采用动态相关度权重的特征选择算法

基于互信息的特征选择算法在考虑候选特征提供的新分类信息时,通常忽略了候选特征的加入会使得已选特征和类标签的相关性发生变化而带来额外的新增信息量,以及在计算冗余信息时采用累加求和的形式可能导致低估候选特征的冗余程度。针对以上问题,提出动态相关度权重的定义,以更全面地考虑候选特征带来的新信息量成分;提出改进冗余项的定义,采用取最大值和归一化策略,以解决传统算法存在的低估冗余问题;在此基础上提出一种采用动态相关度权重的特征选择算法(feature selection using dynamic relevance weight,FSDRW)。选取五种当前主流的基于互信息的过滤式特征选择算法进行对比实验,在来自加州大学尔湾分校UCI和亚利桑那州立大学ASU的机器学习测试数据集上的实验表明,所提出的算法在分类准确率及综合性能方面具有较好的表现。最后将所提出算法应用于广西某水库工程的微震、爆破信号识别中,算法选取出的特征用于微震信号识别可达到98.86%的分类准确率,验证了算法在实际应用中的有效性。

动态障碍物状态空间重构的无人车路径规划

为了保证无人驾驶汽车在动态障碍物的环境下,实现安全的避障路径规划,提出了一种基于动态障碍物状态空间重构的避障路径规划方法。该避障路径规划方法,以前轮偏角为控制量,运用模型预测控制(MPC)方法,忽略车身尺寸信息建立点质量模型,主要在规划层中利用车载传感器的采集信息,对动态障碍物状态空间信息进行重构,研究不同重构构型对避障效果以及“穿越”现象的影响问题。在特定行驶工况中,采用CarSim和Simulink进行联合仿真,以低中高三种速度进行动态障碍物避障稳定性分析,仿真结果表明,所提出的避障路径规划方法对于存在动态障碍物环境下是有效的,避免了由于忽略车身尺寸所导致的“穿越”现象,通过与传统人工势场法比较,验证了本方法规划的路径更短,避障曲率更优。基于动态障碍物状态空间重构的避障路径规划具有安全性和稳定性。

基于三重网络模型的酒精依赖患者静息态动态功能连接分析

目的:探讨酒精依赖(AD)患者静息态三重网络(中央执行网络、突显网络、默认模式网络)动态功能网络连通性(dFNC)的变化。方法:于2020年2月-2021年3月采集15例酒精依赖患者和15例健康志愿者(正常对照组)的静息态fMRI数据。对预处理后的fMRI数据进行独立成分分析以获得大脑网络成分,并通过滑动窗口方法生成大脑网络的动态功能连接矩阵。并对所有dFNC矩阵应用k-means聚类算法确定大脑网络连接模式,获得受试者脑网络的时间属性。最后,使用斯皮尔曼相关分析评估异常时间属性(时间分数、平均停留时间、转换次数)与酒精依赖量表(ADS)评分之间的关系。结果:最终将15例志愿者和12例AD患者纳入本研究,并通过聚类分析得到四种重复出现的功能连接状态。与对照组相比,AD组在弱连接状态下花费时间较长,但在中央执行网络和突显网络之间的强连接状态下花费时间较少(P均<0.05)。双样本t检验结果显示,AD患者中央控制网络内的IC38与IC49之间的功能连接显著增强(P<0.05,FDR校正)。结论:AD患者中央执行网络的功能连接发生了变化,本研究为探索酒精依赖的复杂神经病理学机制提供了一定的见解。

“双碳”目标下重污染企业漂绿与政府规制的动态博弈分析

为探讨“双碳”目标下对重污染企业漂绿行为的治理,运用动态博弈分析法构建了政府干预与不干预、企业实施漂绿行为与不实施漂绿行为,以及政府干预情形下,补助、补助+激励、补助+激励+惩罚模式下的两方3阶段模型。结果表明:政府的行为能显著影响企业的行为,同时也会受到企业行为的影响,对于政府来说,是否会采取干预的策略,主要与自由市场下漂绿治理程度,以及实施干预措施所要付出的成本和干预带来的总社会效益有关;对于企业来说,是否会实施漂绿取决于不漂绿所要遭受的总损失和参与成本之和与带来利益的比较。为了更好地实现“双碳”目标及可持续高质量发展,企业应避免机会主义的寻租行为,积极承担社会责任,践行低碳绿色转型;政府应优化外部环境和完善法律法规,分阶段、分措施治理漂绿行为。

基于动态惯性权重的电子节气门改进PSO-BP优化控制

针对汽车电子节气门系统存在的动态迟滞非线性问题,提出一种模糊神经网络PID控制器的设计方法。该控制器将动态调整惯性权重的粒子群优化算法和BP算法结合来优化模糊神经网络参数,修正模糊神经网络在寻优过程中收敛缓慢、易陷入局部最小值的不足。利用模糊神经网络的自学习能力,对PID控制器参数进行整定。仿真结果表明,经过优化后的模糊神经网络PID控制器相比于模糊PID控制器在响应时间、超调量和振荡次数等方面都有显着提升。在模拟气流扰动工况施加扰动信号后,该控制器表现出良好的抗干扰性能。在电子节气门响应试验中,节气门响应曲线存在轻微超调,但稳态误差较小,表明该控制方法下电子节气门具有良好的动态响应特性。

配变重过载下的配网运营动态监控平台实时任务容错调度算法

研究配变重过载下的配网运营动态监控平台实时任务容错调度算法,以解决配网运营动态监控平台执行配变重过载监控任务时可调度性差的问题。依据分层调度思想,将实时任务容错调度划分为上层调度算法和下层调度算法,通过上层调度算法利用Logistic模型预测是否存在配变重过载情况,存在配变重过载情况时,进入下层调度算法。下层调度算法利用平台的优先级属性列表,建立平台管理机执行配变重过载动态监控任务时的有效传递函数,利用码元调制方法获取平台任务调度输出,保障配网运营动态监控平台稳定执行配变重过载动态监控任务。实例分析结果表明,配网运营动态监控同时执行30个配变重过载动态监控任务时,其容错调度成功率高于93%,验证该算法具有良好的实时任务容错调度有效性。

支持重规划的战时保障动态调度研究

复杂多变的战场环境要求后装保障能够根据战场环境变化,预见性地做出决策.为此,提出基于强化学习的动态调度方法.为准确描述保障调度问题,提出支持抢占调度、重分配及重部署决策的马尔科夫决策过程(Markov decision process,MDP)模型,模型中综合考量了任务排队、保障优先级以及油料约束等诸多问题的影响;随后设计改进策略迭代算法,训练基于神经网络的保障调度模型;训练后的神经网络模型能够近似计算状态价值函数,从而求解出产生最大期望价值的优化调度策略.最后设计一个分布式战场保障仿真实验,通过与常规调度策略的对比,验证了动态调度算法具有良好的自适应性和自主学习能力,能够根据历史数据和当前态势预判后续变化,并重新规划和配置保障资源的调度方案.

公共文化资源服务效能评估中指标权重动态调整机制研究与设计

[目的/意义]以公共文化资源服务效能评估指标体系为基础,研究指标权重的设定问题,为服务效能的计算和应用提供有力支撑。[方法/过程]设计了指标权重动态调整的方法,采用浮动权重修正基础权重的方式确定评估指标的最终权重。[结果/结论]建立了指标权重动态调整机制,确立了多层级指标修正权重的迭代计算流程,解决了在公共文化资源服务效能评估中指标权重设定的难题。指标权重动态调整机制的建立,能够兼顾在公共文化多属性综合评估中主观权重与客观权重的优点,为公共文化评估指标权重问题提供了一种有效的解决方案。

融合禁忌搜索和惯性权重动态调整的二进制粒子群优化算法

传统的二进制粒子群算法在优化过程中容易出现收敛速度慢和容易陷入局部最优的问题,因此提出了一种融合禁忌搜索和惯性权重动态调整的二进制粒子群优化算法。该算法不仅综合了粒子群优化算法的快速性、随机性、全局收敛性的优点,而且能够进行禁忌搜索以实现局部寻优。通过在4个基准测试函数上进行实验,实验结果表明该算法在逃离局部最优解方面具有更好的能力,提高了算法的收敛性能。

并联孔板计量装置流量动态重分配规律研究

管输天然气多采用并联孔板计量装置进行计量,但定期清洗时,孔板提到上腔后,必然导致管路中流量动态重分配,产生计量误差,直接影响企业的经济效益。目前尚无针对流量动态重分配造成计量误差的主要影响因素及补偿方法的定性、定量分析研究,为此基于计算流体力学基本原理,应用Fluent软件构建了并联孔板计量装置内流场三维模型,分析了孔板周期清洗时的流量动态重分配规律。研究结果表明:1)流量补偿系数与压力、温度无关;2)相同孔径孔板流量计并联时补偿系数随总气量、管径、相对密度、并联管道数的增加而增大,随直径比的增加而减小,其中直径比是主控因素;3)不同孔径孔板流量计并联时补偿系数随总气量、管径、相对密度的增加而增大,随并联孔径比的增加而显著减小,其中并联孔径比是主控因素。依据研究结果构建了流量补偿系数修正方程,经现场测试,计量偏差显著降低,大大减少了因计量不准确带来的潜在利润流失。

面向跨模态行人重识别的双向动态交互网络

为了解决当前跨模态行人重识别算法因采用权值共享的卷积核而造成模型针对不同输入动态调整能力差,以及现有方法因仅使用高层粗分辨率的语义特征而造成信息丢失的问题,提出一种双向动态交互网络的跨模态行人重识别方法.首先通过双流网络分别提取不同模态各个残差块后的全局特征;然后根据不同模态的全局内容动态地生成定制化卷积核,提取模态特有信息,并将其作为模态互补信息在模态间进行双向传递以缓解模态异质性;最后对各层不同分辨率的特征进行相关性建模,联合学习跨层的多分辨率特征以获取更具有判别性和鲁棒性的特征表示.在SYSU-MM01和RegDB跨模态行人重识别数据集上的实验结果表明,所提方法在第一命中率(R1)分别高于当前最好方法4.70%和2.12%;在平均检索精度(mAP)上分别高于当前最好方法4.30%和2.67%,验证了该方法的有效性.

基于动态bloom filter的云存储安全去重方案

现有的所有权证明去重方案容易遭受诚实但好奇服务器的威胁影响,借助可信第三方解决该问题将导致开销过大。基于动态bloom filter提出一种改进的、无须可信第三方的所有权证明安全去重方案,采用收敛加密算法抵抗诚实但好奇的服务器,并通过服务器检查数据块密文和标签的一致性来防止数据污染攻击。此外,采用密钥链机制对收敛密钥进行管理,解决了现有方案中收敛密钥占用过多存储空间的问题。分析与比较表明,该方案具有较小的密钥存储开销和传输开销。

一种混沌映射动态惯性权重的樽海鞘群算法

为提升群海鞘群算法求解精度和收敛速度,提出了基于混沌映射动态惯性权重的群海鞘群算法.首先利用Tent混沌映射生成初始种群,计算种群适应度并保留最优个体作为初始食物源位置;将种群大小均分为领导者和追随者两部分以提高算法全局搜索能力,通过引入疯狂算子完成对领导者的位置更新;在追随者位置更新公式中,提出了基于精英保留及动态惯性权重的追随者位置更新策略,通过计算个体适应度值完成食物源的位置更新.实验结果表明,改进算法拥有更好的性能.

考虑集卡到港时间延迟的堆场起重机动态调度研究

在集装箱码头的集港作业中,集卡延迟到港可能导致已制订堆场起重机作业计划变得次优甚至不可行.因此,及时为延迟到港任务更新作业计划具有必要性.考虑集卡到港时间延迟的堆场起重机动态调度问题,基于任务批次分配策略,将调度期划分为多个时段,在每个时段内生成作业计划.以完成时间最短为目标,建立起重机调度混合整数规划优化模型,并提出下界推导模型.提出迭代重优化框架,每当任务延迟到港,就会重优化相应批次的作业计划.在框架内,设计遗传算法求解各批次原有作业计划;设计贪婪插入算法重优化带延迟到港的任务,更新原有计划.实验结果表明,模型、下界推导模型具有正确性和有效性,算法具备良好的求解性能;缩短调度时段长度有利于快速生成起重机作业计划;延迟到港箱量占比越大,作业时间越长,且随着调度时段长度减小,这一影响逐渐弱化.

自动化流水线动态检重监控系统设计

随着工业自动化水平的不断提高,动态检重变得越来越重要,因此设计了自动化流水线动态检重监控系统,该系统由动态检重、剔除、上位机监视和喷码4部分组成。PLC控制步进电机驱动输送带运送产品,PLC与称重仪表通信,实时获取产品的称重数据,PLC根据触摸屏的设定数值判断重量是否合格,若不合格则由PLC控制剔除,合格则继续运输。上位机与PLC通信,从PLC的存储区读取称重数据,并保存到SQL Server数据库中,实现产品信息的统计、查询与追溯。上位机从数据库中提取相关信息并传给喷码机,喷码机将这些内容在产品上进行喷印。目前,该系统已被应用于企业当中,提高了生产效率。

开环易位烯烃聚合物的动态交联改性研究进展

开环易位聚合(ROMP)为烯烃聚合物的制备提供了一种精确而高效的方法,可制备不同拓扑结构的功能性热塑性烯烃聚合物材料。热塑性烯烃聚合物尽管可以在高温下熔融再加工,但其较低的力学性能和耐热性能限制了其在极端条件下的使用寿命。通过固化交联改性则可以大大改善材料的力学性能等,但也为废旧材料的回收再利用带来了困难。为克服上述局限,构建含有动态键的烯烃聚合物交联网络引起了广泛关注,该类聚合物在提升力学等性能的同时也赋予了其可重复加工的能力。本文聚焦于通过开环易位聚合合成不同拓扑结构的烯烃聚合物,并利用不同类型动态键对其进行动态交联改性的最新研究进展。并对该领域的发展现状和未来研究方向进行了总结。

基于动态前景聚焦与伪孪生网络的跨分辨率行人重识别

针对跨分辨率场景下行人图像存在场景复杂、重建图像特征提取效果差等问题,提出基于动态前景聚焦与伪孪生网络的跨分辨率行人重识别算法.该算法在超分辨率重建网络中嵌入动态前景聚焦模块,利用全卷积自动编码器提取目标行人特征,通过高斯掩码对网络进行空间引导,从而使判别特征聚焦在前景上;并经过动态感知模块自动捕获前景的重要特征.又通过构建多粒度相互协同的伪孪生网络,实现判别特征的精细化识别.最后,所提算法在跨分辨率数据集MLR-Market-1501,MLR-DukeMTMC-ReID和CAVIAR上进行实验,Rank-1精度分别达到了91.3%,83.4%和48.5%,证明了所提算法对跨分辨率行人重识别任务的有效性.

重力坝地震断裂的多边形比例边界有限元模型研究

为研究重力坝的地震断裂破坏机理,基于线弹性断裂力学和多边形比例边界有限元法(Polygon SBFEM)提出一种全自动的重力坝动态断裂分析模型。该模型继承了SBFEM在断裂分析中高精度和高效率的优势,通过建立多边形比例边界有限单元广义动态应力强度因子的时域分析方法实现任意时刻断裂参数的求解,并结合裂缝扩展准则可实时判定裂缝稳定性;对达到临界状态的裂缝采用多边形网格局部重剖分技术,开发了考虑裂缝张开-闭合行为的动态接触模拟算法,进而实现了裂缝动态扩展高效自动化模拟。以Koyna重力坝为研究对象,考虑大坝库水动力相互作用,模拟了地震作用下坝体裂缝扩展过程,获得了断裂路径,验证了模型的正确性。其后,进一步探讨了数值模型中网格密度和裂缝扩展步长等因素的影响,结果显示仅用粗网格即可获得满意的计算结果,且三种裂缝扩展步长模拟的大坝裂缝扩展轨迹接近,但随着裂缝扩展步长增大,大坝更早失效破坏。研究成果可为混凝土坝的地震断裂分析提供有力的技术手段。

基于遗传粒子群动态聚类算法的物流柔性分拣系统品规分配

目的针对目前烟草物流配送中心条烟分拣量大,不同条烟品规的分配对订单的总处理时间影响较大的问题,研究平衡各个分拣区品规的分配,提高分拣效率。方法建立以各分区品规相似系数和最小为目标函数的数学模型,并采用改进的遗传粒子群动态聚类(GAPSO-K)算法进行求解。首先,结合各品规分拣量对品规相似系数进行改进,并将其作为适应度函数;然后在粒子群算法中对惯性权重因子进行改进,使其值可以进行自适应改变;最后,在粒子群动态聚类算法中引入遗传算法中的交叉变异扩大解的搜索范围,基于Matlab对文中的其他算法进行求解对比,求得结果在EM-plant中进行仿真验证。结果结合某烟草物流配送中心数据仿真验证,利用GAPSO-K算法处理订单的时间为234.5 s,较传统时间大幅度较少,有效提升了柔性物流分拣效率。结论采用该算法可充分发挥2种算法的优良性,具有更好的收敛性及寻优性,为柔性物流品规分配提供了新思路。

MDMB-4en-PINACA及其代谢标记物在大鼠体内降解规律及动态分布研究

本文旨在建立生物样品中MDMB-4en-PINACA及其代谢标记物的高效液相色谱–三重四极杆串联质谱(HPLC-MS/MS)检测方法,探索MDMB-4en-PINACA及其水解代谢物(M1)和脱烷基代谢物(M2)在大鼠体内降解规律及动态分布规律。将5只SD大鼠分为5组,一组为空白对照组,另外四组灌胃给药MDMB-4en-PINACA后分别置于干净代谢笼中,分别收集1~15 d的尿液;将60只SD大鼠随机分为15组,一组作为空白对照组,其余14组通过灌胃给药MDMB-4en-PINACA,分别在不同时间点(15min、30min、45min、1h、1.5h、2h、3h、4h、5h、6h、7h、8h、10h、12h)处死,立即取血、尿及组织(心、肝、脾、肺、肾、脑、肌肉)。用HPLC-MS/MS检测血液、尿液、各组织中MDMB-4en-PINACA及代谢标记物M1和M2的质量浓度。MDMB-4en-PINACA进入大鼠体内后,迅速分布代谢,各组织和血液中均在15 min内达最高浓度,MDMB-4en-PINACA在体内的分布特点为:脑>脾>血>肺>心脏>肝>肾>肌肉>尿;M1的分布特点为:血>脾>肺>脑>肝>肾>心脏>肌肉>尿;M2的分布特点为:血>肝>心脏>肺>脑>脾>肾>肌肉>尿。在0~12 h内MDMB-4en-PINACA及代谢标记物在各组织中呈不同规律的降解。在对1~15 d尿液的监控中,MDMB-4en-PINACA及其代谢标记物仅在少量样本中检出。本文建立的方法操作简单、检出限低、回收率高、重现性好,适用于生物样品中MDMB-4en-PINACA及代谢标记物的检验。经灌胃MDMB-4en-PINACA进入大鼠体内后,监测MDMB-4en-PINACA及代谢标记物在大鼠体内的动态分布及降解规律为体内MDMB-4en-PINACA检验提供科学依据。