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Research on the Adaptive Object-Model Architecture Style
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作者 姚海琼 倪桂强 《Journal of Electronic Science and Technology of China》 2004年第4期16-20,共5页
The rapidly changing requirements and business rules stimulate software developers to make their applications more dynamic, configurable, and adaptable. An effective way to meet such requirements is to apply an adapti... The rapidly changing requirements and business rules stimulate software developers to make their applications more dynamic, configurable, and adaptable. An effective way to meet such requirements is to apply an adaptive object-model (AOM). The AOM architecture style is composed of metamodel, model engine and tools. Firstly, two small patterns for building up metamodel are analyzed in detail. Then model engine for interpreting metamodel and tools for end-uses to define and configure object models are discussed. Finally, a novel platform—applicationware—is proposed. 展开更多
关键词 adaptive object-model METADATA METAMODEL PATTERNS applicationware
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考虑运营风险的医疗废物回收选址多目标鲁棒优化研究 被引量:3
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作者 马艳芳 刘畅 +1 位作者 黄思雨 杨丽宁 《计算机工程与应用》 北大核心 2025年第1期341-351,共11页
为规避突发公共卫生事件下的不确定风险,研究医疗废物回收网络中的回收中心、处理中心、处置中心等节点选址问题,以总成本最小以及总风险最小为目标,构建考虑运营风险的医疗废物回收选址多目标鲁棒优化模型,设计非支配排序遗传算法,提出... 为规避突发公共卫生事件下的不确定风险,研究医疗废物回收网络中的回收中心、处理中心、处置中心等节点选址问题,以总成本最小以及总风险最小为目标,构建考虑运营风险的医疗废物回收选址多目标鲁棒优化模型,设计非支配排序遗传算法,提出p鲁棒迭代算子求解p值下界,采用轮盘赌选择,结合精英策略、均匀交叉和反向变异等遗传操作。基于仿真案例,求解确定性模型与鲁棒优化模型得到帕累托解。模型对比结果表明鲁棒优化模型适用所有情景,且成本相对遗憾值均小于2%,能够有效应对参数不确定引起的设施选址变化。对p值进行灵敏度分析,结果表明当0.004≤p≤0.08时,解的质量随p值增大而上升;p值越接近下界0.004,目标值下降越迅速,越适于应对紧急情况;同时决策者的风险偏好程度和总成本对设施布局有重要影响,需对二者进行综合权衡。 展开更多
关键词 医疗废物 多目标规划 选址模型 NSGA-II算法 鲁棒优化
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基于改进YOLO 11n模型的棉花田间复杂环境障碍物检测方法 被引量:3
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作者 韩科立 王振坤 +3 位作者 余永峰 刘淑平 韩树杰 郝付平 《农业机械学报》 北大核心 2025年第5期111-120,共10页
针对棉花田间复杂环境障碍物被遮挡致准确检测难、边缘设备算力有限的问题,本文提出一种基于改进YOLO 11n模型的田间障碍物检测方法。首先,采用轻量级网络StarNet作为主要特征提取网络,并引入DBA模块(Dynamic position bias attention b... 针对棉花田间复杂环境障碍物被遮挡致准确检测难、边缘设备算力有限的问题,本文提出一种基于改进YOLO 11n模型的田间障碍物检测方法。首先,采用轻量级网络StarNet作为主要特征提取网络,并引入DBA模块(Dynamic position bias attention block)重构C2PSA(Convolutional block with parallel spatial attention),以增强多尺度特征之间的交互能力;其次,使用KAGNConv(Kolmogorov-Arnold generalized network convolution)替换基线模型C3k2(Cross stage partial with kernel size 2)模块中的瓶颈结构,实现对精细特征提取的同时,给予模型更高灵活性和可解释性;最后,集成分离与增强注意力模块(Separated and enhancement attention module,SEAM)至检测头,增强模型在遮挡场景中的检测能力。试验结果表明,改进模型YOLO 11n-SKS与基线模型相比精确率、召回率、mAP_(50)、mAP_(50-95)分别提升2.3、2.1、1.3、1.4个百分点,达到91.7%、88.3%、91.9%、62.3%,模型浮点数运算量仅为4.4×10^(9)FLOPs,模型参数量减少17.1%。本研究模型在性能和计算复杂度之间实现了较好的平衡,满足棉田收获作业场景中实时检测需求,降低了部署边缘设备算力要求,为采棉机自主安全作业提供技术支撑。 展开更多
关键词 采棉机 障碍物检测 深度相机 YOLO 11n模型 目标识别
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基于YOLOv8n改进的水稻病害轻量化检测 被引量:3
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作者 郭丽峰 黄俊杰 +5 位作者 吴禹竺 王思吉 王轶哲 包羽健 苏中滨 刘宏新 《农业工程学报》 北大核心 2025年第8期156-164,共9页
为解决水稻病害检测中存在的小目标特征提取困难、复杂环境下检测精度不高的问题以及在边缘化设备上实现高效实时检测,该研究提出了一种轻量化水稻病害识别方法YOLOv8-DiDL。该方法通过引入倒残差移动模块(inverted residual mobile blo... 为解决水稻病害检测中存在的小目标特征提取困难、复杂环境下检测精度不高的问题以及在边缘化设备上实现高效实时检测,该研究提出了一种轻量化水稻病害识别方法YOLOv8-DiDL。该方法通过引入倒残差移动模块(inverted residual mobile block,iRMB)增强小目标特征捕捉能力,采用变形卷积模块DCNv2(deformable convolutional networks)优化目标几何变化适应性,结合采样算子DySample(dynamic sample)算法提升复杂环境适应能力,并改进快速空间金字塔池化模块(spatial pyramid pooling fast,SPPF)为大核分离卷积注意力模块(large separable kernel attention,LSKA)增强多尺度特征融合。试验结果表明,改进的YOLOv8-DiDL模型准确率、召回率和平均精度均值分别为91.4%、83.5%、90.8%;与原始基础网络YOLOv8n相比分别提升7.0、0.5、2.5个百分点,模型权重降低9.7%,每秒浮点运算次数提升7.4%。该研究通过改进模型显著提高了水稻病害检测的精度和部署效率,为智能化农业的实时病害监测提供了技术基础。 展开更多
关键词 水稻 病害 目标检测 YOLOv8n改进模型 卷积神经网络 模型轻量化设计
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基于多维注意力模块的轻量化混凝土裂缝检测方法 被引量:1
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作者 许华杰 郑力文 +1 位作者 张品 秦远卓 《计算机工程》 北大核心 2025年第5期351-360,共10页
为解决当前混凝土裂缝检测模型庞大难以部署到移动端设备且裂缝检测不准及漏检问题,提出一种基于多维注意力模块的轻量化混凝土裂缝检测方法。该方法针对当前主流的裂缝检测模型庞大的问题,采用深度可分离卷积对YOLOv5s中的CBS特征提取... 为解决当前混凝土裂缝检测模型庞大难以部署到移动端设备且裂缝检测不准及漏检问题,提出一种基于多维注意力模块的轻量化混凝土裂缝检测方法。该方法针对当前主流的裂缝检测模型庞大的问题,采用深度可分离卷积对YOLOv5s中的CBS特征提取模块进行重构,得到轻量化CBS(LCBS)特征提取模块,以减少网络的参数量及计算量;针对裂缝检测不准的问题,提出一种多尺度特征(MSF)提取模块用于替换YOLOv5s第1层的卷积层,以增强网络对不同尺寸裂缝特征的提取能力;针对裂缝漏检问题,提出融合空间及通道信息的多维注意力(MDA)模块,以增强裂缝特征提取能力和减少裂缝漏检。实验结果表明,所提方法比YOLOv5s参数量减少了35.2%,计算量减少了50.9%,模型规模减小了32.8%,且平均精度均值(mAP@0.5)提高了4.2百分点,与目前主流的同类目标检测方法相比,具有较低的参数量和较高的检测精度。 展开更多
关键词 裂缝检测 注意力模块 轻量化 YOLOv5s模型 目标检测
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基于改进蚁群算法的无线传感网络路由优化方法 被引量:3
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作者 李忠 严莉 +1 位作者 倪建军 汤嘉立 《计算机与网络》 2025年第1期67-75,共9页
为了提高传统无线传感网络路由的性能,提出基于改进蚁群算法的无线传感网络路由优化方法,包括路由控制层、SDN信息收集层和数据转发层。借助参考节点和锚节点确定未知节点位置,并根据节点位置设计优化目标函数。通过改进蚁群算法中的转... 为了提高传统无线传感网络路由的性能,提出基于改进蚁群算法的无线传感网络路由优化方法,包括路由控制层、SDN信息收集层和数据转发层。借助参考节点和锚节点确定未知节点位置,并根据节点位置设计优化目标函数。通过改进蚁群算法中的转移概率和信息素浓度,求解目标函数,获得最佳的路由方案。实验结果表明,该方法在能量消耗、传输时延、死亡节点数量和网络吞吐量等方面均有明显改善,有效提高了无线传感网络路由的性能。 展开更多
关键词 改进蚁群算法 无线传感网络 路由优化 路由模型 目标函数
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基于改进细菌觅食算法的两阶段选址-路径规划
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作者 刘巍巍 姜珊 +1 位作者 祁朔 王迎春 《沈阳工业大学学报》 北大核心 2025年第2期238-249,共12页
【目的】诸如名贵药材、有机水果等高值农产品往往具有高品质把控和高保鲜要求,通常需要经过初加工才能进入市场流通,故初加工中心的选址对平衡生产端分散的农村采购物流和配送点密集的城市配送物流起到重要的协调作用。鉴于高值农产品... 【目的】诸如名贵药材、有机水果等高值农产品往往具有高品质把控和高保鲜要求,通常需要经过初加工才能进入市场流通,故初加工中心的选址对平衡生产端分散的农村采购物流和配送点密集的城市配送物流起到重要的协调作用。鉴于高值农产品存在的农村采购物流与城市配送物流协调性差、运输成本占比过大的共性特征,如何在保证客户满意度的同时降本增效是高值农产品选址-路径规划中亟待解决的关键问题。【方法】提出了以总成本最小、客户满意度值最大为目标的两阶段物流选址-路径优化模型。第1阶段聚焦烘干中心选址,考虑建设成本、运输便利性、服务辐射范围等构建选址模型,优选出与中草药产区及用户地理位置相匹配的初加工中心;第2阶段基于筛选的初加工中心位置规划物流运输路径,以车辆容量、速度、时间窗为约束,综合运输、惩罚、货损成本与客户满意度构建多目标路径规划模型。为求解上述模型,将粒子群算法、差分进化理念及种群进化因子融入细菌觅食算法中,提出了混合多目标优化的MOBFO-NMOPSO算法,所设计算法通过引入基于小生境的多目标粒子群算法以提高求解精度;通过在复制操作中引入差分进化思想以保留种群的多样性;通过将种群进化因子引入迁徙操作以提高算法收敛速度。为验证模型及算法的有效性,首先将所提出的MOBFO-NMOPSO算法与NSGA-II、MOPSO、NMOPSO、GWOEDA、GA等算法对比,验证了算法在求解性能及求解速度上的优势。其次以S企业中草药供应链的实际数据为支撑,综合考虑烘干中心建设成本、车辆运输成本、时间惩罚成本及货损成本,全面求解两阶段选址-路径规划问题。【结果】仿真结果表明,优化后的企业运输成本降低了10.26%,客户满意度提升了44.84%,验证了模型在求解高值农产品物流规划问题上的有效性。从服务中草药产区数量、物流成本和客户满意度3个维度考量,分别设计了S企业中草药供应链在考虑不同极端解和折中解的实际物流路径方案,以供企业选择。【结论】研究构建的两阶段选址-路径优化模型及改进的MOBFO-NMOPSO算法,通过降低供应链总成本切实增强其竞争力,通过提高客户满意度稳固供需合作关系,并通过构建两阶段物流规划体系有力推动高值农产品供应链的协调稳健发展,提升其高值农产品运作效率。 展开更多
关键词 选址路径 双目标模型 两阶段物流 细菌觅食算法 粒子群算法 差分进化 种群进化 车辆运输
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铁路绿色选线设计原则与方案比选方法研究
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作者 张明 《铁道工程学报》 北大核心 2025年第6期30-34,共5页
研究目的:随着社会对绿色低碳发展的重视,铁路建设需向绿色转型。传统铁路选线注重地形、地质及工程经济等因素,而绿色选线则进一步强调资源节约、环境保护及可持续发展。本文基于全生命周期视角,旨在研究铁路绿色选线的总体设计原则,... 研究目的:随着社会对绿色低碳发展的重视,铁路建设需向绿色转型。传统铁路选线注重地形、地质及工程经济等因素,而绿色选线则进一步强调资源节约、环境保护及可持续发展。本文基于全生命周期视角,旨在研究铁路绿色选线的总体设计原则,构建以绿色环保为核心,兼顾经济成本和社会效益的绿色选线方案评价和比选方法,解决现有研究中指标选取合理性、全面性不足,评价模型复杂、可操作性受限等问题,为铁路绿色选线提供科学理论与方法支撑。研究结论:(1)绿色选线增加了线路方案绿色比选指标,将绿色度纳入综合比选,构建了包含四大目标层(工程安全可行、工程经济合理、自然环境友好、工程资源节约)共21个指标层的评价体系,提高了比选的全面性和科学性;(2)针对不同区域项目,分阶段、分维度构建比选指标及权重,实现了绿色选线理念在铁路工程的集成应用,提高了方法的普适性和可操作性;(3)本研究成果可应用于铁路勘察设计,为编制绿色铁路选线软件提供理论支撑,推动构建国家标准绿色铁路选线设计体系,促进铁路建设绿色转型。 展开更多
关键词 绿色选线 设计原则 方法研究 应用
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改进YOLOv5算法的卡通动漫人物脸部检测方法
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作者 仲伟峰 弓越 刘杰 《哈尔滨理工大学学报》 北大核心 2025年第4期86-95,共10页
许多知名的卡通动漫IP衍生出的大量周边产品和文化影响力带来了不可估量的商业价值。针对当下不经创作者同意就私自盗用知名动漫IP用于盈利用途的现象,提出一种基于YOLOv5算法进行改进的卡通人物脸部检测方法。首先基于高效率和低FLOPs... 许多知名的卡通动漫IP衍生出的大量周边产品和文化影响力带来了不可估量的商业价值。针对当下不经创作者同意就私自盗用知名动漫IP用于盈利用途的现象,提出一种基于YOLOv5算法进行改进的卡通人物脸部检测方法。首先基于高效率和低FLOPs的工程应用需求,使用FasterNet网络对YOLOv5原有的骨干网络CSPDarknet53进行替换和改进得到更加高效轻量化的模型。其次,针对卡通动漫形象脸部构成不规则的面部特点,利用非对称加权双向特征金字塔(ABiFPN)结构,对原特征融合模块进行改进来提升网络对矩形感受野的接收能力。测试结果表明,改进后的算法准确性提高、模型更加高效,相比于之前的YOLOv5模型,改进后的网络精确度达到了90.7%,提高了4.6个百分点,网络参数量减少了55%,能够满足实际使用需求。 展开更多
关键词 卡通动漫人脸 目标检测 模型轻量化 深度学习 YOLOv5算法
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融合改进YOLOv11与动态分拣策略的食品自动化分拣系统研究
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作者 任越美 李垒 +1 位作者 张军锋 尚展垒 《食品与机械》 北大核心 2025年第9期82-90,共9页
[目的]解决现有食品分拣系统缺陷漏检率高和分拣效率低等问题。[方法]基于视觉检测的食品自动化分拣系统,提出一种融合改进YOLOv11和动态分拣策略用于食品自动化分拣系统。通过改进YOLOv11目标检测模型优化食品缺陷识别和定位能力,结合... [目的]解决现有食品分拣系统缺陷漏检率高和分拣效率低等问题。[方法]基于视觉检测的食品自动化分拣系统,提出一种融合改进YOLOv11和动态分拣策略用于食品自动化分拣系统。通过改进YOLOv11目标检测模型优化食品缺陷识别和定位能力,结合动态分拣策略实现机器人动态目标分拣。改进模型引入轻量级跨尺度特征融合模块,通过简化结构、强化信息交互来提升网络效率,引入C3k2_Faster_EMA模块的替换C3k2模块,在保持高精度的同时显著提升计算效率,引入Inner_DIoU损失替换CIoU损失,提升检测和定位精度。通过试验对其优越性进行验证。[结果]试验方法能够更快速、准确地检测出食品缺陷,实现更优的分拣成功率和效率,能够精准、高效地将不同缺陷食品分拣至对应位置。改进模型在食品缺陷检测中平均精度均值达99.67%,较原始模型提升7.93%,系统推理速度达120帧/s。在输送速度为100~200 mm/s时,试验方法的分拣成功率>99.00%,平均分拣时间<0.75 s。[结论]通过融合深度学习和动态分拣策略,可以显著提升食品分拣的智能化水平与生产效益。 展开更多
关键词 食品自动化 分拣系统 视觉检测 目标检测模型 动态分拣策略
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长白山区松花江流域水资源多目标协同调配技术
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作者 张晓辉 刘冬梅 +3 位作者 陈永明 宋阳 高铭含 赵尉邦 《南水北调与水利科技(中英文)》 北大核心 2025年第S1期35-42,共8页
针对长白山区生态系统退化、水资源开发利用率偏低等问题,以松花江流域为研究区,生态保护、发电、供水作为调控目标,构建研究区水资源多目标协同调控模型,实现不同时间尺度模型之间的相互衔接以及调控方案的滚动修正,结合水资源多目标... 针对长白山区生态系统退化、水资源开发利用率偏低等问题,以松花江流域为研究区,生态保护、发电、供水作为调控目标,构建研究区水资源多目标协同调控模型,实现不同时间尺度模型之间的相互衔接以及调控方案的滚动修正,结合水资源多目标决策分析技术研究,提出面向生态保护、发电、供水的水资源多目标协同调控方案,为长白山区松花江流域水资源高效利用及其安全保障提供技术支撑。 展开更多
关键词 长白山区 松花江流域 水资源 多目标协同 调控模型
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面向土地空间参数大规模计算的遥感大模型研究
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作者 吴田军 骆剑承 +9 位作者 李子琪 胡晓东 王玲玉 方之杨 李曼嘉 陆炫之 张静 赵馨 闵帆 左进 《遥感学报》 北大核心 2025年第7期2305-2327,共23页
大模型作为人工智能发展的新浪潮,对于科研范式、生产方式、产业模式的革命性影响不可低估,投入大模型研究已是必然选择。在地理空间智能领域,大模型的科学设计与应用实践还相去甚远。本文秉承“解构复杂地表系统,求解精准土地参数”宗... 大模型作为人工智能发展的新浪潮,对于科研范式、生产方式、产业模式的革命性影响不可低估,投入大模型研究已是必然选择。在地理空间智能领域,大模型的科学设计与应用实践还相去甚远。本文秉承“解构复杂地表系统,求解精准土地参数”宗旨,提出在多源多模态观测数据支撑下开展土地空间对象化建模。在此基础上,梳理了土地利用、土地覆盖变化、土壤、土地资源、土地类型/应用等五“土”合一的土地空间参数体系,并针对参数的大规模求解设计了集“符号系统—感知系统—控制系统”3个核心系统于一体的遥感大模型。以农业生产空间的土地利用参数求解为应用案例开展初步实验,实践表明所提框架思路在提升土地空间大规模参数精准解算方面具有较大潜力,有助于服务精细化土地信息产品的智能定制,深化对土地空间的认知。最后,从模型的适应性/稳健性、结果的可解释性/可信度等方面对土地空间参数计算的大模型研究进行了展望。 展开更多
关键词 大模型 地理空间智能 土地空间对象化建模 土地参数求解 注意力机制 深度学习网络 农业生 产空间
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基于主-客体互倚模型探讨老年慢性心力衰竭患者及照顾者二元应对对焦虑抑郁情绪的影响 被引量:1
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作者 万佳 陈茜 《中国当代医药》 2025年第8期29-32,共4页
目的基于主客体互倚模型探讨老年慢性心力衰竭(CHF)患者和照顾者的二元应对对焦虑抑郁情绪的影响,以便构建一个全新视角进行干预措施的设计和实施。方法通过便利抽样法,选取2021年3月至2024年3月在南昌大学第二附属医院治疗的300对老年... 目的基于主客体互倚模型探讨老年慢性心力衰竭(CHF)患者和照顾者的二元应对对焦虑抑郁情绪的影响,以便构建一个全新视角进行干预措施的设计和实施。方法通过便利抽样法,选取2021年3月至2024年3月在南昌大学第二附属医院治疗的300对老年CHF患者和照顾者作为研究对象,调查通过二元应对量表、医院焦虑和抑郁量表和一般资料问卷进行。结果老年CHF患者和照顾者的二元应对均处于中等水平,照顾者二元应对得分高于老年CHF患者,差异有统计学意义(P<0.05)。患者有35.00%存在焦虑,38.67%存在抑郁,照顾者有30.33%存在焦虑,33.00%存在抑郁。就主体效应而言,老年CHF患者及照顾者的二元应对与自身焦虑抑郁情绪负相关;就客体效应而言,老年CHF患者及照顾者的二元应对也会负向影响对方的焦虑抑郁情绪。结论老年CHF患者及其照顾者的二元应对与自身及对方的焦虑抑郁情绪密切相关。因此,护理人员在制订干预措施时,应将患者和照顾者视为一个共同体,以提供更全面和有效的支持。 展开更多
关键词 老年慢性心力衰竭 主客体互倚模型 二元应对 焦虑抑郁
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汽车中立柱内板冲压的新型选择NSGA-Ⅱ多目标优化 被引量:1
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作者 赵亮 彭琳 《机械设计与制造》 北大核心 2025年第2期280-284,288,共6页
为了减小汽车中立柱冲压成形的最大减薄率和最大增厚率,提出了基于新型选择NSGA-Ⅱ算法的冲压优化方法。介绍了中立柱冲压成形工艺和高强度钢材料;以最小化最大减薄率和最大增厚率为目标,建立了多目标优化模型;使用最优拉丁超立方抽样... 为了减小汽车中立柱冲压成形的最大减薄率和最大增厚率,提出了基于新型选择NSGA-Ⅱ算法的冲压优化方法。介绍了中立柱冲压成形工艺和高强度钢材料;以最小化最大减薄率和最大增厚率为目标,建立了多目标优化模型;使用最优拉丁超立方抽样法在优化空间抽取了30个采样点,借助AutoForm R7软件得到相应的最大减薄率和最大增厚率;使用3阶响应面模型拟合了参数间回归模型,并验证了模型的回归精度。给出了融合非支配排序层和自身累积被支配数的新型选择策略,并将其融入到NSGA-Ⅱ算法中,提出了新型选择NSGA-II算法,并将该算法应用于优化模型求解。经生产验证,最大减薄率均值由当13.1%减小为11.6%,最大增厚率均值由1.05%减小为0.98%,验证了这里的方法在中立柱冲压优化中的有效性。 展开更多
关键词 汽车中立柱 高强度钢 新型选择策略 多目标优化 响应面模型
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基于风险的化工园区应急物资储备库多目标选址模型
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作者 关文玲 田维嘉 +2 位作者 董呈杰 夏跃爽 廖飞 《中国安全科学学报》 北大核心 2025年第10期213-219,共7页
为提高化工园区内应急救援效率,减少事故损失,综合考虑化工园区风险与应急物资供应时效的整体风险,将应急救援成本划分为应急物资储备库建设成本、物资储存成本和运输成本,建立以整体风险最小、应急救援成本最低且储备库对需求点的覆盖... 为提高化工园区内应急救援效率,减少事故损失,综合考虑化工园区风险与应急物资供应时效的整体风险,将应急救援成本划分为应急物资储备库建设成本、物资储存成本和运输成本,建立以整体风险最小、应急救援成本最低且储备库对需求点的覆盖率最优为目标的化工园区应急物资储备库选址模型,并以天津市某化工园区为例进行验证分析,用非支配排序遗传算法Ⅱ(NSGA-Ⅱ算法)求解模型,得到该园区建设不同数量应急物资储备库时储备库位置、成本、风险及覆盖率。结果表明:该模型在200代内即可稳定收敛;随着储备库数量增加,投入成本持续上升、覆盖率逐步提升,风险前期降幅显著后期趋于稳定。模型可以输出多种选址方案,有效解决了化工园区应急物资储备库选址中“风险-成本-覆盖率”难以平衡的问题,帮助决策者在复杂的应急物资储备库选址问题中据不同偏好作出更加科学和合理的决策。 展开更多
关键词 风险 化工园区 应急物资储备库 多目标 选址模型 非支配排序遗传算法Ⅱ(NSGA-Ⅱ算法)
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人工智能辅助疟原虫检测平台的开发与应用效果研究
16
作者 吴凯 夏青 +1 位作者 贾立铭 傅敏 《中国寄生虫学与寄生虫病杂志》 北大核心 2025年第3期345-350,共6页
目的研究并建立基于人工智能的疟原虫辅助检测平台,评价其应用效果。方法收集2008—2022年武汉市境外输入性疟疾现症病例的血涂片,采用智能检测平台的自动图像采集系统获取镜下图像,由专业镜检人员进行标注,创建疟原虫薄血膜图像数据集... 目的研究并建立基于人工智能的疟原虫辅助检测平台,评价其应用效果。方法收集2008—2022年武汉市境外输入性疟疾现症病例的血涂片,采用智能检测平台的自动图像采集系统获取镜下图像,由专业镜检人员进行标注,创建疟原虫薄血膜图像数据集。通过训练检测模型进行疟原虫、白细胞和红细胞的检测,推理出阴阳性、感染率、感染虫种,并展示于应用界面中。采用真阳性、真阴性、假阳性、假阴性的样本数量,计算准确率、精确率、召回率、F1分数来评估模型的性能。参照疟疾镜检人员的技术考核方式,模拟镜检过程,取10张血涂片对模型检测综合结果进行评分。结果薄血膜图像数据集共包含3704张图像,由专家使用边界框进行注释,注释包含7835个虫体和786个白细胞标注。经YOLOv8模型混淆矩阵分析,模型整体正确率为85.5%、精确率为98.5%、召回率为93.3%、F1分数为95.8%、平均精度@0.50分数为96.2%。间日疟原虫和三日疟原虫的检测精确率较高,分别为96.9%和93.8%。恶性疟原虫和白细胞的检测精确率较低,分别为87.2%和87.8%。除恶性疟原虫的F1分数为89.7%外,其他类别检测的F1分数均高于90.0%。召回率由高到低为三日疟原虫(94.9%)、白细胞(94.2%)、间日疟原虫(94.1%)、卵形疟原虫(93.6%)、恶性疟原虫(92.4%)。共有64个目标被误检,误检率为6.7%。平台与专家检测结果正确率均为100%,平台得分90,无阴阳性误判现象,但鉴别虫种存在误检。结论本人工智能检测平台能较好地识别定位疟原虫、白细胞及红细胞,评分结果趋近于镜检专家,具备较高的检测能力,可应用于临床疟原虫镜检的辅助诊断。 展开更多
关键词 疟原虫检测 目标检测模型 YOLOv8模型 深度学习 血涂片
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综合多模式补电与电池调控的多方需求优化策略
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作者 袁建华 张天宇 +1 位作者 陈广生 黄淘 《南方电网技术》 北大核心 2025年第10期27-37,共11页
针对光伏充换电站内电动汽车无序补电以及电池无序充放的现象,为保障用户补电最优性、光伏充换电站经济性及区域电网稳定性,提出了一种综合多模式补电与电池调控的多方需求协同优化策略,引导站内用户补电决策及电池调度。首先,根据电量... 针对光伏充换电站内电动汽车无序补电以及电池无序充放的现象,为保障用户补电最优性、光伏充换电站经济性及区域电网稳定性,提出了一种综合多模式补电与电池调控的多方需求协同优化策略,引导站内用户补电决策及电池调度。首先,根据电量焦虑及时间冗余原则分群,基于补电激励及时间焦虑建立价格感知激励模型,并考虑需求价格弹性和价格感知激励构建用户需求补电量,进一步基于后悔定理建立补电决策模型。其次,基于电网负荷水平及电池电量引导,考虑电池充放状态建立电池调控模型。最后,建立多方需求优化调度模型,以充换电站经济效益最大化和区域电网总负荷波动最小化对补电激励及电池充放状态进行优化。仿真验证结果表明,所提策略显著提高了多方需求满足程度,用户花费降低了8.3%,光伏充换电站经济效益提高了16.5%,区域电网负荷波动降低了41.7%。 展开更多
关键词 多模式补电 价格激励 电池调控 多目标优化模型
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基于自适应采样策略的模糊分类代理辅助进化算法
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作者 李二超 吴煜 《郑州大学学报(工学版)》 北大核心 2025年第2期51-59,共9页
针对基于分类代理辅助进化算法模型管理效率不高和如何有效降低真实函数评估次数的问题,提出了一种基于自适应采样策略的模糊分类代理辅助进化算法。首先,算法通过帕累托支配关系筛选样本来构造代理模型;其次,采用基于转移的密度估计策... 针对基于分类代理辅助进化算法模型管理效率不高和如何有效降低真实函数评估次数的问题,提出了一种基于自适应采样策略的模糊分类代理辅助进化算法。首先,算法通过帕累托支配关系筛选样本来构造代理模型;其次,采用基于转移的密度估计策略提高选择压力,兼顾收敛性与多样性,同时利用十折交叉验证得到精度信息用来划分状态;最后,设计了一种自适应模型管理策略,其考虑当前种群的收敛性、多样性和不确定性,并根据不同精度状态采用有针对性的采样方式,该算法能够在保证整体性能的前提下,合理减少真实评估次数。为验证所提算法性能,将该算法与其他4种算法在MaF、WFG测试集和汽车侧面碰撞设计与驾驶室设计的实际工程问题上进行了分析对比实验,实验结果表明:所提算法在有限次评估条件下,在解决昂贵多目标优化问题时具有较好的竞争力。 展开更多
关键词 代理辅助进化算法 代理模型 昂贵多目标优化问题 模型管理
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基于IHHO-Stacking集成模型的车辆驾驶性评估
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作者 莫易敏 王相 +2 位作者 王哲 蒋华梁 李琼 《汽车技术》 北大核心 2025年第3期39-45,共7页
为解决车辆驾驶性主观评价一致性差及客观评价无法反映主观感受的问题,提出了一种基于堆叠(Stacking)集成学习方法的评价模型,首先研究了车辆加速工况特性,定义了工况驾驶性客观评价指标,使用评价指标作为输入特征训练Stacking集成模型... 为解决车辆驾驶性主观评价一致性差及客观评价无法反映主观感受的问题,提出了一种基于堆叠(Stacking)集成学习方法的评价模型,首先研究了车辆加速工况特性,定义了工况驾驶性客观评价指标,使用评价指标作为输入特征训练Stacking集成模型,并且使用改进的哈里斯鹰优化(IHHO)算法优化了Stacking集成模型,提高了预测性能。最后通过道路试验表明,IHHO-Stacking集成模型的性能均优于单个机器学习模型,IHHO-Stacking集成模型预测合格率达95%,能够更有效完成驾驶性评价。 展开更多
关键词 驾驶性 主观评价 改进的哈里斯鹰算法 STACKING 集成模型 客观评价
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HASKSM-MOSTOA算法求解烟组推手多目标优化问题
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作者 郑维 林玉红 +1 位作者 慎龙舞 朱文魁 《机械设计与制造》 北大核心 2025年第7期219-225,共7页
针对卷烟包装机中烟组推手结构优化设计存在效率低、设计成本高、建模误差大等问题,提出一种基于自适应混合加点Kriging-MOSTOA的多目标优化方法。首先,为提高烟组推手优化代理模型的精度,引入了一种自适应混合加点Kriging代理模型(HASK... 针对卷烟包装机中烟组推手结构优化设计存在效率低、设计成本高、建模误差大等问题,提出一种基于自适应混合加点Kriging-MOSTOA的多目标优化方法。首先,为提高烟组推手优化代理模型的精度,引入了一种自适应混合加点Kriging代理模型(HASKSM)来构建烟组推手设计参数与性能之间的映射关系;其次,融合快速非支配排序策略、多项式变异算子和新的拥挤度距离计算策略,提出一种多目标乌燕鸥优化算法(MOSTOA),用于求解烟组推手多目标优化设计问题。最后,构建基于HASKSM-MOSTOA的烟组多目标优化设计流程,以测试函数和烟组推手工程案例验证了所提方法的可行性。结果表明:MOSTOA算法具有良好的寻优性能;同时,采用HASKSM-MOSTOA方法能够有效提高烟组推手多目标优化设计精度和效率,为提高卷烟包装设备优化设计提供了理论指导。 展开更多
关键词 烟组推手 自适应混合加点 多目标乌燕鸥算法 Kriging代理模型 多目标优化设计
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