种经典模型Faster-RCNN,YOLOv4,YOLOv5s和YOLOv8,分别提高了7.1%,9.2%,3.9%和1.9%.在六种类型缺陷的检测上,与四种经典模型分类对比,ECARA-YOLO具有显著优势.与现有的方法相比,该算法有效提升了复杂环境下印刷电路板微小缺陷的检测精度,在工业检测领域研究上具有一定的参考价值.

关键词： 预应力结构   应力松弛   本构模型   数值算法   二次开发  

摘要： 针对预应力结构中预应力筋应力松弛效应的精确计算问题,基于fib 2010《欧洲混凝土结构规范》给出的预应力筋应力与时间的松弛关系,推导表征预应力筋应力松弛的率型本构模型,并构建该本构模型的数值迭代算法,在ABAQUS的UMAT二次开发平台上编写该模型的数值求解程序。分别针对无黏结预应力结构和有黏结预应力结构2种情况,对程序的正确性和适用性进行了验证。研究表明编写的计算程序可实现预应力结构中应力松弛效应的准确模拟,提出的应力松弛模型的程序开发思路也适用于ANSYS、ADINA等有限元软件。