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智能算法安全:内涵、科学问题与展望 被引量：7
1
作者 程学旗 陈薇 +3 位作者 沈华伟 山世光 陈熙霖 李国杰 《中国科学院院刊》 北大核心 2025年第3期419-428,共10页
智能算法是指实现智能的计算过程所体现的方法,大多具备数据驱动、不确定性计算、模型推断难解释等特性,而这些特性同时也给智能算法应用带来了潜在的安全风险。文章首先探讨智能算法安全的内涵。具体地,智能算法安全的内涵依据人机融... 智能算法是指实现智能的计算过程所体现的方法,大多具备数据驱动、不确定性计算、模型推断难解释等特性,而这些特性同时也给智能算法应用带来了潜在的安全风险。文章首先探讨智能算法安全的内涵。具体地,智能算法安全的内涵依据人机融合的程度,由算法自身的一元内生性安全,延伸到算法服务于人时的人机二元应用性安全,最终拓展为人机共生的复杂社会系统中多元系统性安全,故据此提出智能算法安全层级范式(以下简称“TRC范式”),分别涵盖内生决策可信(trustworthiness)的一元安全目标、应用服务可管(regulatability)的二元安全目标和系统风险可控(controllability)的多元安全目标。进一步,基于当前实现TRC范式中的技术难点与智能算法可信、可管、可控的目标,文章提出实现智能算法安全需要重点突破的不确定性算法的可信域判定、黑箱模型的透明化监测与人机共生智能系统的风险临界点感知3个重大科学问题。最后,围绕TRC范式的“度量—评估—增强”技术体系,提出7项研究方向建议与4个方面智能算法安全相关的发展建议,并展望其助力实现人机共治的未来愿景。 展开更多
关键词 大数据 智能算法 智能算法安全 人工智能伦理与安全 智能算法安全层级范式
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数智时代情报分析中算法分类、演进及应用研究 被引量：5
2
作者 张涛 王铮 马海群 《情报理论与实践》 北大核心 2025年第1期11-19,共9页
[目的/意义]数智时代随着算法广泛应用于情报分析中,揭示当前情报分析中算法使用的现状不但能帮助情报学领域学者把握学术研究热点,还能指导更多研究者更好地利用算法来解决情报分析过程中的实际问题。[方法/过程]重点梳理近10年情报学... [目的/意义]数智时代随着算法广泛应用于情报分析中,揭示当前情报分析中算法使用的现状不但能帮助情报学领域学者把握学术研究热点,还能指导更多研究者更好地利用算法来解决情报分析过程中的实际问题。[方法/过程]重点梳理近10年情报学领域5本核心期刊与情报分析算法相关文献,尝试梳理数智时代应用于情报分析中的算法分类,并从算法演进、算法应用角度全方位展示这些算法的特征。[结果/结论]从演进来看,近10年情报学领域应用算法的论文持续上升,而LDA是情报分析中运用最多的算法,自2020年起BERT算法呈现出新生演进特征;从应用来看,突发事件下的网络舆情、专利分析等应用呈现出不断细化、继承演进的趋势;图书馆、图书情报、电子商务、物流信息等应用逐渐衰退,取而代之的是数字人文、智慧图书馆、颠覆性技术等。 展开更多
关键词 智能算法 情报分析算法 数智时代 算法演进 算法应用
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国内外算法风险研究:框架、特征及展望 被引量：5
3
作者 马海群 张涛 《情报理论与实践》 北大核心 2025年第1期1-10,共10页
[目的/意义]随着ChatGPT的横空出世,算法应用越来越多地支配着人类的生活,算法黑箱、算法操控、算法共谋、算法偏见、算法歧视等风险也随之而来,这些风险严重影响社会稳定乃至国家安全。对全球算法风险的形势进行研判能够有助于防范与... [目的/意义]随着ChatGPT的横空出世,算法应用越来越多地支配着人类的生活,算法黑箱、算法操控、算法共谋、算法偏见、算法歧视等风险也随之而来,这些风险严重影响社会稳定乃至国家安全。对全球算法风险的形势进行研判能够有助于防范与识别算法风险,并为应对全球算法风险治理难题提供中国智慧与构想。[方法/过程]通过系统梳理国内外主要数据库915条核心文献,构建基于“学科领域—研究主题—治理工具—治理措施”的算法风险研究框架,并分析算法风险具有学科的交叉性、复杂的交织性、突出的人为性、泛化的不确定性等特征。[结果/结论]从加强情报学学科对算法风险研究、加强对人工智能算法可解释性研究、加强算法应用向善和算法服务从善研究、加强对全球算法风险治理中国智慧与构想研究4个方面对算法风险研究问题进行展望。 展开更多
关键词 算法风险 算法治理 算法向善 特征分析
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融合与分离之困:算法异化下学术用户AIGC技术使用意愿研究 被引量：3
4
作者 张宁 陈江玲 袁勤俭 《现代情报》 北大核心 2025年第5期34-48,共15页
[目的/意义]人工智能(AI)技术在创新发展的同时也产生了算法异化。本研究以算法进步带来的异化现象为切入点,引入矛盾态度概念,研究学术用户人工智能生成内容(AIGC)技术使用意愿形成机制,为促成学术用户AIGC技术合理使用、技术服务商改... [目的/意义]人工智能(AI)技术在创新发展的同时也产生了算法异化。本研究以算法进步带来的异化现象为切入点,引入矛盾态度概念,研究学术用户人工智能生成内容(AIGC)技术使用意愿形成机制,为促成学术用户AIGC技术合理使用、技术服务商改进平台功能以及相关部门算法治理提供借鉴与参考。[方法/过程]基于ABC态度模型和自我调节理论,从算法欣赏和算法厌恶的角度构建算法异化下影响学术用户AIGC技术使用的理论模型,采用结构方程模型分析(SEM)和模糊集定性比较分析(fsQCA)的方法,对425份问卷数据进行实证分析。[结果/结论]SEM结果证实了矛盾态度对学术用户的AIGC使用意愿具有显著负向影响。算法欣赏(信息质量、功能质量)负向影响矛盾态度,算法厌恶(信息异化、治理滞后)正向影响矛盾态度,矛盾态度则在算法欣赏、算法厌恶和使用意愿间起到中介作用。同时,算法素养和社会支持在矛盾态度和AIGC技术使用意愿间起着调节作用;fsQCA结果进一步显示,质量导向型(S1)、自我效能型(S2)和群体驱动型(S3)形成高使用意愿,而风险规避型(NS1)和规范缺失型(NS2)会引发非高使用意愿。 展开更多
关键词 信息行为 算法异化 矛盾态度 算法欣赏 算法厌恶 AIGC 使用意愿
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基于多策略改进灰狼算法的无人机路径规划 被引量：4
5
作者 宋宇 高岗 +1 位作者 梁超 徐军生 《电子测量技术》 北大核心 2025年第1期84-91,共8页
针对传统的灰狼算法在三维路径规划中容易陷入局部最优等问题,本文提出了一种改进的灰狼算法。首先,对三维威胁区域进行环境建模,对约束条件规定无人机飞行的总成本函数;其次,在灰狼种群初始化中加入了混沌序列和准反向学习策略,增加了... 针对传统的灰狼算法在三维路径规划中容易陷入局部最优等问题,本文提出了一种改进的灰狼算法。首先,对三维威胁区域进行环境建模,对约束条件规定无人机飞行的总成本函数;其次,在灰狼种群初始化中加入了混沌序列和准反向学习策略,增加了群种多样性以及未知领域的搜索范围,通过对自适应权重因子的改进来更新个体位置,从而加快收敛速度;最后,为了避免陷入局部最优,引入了粒子群算法从而平衡全局开发与局部收敛。通过实验结果表明,相较于另外3种典型路径规划算法,改进灰狼算法可以寻找出一条安全可行的路径,并且有着较稳定的寻优能力。 展开更多
关键词 无人机 三维路径规划 混沌序列 准反向学习 灰狼算法 粒子群算法
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感知算法控制对零工工作者工作投入的“双刃剑”效应研究 被引量：3
6
作者 罗瑾琏 张超 +1 位作者 赵陈芳 钟竞 《管理评论》 北大核心 2025年第2期175-186,共12页
基于资源保存理论和社会认同理论,构建了感知算法控制对零工工作者工作投入的作用机制模型。通过对采集于外卖骑手、网约车司机和即时配送员的385份有效实证数据进行分析检验,探究了感知算法控制对零工工作者工作投入的“双刃剑”效应... 基于资源保存理论和社会认同理论,构建了感知算法控制对零工工作者工作投入的作用机制模型。通过对采集于外卖骑手、网约车司机和即时配送员的385份有效实证数据进行分析检验,探究了感知算法控制对零工工作者工作投入的“双刃剑”效应。研究结果表明:感知算法控制对零工工作者工作投入具有“双刃剑”效应,感知算法控制一方面可能通过提升零工工作者的角色清晰而实现工作投入的提升;另一方面,可能通过引发零工工作者工作自主性的丧失而导致其工作投入的下降。进一步地,感知算法程序公平可能强化感知算法控制经由角色清晰影响零工工作者工作投入的提升路径,而缓冲感知算法控制经由工作自主性影响零工工作者工作投入的削弱路径,即感知算法程序公平越高,感知算法控制越能通过提高零工工作者角色清晰而促进其工作投入,而感知算法程序公平越低,感知算法控制越能通过降低零工工作者工作自主性而导致其工作投入的降低。 展开更多
关键词 感知算法控制 工作投入 角色清晰 工作自主性 感知算法程序公平
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算法的“武器化”:计算政治时代被嵌入的安全风险 被引量：9
7
作者 董青岭 关意为 《东北亚论坛》 北大核心 2025年第1期44-64,127,128,共23页
当前,由于算法技术的进步,人类社会正在迎来全面智能化转型。作为数智社会运行的底层逻辑,算法重构了权力的物质基础,形成了规定权力运行的权力,创造了新的权力主体,引发了权力结构的动态调整,因而成为了一种“元权力”。在此情形下,作... 当前,由于算法技术的进步,人类社会正在迎来全面智能化转型。作为数智社会运行的底层逻辑,算法重构了权力的物质基础,形成了规定权力运行的权力,创造了新的权力主体,引发了权力结构的动态调整,因而成为了一种“元权力”。在此情形下,作为更高级别的权力形式,算法日渐频繁地被大国用作权力竞争武器。简单来说,“算法武器化”指的是行为体有目的、有组织和有意识地运用算法获取权力,以此影响他者行为、打击竞争对手、获取利益或保障安全,最终实现政治目标。在伊朗“推特革命”和美国涉TikTok法案事例中,美国政府展现出将算法“武器化”运用的强烈意愿,试图以算法为抓手、以计算思维为指导遏制竞争对手,塑造霸权优势。在美国决策者看来,算法不仅具有操纵公众认知、干预政治进程和煽动军事对抗的强大功能,而且具有改变经济格局,塑造社会发展形态的巨大潜力。在此背景下,算法逐渐被用作综合国力竞争武器、社会规则竞争武器、前沿阵地争夺武器和权力博弈武器,催生出以算法全域渗透为特征的复杂安全风险。 展开更多
关键词 算法武器化 元权力 算法黑箱 算法规则 新质生产力
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算法市场的兴起:概念、挑战与未来发展 被引量：2
8
作者 林建浩 张一帆 +1 位作者 石沛昌 吴俊樊 《南方经济》 北大核心 2025年第1期1-17,共17页
人工智能是新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力量,人工智能发展离不开数据、算法和算力组成的“三驾马车”。其中,算法作为激发算力潜能与实现数据价值的重要技术环节,是推进“人工智能+”进程与新质生产力形成的核心驱动力。与数据... 人工智能是新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力量,人工智能发展离不开数据、算法和算力组成的“三驾马车”。其中,算法作为激发算力潜能与实现数据价值的重要技术环节,是推进“人工智能+”进程与新质生产力形成的核心驱动力。与数据要素市场相比,算法市场的商业化进展明显滞后,其交易机制和市场结构尚缺少系统深入的研究。文章探讨了算法市场的交易标的、市场结构及其关键特征,梳理了算法确权保护和算法流通机制方面面临的主要挑战,并总结了算法确权和流通市场发展的实践探索。通过分析算法市场与知识产权、数据要素市场,文章发现,算法与知识产权在创新性和虚拟性方面具有相似性,但对隐私数据的依赖性和开闭源算法的差异性使其确权保护更具复杂性。同时,算法与数据要素市场共享场景依赖和非标特征,但算法更强的外部依赖性对其流通提出了更高要求。针对我国算法市场当前面临的诸多挑战,文章提出构建以政府和市场双驱动为核心的算法交易与流通机制的政策建议,通过优化确权机制、促进供需匹配、降低使用门槛以及推动跨境流通,以促进算法市场的健康发展和广泛应用。 展开更多
关键词 算法市场 数字经济 算法确权
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算法价格歧视违法性认定的挑战与应对 被引量：7
9
作者 曾迪 《中国流通经济》 北大核心 2025年第2期115-126,共12页
算法技术在数据收集、分析和应用等方面的优势能够帮助经营者快速实现价格歧视,提高经营效率。但算法价格歧视行为却对市场其他主体带来损害性影响,包括破坏社会对网络市场的公平感知、扭曲市场竞争秩序、侵害消费者知情权等传统权利和... 算法技术在数据收集、分析和应用等方面的优势能够帮助经营者快速实现价格歧视,提高经营效率。但算法价格歧视行为却对市场其他主体带来损害性影响,包括破坏社会对网络市场的公平感知、扭曲市场竞争秩序、侵害消费者知情权等传统权利和个人信息权等新型权益。为避免上述系列损害性后果持续扩散,亟须对司法实践如何开展算法价格歧视违法性认定做出回应。然而,基于我国当前相关法条分布零散且适用性不强、违法性认定规则的合理性和可行性存疑、抗辩理由适用不明等现实困境,司法实务部门在处理算法价格歧视案件时仍面临严峻挑战。原有的经营者滥用市场支配地位认定路径和违规处理个人信息认定路径不能满足现实司法实践所需,有必要从立法和司法层面对算法价格歧视违法性认定的第三条路径予以拓展与优化。在立法完善过程中,《电子商务法》作为我国电商领域的综合性法律,尤其适合作为规制算法价格歧视的法律依据,建议该法新增“不正当价格行为”违法认定类型,明确将保护消费者知情权和选择权不受侵犯设为底线,确立过错推定原则以平衡当事人之间的证明责任。在算法价格歧视违法性认定的司法实践中,坚持行为主体聚焦、侵害客体明晰、主观违背注意义务、客观造成消费者利益受损的“四要件”认定方法。在此基础上,《电子商务法》通过与《反垄断法》《个人信息保护法》等多部法律之间的协同配合,进一步夯实算法价格歧视违法性认定的法律基础,才能共同助力司法实践顺利推进。 展开更多
关键词 算法时代 算法价格歧视 消费者权益 违法性认定
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改进鲸鱼优化算法在前向激光散射颗粒测量技术粒径分布反演中的应用 被引量：1
10
作者 刘会玲 韩星星 +2 位作者 赵蓓 高冰 汪加洁 《光子学报》 北大核心 2025年第3期118-131,共14页
颗粒粒度分布反演算法优化是前向激光散射法测量颗粒粒径分布中的一个关键问题。对于待测颗粒群粒径分布呈现双峰或多峰的情况,由于反演过程中的寻优参数成倍增加,反演计算量成指数增大,传统反演算法存在寻优效率快速下降,鲁棒性和反演... 颗粒粒度分布反演算法优化是前向激光散射法测量颗粒粒径分布中的一个关键问题。对于待测颗粒群粒径分布呈现双峰或多峰的情况,由于反演过程中的寻优参数成倍增加,反演计算量成指数增大,传统反演算法存在寻优效率快速下降,鲁棒性和反演精度迅速恶化等问题。通过改进鲸鱼优化算法在多维函数求解寻优中的特性,针对前向激光散射法中颗粒粒径分布反演问题提出了一种对数形式的自适应概率阈值和非线性变化的收敛因子,提高了鲸鱼优化算法在反演寻优过程中平衡全局搜索以及局部寻优的能力。通过反向学习方法进行初始化以及借助贪婪原则进行个体更新,可以实现对颗粒粒度分布的精确快速反演。仿真结果表明,该算法对在不同程度随机噪声下服从正态分布、Rosin-Rammler分布和Johnson'S_(B)分布的单峰及多峰分布具有很好的鲁棒性与反演精度。将该算法应用于聚苯乙烯标准颗粒群的实验测量,得到了很好的反演结果,验证了该算法在抗噪性能和测量准确性上的有效性。 展开更多
关键词 前向激光散射 群智能优化算法 鲸鱼优化算法 颗粒粒度分布 多峰分布
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改进蚁群混合算法的机器人路径规划研究 被引量：1
11
作者 罗子灿 何广 +1 位作者 郑湘明 黄宇轩 《昆明理工大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第2期55-63,87,共10页
为改进传统蚁群算法在机器人路径规划中存在拐点过多,路径冗余且易陷入局部最优的问题,提出一种蚁群混合算法.制定具有弱启发性的初始信息素分布函数,减少前期搜索盲目性;加入角度因子,同时基于人工势场算法局部优化的特点构建一个势场... 为改进传统蚁群算法在机器人路径规划中存在拐点过多,路径冗余且易陷入局部最优的问题,提出一种蚁群混合算法.制定具有弱启发性的初始信息素分布函数,减少前期搜索盲目性;加入角度因子,同时基于人工势场算法局部优化的特点构建一个势场启发函数,减少拐点并帮助蚂蚁跳出局部最优;引入粒子群优化算法思想对优劣路径进行信息素奖惩,并增加包含路径拐点数量的局部信息交流项,通过动态调整惯性权重,使得在前期路径长度差异较大时,路径长度为信息素更新主要影响因素,在后期路径长度相差较小时,局部信息交流项成为主要影响因素,以此得到拐点更少的路径;最后对路径进行二次优化.在20×20、30×30的地图中与其他4种先进算法进行对比实验,实验结果表明,改进算法在不同复杂环境下均具有较强的路径规划能力,所规划的路径在拐点数量及路径平滑度上均优于其他4种算法,验证了改进算法的优越性. 展开更多
关键词 机器人路径规划 蚁群算法 人工势场算法 粒子群优化算法
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基于轻量级改进RT-DETR边缘部署算法的绝缘子缺陷检测 被引量：7
12
作者 姜香菊 王瑞彤 马彦鸿 《电工技术学报》 北大核心 2025年第3期842-854,共13页
随着新型电力系统的不断发展建设,输电线路绝缘子状态智能化巡检成为必然趋势。为方便“云-边-端协同架构”进行边缘部署,该文提出一种轻量级RT-DETR目标检测算法。首先,采用RT-DETR作为基线算法降低优化难度,提高鲁棒性;其次,选择轻量... 随着新型电力系统的不断发展建设,输电线路绝缘子状态智能化巡检成为必然趋势。为方便“云-边-端协同架构”进行边缘部署,该文提出一种轻量级RT-DETR目标检测算法。首先,采用RT-DETR作为基线算法降低优化难度,提高鲁棒性;其次,选择轻量级EMO作为算法特征提取主干,充分学习绝缘子目标的长距离特征交互及缺陷小目标的局部特征交互,并提出基于轻量级注意力的尺度内特征交互模块和轻量级跨尺度特征融合模块设计轻量级高效混合编码器;再次,在轻量级高效混合编码器中引入定位信息补充分支、使用DIoU损失函数结合迁移学习训练技巧,缓解轻量化造成的算法精度下降问题;最后,构建多天气条件绝缘子数据集进行训练验证。实验结果表明,相较于基线算法,所提算法检测精度达到97.2%,只损失0.7个百分点,而参数量和计算量分别下降67.8%和71.2%,检测速度提升2.5倍,满足多天气条件下的输电线路绝缘子状态巡检准确率及边缘部署轻量化要求。 展开更多
关键词 绝缘子缺陷检测 RT-DETR算法 轻量化 边缘部署 目标检测算法
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智媒时代图像叙事的算法逻辑与文化表征——兼及Sora的影像传播及其权力想象 被引量：5
13
作者 张伟 《福建师范大学学报(哲学社会科学版)》 北大核心 2025年第2期127-137,171,共12页
作为图像表征场域新的技术话语,算法对图像叙事的介入体现在图像生产与传播两个维度。就生产而言,算法创构了数字图像的普遍模式,使得拟像生产更为自主与便捷,同时也改变了传统图像叙事的“纯可视性”,使得操控图像叙事更为可能。就图... 作为图像表征场域新的技术话语,算法对图像叙事的介入体现在图像生产与传播两个维度。就生产而言,算法创构了数字图像的普遍模式,使得拟像生产更为自主与便捷,同时也改变了传统图像叙事的“纯可视性”,使得操控图像叙事更为可能。就图像传播而言,算法推动了图像叙事的“趣味化”定制、促进了对图像信息的深度接受、创新了图像叙事的价值评价体系,也强化了图像叙事的劝服效应。消费意识与日常生活审美化作为图像叙事算法实践的底层逻辑与文化动因,从社会语境层面铺垫了图像表征场域算法传播的运行框架,赋能图像叙事的算法实践。考察图像叙事的算法逻辑,不仅是对智媒时代图像叙事技术本质的深层聚焦,对审议Sora这一算法图像先锋性的艺术实践及其权力表征同样具有参考意义。 展开更多
关键词 算法传播 算法逻辑 图像叙事 视觉文化 智媒时代 人工智能 SORA
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基于非支配排序遗传算法NSGA-Ⅲ的多目标屏蔽智能优化研究 被引量：1
14
作者 王梦琪 郑征 +3 位作者 梅其良 彭超 高静 周岩 《原子能科学技术》 北大核心 2025年第2期422-428,共7页
本文基于第3代非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅲ)开展了多目标屏蔽智能优化方法研究。以乏燃料运输船舶为对象,采用多目标智能优化程序建立一维离散纵标计算模型,针对舱盖上方区域屏蔽结构(混凝土和聚乙烯厚度)进行优化设计,最终得到1组优化... 本文基于第3代非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅲ)开展了多目标屏蔽智能优化方法研究。以乏燃料运输船舶为对象,采用多目标智能优化程序建立一维离散纵标计算模型,针对舱盖上方区域屏蔽结构(混凝土和聚乙烯厚度)进行优化设计,最终得到1组优化的屏蔽方案。基于优化后的屏蔽方案,建立真实的三维蒙特卡罗计算模型,和基于混凝土、聚乙烯或含硼硅树脂的方案进行对比,评估优化方案的屏蔽效果。评价指标包括屏蔽厚度、重量、总剂量率和价格等。结果显示,基于所开发的多目标屏蔽智能优化方法优化得到的方案各有特点,包含了多个优选的方案,为设计者提供了更丰富的选择。 展开更多
关键词 多目标优化算法 屏蔽 乏燃料运输船舶 第3代非支配排序遗传算法
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基于LightGBM和SHAP算法的致密油储层孔隙度预测 被引量：1
15
作者 王伟 党海龙 +3 位作者 康胜松 肖前华 丁磊 石立华 《油气地质与采收率》 北大核心 2025年第5期90-99,共10页
为了准确高效地表征致密油储层孔隙度的空间分布特征,同时对机器学习模型的可解释性进行评价,采用Z-Score方法对特征属性进行归一化处理,并应用Optuna超参数优化框架对模型的超参数进行调优,建立了一种基于LightGBM算法的孔隙度预测模型... 为了准确高效地表征致密油储层孔隙度的空间分布特征,同时对机器学习模型的可解释性进行评价,采用Z-Score方法对特征属性进行归一化处理,并应用Optuna超参数优化框架对模型的超参数进行调优,建立了一种基于LightGBM算法的孔隙度预测模型,与GBDT和XGBoost算法模型进行了预测效果的综合对比,并利用SHAP算法对LightGBM模型的输出结果进行了可视化解释分析。研究结果表明:LightGBM模型在训练数据集和测试数据集上的预测决定系数分别为0.984和0.855,模型预测准确度高、泛化能力强,综合预测效果好于GBDT和XGBoost模型。应用SHAP算法对LightGBM模型结果的可解释性进行分析,结果表明,影响LightGBM孔隙度预测模型最重要的5项测井参数为密度、阵列感应电阻率、自然伽马、声波时差和光电吸收截面指数。在研究区某单井X致密层段孔隙度的预测实例中,LightGBM模型预测准确度达93.9%,分别高于GBDT和XGBoost模型的预测准确度86.53%和89.08%;训练时长为0.016 s,分别为GBDT和XGBoost模型训练时长的0.096倍和0.025倍;预测时长为0.01 s,分别为GBDT和XGBoost模型预测时长的0.42倍和0.19倍;LightGBM模型的预测效率相对GBDT和XGBoost模型具有明显优势,其在取心井段上对孔隙度的预测误差更小,预测能力更强,且能更好地拟合低值孔隙度。该方法的应用不仅解决了单井致密层段获取完整准确孔隙度分布的难题,而且提高了孔隙度预测的精度和效率,对致密油储层的评价及高效勘探开发具有一定的参考价值。 展开更多
关键词 致密油储层 机器学习 LightGBM算法 SHAP算法 孔隙度预测
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改进A^(*)算法融合DWA机器人路径规划研究 被引量：4
16
作者 曾宪阳 张加旺 《电子测量技术》 北大核心 2025年第6期20-27,共8页
在物流机器人运输流程中,路径规划是核心环节,面临路径不够平滑及算法搜索效率低下的挑战。A^(*)算法作为广泛应用的全局路径规划方法,在应用于物流机器人时存在无法有效实现路径平滑等问题。为此,对传统A^(*)算法进行了改进,通过动态... 在物流机器人运输流程中,路径规划是核心环节,面临路径不够平滑及算法搜索效率低下的挑战。A^(*)算法作为广泛应用的全局路径规划方法,在应用于物流机器人时存在无法有效实现路径平滑等问题。为此,对传统A^(*)算法进行了改进,通过动态加权处理启发函数,并利用Floyd算法去除路径中的冗余点,同时引入安全距离机制以防碰撞。此外,还对路径进行了平滑优化,以更好地适应物流机器人的实际移动需求。MATLAB仿真结果显示,改进后的A^(*)算法相比传统算法在转折点数量上平均减少了58.5%,路径长度缩短了3.19%,遍历点数降低了59.9%。进一步结合DWA算法进行局部路径规划,实现了避障功能。通过仿真和实车实验验证了该融合算法的有效性。 展开更多
关键词 A^(*)算法 路径规划 DWA算法 物流机器人 MATLAB仿真
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考虑时空关联的道路行程速度稀疏数据修复与解释性算法 被引量：1
17
作者 徐韬 任其亮 +1 位作者 张磊 程龙春 《铁道科学与工程学报》 北大核心 2025年第1期77-88,共12页
为研究拓扑路网中稀疏数据路段行程速度与其空间关联道路间的耦合影响,以路网中空间距离分布为基础,明确了道路空间关联指数(road spatial correlation index,RSCI)定义和计算方法,构建了一种面向道路行程速度稀疏数据修复和可解释性模... 为研究拓扑路网中稀疏数据路段行程速度与其空间关联道路间的耦合影响,以路网中空间距离分布为基础,明确了道路空间关联指数(road spatial correlation index,RSCI)定义和计算方法,构建了一种面向道路行程速度稀疏数据修复和可解释性模型。首先,在传统轮盘算法基础上提出了针对选择操作和算子的改进遗传算法(improved genetic algorithm,IGA),利用自适应机制优化个体选择概率,通过设置常数λ解决后续优秀个体选择概率偏低缺陷,提高模型收敛性能。其次,利用IGA和K折交叉验证(K-fold cross validation,K-Fold CV)实现极限梯度提升算法(extreme gradient boosting,XGBoost)中n_estimators、Learning_rate、Min_child_weight、Max_depth超参数寻优。然后,利用SHAP(shapey additive explanation,SHAP)方法对XGBoost模型各特征重要性开展全局解释和个体样本溯源分析。最后,以目标道路行程速度为输出、连接道路行程速度为特征输入进行实例验证。研究结果表明:IGA-XGBoost组合算法f_(MAE)、f_(RMSE)分别为1.95、2.66,R^(2)为0.941,较GA-XGBoost提高0.4%,模型运行时间为1.532 s,较GA-XGBoost运行时间减少7.6%,组合算法预测精度更高,迭代效率有明显提升;以SHAP值标定特征重要性下,连接道路特征重要性与其RSCI呈正相关,RSCI数值越大,连接道路对预测结果贡献越高;在连接道路数量不足时,以SHAP值排名前3的连接道路对目标道路数据填补时,模型f_(MAE)、f_(RMSE)、R^(2)分别为2.53、3.30、0.905,仍能取得较好的数据修复精度,证明了方法的适用性。研究结果可为城市道路行程车速数据修复填补提供新思路。 展开更多
关键词 智能交通 稀疏数据修复 改进遗传算法 XGBoost SHAP算法
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基于ARIMA算法的玉米籽粒储藏温度预测研究 被引量：1
18
作者 陈思羽 徐爱迪 +3 位作者 刘春山 王淑铭 马浏轩 韩雪双 《农机化研究》 北大核心 2025年第9期171-177,186,共8页
外界环境变化对粮堆内部温度的影响较大,针对夏季温度高、湿度大、易发生腐烂霉变的特点,利用夏季高温试验周期内储粮仓各层的温度数据,基于ARIMA算法进行玉米籽粒储藏短期温度预测。利用差分法、ACF图、PACF图确定模型中d、p、q等参数... 外界环境变化对粮堆内部温度的影响较大,针对夏季温度高、湿度大、易发生腐烂霉变的特点,利用夏季高温试验周期内储粮仓各层的温度数据,基于ARIMA算法进行玉米籽粒储藏短期温度预测。利用差分法、ACF图、PACF图确定模型中d、p、q等参数,依据确定的温度预测模型对未来7 d仓内各粮层的温度进行预测,并将预测值与试验值进行对比,通过绝对误差MAE、相对误差MSE评价指标对模型进行评估,结果表明:第1层模型预测值与实际值的绝对误差MAE的平均值为2.96℃,相对误差MSE的平均值为11.37%;第2层模型预测值与实际值的绝对误差MAE的平均值为0.5℃,相对误差MSE的平均值为1.80%;第3层模型预测值与实际值的绝对误差MAE的平均值为0.57℃,相对误差MSE的平均值为1.91%;第4层模型预测值与实际值的绝对误差MAE的平均值为0.28℃,相对误差MSE的平均值为1.02%,各层相对误差均控制在16%以内。试验结果表明建立的ARIMA温度预测模型较适合玉米籽粒储藏短期温度预测,为保障储粮品质提供了理论依据。 展开更多
关键词 玉米籽粒 储藏 ARIMA算法 温度预测
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基于粒子群和蜂群算法的无人机路径规划 被引量：4
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作者 刘晓芬 吴传淑 +1 位作者 张紫瑞 陈珏先 《兵工自动化》 北大核心 2025年第4期107-112,共6页
针对无人机在有威胁战场环境下的2维和3维路径规划问题,提出一种基于粒子群(particleswarm optimization,PSO)和人工蜂群(artificialbeecolony,ABC)混合算法。根据B样条可以修改局部飞行轨迹的特点,引入非均匀B样条曲线优化拐点处的路径... 针对无人机在有威胁战场环境下的2维和3维路径规划问题,提出一种基于粒子群(particleswarm optimization,PSO)和人工蜂群(artificialbeecolony,ABC)混合算法。根据B样条可以修改局部飞行轨迹的特点,引入非均匀B样条曲线优化拐点处的路径,使得到的路径更加平滑,无人机机动转弯相对更少。结果表明:该研究提高了无人机飞行的安全性和高效性,便于无人机的飞行控制跟踪实现。 展开更多
关键词 路径规划 B样条 粒子群算法 人工蜂群算法 飞行控制
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基于改进D^(*)Lite算法的疏散路径规划方法研究 被引量：1
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作者 李墨潇 张建辉 +4 位作者 王晟旻 冯谦 张斌 邱绍峰 耿明 《中国安全生产科学技术》 北大核心 2025年第3期42-49,共8页
为应对应急疏散中大面积路网结构的路径规划问题,提出1种改进D^(*)Lite算法的疏散路径规划方法。首先,根据不同邻域结构的路网特点,采用多邻域网络流遍历方法;其次,为解决算法在路网结构的独头或环形路段中无法继续搜索的问题,提出1种... 为应对应急疏散中大面积路网结构的路径规划问题,提出1种改进D^(*)Lite算法的疏散路径规划方法。首先,根据不同邻域结构的路网特点,采用多邻域网络流遍历方法;其次,为解决算法在路网结构的独头或环形路段中无法继续搜索的问题,提出1种双层搜索的方式;此外,基于路径坡度变化,优化算法的代价计算方式;最后,为检验改进D^(*)Lite算法的路径规划能力,探讨区域危险发生、区域危险新增和区域恢复3种情景下的路径变化,研究D^(*)Lite算法在考虑路径坡度情况下的避险能力。研究结果表明:改进后的算法能够根据危险情况的变化调整路径,且考虑路径坡度能够获得更为准确的疏散时间。研究结果可为应急疏散工作提供指导。 展开更多
关键词 路径规划 应急疏散 改进算法 路径坡度
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