评刊

评刊的语言本应引经据典、高屋建瓴,但作为《数码杂志》的老朋友,既是参与过专题策划的作者,也是多年的读者,不能云山雾罩,说些让大家摸不着头脑的话;更不能自说自话,成为一家之言。好在身边有很多摄影的朋友都订阅了杂志,先听听他们的声音比我这个＂专家＂要实在得多。摄影师张峰：＂视界＂、＂拍摄＂都是我十分关注的内容,对于掌握摄影资讯以及摄影师的拍摄动态十分必要,8月刊的＂品鉴＂是一次全新的视觉体验。摄影师陈苏汉：比较喜欢＂拍摄·行摄＂栏目。因为介绍了我没有去过,也不了解的古老异域的风土人情及其美丽风光,同时还学习到了旅游摄影类题材的表现手法和技巧。     

STM多事务竞争冲突下竞争管理策略的研究

事务存储系统是一种高层次抽象并行编程模型,目的为方便开发并行程序。事务存储系统中的竞争管理模块用于解决事务之间的冲突。传统的事务竞争管理策略只负责仲裁两个冲突事务之间的冲突．提出将多个事务及事务冲突关联转换成一张无向图,基于全局事务冲突情景,利用图顶点着色技术求解无向图中最大独立集。最大独立集中事务相互不冲突,CM仲裁处理并发执行,实现系统并发最大化。     

任务级行动序列问题中的定性偏好研究

关注了一类典型行动序列,研究如何在动作集合上存在定性偏好,且偏好集合存在不一致性时开展规划。所考虑的行动序列问题称为任务级COA,以抽象层次的动作为基本要素,所考虑的定性偏好包括静态偏好和时序偏好,所讨论的规划目的是获得最大满意度的COA方案。首先建立了偏好与约束的归一化形式描述,在此基础上形成了COA方案设计算法;进一步,使用计算辩论技术排除偏好集合中的不一致性,形成用户接受度最高的COA方案。文中建立的以定性推理为基础的规划框架,实现了偏好解耦,能够适应不同的领域问题,是以定量计算为基础的传统规划算法的有效补充。通过快速响应卫星成像的COA案例,演示了算法的可行性。     

无冲突Petri网系统活标识判定的结构化方法

为了有效求解无冲突Petri网系统活标识的判定及配置优化问题,提出无冲突Petri网系统活标识判定的一种结构化方法。该方法首先求取无冲突Petri网的各强连通分支;然后对每一含有元素个数大于2的强连通分支求取其无同步变迁库所索引集合;最终得到无冲突Petri网系统的无前置库所索引集合,基于该库所元素集合即可实现对活标识的快速判定及配置优化。通过例子具体说明了该方法的实现及应用。分析结果表明,所提方法具有多项式时间复杂度,较易于操作和程序化实现。     

基于预训练GRU-LightGBM的电力负荷预测

本文研究工作围绕电网中的核心环节电负荷预测展开.在总结分析之前研究学者的研究成果基础上,提出了基于预训练GRU与LightGBM相结合的方法.该方法首先使用电负荷数据训练一个特征提取网络GRU,然后使用该网络进行时序特征的提取,并将提取到的时序特征与非时序特征使用LightGBM进行电负荷的预测.本方法的创新点在于提出了预训练网络来扩充特征,充分融合时序特征及非时序特征.并且考虑到电网的地区差异性,在整体训练过程中将GRU网络参数进行了适应性微调.保证提取到的时序特征是符合当前地域特点的.通过仿真实验最终发现该方法在各项指标上取得了2％的提升.     

无冲突Petri网的结构活性判定研究

结构活性作为Petri网的重要结构性质,在Petri网活性判定领域具有较高的研究价值。从Petri网有向回路对结构活性的影响入手,分析与判定无冲突Petri网的结构活性,讨论库所元素及其后置变迁之间是否存在有向回路对Petri网结构活性的影响,研究该类Petri网结构活性判定方法的相关条件与结论,得到无冲突Petri网是满足结构活性的充分必要条件。分析结果表明,该判定方法可在多项式时间内判定无冲突Petri网的结构活性。     

基于改进的BSMOTE和时序特征的风机故障采样算法

针对风机数据集的不平衡问题,提出了一种BSMOTE-Sequence采样算法,在合成新样本时综合考虑空间和时间特征,并对新样本进行清洗,从而有效减少噪声点的生成。首先,根据每个少数类样本的近邻样本的类别比例,将少数类样本划分为安全类样本、边界类样本和噪声类样本。然后,对每个边界类样本都遴选出空间距离、时间跨度最接近的少数类样本集,利用线性插值法合成新样本,并过滤掉噪声类样本以及类间重叠样本。最后,以支持向量机（SVM）、卷积神经网络（CNN）、长短期记忆（LSTM）人工神经网络作为风机齿轮箱故障检测模型,F1-Score、曲线下面积（AUC）和G-mean作为模型性能评价指标,在真实风机数据集上把所提算法与常用的多种采样算法进行对比,实验结果表明：相比已有算法,BSMOTE-Sequence算法所生成样本的分类效果更好,使得检测模型的F1-Score、AUC和G-mean平均提高了3%,该算法能有效地适用于数据具有时序规律且不平衡的风机故障检测领域。     

基于溶液图像时序特征的元素组分含量动态监测系统

针对稀土萃取过程中组分含量难以实时监测以及现有组分含量检测方法耗时、耗内存的现状,设计了一种基于溶液图像时序特征的元素组分含量动态监测系统。首先使用图像采集装置获取萃取槽体溶液的时序图像,考虑萃取液颜色特性和单一颜色空间的不全面性,采用主成分分析（PCA）方法在HSI和YUV融合的颜色空间提取图像的时序特征,并结合生产指标构造基于鲸鱼优化算法（WOA）的最小二乘支持向量机（LSSVM）分类器来对工况状态进行判断。然后当工况处于非最佳状态时,在HSV颜色空间对图像提取颜色直方图和颜色矩特征,并开发以溶液图像间的混合特征差值的线性加权值为相似度度量的图像检索系统,从而获取组分含量值。最后进行镨/钕萃取槽体混合溶液测试,结果表明该系统能够实现元素组分含量的动态监测。     

自动化码头堆场穿越式双ASC调度

随着人工智能等科技的发展,海铁联运的运输模式加快了集装箱码头自动化的发展进程,自动化已经成为集装箱码头发展的必然趋势。对自动化集装箱码头堆场内可穿越式双自动堆垛起重机（ASC）在同一箱区内进行作业的过程进行研究,考虑不同大小的ASC的运行速度和单位时间内耗能不一样,以及在同一贝位两个ASC存在冲突的情况,建立多目标混合整数模型,得出完成所有集装箱任务的总时间和总耗能。并通过改变不同的参数来设计三组实验,实验结果表明,可以通过调整集装箱任务量、双ASC的速度、双ASC装载和空载的耗能之比来减少码头作业集装箱任务的总时间和总能耗。     

使用驾驶人瞳孔直径的固定物冲突识别方法

以寻找可反映驾驶人心理负荷的交通冲突识别指标及基于该指标的交通冲突识别方法为目的,通过比较分析明确了冲突刺激与瞳孔直径的相关关系,针对原始GSA(gravitational search algorithm)识别方法仅可搜索最优解的缺陷并面向交通冲突识别要求提出了基于瞳孔直径的GSA-T交通冲突快速识别方法.撞固定物冲突验证结果显示GSA-T方法的对比次数和识别时间均比枚举方法少,证明GSA-T方法具有较低时间复杂度和空间复杂度的优势,可满足交通冲突识别和道路安全评价的要求.