基于亮度温度模型的多光谱真温反演算法研究

针对传统的非接触式真温反演算法存在反演速度慢和精度低等问题,提出新的基于亮度温度模型的约束真温反演算法(constrained true temperature inversion algorithm,CTTIA)。 在建模过程中,发现发射率和亮度温度存在内在联系:由亮度温度到发射率的普适规律和由发射率到亮度温度的普适规律。通过仿真实验发现当发射率的样本数量巨大时,CTTIA不但可以为实验提供理论指导,还可大大提升发射率样本的选取效率。在1 800 ℃和2 000 ℃两个温度点下建立9个波长通道对被测目标进行测量计算。结果表明,CTTIA与二次测量算法 (second measurement method,SMM) 相比,精度基本相同,反演时间最高节约了82%。说明该方法的研究是非常关键且重要的,是很有研究价值的。     

基于超像素暗通道和自动色阶优化的图像去雾算法

针对暗通道先验(dark channel prior, DCP)复原图像中的光晕现象、明亮区域色彩失真、环境光估计不准确等问题,提出了基于超像素暗通道和自动色阶优化的单幅图像去雾算法。首先,由改进的White Patch Retinex算法增强图像并计算精确环境光。接着,在传统暗通道去雾算法中引入超像素图像分割和引导滤波算法,使透射率估计的稳健性与精确性得以提升。然后,采用自适应容差对明亮区域的透射率进行补偿,有效抑制明亮区域色彩失真问题。最后,以自动色阶优化算法提高图像对比度。将本文去雾算法与其他算法从主观和客观两个维度进行比较,实验结果表明：采用不同算法对不同浓度的自然雾图进行对比实验,信息熵提高0.2 bit,峰值信噪比(peak signal-to-noise ratio,PSNR)提高0.8 dB,运行效率提高。该算法对不同浓度含雾图像具有良好的适应性,复原图像色彩真实、纹理清晰、细节丰富,去雾效果良好。     

变压器绕组松动故障的混沌特征分析方法

为了更加有效地对变压器绕组松动故障进行监测与识别,提出了一种变压器绕组松动故障的混沌特征分析方法。首先,针对振动信号的混沌动力学特性,采用互信息量法和G-P算法分别确定延迟时间和嵌入维数,对变压器振动信号进行相空间重构;其次,通过判断最大Lyapunov指数是否为正,进而证明变压器振动信号的混沌特性,在此基础上分析不同程度的绕组松动故障对相空间轨迹变化的影响;最后,将关联维数、Kolmogorov熵和最大Lyapunov指数作为一组混沌特征用以量化变压器绕组发生松动故障前后振动信号的混沌特性。结果表明：变压器振动信号的最大Lyapunov指数均大于0,证实了其具有混沌特性,所得到的混沌特征能够有效反映变压器绕组松动故障。研究结果为变压器绕组松动状态监测提供了一种理论依据。     

匿名网络综述

匿名网络旨在公开网络环境中保护用户通信隐私.自Chaum提出Mix网以来,相关研究在几十年中不断取得进展.如今,匿名网络已发展成以Mix网、DC网或PIR (private information retrieval)为基础,并结合多种设计要素,使之适用于各种应用场景和威胁模型.从匿名概念出发,介绍匿名网络领域的发展情况,分类阐述代表性研究工作及其设计选择,并系统地从匿名性、延迟和带宽开销等角度进行分析.     

考虑负效应的垃圾回收两级选址-路径模型与算法

针对生活垃圾中转站和焚烧站的选址-路径问题（LRP）,考虑经济目标和垃圾设施的负面影响,设计了与风向和距离有关的负效应分段函数,构建了两级多目标选址-路径（2E-MOLRP）模型,并提出了鲸鱼优化算法（WOA）和模拟退火（SA）算法结合的非支配算法WOA-SA。首先,结合随机方法与Clarke和Wright(CW)节约算法优化初始种群;其次,采用非线性动态惯性权重系数调整收敛速度;然后,设计WOA-SA的并行结构来增强全局搜索能力;最后,使用非支配排序法得到帕累托解集。对Prins和Barreto等35个基准案例以及天津市模拟案例进行分析。结果表明,WOA-SA可以找到20个基准案例的已知最优解（BKS）,且对Prins和Barreto案例的求解结果与BSK差距的平均值分别为0.37%和0.08%,具有很好的收敛性和稳定性。将所提模型和算法应用于实例,给决策者提供了三种不同方案的负效应值及经济成本的方案,以支持不同偏好决策者选择,从而减少垃圾回收物流成本和设施对环境的负面影响。     

基于Conv1d-LSTM模型的能源分配预测

能源分配问题往往与其所在区域环境有关,能源分配的预测可以通过当地环境因素数据来推测之后对该区域的能源分配数值,最大程度上分配好能源. LSTM网络预测短期效果良好,但预测较长时期的数据会导致误差积累,速度慢且准确性差; Informer是近期新提出的能源预测算法模型,速度快但在该任务上预测能力不够.本文提出Conv1d-LSTM模型,预测结果优于上述两个模型,具有更低的平均绝对误差和均方根误差.     

基于云模型和余弦跳跃权重的改进蛙跳算法

标准蛙跳优化算法(SFLA)有寻优精度低和易陷入局部收敛区域的缺点, 为提高其性能, 提出一种基于云模型局部搜索和余弦跳跃权重更新位置的改进蛙跳算法(CSFLA). 首先通过Tent混沌映射和反向学习生成种群, 使种群的分布更均匀, 利用云模型的正态特性对子群中的优秀个体的所在区域进行探索. 同时, 对种群中其他个体引入基于余弦函数的跳跃步长权重, 使该权重在整个迭代过程中由高以不同的速率下降, 提高种群的全局搜索能力. 最后, 将CSFLA与多个优化算法在不同类型的测试函数上进行了比较. 结果表明, CSFLA具有更好的收敛速度和精度, 能有效找出全局最优解. 并且将改进算法应用至旅行商问题, 该算法可以找到总路程更短的路线.     

基于ATLG混合模型的股票价格预测

股市是金融市场的重要组成部分,对股票价格预测有着重要的意义.同时,深度学习具有强大的数据处理能力,可以解决金融时间序列的复杂性所带来的问题.对此,本文提出一种结合自注意力机制的混合神经网络模型(ATLG).该模型由长短期记忆网络(LSTM)、门控递归单元(GRU)、自注意力机制构建而成,用于对股票价格的预测.实验结果表明:(1)与LSTM、GRU、RNN-LSTM、RNN-GRU等模型相比, ATLG模型的准确率更高;(2)引入自注意力机制使模型更能聚焦于重要时间点的股票特征信息;(3)通过对比,双层神经网络起到的效果更为明显.(4)通过MACD (moving average convergence and divergence)指标进行回测检验,获得了53%的收益,高于同期沪深300的收益.结果证明了该模型在股票价格预测中的有效性和实用性.     

多智能体强化学习的机械臂运动控制决策研究

针对传统运动控算法存在环境适应性较差,效率低的问题。可以利用强化学习在环境中不断去探索试错,并通过奖励函数对神经网络参数进行调节的方法对机械臂的运动进行控制。但是在现实中无法提供机械臂试错的环境,采用Unity引擎平台来构建机械臂的数字孪生仿真环境,设置观察状态变量和设置奖励函数机制,并提出在该模型环境中对PPO(proximal policy optimization)与多智能体（agents）结合的M-PPO算法来加快训练速度,实现通过强化学习算法对机械臂进行智能运动控制,完成机械臂执行末端有效避障快速到达目标物体位置,并通过该算法与M-SAC（多智能体与Soft Actor-Critic结合）和PPO算法的实验结果进行分析,验证M-PPO算法在不同环境下机械臂运动控制决策调试上的有效性与先进性。实现孪生体自主规划决策,反向控制物理体同步运动的目的。     

基于改进YOLOX-s的安全帽检测

在施工现场中, 发生过许多高空坠落事故, 因此在施工现场佩戴安全帽是十分有必要的. 针对安全帽佩戴状况检测中遇到的小目标样本缺检、漏检的情况, 提出一种基于YOLOX-s的改进算法. 首先, 在Neck层引入主干特征提取网络中的160×160特征层进行特征融合, 并且增加了一个针对小目标的检测头; 其次, 采用SIoU损失函数计算损失值, 使得网络在训练过程中考虑的损失项更加全面; 并且采用varifocal loss函数来计算置信度损失值, 进一步改善训练过程中存在的正样本与困难样本不均衡的问题, 最后, 采用CA (coordinate attention)注意力机制来增强模型的特征表达能力. 实验结果表明, 通过对Neck层与检测层、损失函数的优化以及引入CA注意力机制, 使得网络在训练过程中收敛与回归性能更佳. 改进后的算法的mAP值为95.57%, 相较于YOLOv3及原YOLOX-s算法在mAP值上分别提高了17.11%、3.59%. 改进后的算法检测速度为54.73帧/s, 符合实时检测速度要求.