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数字试验测试验证标准体系 被引量：4
1
作者 陶飞 马昕 +31 位作者 张辰源 易航 刘蔚然 魏宇鹏 邹孝付 王子同 任羿 陶岚 葛军 丁露 卓兰 韩丽 弓志强 谭永华 郄永军 周文 李建双 杨春霞 许鸿杰 蔺文杰 刘广 孙波 李海旭 阎德劲 李少伟 罗谦 王敬贤 罗英 尚政国 刘志新 易贤 张文丰 《计算机集成制造系统》 北大核心 2025年第1期1-19,共19页
数字试验测试验证(Digital Experiment,Testing,and Validation,D-ETV)是利用“数力”和“智力”更好地了解产品或系统基本属性和性能特征的方法,是实现高质高效研制运维的重要支撑手段。然而,在物理试验测试验证(Physical Experiment,T... 数字试验测试验证(Digital Experiment,Testing,and Validation,D-ETV)是利用“数力”和“智力”更好地了解产品或系统基本属性和性能特征的方法,是实现高质高效研制运维的重要支撑手段。然而,在物理试验测试验证(Physical Experiment,Testing,and Validation,P-ETV)向D-ETV演化的过程中,因缺乏基础共性标准参考,导致不同人员对D-ETV的理解与认识存在差异;因缺乏关键技术标准参考,导致D-ETV实现难;因缺乏通用支撑、安全、行业应用等标准参考,导致D-ETV实施难。针对上述问题,首先从D-ETV有何用、如何用、何处用3个角度对D-ETV标准需求进行分析。在作者团队前期提出的D-ETV通用流程“D”模型及关键技术基础上,进一步建立并完善“析-定-建-测-评-融”D-ETV理论体系。面向航空航天、工程机械、船舶、电子信息、汽车等领域的国家重大需求,与相关研究院所和企业共同尝试探索建立一套D-ETV标准体系,包括基础共性、关键技术、通用支撑、安全和行业应用5类标准。期望相关工作为D-ETV理论研究、标准研制、行业应用提供参考,助力我国试验测试验证向数字化、智能化、服务化方向发展,进而为我国装备高质量发展提供支撑。 展开更多
关键词 数字试验测试验证 标准体系 数字试验 数字测试 数字验证 数字鉴定
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基于DBSCAN的改进RANSAC点云平面拟合算法 被引量：4
2
作者 叶锦华 林旭敏 吴海彬 《湖南大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第2期76-87,共12页
针对随机采样一致性(random sample consensus,RANSAC)算法对含有噪声的点云数据进行平面拟合时效果不佳和容易产生误识别的问题,对算法进行改进.通过基于密度的噪声应用空间聚类(density-based spatial clustering of applications wit... 针对随机采样一致性(random sample consensus,RANSAC)算法对含有噪声的点云数据进行平面拟合时效果不佳和容易产生误识别的问题,对算法进行改进.通过基于密度的噪声应用空间聚类(density-based spatial clustering of applications with noise,DBSCAN)算法改变RANSAC算法初始点集合的选择策略,并使用主成分分析法(principal component analysis,PCA)计算点云各点法向量,以点到平面距离以及点的法向量与平面法向量夹角两个约束条件同时作为RANSAC算法平面拟合模型内点判定的准则.采用无噪声与分别含有300个噪声点和500个噪声点的点云仿真数据进行测试,本文算法拟合结果均接近理论值且内点距离标准差分别为1.007×10-8、0.003、0.007,优于RANSAC算法.采用实际工件点云数据在两种工况场景下进行测试,本文算法拟合平面内点比率相对于传统RANSAC算法分别提高24.7%和24.6%,平面提取完整度及准确率同样优于RANSAC算法.仿真模拟及实例分析证明了本文算法的有效性. 展开更多
关键词 点云平面拟合 随机采样一致性 噪声 密度聚类 主成分分析
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基于邻域搜索策略的蜣螂优化算法及应用 被引量：1
3
作者 杜晓昕 牛丽明 +3 位作者 王波 王一萍 李长荣 王振飞 《广西师范大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第2期149-167,共19页
针对蜣螂优化算法存在收敛速度慢,容易陷入局部最优,且全局探索能力较弱等问题,受领导者-追随者策略(leader-follower)的启发,本文提出一种基于邻域搜索策略的蜣螂优化算法。首先,引入Singer映射初始化种群,提高初始解的质量,提高算法... 针对蜣螂优化算法存在收敛速度慢,容易陷入局部最优,且全局探索能力较弱等问题,受领导者-追随者策略(leader-follower)的启发,本文提出一种基于邻域搜索策略的蜣螂优化算法。首先,引入Singer映射初始化种群,提高初始解的质量,提高算法的收敛速度;其次,提出一种邻域搜索策略来增强种群多样性,跳出局部收敛,提高算法的局部开发能力;最后,设计一种精英池-扰动策略来扩大搜索范围,增强算法的全局勘探和局部寻优能力,提高算法的求解效率及求解精度。为了验证所提算法的有效性,本文设计一系列实验来验证所提算法的性能,结果表明,该算法在寻优精度和收敛速度方面有较大提升。将该算法应用于无人机三维路径规划问题,实验结果表明,该算法在处理实际应用问题时表现出了有效性和高效性。 展开更多
关键词 蜣螂优化算法 路径规划 Singer映射 邻域搜索策略 精英池-扰动策略
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基于图神经网络和强化学习的柔性作业车间调度算法 被引量：2
4
作者 王亮 顾益铭 刘世亮 《实验室研究与探索》 北大核心 2025年第2期101-109,共9页
针对不同规模的柔性作业车间调度问题,提出一种基于图神经网络的深度强化学习算法(GRL)。该算法采用3个异构析取子图来表征车间状态,并利用图神经网络提取车间特征,构建相应的马尔可夫决策过程,使用模仿学习与强化学习相结合的联合训练... 针对不同规模的柔性作业车间调度问题,提出一种基于图神经网络的深度强化学习算法(GRL)。该算法采用3个异构析取子图来表征车间状态,并利用图神经网络提取车间特征,构建相应的马尔可夫决策过程,使用模仿学习与强化学习相结合的联合训练策略来更新神经网络参数。实验结果表明,所提GRL算法在不同规模订单、工序复杂程度和机器选择柔性下表现出较低的最长完工时间和较小的案例参数敏感性。将小规则案例下训练的网络泛化至大规模案例,体现相对优先调度规则较好且稳定的求解质量。研究成果为项目式教学提供典型的人工智能应用案例。 展开更多
关键词 强化学习 图神经网络 模仿学习 柔性作业车间调度
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融合多策略改进的白鲸优化算法 被引量：6
5
作者 柴岩 常晓萌 任生 《计算机工程与应用》 北大核心 2025年第5期76-93,共18页
为进一步提升白鲸优化算法(BWO)的寻优能力和收敛速度,提出一种融合多策略改进的白鲸优化算法(multi-strategy improved beluga whale optimization,MIBWO)。针对算法初期因随机生成个体的遍历性较差使得算法易陷入局部的劣势,利用PWLC... 为进一步提升白鲸优化算法(BWO)的寻优能力和收敛速度,提出一种融合多策略改进的白鲸优化算法(multi-strategy improved beluga whale optimization,MIBWO)。针对算法初期因随机生成个体的遍历性较差使得算法易陷入局部的劣势,利用PWLCM混沌映射增加种群多样性以及准反向学习生成的反向解增强初始解的质量,为算法寻优性能奠定基础;构造一种动态限制局部扰动搜索机制,引入非线性收敛因子扰动个体增加求解精度与速度,为避免收敛因子在迭代后期过快收敛,利用动态平衡搜索策略以避免陷入局部最优;提出一种差异性种群进化策略对鲸鱼坠落阶段进行最优值位置扰动更新,有效提升收敛精度。理论分析和数值实验证明MIBWO算法具有较强的寻优性能,MIBWO算法在PV辨识问题体现了良好的寻优性能、收敛速度及鲁棒性并具有一定的实际工程应用前景。 展开更多
关键词 白鲸优化算法 PWLCM混沌映射 准反向学习 非线性收敛因子 动态平衡搜索策略 差异性种群进化策略 PV辨识问题
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基于全局相关语义重要性的语义压缩算法 被引量：1
6
作者 李勇 刘志强 +1 位作者 田茂幸 贾松霖 《浙江大学学报(工学版)》 北大核心 2025年第4期795-803,共9页
为了改善传统压缩方法在保留深层语义信息方面的不足,提出新型语义压缩算法.将全局相关语义重要性(GCSI)作为语义重要性度量参数,综合考虑语义任务相关性和语义内在相关性指标,全面评估语义特征的重要性,实现有效的语义压缩.实验结果表... 为了改善传统压缩方法在保留深层语义信息方面的不足,提出新型语义压缩算法.将全局相关语义重要性(GCSI)作为语义重要性度量参数,综合考虑语义任务相关性和语义内在相关性指标,全面评估语义特征的重要性,实现有效的语义压缩.实验结果表明,在不同信道条件下,相比传统方法,所提算法的压缩性能提升超过30%;在低带宽和低信噪比环境中,所提算法的分类准确度提升超过10%.在相同带宽和性能要求下,相较于现有基于语义任务相关性的语义压缩方法,所提算法的噪声稳定性更好,显著降低了网络传输压力,提升了任务处理性能,有能力面对未来逐步增加的数据传输需求挑战. 展开更多
关键词 语义通信 图片分类 语义重要性 语义压缩 语义相似度
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联合三支决策与熵权TOPSIS的专家反评估模型 被引量：1
7
作者 余鹰 朱锋 +3 位作者 付红剑 罗逸文 钱进 郑宇超 《计算机应用》 北大核心 2025年第5期1424-1431,共8页
在科技项目评审活动中,评审专家的评审质量对于最终评价结果的准确性和公信力具有十分重要的影响。为确保评价结果的公正客观,对评审专家进行反评估显得尤为必要。通过对评审专家的个人基本情况、专业水平和评审业绩3个方面进行分析,构... 在科技项目评审活动中,评审专家的评审质量对于最终评价结果的准确性和公信力具有十分重要的影响。为确保评价结果的公正客观,对评审专家进行反评估显得尤为必要。通过对评审专家的个人基本情况、专业水平和评审业绩3个方面进行分析,构建了一套专家反评估评价指标体系。在此基础上,提出一种联合三支决策与基于熵权的逼近理想解排序法(TOPSIS)的专家反评估模型。该模型利用三支决策理论解决由于熵权法对数据的过度依赖而造成的权重失真问题。当指标权重出现异常时,模型将根据设定的阈值将待评估专家集合划分为正域、负域和边界域,并分别实施专家入库、专家出库和延迟评价策略;当指标权重正常或者得到修正后,则采用TOPSIS对评审专家进行评分排序。通过对某企业科技项目历史评审数据的实证分析可知,所提模型可以融合决策者的经验判断与待评专家的固有信息,实现主客观的统一,从而确保对评审专家进行科学、公正的评价,为构建高质量的专家库提供决策参考。 展开更多
关键词 三支决策 熵权法 逼近理想解排序法 科技项目评审 专家反评估
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邻域变异的黑猩猩多峰优化算法 被引量：1
8
作者 齐名军 王志宝 《计算机应用研究》 北大核心 2025年第6期1784-1793,共10页
多峰优化问题既要求尽可能多的全局最优解,又要求其具有较高的精度,这就需要算法既能够协调种群的多样性和收敛性,又要具有较强的全局搜索能力。为此,提出邻域变异的黑猩猩多峰优化算法。它包括三个创新点:多变异邻域定向引导机制,随机... 多峰优化问题既要求尽可能多的全局最优解,又要求其具有较高的精度,这就需要算法既能够协调种群的多样性和收敛性,又要具有较强的全局搜索能力。为此,提出邻域变异的黑猩猩多峰优化算法。它包括三个创新点:多变异邻域定向引导机制,随机变异增加种群多样性,最佳位置变异能在划分不同的子群内逐步定位到全局最优解,从而避免个体陷入局部最优;全局正向向量扰动机制,利用在进化过程中存储对当前个体更有潜力的进化方向,并在此方向上生成新的子代,使种群逐步向全局最优解收敛,提高其求解精度;参数的动态调整调整机制,能够有效降低算法对参数的敏感性。最后,利用典型测试函数进行验证。仿真结果表明,该算法在多种测试函数中表现优异,能有效处理复杂多峰优化问题。 展开更多
关键词 向量扰动 变异因子 定向引导 控制参数 预测模型
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改进5G-R自适应高速铁路越区切换算法 被引量：2
9
作者 陈永 康婕 陶瑄 《北京航空航天大学学报》 北大核心 2025年第3期724-731,共8页
在高速行车条件下,越区切换作为未来高速铁路5G-R通信的关键技术,对于保障行车安全至关重要。下一代高速铁路5G-R无线通信系统越区切换算法采用固定切换参数,但当列车高速运行时,极易受到多普勒效应影响,导致切换成功率低,基于此,提出... 在高速行车条件下,越区切换作为未来高速铁路5G-R通信的关键技术,对于保障行车安全至关重要。下一代高速铁路5G-R无线通信系统越区切换算法采用固定切换参数,但当列车高速运行时,极易受到多普勒效应影响,导致切换成功率低,基于此,提出了一种考虑多普勒频移影响的改进5G-R自适应高速铁路越区切换算法。分析多普勒频移对切换成功率的影响,得到多普勒频移与切换成功率的关系函数;提出考虑多普勒频移影响的越区切换动态函数,设计余弦、余切、余割3种函数对切换迟滞门限及触发时延自适应调整;在不同多普勒频移及不同高铁场景下进行切换成功率的量化比较分析。研究结果表明:所提算法可有效调高切换成功率,在高架桥和山区场景下,余弦、余切、余割3种函数的切换成功率均优于对比算法,且满足中国无线通信系统切换成功率服务质量(QoS)大于99.5%的要求。研究结果为下一代高速铁路5G-R无线通信系统演进提供了理论参考依据。 展开更多
关键词 越区切换算法 5G-R 多普勒频移 动态函数 自适应切换
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一种基于两阶段自适应搜索的云计算任务调度算法 被引量：1
10
作者 孙超利 张澳龙 +2 位作者 刘晓彤 阙凌燕 赵志诚 《计算机应用研究》 北大核心 2025年第9期2730-2738,共9页
针对云计算任务调度中用户与云服务提供商利益冲突加剧、多目标权衡困难的问题,基于用户与云服务提供商的偏好建立任务调度模型,并提出一种基于两阶段自适应搜索的云计算任务调度算法(TSASA)用于求解该模型。在第一阶段,利用偏好感知距... 针对云计算任务调度中用户与云服务提供商利益冲突加剧、多目标权衡困难的问题,基于用户与云服务提供商的偏好建立任务调度模型,并提出一种基于两阶段自适应搜索的云计算任务调度算法(TSASA)用于求解该模型。在第一阶段,利用偏好感知距离策略完成种群的聚集,当种群质心方差达到预定义的阈值时,再利用偏好区域分类策略进行第二阶段的搜索。与经典多目标算法、调度领域启发式算法和最新云计算调度算法获得的实验结果对比表明,该算法在中规模云环境下,完工时间比NSGA-Ⅲ缩短约29%,租赁成本比RVEA降低约37.5%;在大规模云环境下,能耗比GrEA低约28.2%,负载均衡指数比MCT-PSO降低约34.8%。实验结果验证了所提算法在平衡多方利益、实现多目标协同优化方面的有效性,为复杂云环境任务调度提供了新思路。 展开更多
关键词 云计算 自适应搜索 任务调度 多目标优化 偏好分类
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基于网络覆盖率感知的无线传感网络节点部署算法 被引量：1
11
作者 县小平 马国俊 岳振辉 《火力与指挥控制》 北大核心 2025年第4期20-26,共7页
覆盖问题是无线传感网络设计中的首要问题,在保持网络连通的前提下,尽可能优化区域覆盖率是提升网络感知性能的有效方法。提出基于改进麻雀搜索的网络连通保持的节点部署算法。为改进麻雀搜索算法的收敛慢、易陷入局部最优的不足,在产... 覆盖问题是无线传感网络设计中的首要问题,在保持网络连通的前提下,尽可能优化区域覆盖率是提升网络感知性能的有效方法。提出基于改进麻雀搜索的网络连通保持的节点部署算法。为改进麻雀搜索算法的收敛慢、易陷入局部最优的不足,在产生初始种群阶段引入Bernoulli映射,提高种群的多样性。并引入基于高斯-柯西变异机制,使最优个体产生突变。建立保持网络连通的节点部署优化问题,再利用改进麻雀搜索算法求解。性能分析表明,提出的ISNC算法提高了覆盖率,并保持较好的网络连通性。 展开更多
关键词 无线传感网络 节点部署 麻雀搜索算法 高斯-柯西变异 节点度
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一种面向联盟链的改进PBFT共识机制 被引量：1
12
作者 谭朋柳 邹雯诗 +1 位作者 王诗堃 王润庶 《计算机应用与软件》 北大核心 2025年第7期51-58,86,共9页
提出一种改进的PBFT(Practical Byzantine Fault Tolerance)共识机制——ISPBFT。在该机制中,引入CART决策树分类制,定期对节点进行决策树分类,给不同类别的节点赋予不同的共识权限。优化主节点的选择方式,只有排名靠前的节点才可以参... 提出一种改进的PBFT(Practical Byzantine Fault Tolerance)共识机制——ISPBFT。在该机制中,引入CART决策树分类制,定期对节点进行决策树分类,给不同类别的节点赋予不同的共识权限。优化主节点的选择方式,只有排名靠前的节点才可以参与主节点选取,此外,在选择主节点的同时选出备选主节点,保障主节点的可靠性,避免频繁视图切换,降低通信时延。通过增加节点的等级定期更新机制来修改网络结构,使节点可以动态地加入和退出。而且优化了PBFT的共识流程。实验结果表明,新的共识机制可以有效地降低通信开销,提高系统的效率和灵活性。 展开更多
关键词 联盟链 PBFT算法 节点CART分类 共识机制
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融合组织P系统的自适应t分布蜣螂算法 被引量：1
13
作者 许家昌 江琳 苏树智 《计算机工程与应用》 北大核心 2025年第4期99-113,共15页
针对原始蜣螂算法(dung beetle optimizer,DBO)易受自身影响,导致局部搜索和全局搜索不平衡,容易陷入局部最优的问题,提出一种结合组织膜的自适应t分布蜣螂算法(adaptive t-distribution DBO with tissue-like membrane,MC-TDBO)。设计... 针对原始蜣螂算法(dung beetle optimizer,DBO)易受自身影响,导致局部搜索和全局搜索不平衡,容易陷入局部最优的问题,提出一种结合组织膜的自适应t分布蜣螂算法(adaptive t-distribution DBO with tissue-like membrane,MC-TDBO)。设计自适应惯性因子改变繁育蜣螂和小偷蜣螂的步长,动态调节蜣螂个体的探索幅度,协调并优化算法的全局搜索和局部开发能力;引入鲸鱼算法改进觅食行为,促使种群向最优位置靠近,提高算法的计算精度;结合成功率和自适应t分布,提升算法跳出局部最优的能力;引入组织P系统与改进后的DBO算法结合,增强算法收敛效率。采用14个基准函数进行仿真测试,实验结果表明,MC-TDBO算法和原始DBO算法等四种算法相比,寻优速度、求解精度和稳定性均得到了显著提升。将MC-TDBO算法在阈值分割中进行应用测试,进一步验证其有效性。 展开更多
关键词 组织P系统 蜣螂算法 自适应t分布 动态惯性权重
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聚合全局交互与局部交互的知识图谱补全
14
作者 冯勇 栾超杰 +2 位作者 王嵘冰 徐红艳 张永刚 《计算机科学与探索》 北大核心 2025年第7期1909-1917,共9页
知识图谱的不完整性严重影响了下游任务的应用与发展,因此,有必要对其进行改进以补充缺失值,即知识图谱补全。现有的知识图谱补全模型大多重组实体关系嵌入表示以捕获局部交互。但这种方法破坏了三元组的原有结构,只能利用单一的局部交... 知识图谱的不完整性严重影响了下游任务的应用与发展,因此,有必要对其进行改进以补充缺失值,即知识图谱补全。现有的知识图谱补全模型大多重组实体关系嵌入表示以捕获局部交互。但这种方法破坏了三元组的原有结构,只能利用单一的局部交互而忽略了实体关系间全局交互的影响。为此,提出一种聚合全局交互与局部交互的知识图谱补全方法AGILI。该方法首先引入自注意力机制获取头实体和关系间的信息关联程度,生成融入全局交互信息的嵌入表示,再采用卷积神经网络从新嵌入表示中提取局部交互信息,设计基于关系权重的可学习交互聚合器,在将全局交互与局部交互进行特征融合时,可以根据关系类别自适应地调整两种交互的重要程度,提高方法在多关系知识图谱上的表达能力。在公开数据集FB15k-237、WN18RR和Kinship上通过链接预测任务进行实验验证,实验结果表明,与最新的基于卷积神经网络的模型ConvD相比,所提出的方法在FB15k-237数据集上Hits@1、Hits@3指标分别提高了6.9%、5.3%,证明了所提出方法的优越性。 展开更多
关键词 知识图谱 知识图谱补全 链接预测 自注意力机制 卷积神经网络
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基于双重随机扰动的人工大猩猩部队优化算法及工程应用
15
作者 杜晓昕 郝田茹 +3 位作者 王波 王振飞 张剑飞 金梅 《北京航空航天大学学报》 北大核心 2025年第6期1882-1896,共15页
针对人工大猩猩部队优化算法(GTO)存在易陷入局部最优、收敛速度慢、寻优精度低等问题,提出了基于双重随机扰动策略的人工大猩猩部队优化算法(DGTO)。引入Halton序列初始化种群,增加种群的多样性;在算法寻优阶段使用多维随机数策略,并... 针对人工大猩猩部队优化算法(GTO)存在易陷入局部最优、收敛速度慢、寻优精度低等问题,提出了基于双重随机扰动策略的人工大猩猩部队优化算法(DGTO)。引入Halton序列初始化种群,增加种群的多样性;在算法寻优阶段使用多维随机数策略,并在探索阶段提出自适应位置搜索机制,提高算法的收敛速度;提出双重随机扰动策略,解决大猩猩的群居效应,增强算法跳出局部最优的能力;采用逐维更新策略更新个体位置,提升算法的收敛精度。通过10个基准测试函数寻优结果及Wilcoxon秩和检验对比可知,改进算法在寻优精度、收敛速度上有较大提升。同时,通过工程优化问题的实验对比分析,进一步验证了改进算法在处理现实工程问题上的优越性。 展开更多
关键词 人工大猩猩部队优化算法 Halton序列 自适应位置搜索 双重随机扰动策略 逐维更新
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生物序列比对动态规划算法的统一形式化构造与Isabelle验证
16
作者 石海鹤 蓝孙文 +3 位作者 刘日明 石海鹏 王岚 钟林辉 《计算机研究与发展》 北大核心 2025年第1期119-131,共13页
序列比对是生物序列分析中的一个经典问题,旨在找出序列之间的相似性,它对于发现生物序列中的功能、结构和进化信息都具有重要的意义.该问题可分为双序列比对和多序列比对2类,现有工作多针对特定算法展开,没有设计通用的求解方法;此外,... 序列比对是生物序列分析中的一个经典问题,旨在找出序列之间的相似性,它对于发现生物序列中的功能、结构和进化信息都具有重要的意义.该问题可分为双序列比对和多序列比对2类,现有工作多针对特定算法展开,没有设计通用的求解方法;此外,甚少涉及算法可信性的研究.从生物序列比对问题的形式化规约出发,通过深入分析问题的性质,刻画问题求解的本质特征,借助形式化方法PAR(partition andrecursion)设计了序列比对动态规划算法的统一构造框架seqAlign;展示了应用该框架构造序列数为3的多序列比对算法的过程,并使用Isabelle定理证明器对构造结果进行形式化验证;利用PAR平台生成了该算法的C++可执行程序,进一步分析了由seqAlign框架机械化构造其他类型序列比对算法的过程.通过严密的规约精化和形式验证,有效地保证了生成算法的可信性;开发的seqAlign框架提供了序列比对问题类的通用求解方案,显著提高了序列比对算法族生成的效率.研究结果在生物序列分析中序列比对问题上的成功应用,从方法学和实践上可为复杂生物信息学领域高可靠算法的构造提供参考. 展开更多
关键词 序列比对 PAR方法 形式构造 Isabelle定理证明器
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融合全局和属性信息的双图神经网络会话推荐
17
作者 杨兴耀 齐正 +3 位作者 张祖莲 于炯 陈嘉颖 王东晓 《计算机工程与设计》 北大核心 2025年第3期770-778,共9页
为解决现有会话推荐未利用项目的额外属性信息,以及忽略全局项目之间交互问题,提出一种融合全局和属性信息的双图神经网络会话推荐模型。在会话序列中捕获项目显式和隐式信息,将项目之间的交互关系构建成全局图和属性图,在全局图中利用... 为解决现有会话推荐未利用项目的额外属性信息,以及忽略全局项目之间交互问题,提出一种融合全局和属性信息的双图神经网络会话推荐模型。在会话序列中捕获项目显式和隐式信息,将项目之间的交互关系构建成全局图和属性图,在全局图中利用一个门控机制捕获显式信息,在属性图中将一个自注意力机制嵌入到图注意力网络中学习项目隐式信息。利用池化操作将两种信息融合,根据最终嵌入计算预测评分。实验结果表明,模型在3个公开数据集Diginetica、Tmall和30Music上的精确度和平均倒数排名优于新近基线模型,验证了模型的有效性。 展开更多
关键词 推荐系统 会话推荐 图神经网络 注意力机制 门控机制 图注意力网络 自注意力机制
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基于自适应权重的黑翅鸢算法及其工程应用
18
作者 龙文 张洁 徐明 《制造技术与机床》 北大核心 2025年第7期141-150,共10页
针对原始黑翅鸢算法(black-winged kite algorithm,BKA)容易陷入局部最优、收敛精度不够等问题,提出基于自适应权重的改进黑翅鸢算法(improved BKA,IBKA)。首先,运用Fuch混沌映射策略初始化种群,提高种群的多样性;其次,在黑翅鸢攻击行... 针对原始黑翅鸢算法(black-winged kite algorithm,BKA)容易陷入局部最优、收敛精度不够等问题,提出基于自适应权重的改进黑翅鸢算法(improved BKA,IBKA)。首先,运用Fuch混沌映射策略初始化种群,提高种群的多样性;其次,在黑翅鸢攻击行为中加入自适应权重,更好地平衡局部寻优和全局搜索能力;最后,在黑翅鸢迁徙行为中引入莱维飞行,有效增强算法全局搜索能力。将IBKA对29个CEC2017测试函数进行求解,并与原始BKA算法、鲸鱼优化算法(whale optimization algorithm,WOA)、斑马优化算法(zebra optimization algorithm,ZOA)、正弦余弦算法(sine cosine algorithm,SCA)以及蜣螂优化算法(dung beetle optimization,DBO)进行对比。结果表明,IBKA算法的收敛速度和精度优于对比算法。通过求解3个工程设计约束优化问题,验证了IBKA算法能有效解决实际工程优化问题。 展开更多
关键词 黑翅鸢算法 Fuch混沌映射 自适应权重 莱维飞行 工程优化
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一种带有三重选择机制的多种群多策略差分进化算法
19
作者 宋晓宇 李敏 赵明 《计算机应用研究》 北大核心 2025年第3期795-803,共9页
针对差分进化算法(differential evolution,DE)在寻优过程中易陷入局部最优以及求解精度不高的问题,提出一种带有三重选择机制的多种群多策略差分进化算法(TSMDE)。该算法采用分层种群结构,利用适应度值将种群划分为三个子种群,且子种... 针对差分进化算法(differential evolution,DE)在寻优过程中易陷入局部最优以及求解精度不高的问题,提出一种带有三重选择机制的多种群多策略差分进化算法(TSMDE)。该算法采用分层种群结构,利用适应度值将种群划分为三个子种群,且子种群的大小随迭代动态调整。同时,采用五个改进的突变策略以及不同的参数自适应方式,以满足个体在不同进化阶段的开发与探索需求。为了充分发挥多种群的优势,提出一种高效的信息共享机制——三重选择机制。各子种群先根据不同模式选择执行突变的个体,然后该个体根据自身进化状态选择合适的突变策略,最后判断出该个体处于停滞状态后从两个外部存档中选择一个候选解进行替换,最终通过三重选择机制引导整个种群的进化进程。最后,将TSMDE与13个先进的差分进化(DE)变体进行对比,以验证TSMDE的有效性。在CEC2014测试集中的30个基准函数上的实验结果表明,该算法在求解精度、避免陷入局部最优等方面的能力优于或比得上这13个先进算法。 展开更多
关键词 差分进化 分层种群 多策略 三重选择机制 参数自适应
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考虑动态预维护与绿色调度的协同优化问题
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作者 江雨燕 马宁 +2 位作者 李艳 甘如美江 王付宇 《系统仿真学报》 北大核心 2025年第2期362-378,共17页
针对传统柔性作业车间调度问题,将机器动态预维护与绿色调度进行联合优化,以最小化最大完工时间、总碳排放量、总成本为优化目标建立集成优化模型。提出了一种改进的NSGA-I算法用于求解该模型,采用基于工序、机器和预维护的三层编码方式... 针对传统柔性作业车间调度问题,将机器动态预维护与绿色调度进行联合优化,以最小化最大完工时间、总碳排放量、总成本为优化目标建立集成优化模型。提出了一种改进的NSGA-I算法用于求解该模型,采用基于工序、机器和预维护的三层编码方式,设计了考虑工序分配、机器选择以及机器预维护策略的同步解码方案;改进了精英保留策略,设计了随着代数变化的自适应交又变异函数以及基于邻域搜索的变异算子。实验验证了改进算法在求解不同规模调度问题的有效性,所提的动态预维护策略较其他维护策略能更有效地求解预维护与柔性作业车间绿色调度协同优化问题。 展开更多
关键词 预维护 绿色调度 INSGA-Ⅱ 协同优化 柔性作业车间
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