一种基于GPU加速的细粒度并行蚁群算法

为改善蚁群算法对大规模旅行商问题的求解性能,提出一种基于图形处理器(GPU)加速的细粒度并行蚁群算法.将并行蚁群算法求解过程转化为统一计算设备架构的线程块并行执行过程,使得蚁群算法在GPU中加速执行.实验结果表明,该算法能提高全局搜索能力,增大细粒度并行蚁群算法的蚂蚁规模,从而提高了算法的运算速度.     

基于访问结构上秘密共享的自治愈群组密钥分发方案

自治愈的群组密钥分发能够在不可靠的网络中建立安全的群组会话密钥.基于用户可自行选取子秘密访问结构上的秘密共享方法,提出了一个自治愈的群组密钥分发方案,该方案能够让群组成员自行选取个人秘密信息,而不需要在群组管理员和每个群组成员之间建立安全信道.安全性分析表明,该方案是一个具有撤销能力的、保证前向保密性和后向保密性的、计算上安全的自治愈群组密钥分发方案.性能分析表明,该方案具有较小的存储开销和通信开铕.     

一种细胞核内DNA物质含量准确测量及回归校正新方法

在定量细胞学研究中,细胞核内DNA物质含量的准确测量是癌症筛查与病理诊断的必要前题与最重要依据。由于算法、设备、环境等因素的影响,在对细胞核的数字显微图像进行处理与分析、测量DNA物质含量时会产生较大的误差。本文提出了一种基于数学形态学和k近邻回归算法的DNA物质含量校正新方法。该方法首先利用膨涨算法对细胞核分割掩码进行处理,从而对DNA物质含量的测量进行空间校正;然后采用k近邻回归算法,充分利用细胞核的形态、纹理等特征参数所蕴含的信息,从而对DNA物质含量进行光学回归校正。实验表明,该方法能够显著提高DNA物质含量测量的准确性和可信度,对提高病理诊断的特异性与敏感性都有积极的意义。     

群体间竞争与协作的遗传算法解决旅行商问题

旅行商问题是经典的NP难组合优化问题之一,快速有效地解决旅行商问题具有重要的理论和实际意义。受自然界物种群体间相互联系的启发,提出了群体间竞争与协作的遗传算法来解决旅行商问题。该算法在迭代的过程中,每次只选择竞争力大的种群进行进化,同时为了维持各个种群间发展的平衡,对它们进行周期性的交流,能促使进化过程中中好的基因模式迅速地在各个种群中传播,提高了整体的进化速度。此算法不但能有效地维持群体的多样性,而且能提高收敛的速度。通过对旅行商问题的仿真实验,证明了该算法的可行性与有效性。     

计及综合需求响应参与消纳受阻新能源的多时间尺度优化调度策略

随着新能源发电技术的高速发展,电网新能源消纳压力日益凸显。与此同时,随着多能转换技术发展,电网与其他类型能源网络的耦合程度不断提高,如何利用不同能源网络灵活性资源消纳受阻新能源,成为当前亟待研究的问题。为此,提出了计及综合需求响应参与消纳受阻新能源的多时间尺度优化调度策略。首先,充分考虑综合能源系统(integrated energy system, IES)特性建立了冷、热、电负荷的多类型需求响应模型。其次,在日前时间尺度,考虑新能源消纳过程中各方利益均衡,建立了基于主从博弈理论的价格型综合需求响应(integrated demand response, IDR)日前优化调度模型;在日内时间尺度,针对新能源日前预测偏差对系统优化影响,建立了考虑激励型IDR日内滚动优化调度模型。最后,通过算例仿真证明了所提策略可深入挖掘多类型负荷需求响应能力,有效提高新能源消纳量。     

Teachers cooperation: team-knowledge distillation for multiple cross-domain few-shot learning

Although few-shot learning (FSL) has achieved great progress, it is still an enormous challenge especially when the source and target set are from different domains, which is also known as cross-domain few-shot learning (CD-FSL). Utilizing more source domain data is an effective way to improve the performance of CD-FSL. However, knowledge from different source domains may entangle and confuse with each other, which hurts the performance on the target domain. Therefore, we propose team-knowledge distillation networks (TKD-Net) to tackle this problem, which explores a strategy to help the cooperation of multiple teachers. Specifically, we distill knowledge from the cooperation of teacher networks to a single student network in a meta-learning framework. It incorporates task-oriented knowledge distillation and multiple cooperation among teachers to train an efficient student with better generalization ability on unseen tasks. Moreover, our TKD-Net employs both response-based knowledge and relation-based knowledge to transfer more comprehensive and effective knowledge. Extensive experimental results on four fine-grained datasets have demonstrated the effectiveness and superiority of our proposed TKD-Net approach.     

基于辐条视觉特征感知的蓝宝石接种检测方法

针对现阶段蓝宝石晶体生产过程中引晶操作主要依靠人工经验完成,引晶过程时间过长且准确度低的问题,提出了一种基于辐条视觉特征感知的蓝宝石籽晶接种检测方法。此方法使用了量化辐条图案运动轨迹收敛程度的模型,基于运动轨迹收敛模型对辐条图案特征点进行验证分析,将符合收敛条件的熔体稳定状态图像创建图像数据库;然后将实时采集到的图像与数据库中图像进行匹配检测,实现对熔体稳定状态图像的实时准确识别。通过实验对所提出方法的精度进行验证并与实际生产的效果进行对比,实验表明该方法能够满足实际工业生产,其中引晶状态识别准确率达到98.9%,成品良率相比人工引晶提高了28%。     

基于RDSS和RNSS的北斗定位装置设计

针对飞行过程中的定位问题,设计了一款高功率、体积小的新型定位装置。该定位装置主要由北斗模块、单片机模块和供电模块三部分组成。北斗模块由RDSS和RNSS模块集成,信标工作时首先通过RNSS快速获取定位数据,定位数据经过单片机处理后通过RDSS发送至卫星,然后地面短报文接收机接收到数据,最终传输至上位机,将经度、纬度等参数详细转换并呈现至上位机界面。本设计采用双北斗模块和多接收模块保证发射频率和接收效率。经过连续的测试后,新型定位装置运行状态稳定,通信成功率≥95％,能够达到预期要求。     

大规模定制整体衣柜结构设计规范化

目的探讨大规模定制整体衣柜单元组合设计的规范及组合方法。方法通过市场调研、观察研究和理论分析的方法,在对整体衣柜定义、整体衣柜设计要素和整体衣柜设计原则探讨的基础上,通过将整体衣柜分解成若干个单元、能随意组合和内部功能的划分、通用五金连接和组装便可实现多样化的结构形式,对大规模定制整体衣柜结构设计规范化进行研究,主要包括整体衣柜的用材构成、基本结构构成设计、最合理化尺寸设计、大规模定制整体衣柜结构设计规范化的实施过程。结论对大规模定制家具的实践和整体衣柜结构设计开发具有一定的参考价值。     

新型城镇化语境下的阿拉善地毯传统技艺探析

目的研究阿拉善地毯传统技艺传承与保护现状。方法通过田野调查个案并结合民俗学、艺术学的理论对阿拉善地毯进行探析。结论了解新型城镇化进程中该项技艺的生存情况,考察它的传承与保护现状,审视它面临的困境与机遇,分析并探究它的传承与保护对策是极具理论价值与现实意义的。