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迈向算法正义:算法歧视的社会建构及其治理策略 被引量：1
1
作者 毛俊响 郭敏 《中南大学学报(社会科学版)》 北大核心 2026年第1期32-47,共16页
算法作为一种社会存在,与社会结构相互作用。算法歧视是社会建构的结果,社会歧视的历史承继、算法运行的修正障碍、价值偏好的隐性渗透、社会生态的利益导向,共同作用于算法歧视。算法歧视并非算法内生技术性问题衍生的新形式不平等,而... 算法作为一种社会存在,与社会结构相互作用。算法歧视是社会建构的结果,社会歧视的历史承继、算法运行的修正障碍、价值偏好的隐性渗透、社会生态的利益导向,共同作用于算法歧视。算法歧视并非算法内生技术性问题衍生的新形式不平等,而是历史与现实问题在算法时代的映射。算法歧视从财富、权力、声望三个方面阻碍合理化社会流动,加剧了社会结构失衡。为此,需要建构算法正义来实现对算法歧视的纠正。建构算法正义,需要回应分配正义与关系正义的双重要求,将受保护特征纳入算法决策,尊重群体多元、避免多样性“武器化”,正视基于群体差异的特殊优待并提升少数群体的算法决策话语权。实现算法正义,应采用技术、法律、伦理三元协同治理模式,重点是设计以算法区分为中心的法律规制模式,布局以“科技向善”为核心的人工智能全周期治理机制。 展开更多
关键词 算法歧视 算法正义 算法区分 算法治理
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移动机器人路径规划算法综述 被引量：1
2
作者 张永宏 郭子健 +2 位作者 陆竹恒 蒋亮 曹海啸 《计算机工程与应用》 北大核心 2026年第2期26-39,共14页
路径规划算法是实现移动机器人自主导航的关键技术之一,其性能决定了路径规划的质量。为全面地了解移动机器人路径规划算法的研究现状和发展,对常用算法进行系统综述。针对路径规划算法的特点,将其划分为传统算法、基于采样的算法、基... 路径规划算法是实现移动机器人自主导航的关键技术之一,其性能决定了路径规划的质量。为全面地了解移动机器人路径规划算法的研究现状和发展,对常用算法进行系统综述。针对路径规划算法的特点,将其划分为传统算法、基于采样的算法、基于人工智能的算法和基于智能仿生的算法;基于上述分类,简要介绍了算法原理和实际应用场景,重点阐述近年来各种算法的相关研究成果,概括对比各类算法的优缺点;选取了四种算法在同一仿真环境下验证算法的有效性。最后,对移动机器人未来发展趋势进行展望,以期为移动机器人路径规划研究提供参考。 展开更多
关键词 移动机器人 路径规划 算法分类与融合 算法验证
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被编码的课程:算法逻辑支配下的课程本体异化与再定义 被引量：1
3
作者 常甜 马早明 《电化教育研究》 北大核心 2026年第1期99-105,共7页
在人工智能广泛嵌入教育实践的背景下,课程正经历一场由“被编码”所引发的深刻转型。算法逻辑不仅重塑了课程的生成机制与运行方式,更引发了课程本体的异化风险。算法从工具理性走向结构逻辑的演变体现了其知识政治性特征,通过平台系... 在人工智能广泛嵌入教育实践的背景下,课程正经历一场由“被编码”所引发的深刻转型。算法逻辑不仅重塑了课程的生成机制与运行方式,更引发了课程本体的异化风险。算法从工具理性走向结构逻辑的演变体现了其知识政治性特征,通过平台系统和数据模型渗透教育过程的路径,使课程由“文化实践”滑向“流程编排”。这一过程中,课程知识的形态、教育关系的主体间性、课程目的的价值导向均受到技术逻辑的重构与规训,呈现出知识扁平化、交往虚置化与育人目标效能化的异化现象。在此背景下,强调以“技术—人文”融合范式为基础,重建以教育逻辑为核心的课程本体,呼吁构建具有反思性、协商性与公共性的课程机制,以回应技术治理时代中教育的根本诉求。 展开更多
关键词 人工智能 课程本体 算法逻辑 技术异化
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基于禁忌搜索与粒子群优化算法的地下水污染源信息辨识
4
作者 徐津 伍梦天 +3 位作者 李凯 王玲玲 朱海 王明辉 《河海大学学报(自然科学版)》 北大核心 2026年第1期36-42,共7页
为准确辨识地下水污染源位置、污染物释放过程等关键信息,采用模拟-优化理论框架,将需要同步辨识多种污染源信息的地下水反演问题概化为包含离散型、连续型变量的混合变量优化问题,并提出了一种基于禁忌搜索与粒子群优化算法的两阶段组... 为准确辨识地下水污染源位置、污染物释放过程等关键信息,采用模拟-优化理论框架,将需要同步辨识多种污染源信息的地下水反演问题概化为包含离散型、连续型变量的混合变量优化问题,并提出了一种基于禁忌搜索与粒子群优化算法的两阶段组合优化(TS-PSO)算法,该算法采用禁忌搜索策略确定污染源位置,利用粒子群优化算法识别污染物的释放强度及释放过程。算例验证结果表明:与传统演化算法(GA、PSO算法)相比,TS-PSO算法的求解效率更高,计算结果更可靠,计算精度更高;对于多个污染源的反演问题,TS-PSO算法可快速、有效地辨识污染源位置、污染物释放强度和释放过程。 展开更多
关键词 地下水污染 信息辨识 优化算法 禁忌搜索 粒子群优化算法
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基于图论算法与蚁群优化支持向量机的数控机床故障智能诊断
5
作者 迟玉伦 戴顺达 朱文博 《计算机集成制造系统》 北大核心 2026年第2期706-719,共14页
针对传统数控机床故障诊断方法耗时且精度不足、无法满足快速诊断需求的问题,提出一种基于图论算法和蚁群优化支持向量机(ACO-SVM)的方法实现机床故障的快速精确诊断。首先,通过故障历史数据建立数控机床故障传播模型,利用图论算法进行... 针对传统数控机床故障诊断方法耗时且精度不足、无法满足快速诊断需求的问题,提出一种基于图论算法和蚁群优化支持向量机(ACO-SVM)的方法实现机床故障的快速精确诊断。首先,通过故障历史数据建立数控机床故障传播模型,利用图论算法进行分析,得到故障的风险影响度排序确定故障的优先级;然后,针对优先级较高的故障,利用传感器采集加工信号提取特征值构建特征向量;进一步,利用蚁群算法优化支持向量机参数,构建ACO-SVM故障诊断模型实现机床故障精确诊断;最后,通过实验对某公司轴承磨床磨削烧伤故障进行验证,结果表明:基于图论算法可对故障进行定位排序,利用ACO-SVM模型的诊断平均准确率达到99.378%,对提升数控机床故障快速维修及机床可靠性具有重要意义。 展开更多
关键词 支持向量机 图论算法 蚁群算法 故障诊断
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基于“BPNN+NSGA-II”模型的简支梁优化算法研究
6
作者 柏华军 潘昊阳 +1 位作者 肖祥 秦寰宇 《铁道标准设计》 北大核心 2026年第1期63-70,共8页
针对传统有限元法进行结构优化存在效率低的问题,通过对比不同代理模型和仿生优化算法特点,构建结构优化数学模型,研究BPNN神经网络和NSGA-II算法的架构原理及训练流程,并对比验证NSGA-II算法高效性和基于拉丁超立方设计(LHS)的采样方... 针对传统有限元法进行结构优化存在效率低的问题,通过对比不同代理模型和仿生优化算法特点,构建结构优化数学模型,研究BPNN神经网络和NSGA-II算法的架构原理及训练流程,并对比验证NSGA-II算法高效性和基于拉丁超立方设计(LHS)的采样方法优势,提出基于“BPNN+NSGA-II”模型的结构高效优化算法。其优化原理是基于有限元法构建的样本集对BPNN模型进行训练形成代理模型,使用NSGA-II算法对BPNN代理模型进行优化求解,形成“BPNN+NSGA-II”模型的高效优化算法。以某简支梁结构为例进行优化试验,结果表明:BPNN代理模型预测值与有限元模型计算值相比误差在2%以内,代理模型可靠性高;同时代理模型显著减少NSGA-II算法对有限元模型调用次数,提高优化效率。经优化的简支梁方案,承载能力安全系数接近规范限值,设计方案为近似最优方案。 展开更多
关键词 代理模型 优化算法 BPNN模型 NSGA-II算法 简支梁 拉丁超立方设计 蒙特卡罗采样
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两阶层体系蚁群算法的AGV路径规划 被引量：1
7
作者 孟文俊 程文龙 +1 位作者 王艺锦 席超群 《机械设计与制造》 北大核心 2026年第2期368-373,共6页
传统蚁群算法通常收敛速度缓慢、搜索结果非最优结果,为此,提出了一种两阶层寻路的思想来对传统蚁群算法进行优化设计。第一阶段,按照基础算法跑出初始的蚁群粒子,为第二阶段的改进提供前提条件。第二阶段,在第一阶段的基础上,选择优质... 传统蚁群算法通常收敛速度缓慢、搜索结果非最优结果,为此,提出了一种两阶层寻路的思想来对传统蚁群算法进行优化设计。第一阶段,按照基础算法跑出初始的蚁群粒子,为第二阶段的改进提供前提条件。第二阶段,在第一阶段的基础上,选择优质粒子,对粒子进行一定的处理,扩大优劣粒子间的差异,增强优质粒子对之后迭代的权重系数,提高收敛速度,缩短收敛时间在寻路过程中,还对信息素进行了改进,加入转弯因子和路径因子,减少了AGV转弯次数,使得路径更加简单;路径因子赋予蚂蚁全局的感官,使其在寻路中不断通过全局环境调整方向,能够更快地找到目标点。仿真实验结果证明,该方法可以明显提高算法的收敛速度,节省路径规划时间,降低路径复杂程度,节约了AGV运行成本。 展开更多
关键词 路径规划 蚁群算法 信息素 平滑路径 收敛速度
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基于TSNE-NGO-RF算法的混凝土坝变形预测模型
8
作者 郑东健 赵宇 +2 位作者 冉成 林英浩 陈林泽 《郑州大学学报(工学版)》 北大核心 2026年第2期122-127,135,共7页
对混凝土坝变形监测资料进行合理的数据分析和准确的预测是确保大坝安全长效运行的关键手段,针对影响大坝变形的环境量具有周期性和非线性的特点,以及传统随机森林模型参数寻优方法适用性差和计算效率低等问题,提出了一种新型的大坝变... 对混凝土坝变形监测资料进行合理的数据分析和准确的预测是确保大坝安全长效运行的关键手段,针对影响大坝变形的环境量具有周期性和非线性的特点,以及传统随机森林模型参数寻优方法适用性差和计算效率低等问题,提出了一种新型的大坝变形预测模型。该模型采用t-分布式随机邻域嵌入对特征值进行降维,提高模型的分类性能,并运用北方苍鹰优化算法对传统随机森林模型进行了改进,提高了随机森林模型参数的择优选取效率。运用北方苍鹰优化算法在第80次迭代时即可确定随机森林模型的参数,且适应度函数为0.2493,相较麻雀搜索算法和粒子群优化算法取得了较好的结果。选取某混凝土坝第18^(#)坝段和第26^(#)坝段进行实例分析,结果表明:所提融合模型预测结果的平均绝对误差分别为0.50193和0.17302 mm,均方误差分别为0.35971和0.04387 mm^(2),平均绝对百分比误差分别为0.81959%,0.11362%,决定系数分别为0.91456和0.89274,相较于其他模型,该模型在预测准确性和模型稳定性方面表现最优,为混凝土坝变形的精准预测开辟了新的可能性。 展开更多
关键词 混凝土坝 变形预测 降维 北方苍鹰优化算法 随机森林算法
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基于改进白鲸优化算法的无人机航迹规划
9
作者 郑巍 徐晨昕 +2 位作者 熊小平 潘浩 樊鑫 《电光与控制》 北大核心 2026年第2期27-34,共8页
在航迹规划中,选择合适的算法对提高路径优化的效率和精确度至关重要。针对传统白鲸优化算法易陷入局部最优解的问题,提出了一种改进白鲸优化(EBWO)算法。首先,利用混沌反向学习策略来优化初始解的生成过程,以提高算法的初期收敛性和稳... 在航迹规划中,选择合适的算法对提高路径优化的效率和精确度至关重要。针对传统白鲸优化算法易陷入局部最优解的问题,提出了一种改进白鲸优化(EBWO)算法。首先,利用混沌反向学习策略来优化初始解的生成过程,以提高算法的初期收敛性和稳定性;其次,引入螺旋搜索策略增强全局搜索能力,使得算法在复杂环境中能够更有效地探索更广泛的解空间;最后,融入差分进化算法的变异种群个体,增强算法跳离局部最优解的能力。仿真实验结果表明,EBWO算法在航迹规划任务中相比其他算法生成了更高效的航迹方案,且其生成的航迹更加平稳。 展开更多
关键词 航迹规划 白鲸优化算法 混沌反向学习 螺旋搜索 差分进化算法
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融合流体扰动与近端策略优化算法的路径规划研究
10
作者 谷志新 贾珂怡 徐凯宏 《火力与指挥控制》 北大核心 2026年第3期66-73,共8页
路径规划算法是机器人技术以及自动化系统等领域的核心问题之一。针对三维动态空间中易出现移动目标、动态威胁等,构建智能体路径规划的仿真环境及相关模型,确定仿真流程。运用近端策略优化对改进的流体扰动算法的初始路径进行修正,实... 路径规划算法是机器人技术以及自动化系统等领域的核心问题之一。针对三维动态空间中易出现移动目标、动态威胁等,构建智能体路径规划的仿真环境及相关模型,确定仿真流程。运用近端策略优化对改进的流体扰动算法的初始路径进行修正,实现最优决策。并进行仿真验证,结果表明在三维动态空间中,该算法在路径规划的收敛效率、路径平滑度和避障成功率等方面均优于对比算法。对于三维动态空间中易发生出现可移动障碍物等情况,此算法优化改进的流体扰动算法,具有较好的鲁棒性和良好的适应性。 展开更多
关键词 流体扰动算法 近端策略优化算法 路径规划 三维动态空间
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基于自适应禁忌搜索多目标鲸鱼算法的武器目标分配
11
作者 宰光军 徐旺旺 +2 位作者 钟李红 田钊 佘维 《郑州大学学报(理学版)》 北大核心 2026年第2期55-63,共9页
针对多目标鲸鱼优化算法在解决武器目标分配时存在参数设置经验化、种群多样性差以及空间搜索能力弱等问题,提出一种自适应禁忌搜索多目标鲸鱼优化算法。首先,通过自适应网格划分和外部存档调整策略,使网格和档案大小能够根据种群分布... 针对多目标鲸鱼优化算法在解决武器目标分配时存在参数设置经验化、种群多样性差以及空间搜索能力弱等问题,提出一种自适应禁忌搜索多目标鲸鱼优化算法。首先,通过自适应网格划分和外部存档调整策略,使网格和档案大小能够根据种群分布状态和多样性变化情况自动调整。其次,设计了动态轮盘赌选择方法来控制全局最优个体的生成,以提高种群分布的多样性和均匀性。此外,引入了禁忌搜索算法中的禁忌列表和邻域搜索策略,扩大种群对新区域的探索能力。仿真实验结果表明,所提算法在种群分布性和解集多样性方面表现更优,同时具有更快的求解效率,有效提高了解集的质量,能够较好地解决多目标武器分配优化问题。 展开更多
关键词 多目标鲸鱼优化算法 武器目标分配 自适应网格划分 外部存档 禁忌搜索算法
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矩阵乘法“正则化-滤波-重采样”快速算法
12
作者 丁广太 刘通 +2 位作者 支小莉 武频 童维勤 《应用科学学报》 北大核心 2026年第2期297-315,共19页
聚焦大矩阵乘法的精确算法、近似算法在速度、精度和效率方面的优势折衷问题,提出一种基于正则化、滤波、重采样技术的面向稠密矩阵乘法快速算法。基于采样定理,建立矩阵与其对应的模拟函数之间的正则化关系,进而引入滤波、重采样环节,... 聚焦大矩阵乘法的精确算法、近似算法在速度、精度和效率方面的优势折衷问题,提出一种基于正则化、滤波、重采样技术的面向稠密矩阵乘法快速算法。基于采样定理,建立矩阵与其对应的模拟函数之间的正则化关系,进而引入滤波、重采样环节,实现精确算法和近似算法的折衷机制。为追求较高的综合效率,研究了该算法的适用范围和条件,尤其是算法精度与矩阵元素数据统计特性的关系。采用独立同分布随机数发生器等方法生成的矩阵进行了数据实验,表明算法能够实现折衷目标。 展开更多
关键词 矩阵乘法 快速算法 采样定理 正则化
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基于胜任力理论的图书情报人员算法素养:问题缘起与框架构建
13
作者 马海群 李颖 张涛 《图书与情报》 北大核心 2026年第2期31-39,共9页
在数智技术驱动图书情报工作范式转型的背景下,系统构建图书情报人员算法素养框架,对提升图书情报机构智能化服务水平、优化学术信息生态具有重要的理论价值与实践意义。文章从挑战和机遇两个维度探讨了为何要深入研究图书情报人员算法... 在数智技术驱动图书情报工作范式转型的背景下,系统构建图书情报人员算法素养框架,对提升图书情报机构智能化服务水平、优化学术信息生态具有重要的理论价值与实践意义。文章从挑战和机遇两个维度探讨了为何要深入研究图书情报人员算法素养,并在引入胜任力理论的基础上,构建了图书情报人员算法素养框架。研究表明,图书情报人员的算法素养包括算法意识、算法知识、算法技能以及算法规范四个维度。通过对这四个维度的分析,将其进一步细分为更具体的指标,并从分层培养体系构建、技术赋能路径、制度保障机制三个方面提出了图书情报人员算法素养提升的策略。 展开更多
关键词 图书情报人员 算法素养 胜任力理论 算法风险 情报智能化
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基于BKA优化多算法模型的铁路危岩落石风险评估研究
14
作者 靳春玲 陆浩伟 +2 位作者 贡力 党丹丹 郭芮 《铁道科学与工程学报》 北大核心 2026年第2期902-912,共11页
在复杂地质与环境条件下,山区铁路沿线危岩落石灾害对线路运行安全与稳定构成显著威胁。为提升灾害识别精度与防控能力,本文构建了一种基于黑翅鸢算法(black kite algorithm,BKA)优化的多算法融合模型,用于铁路沿线危岩落石灾害风险的... 在复杂地质与环境条件下,山区铁路沿线危岩落石灾害对线路运行安全与稳定构成显著威胁。为提升灾害识别精度与防控能力,本文构建了一种基于黑翅鸢算法(black kite algorithm,BKA)优化的多算法融合模型,用于铁路沿线危岩落石灾害风险的定量化评估。该模型以反向传播神经网络(back propagation neural network,BPNN)为核心,融合主成分分析(principal component analysis,PCA)降维与Elastic Net特征选择技术,并利用BKA优化BPNN的初始权重与偏置参数,从而加快收敛速度并提升预测稳定性。构建了涵盖地形、岩性、荷载、防护等12项指标的多层次风险评估指标体系,系统表征危岩致灾机理。以焦柳铁路与黔桂铁路沿线典型高风险边坡为研究对象,采用K折交叉验证(K=10)验证模型在复杂地质条件下的鲁棒性与泛化能力。实验结果表明,所提模型的预测准确率达到90.0%、决定系数R2为0.899、AUC值为0.909,均优于WOA(whale optimization algorithm)优化模型(80.0%、0.797、0.818)、PSO优化模型(77.5%、0.723、0.786)及传统BPNN(75.0%、0.646、0.737)。尤其在Ⅲ级和Ⅳ级高风险等级识别中,模型召回率达100%,F1-score为1.0,分类边界清晰且稳定性强。基于预测结果提出了分级防控策略,并从施工可达性与推广潜力等方面验证了其工程适用性。研究成果为山区铁路危岩落石灾害的精细化管理与防控提供了实用决策支持工具,并为更广泛的地质灾害风险评估方法研究提供了参考。 展开更多
关键词 黑翅鸢算法 多算法融合模型 危岩落石灾害 山区铁路 风险评估
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基于改进粒子群K-means的道路状态识别聚类算法
15
作者 徐韬 任其亮 +1 位作者 李金宴 林伟 《重庆交通大学学报(自然科学版)》 北大核心 2026年第2期47-56,共10页
针对传统K均值聚类算法(K-means)受到初始聚类中心影响导致聚类精度波动问题,提出了基于改进粒子群(PSO)的组合聚类算法。在道路运行速度一维原始数据上,增加相对速度比αt、速度波动率βt这2个特征,建立新的三维数据集;在分布式延迟粒... 针对传统K均值聚类算法(K-means)受到初始聚类中心影响导致聚类精度波动问题,提出了基于改进粒子群(PSO)的组合聚类算法。在道路运行速度一维原始数据上,增加相对速度比αt、速度波动率βt这2个特征,建立新的三维数据集;在分布式延迟粒子群算法(RODDPSO)基础上,提出改进RODDPSO算法(IRODDPSO算法),引入了粒子最大速度非线性约束函数,随着迭代次数增加,粒子最大更新速度逐步非线性衰减,根据每轮迭代的进化特征值ξ确定不同的粒子更新策略;利用IRODDPSO算法产生K-means初始化聚类中心,利用PSO算法全局搜索能力,寻找出最优初始化聚类中心。研究结果表明:IRODDPSO算法可成功应用在城市道路运行状态聚类分析中,组合算法的准确率、召回率分别为0.935、0.957,较RODDPSO算法分别提升了4.8%、3.6%,较基准PSO算法提升13.2%、11.1%,运行时耗分别下降了6.7%、16.3%;所提出的最大速度非线性约束策略提升了算法收敛能力,并且在快速路、主干路等不同等级道路中表现出良好的稳健性。 展开更多
关键词 交通工程 粒子群算法 K均值聚类算法 非线性速度约束 分布式延迟 道路状态识别
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基于集成学习Stacking算法的南极热流预测模型
16
作者 蔡轶珩 张晓晴 +3 位作者 稂时楠 崔祥斌 何彦良 张恒 《大地测量与地球动力学》 北大核心 2026年第1期55-62,85,共9页
大地热流(heat flow,HF)是指地球内部传递至地表的热能,它能够揭示地球深部的各种作用过程及能量平衡信息。在南极洲地区,掌握热流情况对于模拟冰盖动态变化具有极其重要的意义。本研究运用机器学习中的Stacking堆叠算法,构建一个南极... 大地热流(heat flow,HF)是指地球内部传递至地表的热能,它能够揭示地球深部的各种作用过程及能量平衡信息。在南极洲地区,掌握热流情况对于模拟冰盖动态变化具有极其重要的意义。本研究运用机器学习中的Stacking堆叠算法,构建一个南极洲热流预测模型。该模型整合13种与热流相关的地质及地球物理特征的观测输入数据,并集成GBDT、XGBoost、RF、LightGBM、ET和MLP等6种常用于解决回归预测问题的机器学习算法,对热流的分布特征进行预测。实验结果表明,采用Stacking模型的预测精度优于多种基准模型。通过该模型得到的新的南极热流分布预测图,与其他传统方法所绘制的大规模估计热流分布图相比,更加契合南极洲热流的实际分布情况,展现出更为卓越的性能。 展开更多
关键词 集成学习 Stacking算法 大地热流 南极洲
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非均匀无线传感器网络移动节点分布下的多层分簇算法
17
作者 何传波 张绿云 《传感技术学报》 北大核心 2026年第1期187-193,共7页
在非均匀无线传感器网络中,移动节点的分布可能不均匀,使得传感器节点之间的通信能耗较高。因此,为了有效地管理网络资源和优化性能,提出针对非均匀无线传感器网络移动节点分布下的多层分簇算法。为避免节点分布不均匀导致网络覆盖范围... 在非均匀无线传感器网络中,移动节点的分布可能不均匀,使得传感器节点之间的通信能耗较高。因此,为了有效地管理网络资源和优化性能,提出针对非均匀无线传感器网络移动节点分布下的多层分簇算法。为避免节点分布不均匀导致网络覆盖范围不均,在分析移动节点分簇能量消耗问题的基础上对节点进行初始化和分层处理。在分簇过程中,为了适应移动节点分布变化,使用二进制-粒子群优化算法使簇内能量消耗最小,通过更新粒子的速度与位置,实现无线传感器网络节点的多层分簇。仿真分析表明,所提方法在500 s后的无线传感器节点生存个数介于11到16个之间,并且在经过100次迭代后,剩余网络能量在1.2 J~2.1 J之间,且网络吞吐量在9×10^(5)bit/s~16×10^(5)bit/s之间。 展开更多
关键词 无线传感器 多层非均匀网络 粒子群优化算法 移动节点 分簇算法
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基于时隙分配扫描码的标签防碰撞算法
18
作者 江岸 张鹏飞 李向阳 《计算机应用与软件》 北大核心 2026年第3期273-280,共8页
针对随机类ALOHA算法中碰撞时隙过多,识别周期长的问题,提出一种基于时隙分配扫描码的标签防碰撞算法。该算法首先通过扫描码对标签的识别时隙进行预约,当发生预约碰撞时利用扫描码还原机制确定碰撞标签,再对还原出的冲突扫描码依次分... 针对随机类ALOHA算法中碰撞时隙过多,识别周期长的问题,提出一种基于时隙分配扫描码的标签防碰撞算法。该算法首先通过扫描码对标签的识别时隙进行预约,当发生预约碰撞时利用扫描码还原机制确定碰撞标签,再对还原出的冲突扫描码依次分配唯一的识别时隙号码,将冲突标签分散在不同的识别时隙中,并动态调整识别阶段的帧长。理论分析和仿真结果表明,该算法有较高的识别稳定性和对标签估算的容错性,相对于现有典型算法,降低了碰撞时隙数和数据传输量,系统吞吐率得到明显提升。 展开更多
关键词 扫描码 防碰撞 时隙分配 标签 ALOHA算法
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算法行政对自由裁量权行使的现实挑战与路径优化
19
作者 孙海涛 周奇锜 《中共天津市委党校学报》 北大核心 2026年第2期85-95,共11页
在行政法语境中,自由裁量权的行使始终受到基本原则与规则体系的双重约束。随着算法技术的嵌入,行政决策模型正经历从经验判断向数据驱动的范式转变,提升了治理效能,但算法行政面临程序透明度减损、说理义务加重、算法标准未明及行政行... 在行政法语境中,自由裁量权的行使始终受到基本原则与规则体系的双重约束。随着算法技术的嵌入,行政决策模型正经历从经验判断向数据驱动的范式转变,提升了治理效能,但算法行政面临程序透明度减损、说理义务加重、算法标准未明及行政行为可理解性不足等挑战。数据输入与输出的相关性、算法预测的风险评估及算法预测准确性与整体相关性,共同构成重塑传统自由裁量权行使规则的动因。制度优化路径以厘清裁量权的权域界限为前提,确立人类决策者的主导地位,推动算法模型的持续校正与动态更新,优化算法辅助裁量的运行方式,充分发挥算法工具在行政治理中的效能。 展开更多
关键词 算法技术 行政决策 自由裁量权 算法标准
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基于点云数据的树木骨架提取算法
20
作者 任力生 王雷 王芳 《中国农机化学报》 北大核心 2026年第3期68-73,80,共7页
树木点云模型对树木保护、树木生长情况监测、构造数字孪生体具有重要意义。传统的点云骨架提取算法在提取树木点云骨架时,会出现对原始树木分叉处以及树枝生长的最外边界不能正确提取的问题。基于此,提出一种基于点云的树木点云骨架提... 树木点云模型对树木保护、树木生长情况监测、构造数字孪生体具有重要意义。传统的点云骨架提取算法在提取树木点云骨架时,会出现对原始树木分叉处以及树枝生长的最外边界不能正确提取的问题。基于此,提出一种基于点云的树木点云骨架提取算法。首先,采用基于K—means的改进L1—中值骨架提取算法来提取树枝中间点,利用凸包算法对树木外边界点进行提取,并提出一种基于树木外边界点进行最近点搜索算法来提取树木分叉点。然后,将中间点、分叉点、边界点相融合得到树木点云骨架点。结果表明,通过豪斯多夫距离和倒角距离的定量评估,本算法提取的骨架点与原始点云具有较高的匹配度。相较于传统方法,本算法提取的骨架点经过归一化处理后,豪斯多夫距离和倒角距离均小于0.5,且整体表现优于对比算法。此外,采用三次贝塞尔曲线进行骨架线连接,能够有效保持树木的原始拓扑结构特征,显著提升骨架提取的准确性和完整性。 展开更多
关键词 树木骨架 点云数据 凸包算法 体素
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