摘要：针对总路径长度最小的单站点多旅行商问题,提出了基于Spark的模拟退火和遗传算法结合的两阶段KSAGA算法。在第一阶段,通过k-means聚类将多旅行商问题拆分为多个单旅行商问题,并使用模拟退火算法对组内城市的遍历次序进行优化。在第二阶段,通过遗传算法对城市的分组进行优化,并基于染色体分组编码方式设计了交叉、变异算子以及混合局部优化算子,以提高算法的搜索空间和收敛速度。随着城市数量的增加,计算规模变大,利用遗传算法的特性实现算法的并行,以加快算法运行效率。最后,通过选取TSPLIB的部分数据集进行仿真实验,将KSAGA与ACO、GA、SPKSA、ALNS和NSGA-Ⅱ的求解质量以及GA和NSGA-Ⅱ的收敛速度进行对比。研究结果表明:KSAGA在解决单站点多旅行商问题时能够快速收敛,并且相较于其他算法,求解质量得到了很大提升。同时,随着城市数量和旅行商数量增加,KSAGA的优势更为明显。

摘要：针对基于启发式的高效用项集挖掘算法在挖掘过程中可能丢失大量项集的问题,提出一种新的启发式高效用项集挖掘算法HHUIM。HHUIM利用哈里斯鹰优化算法进行种群更新,能够有效减少项集丢失。提出并设计了鹰的替换策略,解决了搜索空间较大的问题,降低了适应度函数值低于最小效用阈值的鹰的数量。此外,提出存储回溯策略,可有效防止算法因收敛过快陷入局部最优。大量的实验表明,所提算法优于目前最先进的启发式高效用项集挖掘算法。

摘要：针对邻域粗糙集模型受邻域参数影响大、刻画样本信息时不够精细等问题,提出了一种基于最大联盟理论的粗糙集模型。在标准化邻域信息系统后,引入最大联盟集来描述邻域颗粒信息,使得邻域粗糙集模型对信息的划分更加精细,从而显著降低了边界域的不确定性。将该模型与三支聚类相结合,设计了一种基于最大联盟粗糙集的三支聚类算法。在6个UCI公共数据集上进行对比实验,结果表明,所提算法相较于对比算法具有更好的聚类质量,在处理边界域样本时具有更高的比较正确率。

摘要：在国家推动重大水利工程建设的背景下,宁夏地区积极参与“互联网+城乡供水”工程的建设。“互联网+城乡供水”工程管理是决定“互联网+城乡供水”工程成败的关键,但是现有研究仅浅析了供水工程管理在城乡供水工程中的应用,缺乏供水工程管理、伙伴关系与项目绩效关系的实证研究。该文以宁夏地区供水系统为例提出基于伙伴关系的供水工程管理模型,并通过调研问卷建立结构方程模型进行验证。该研究结果揭示了“互联网+城乡供水”工程管理、伙伴关系与项目绩效之间的作用机理;验证了利益相关方的伙伴关系有助于加强工程前期论证与设计管理、施工管理和运维管理,进而实现供水系统运行和项目绩效。该研究结果可为“互联网+城乡供水”工程管理提供理论与实践指导。

摘要：以枸杞枝条粉为试材,采用双因素三因子设计,以尿素为氮源,研究温度-水分对枸杞枝条粉基质化发酵过程中发酵指标参数的影响,以期为西北地区枸杞产业循环发展新模式的探索提供参考依据。结果表明:在发酵期间各处理全氮含量均呈逐渐增加的趋势,翻堆温度上限对发酵嗜热期和温热期堆体全氮含量影响显著,在成熟期翻堆温度上限较高时(60~65℃)不显著,而温度上限较低时(55℃)翻堆堆体含水量对堆体全氮含量影响显著。堆体含水量下限(40%)和翻堆温度上限(65℃)较高时更有利于铵态氮的积累。翻堆温度上限稍低时(55℃)对硝态氮含量影响显著。翻堆温度上限(65℃)对嗜热期和温热期堆体有机物总量影响显著,含水量下限(40%)在发酵期间翻堆温度上限较高时(60~65℃)各处理差异不显著,但翻堆温度上限较低时(55℃)翻堆堆体含水量下限对堆体有机物总量影响显著。堆体含水量(50%)或翻堆温度(65℃)上限较高时更有利于脲酶活性、蔗糖酶活性、多酚氧化酶活性、碱性磷酸酶活性提升。在翻堆温度上限为60℃、堆体含水量下限为50%条件下Pseudallecheria和Lasiobolidium占比超过50%,基于PCA分析不同翻堆温度上限、堆体含水量下限对枸杞枝条发酵堆体微生物群落组成有一定影响,且翻堆温度上限为60℃、堆体含水量下限为50%与其他处理差异显著。因此。翻堆温度上限为60℃、堆体含水量下限为50%的条件更有利于枸杞枝条粉基质化发酵腐熟的正向进程。

摘要：以蝴蝶兰切花品种‘V3大白花(Sogo Yukidian V3)’为试材,采用物理保鲜的方法,将切花蝴蝶兰分别放入4个贮藏温度(8、12、16、20℃)进行贮藏,并且在特定时间点(5、10、15、20 d)拿出放在室温环境内继续瓶插培养,研究了不同贮藏温度和贮藏时间对切花蝴蝶兰保鲜效应的影响,以期为切花蝴蝶兰贮藏运输提供参考依据。结果表明:16℃为切花蝴蝶兰最佳贮藏温度,在该环境内对切花蝴蝶兰进行不同时间的贮藏处理,均可以显著提升切花蝴蝶兰的瓶插寿命,与对照相比分别延长了8.00、12.61、13.52、14.00 d。在整个贮藏期间,16℃的温度环境可以有效降低切花的水分平衡值变化,比对照降低了70%;与对照相比细菌感染率和丙二醛含量也明显降低;同时显著提高超氧化物歧化酶(SOD)活性。

摘要：针对夜晚环境中车流量统计的实时性、鲁棒性和准确性不高等问题,提出一种基于YOLOv5算法优化和摄像补光灯相配合的车辆检测方法,实现交通道路上车辆的精确检测,克服以往夜间图像模糊、光线昏暗等造成的检测不准确问题。采用基于YOLOv5深度学习的方法,以道路临时拍摄的图像构成数据集,以高斯函数构建数据增强图像进行车辆检测,其中检测系统的硬件采用芯片双回路设计控制补光装置,提高检测识别准确性,软件上对YOLOv5算法进行超参数优化,提升系统检测精确性和快速性;采集不同天气、不同补光强度下道路交通图像,通过优化后算法分析其有效性,结果表明,相较于原有检测方法,该方法的平均准确率(mean Average Precision,mAP)和检测帧速率(Frame Per Second,FPS)分别增加4.2%、12%,检测效果较好。

摘要：新冠肺炎的计算机辅助诊断是一种实现智能化影像诊断、临床诊断及临床分型的方法,在新冠肺炎的辅助诊断过程中,图像的病灶区域与组织边界对比不明显,导致模型不能较好地关注病灶区域,对有效特征的提取不够充分。针对上述问题,提出一个新冠肺炎辅助诊断模型seqAFF-ResNet(sequential attentional feature fusion-residual neural network)。设计串行注意力特征融合(sequential attentional feature fusion,seqAFF)模块,该模块串联条带注意力特征融合(strip attentional feature fusion,SAFF)模块和全局局部注意力特征融合(global local attentional feature fusion,GLAFF)模块,获取图像的纹理信息以及全局和局部信息,弥补卷积神经网络对于细节特征提取能力的不足,使得模型可以更好地关注于病灶区域;构造深浅层特征融合(deep and shallow feature fusion,DSFF)模块,使用深层特征的语义信息来影响浅层信息,同时将浅层的空间信息传入深层特征中,使深浅层特征进行有效融合,捕获丰富的上下文信息,实现跨层注意力特征增强,使网络能够更好地定位病变区域。与残差神经网络(residual neural network,ResNet)相比,seqAFF-ResNet准确率提升了3.42%,精确率提升了3.53%,F1分数提升了2.77%,AUC值提升了0.9%,实验结果表明,所提模型可以提高新冠肺炎的识别准确率,且与同类模型相比具有更好的性能。所提方法为新冠肺炎的辅助诊断提供了有效的识别方法,对新冠肺炎的计算机辅助诊断具有重要意义。

摘要：双柔性机械臂由柔性关节和变长度的柔性负载组成,会同时受到柔性、摩擦和参数时变的影响,在运动过程中,它会出现振动的现象,导致末端执行器的跟踪精度降低。本文采用基于干扰观测器的模糊整定PI策略控制双柔性机械臂伺服系统的输出转速,通过控制柔性负载的转速波动间接抑制机械臂的振动。根据假设模态法和拉格朗日原理建立了考虑变形的双柔性机械臂伺服系统的动力学方程。根据鲁棒稳定性理论设计干扰观测器中的低通滤波器,使干扰观测器同时满足控制器参数时变和受控对象参数摄动的稳定性。通过数值仿真分析和双柔性机械臂伺服系统控制实验,验证了所提方法的有效性。实验结果表明,本文提出的控制策略可以更好地消除参数时变和柔性对于输出转速的影响,提高末端执行器的控制精度。

摘要：针对灰狼优化算法(GWO)在求解复杂优化问题时存在后期收敛速度慢、易陷入局部最优的不足,提出了一种渐进式分组狩猎的灰狼优化算法(PGGWO)。首先,设计了非线性多收敛因子以增强全局勘探能力、避免局部最优;其次,提出了渐进式位置更新策略,该策略引入长鼻浣熊的包围策略和动态权重因子,前者在提高收敛精度和速度的同时避免局部最优,后者则动态地提升算法的收敛速度及全局寻优性能;最后,通过与标准GWO、4个GWO先进变体以及4个竞争力较强的新型进化算法对比,验证了PGGWO的有效性和先进性。在24个Benchmark函数和3个实际工程优化问题上的实验结果表明,PGGWO在收敛精度和收敛速度上具有明显优势,并且对约束优化问题也是有效的。