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Research on three-dimensional attack area based on improved backtracking and ALPS-GP algorithms of air-to-air missile
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作者 ZHANG Haodi WANG Yuhui HE Jiale 《Journal of Systems Engineering and Electronics》 2025年第1期292-310,共19页
In the field of calculating the attack area of air-to-air missiles in modern air combat scenarios,the limitations of existing research,including real-time calculation,accuracy efficiency trade-off,and the absence of t... In the field of calculating the attack area of air-to-air missiles in modern air combat scenarios,the limitations of existing research,including real-time calculation,accuracy efficiency trade-off,and the absence of the three-dimensional attack area model,restrict their practical applications.To address these issues,an improved backtracking algorithm is proposed to improve calculation efficiency.A significant reduction in solution time and maintenance of accuracy in the three-dimensional attack area are achieved by using the proposed algorithm.Furthermore,the age-layered population structure genetic programming(ALPS-GP)algorithm is introduced to determine an analytical polynomial model of the three-dimensional attack area,considering real-time requirements.The accuracy of the polynomial model is enhanced through the coefficient correction using an improved gradient descent algorithm.The study reveals a remarkable combination of high accuracy and efficient real-time computation,with a mean error of 91.89 m using the analytical polynomial model of the three-dimensional attack area solved in just 10^(-4)s,thus meeting the requirements of real-time combat scenarios. 展开更多
关键词 air combat three-dimensional attack area improved backtracking algorithm age-layered population structure genetic programming(ALPS-GP) gradient descent algorithm
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Topological optimization of ballistic protective structures through genetic algorithms in a vulnerability-driven environment
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作者 Salvatore Annunziata Luca Lomazzi +1 位作者 Marco Giglio Andrea Manes 《Defence Technology(防务技术)》 SCIE EI CAS CSCD 2024年第10期125-137,共13页
Reducing the vulnerability of a platform,i.e.,the risk of being affected by hostile objects,is of paramount importance in the design process of vehicles,especially aircraft.A simple and effective way to decrease vulne... Reducing the vulnerability of a platform,i.e.,the risk of being affected by hostile objects,is of paramount importance in the design process of vehicles,especially aircraft.A simple and effective way to decrease vulnerability is to introduce protective structures to intercept and possibly stop threats.However,this type of solution can lead to a significant increase in weight,affecting the performance of the aircraft.For this reason,it is crucial to study possible solutions that allow reducing the vulnerability of the aircraft while containing the increase in structural weight.One possible strategy is to optimize the topology of protective solutions to find the optimal balance between vulnerability and the weight of the added structures.Among the many optimization techniques available in the literature for this purpose,multiobjective genetic algorithms stand out as promising tools.In this context,this work proposes the use of a in-house software for vulnerability calculation to guide the process of topology optimization through multi-objective genetic algorithms,aiming to simultaneously minimize the weight of protective structures and vulnerability.In addition to the use of the in-house software,which itself represents a novelty in the field of topology optimization of structures,the method incorporates a custom mutation function within the genetic algorithm,specifically developed using a graph-based approach to ensure the continuity of the generated structures.The tool developed for this work is capable of generating protections with optimized layouts considering two different types of impacting objects,namely bullets and fragments from detonating objects.The software outputs a set of non-dominated solutions describing different topologies that the user can choose from. 展开更多
关键词 Topological optimization Protective structure Genetic algorithm SURVIVABILITY VULNERABILITY
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Matching consumers and stage-stations on community group buying platforms:An approach with hierarchy algorithms
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作者 Liyuan Lin 《中国科学技术大学学报》 CSCD 北大核心 2024年第11期55-65,54,67,共13页
Motivated by the business model called“community group buying”(CGB),which has emerged in China and some countries in Southeast Asia,such as Singapore and Indonesia,we develop algorithms that could help CGB platforms... Motivated by the business model called“community group buying”(CGB),which has emerged in China and some countries in Southeast Asia,such as Singapore and Indonesia,we develop algorithms that could help CGB platforms match consumers with stage-stations(the picking up center under the CGB mode).By altering the fundamental design of the existing hierarchy algorithms,improvements are achieved.It is proven that our method has a faster running speed and greater space efficiency.Our algorithms avoid traversal and compress the time complexities of matching a consumer with a stage-station and updating the storage information to O(logM)and O(MlogG),where M is the number of stage-stations and G is that of the platform’s stock-keeping units.Simulation comparisons of our algorithms with the current methods of CGB platforms show that our approaches can effectively reduce delivery costs.An interesting observation of the simula-tions is worthy of note:Increasing G may incur higher costs since it makes inventories more dispersed and delivery prob-lems more complicated. 展开更多
关键词 spatial matching dynamic arrival platform business community group buying hierarchy algorithm
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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
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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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算法市场的兴起:概念、挑战与未来发展 被引量:2
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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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再生稻头季低碾压收获作业路径规划技术研究 被引量:2
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作者 胡炼 张鸿 +6 位作者 何杰 满忠贤 岳孟东 屈高凯 唐启源 黄培奎 罗锡文 《农业机械学报》 北大核心 2025年第2期19-27,共9页
路径规划是决定再生稻头季收获作业效率和质量的关键因素之一。目前,无人农机在作业区域内的全覆盖路径规划技术研究中,较少有考虑收获机在田间收获时对再生稻的碾压问题,为此本文开展减少碾压的再生稻收获路径规划研究。通过分析农田... 路径规划是决定再生稻头季收获作业效率和质量的关键因素之一。目前,无人农机在作业区域内的全覆盖路径规划技术研究中,较少有考虑收获机在田间收获时对再生稻的碾压问题,为此本文开展减少碾压的再生稻收获路径规划研究。通过分析农田信息、待作业区域和卸粮等,将再生稻收获卸粮路径规划问题转化为带有容量约束的车辆路径问题(CVRP)。以收获机最小碾压面积和最短总路径为目标,构建再生稻收获路径数学模型。提出再生稻少碾压路径规划混合算法,采用传统蚁群算法(ACO)和2-opt算法获得最优路径。以再生稻无人驾驶收获机为对象,设计直线路径规划田间试验、地头转向路径以及卸粮路径规划田间试验和全环节田间作业试验,采用自动驾驶系统进行田间试验,考察收获机田间碾压率。结果表明,直线跟踪平均绝对误差为3.51 cm,最大偏差为8.24 cm,直线段作业碾压率为17.55%。地头区域碾压率下降52.2%。本研究设计的路径规划全田碾压率为27.42%,满足再生稻特殊的作业要求。 展开更多
关键词 再生稻 收获机 无人驾驶 路径规划 蚁群算法 2-opt算法
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六自由度机械臂快速路径规划与手眼标定研究 被引量:4
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作者 孙超 胡志明 +2 位作者 彭麟谊 叶子安 丁建军 《制造技术与机床》 北大核心 2025年第2期48-56,共9页
针对双向快速随机扩展树(rapidly-exploring random trees-connect,RRT-Connect)算法的随机性强、搜索效率低、路径规划时间过长等问题,提出一种改进的RRT-Connect算法。该算法在起始点与目标点连线的中垂线上设置第三节点,采用高斯分... 针对双向快速随机扩展树(rapidly-exploring random trees-connect,RRT-Connect)算法的随机性强、搜索效率低、路径规划时间过长等问题,提出一种改进的RRT-Connect算法。该算法在起始点与目标点连线的中垂线上设置第三节点,采用高斯分布限制第三节点的采样区域,避免第三采样节点距离中点较远导致的路径冗余。算法通过第三节点分别向起始点和目标点生成2棵随机树,结合贪婪算法思想以及引入动态步长的方法,提高算法的规划效率。仿真结果表明,改进的RRT-Connect算法相较于传统RRT-Connect算法,平均运行时间缩短了48.7%,平均迭代次数减少了38.9%,平均路径长度减少了25.2%。另外,针对传统的九点标定法精度的问题,提出一种改进的九点标定方法,该方法通过获取机械臂在空间同一点的多组位姿计算机械臂第六轴长度,在已知机械臂各关节角和轴长情况下,计算得到机械臂末端执行器安装后第六轴的长度,从而提高手眼标定的精度。试验结果表明,改进的方法相较于传统九点标定法其精度平均提高了2.09%。最后,在机械臂平台验证改进的RRT-Connect算法和改进的九点标定法,试验结果表明,改进的RRT-Connect算法相较于DRRT-Connect(dynamicRRT-Connect)算法在路径规划总时间和总长度上分别减少了8.28%和4.79%,改进的九点标定法相较于传统的九点标定法抓取精度提高了3%。 展开更多
关键词 机械臂 路径规划 贪婪算法 RRT-Connect算法 九点标定
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复杂动态环境下先验知识引导机器人路径规划 被引量:1
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作者 赵桂清 崔传辉 +2 位作者 高德营 邢金鹏 王宁 《现代制造工程》 北大核心 2025年第1期50-56,共7页
针对车间动态环境下的机器人路径规划问题,提出了先验知识引导下基于模糊DWA算法的路径规划方法。考虑到车间静态环境的恒定性,设计了用于全局路径规划的自适应A^(*)算法,并将此作为先验信息引导机器人运动。建立了机器人运动学模型,在... 针对车间动态环境下的机器人路径规划问题,提出了先验知识引导下基于模糊DWA算法的路径规划方法。考虑到车间静态环境的恒定性,设计了用于全局路径规划的自适应A^(*)算法,并将此作为先验信息引导机器人运动。建立了机器人运动学模型,在先验信息引导下提出基于模糊DWA的局部路径规划方法,该方法可以根据环境复杂度模糊调整评价函数权重。经实验验证,在30 m×30 m栅格环境中,混合A^(*)算法规划的路径长度为51.32 m,自适应A^(*)算法规划的路径长度为46.83 m,比混合A^(*)算法减少了8.75%;在局部路径规划中,模糊DWA算法规划路径的安全性、柔顺性和长度均优于标准DWA算法,验证了模糊DWA算法的优越性。 展开更多
关键词 车间环境 先验知识引导 自适应A~*算法 模糊DWA算法 环境复杂度
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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
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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A^(*)算法融合DWA机器人路径规划研究 被引量:4
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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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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
11
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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基于LightGBM和SHAP算法的致密油储层孔隙度预测 被引量:1
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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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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
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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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A^(*)与NSGA-II融合的船舶气象航线多目标规划方法 被引量:1
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作者 李元奎 索基源 +3 位作者 于东冶 张新宇 杨放 杨雪锋 《中国舰船研究》 北大核心 2025年第3期288-295,共8页
[目的]面向我国智能航运和气象导航国产化的发展要求,提出一种基于A^(*)与非支配排序遗传算法(NSGA-II)融合的船舶多目标航线规划方法,以适应复杂多样的远洋航行任务。[方法]通过将A^(*)算法引入至NSGA-II中引导搜索方向加快算法收敛速... [目的]面向我国智能航运和气象导航国产化的发展要求,提出一种基于A^(*)与非支配排序遗传算法(NSGA-II)融合的船舶多目标航线规划方法,以适应复杂多样的远洋航行任务。[方法]通过将A^(*)算法引入至NSGA-II中引导搜索方向加快算法收敛速度,然后通过构建环境数据模型和目标函数,采用跨太平洋航线对模型和算法进行仿真验证。[结果]仿真结果表明:设计的模型和算法可求解得到分布均匀、多样化的Pareto最优航线解集,所有航线均可以顺利躲避大风浪区域,且可根据决策者需求选择船舶最适航线。[结论]所提方法可用于多约束条件下的船舶远洋航线优化,求解符合航次目标的航线,从而降低营运成本、提高航运效率,对船舶气象导航和未来船舶智能航行具有一定的支撑作用。 展开更多
关键词 气象航线 多目标优化 A^(*)算法 NSGA-II 智能航行 遗传算法
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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
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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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改进邻域扩展A^(*)算法的移动机器人路径规划 被引量:3
16
作者 董雅文 杨静雯 +1 位作者 张宝锋 赵小惠 《机械设计与制造》 北大核心 2025年第1期291-295,共5页
为解决A^(*)算法在规划路径时存在转折角度过大、路径不平滑的问题,提出改进邻域扩展A^(*)算法。首先,对A^(*)算法搜索范围扩展至24邻域,然后对邻域进行二次数量优化处理得到最终邻域搜索节点。其次,设计具有双层位置导向信息的评价函数... 为解决A^(*)算法在规划路径时存在转折角度过大、路径不平滑的问题,提出改进邻域扩展A^(*)算法。首先,对A^(*)算法搜索范围扩展至24邻域,然后对邻域进行二次数量优化处理得到最终邻域搜索节点。其次,设计具有双层位置导向信息的评价函数,最后对所得路径进行二次平滑处理以剔除冗余节点并削弱路径尖峰的剧烈程度。仿真结果表明,改进邻域扩展A^(*)算法在路径长度、搜索节点数量、规划时间上均优于传统A^(*)算法,且路径无尖峰转角,整体趋势平缓。 展开更多
关键词 点对点路径规划 A^(*)算法 邻域扩展
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基于改进YOLOv5的苹果轻量化检测算法 被引量:2
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作者 王红君 刘紫宾 +1 位作者 赵辉 岳有军 《农机化研究》 北大核心 2025年第7期65-71,共7页
为解决苹果采摘机器人检测算法存在的网络结构复杂和参数量大的问题,提出一种基于YOLOv5的轻量化苹果检测算法。首先,将YOLOv5主干网络替换为MobileNetv3,为降低网络的计算复杂度,将深度可分离卷积引入到特征融合网络中;然后,在网络的... 为解决苹果采摘机器人检测算法存在的网络结构复杂和参数量大的问题,提出一种基于YOLOv5的轻量化苹果检测算法。首先,将YOLOv5主干网络替换为MobileNetv3,为降低网络的计算复杂度,将深度可分离卷积引入到特征融合网络中;然后,在网络的关键位置引入注意力机制,以提高算法对苹果不同特征的提取能力;最后,使用CIoU作为改进网络的损失函数,以提升模型的检测效果。试验结果表明:改进模型的检测精度为91.5%,相较于SSD、Faster R-CNN,检测精度分别提高了2.35%、3.07%,相比于YOLOv5s检测精度提高了8.20%,且模型大小约为YOLOv5s的1/3。 展开更多
关键词 苹果 检测算法 YOLOv5 轻量化 注意力机制
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生成式人工智能参与社会治理的风险规制——以算法评估为切入点 被引量:2
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作者 李德进 李爱民 《编辑之友》 北大核心 2025年第6期67-78,共12页
生成式人工智能深度参与社会治理具有一定必然性,但是囿于人工智能算法的技术特质,其与社会治理所要求的全面性、稳定性、公平性与行政性之间存在一定张力,具有进一步挖掘的价值和意义。算法评估机制的建立能够有效缓解人工智能与社会... 生成式人工智能深度参与社会治理具有一定必然性,但是囿于人工智能算法的技术特质,其与社会治理所要求的全面性、稳定性、公平性与行政性之间存在一定张力,具有进一步挖掘的价值和意义。算法评估机制的建立能够有效缓解人工智能与社会治理之间的张力,能够兼顾生成式人工智能的海量数据获取与社会治理的敏感数据识别、平衡生成式人工智能的自然语言处理与社会治理的话语体系表达、调和生成式人工智能的效率优化意图与社会治理的公平公正追求、融贯生成式人工智能的自我迭代方向与社会治理的意识形态主导。为此,需要在生成式人工智能与社会治理融合的准入、运用与结果输出全过程中建立起算法评估机制,在准入阶段进行算法审查与算法备案,在运用阶段进行技术的运行监督,在结果输出阶段以社会主义核心价值观为指导进行结果筛选。 展开更多
关键词 生成式人工智能 社会治理 算法评估 算法规制
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社交媒体用户参与算法风险治理的影响因素研究 被引量:3
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作者 孟玺 李庆霜 霍帆帆 《现代情报》 北大核心 2025年第5期49-65,共17页
[目的/意义]探讨社交媒体用户参与算法风险治理的影响因素,有助于提升我国算法风险治理效果,完善多元共治的算法治理体系。[方法/过程]基于刺激—机体—反应(SOR)模型框架,整合社会认知理论和感知价值理论,根据2 313份问卷调查数据开展... [目的/意义]探讨社交媒体用户参与算法风险治理的影响因素,有助于提升我国算法风险治理效果,完善多元共治的算法治理体系。[方法/过程]基于刺激—机体—反应(SOR)模型框架,整合社会认知理论和感知价值理论,根据2 313份问卷调查数据开展实证研究。[结果/结论]研究结果表明,在总效应模型中,算法素养、政府规制与平台算法责任正向显著影响用户参与治理意愿,政府规制是影响最大的刺激因素。加入感知收益和感知风险中介变量后,算法素养、平台算法责任通过感知收益与感知风险的部分中介作用对用户参与治理意愿产生间接影响;政府规制通过感知收益与感知风险的完全中介作用对用户参与治理意愿产生间接影响。研究发现,感知收益的中介作用比感知风险更加显著。研究结论为完善我国算法风险治理体系提供了理论参考,对激励用户参与以实现算法风险多元协同共治具有积极的实践指导意义。 展开更多
关键词 算法素养 政府规制 平台算法责任 用户参与 风险治理
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基于k-means算法的聚类个数确定方法改进 被引量:2
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作者 王丙参 王国长 魏艳华 《统计与决策》 北大核心 2025年第7期59-64,共6页
文章基于k-means算法探讨了最优聚类个数k*的确定方法:第一类是统计量方法;第二类是聚类算法不稳定性方法,即基于两次聚类结果间的距离,利用交叉验证、随机抽样取交集、自助法来构建聚类算法估计不稳定性指标,并根据投票、最小化均值方... 文章基于k-means算法探讨了最优聚类个数k*的确定方法:第一类是统计量方法;第二类是聚类算法不稳定性方法,即基于两次聚类结果间的距离,利用交叉验证、随机抽样取交集、自助法来构建聚类算法估计不稳定性指标,并根据投票、最小化均值方法确定k^(*)。数值模拟结果显示:在给定k^(*)的情况下,聚类结果与标签的距离或相似度可作为评价聚类结果的指标,为聚类算法评价提供了新的借鉴;基于k-means算法确定k^(*)的前提是数据集根据欧氏距离可明显分为几簇,相对而言,聚类算法不稳定性方法优于统计量方法;对于不稳定性指标,交叉验证估计方法与随机抽样取交集估计方法对抽样个数稳健,抽样个数依次建议略少于样本容量的1/3、80%;自助抽样估计方法由于利用了全部样本,因此效率更高;4种不稳定性指标没有显著差异,投票与最小化均值方法也没有显著差异。 展开更多
关键词 K-MEANS算法 聚类个数 统计量 不稳定性
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