摘要：针对联邦学习场景下客户端选择不公平及模型训练低效问题,提出了一种基于激励机制的隐私保护联邦学习框架(zCDP-FL)。该框架将第二价反向拍卖应用到客户端的选择策略,设计了激励机制算法(SRAI),最大化系统效益。此外,采用零集中差分隐私,提出了隐私预算动态分配算法,实现训练过程中噪声规模的动态调整,在严格隐私计算边界的情况下提供更强的隐私保护。理论分析与仿真实验证明,zCDP-FL能够有效防止隐私泄露,并提升了2.13%~3.62%模型训练效率。

摘要：针对原始霜冰优化算法(RIME)在移动机器人路径规划问题中存在易陷入局部最优和收敛速度慢等问题,提出一种增强型霜冰优化算法(ERIME)用于对复杂环境下移动机器人进行路径规划。首先,采用基于sine混沌映射的透镜成像种群选择策略对种群初始化阶段进行增强以增加种群多样性,使算法更好地进行探索和开发;其次,使用随机因子控制的最值搜索策略和质心中点引导的开发机制对算法的探索和开发阶段进行改进,增强算法跳出局部最优解的能力,更好地探索全局最优解,并加快算法的收敛速度;此外,建立ERIME算法的Markov链模型,证明了算法的全局收敛性。为验证ERIME的有效性,对该算法采用CEC2017测试集进行验证,并与其他知名的元启发式算法进行比较,结果表明该算法具有良好的性能。最后,将其应用于复杂环境下的移动机器人路径规划问题中,实验结果表明,ERIME可以高效地为机器人进行路径规划,且可以找到一个非常优质的路径。

摘要：针对于煤矿瓦斯发电站中低频噪声治理难题,提出一种适用于发电站发电机房的蜂窝-微穿孔吸声超构平板。该蜂窝-微穿孔吸声超构平板由微穿孔面板和无穿孔底板中间夹层的蜂窝支撑组成。首先对微穿孔面板结构参数和蜂窝支撑加工工艺参数进行数值模拟计算,总结吸声超构平板吸声性能的影响因素及其规律,确定最优结构设计参数。然后通过阻抗管法、混响室法吸声实验进行验证,证明该平板结构具有优异的低频宽带吸声能力。最终将该款吸声超构平板应用于某煤矿瓦斯发电站降噪工程中,获得良好的吸声效果反馈。研究工作对于声学超构材料结构设计在实际降噪工程中的应用具有一定的理论和工程指导意义。

摘要：人脸特征蕴含诸多信息,在面部属性和情感分析任务中具有重要价值,而面部特征的多样性和复杂性使人脸分析任务变得困难。针对上述难题,从面部细粒度特征角度出发,提出基于上下文通道注意力机制的人脸属性估计和表情识别(FAER)模型。首先,构建基于ConvNext的局部特征编码骨干网络,并运用骨干网络编码局部特征的有效性来充分表征人脸局部特征之间的差异性;其次,提出上下文通道注意力(CC Attention)机制,通过动态自适应调整特征通道上的权重信息,表征深度特征的全局和局部特征,从而弥补骨干网络编码全局特征能力的不足;最后,设计不同分类策略,针对人脸属性估计(FAE)和面部表情识别(FER)任务,分别采用不同损失函数组合,以促使模型学习更多的面部细粒度特征。实验结果表明,所提FAER模型在人脸属性数据集CelebA(CelebFaces Attributes)上取得了91.87%的平均准确率,相较于次优模型SwinFace(Swin transformer for Face)高出0.55个百分点;在面部表情数据集RAF-DB和AffectNet上分别取得了91.75%和66.66%的准确率,相较于次优模型TransFER(Transformers for Facial Expression Recognition)分别高出0.84和0.43个百分点。

摘要：锂空气电池具有高能量密度和低还原电位,是一种绿色储能电池,其应用范围广泛。由于传统的有机电解液存在可燃、易分解、易形成锂枝晶以及易形成阻碍O_(2)扩散的钝化层等问题,所以需开发固态电解质来提高锂空气电池的各项性能。该文介绍了锂空气电池的构建及工作机制,综述了经典全固态锂空气电池的调控策略,包括正极调控策略和电解质调控策略,同时对正极/电解质一体化设计策略进行了概述,最后对锂空气电池的固体电解质、界面修饰(即电解质与电极界面阻力的改善)和空气正极设计的优化等发展方向进行了展望。

摘要：编组站工作组织是铁路货物运输关键环节,为提升编组站运营效率,加快货物周转,本研究提出了基于多智能体技术的编组站工作组织仿真模型。结合多智能体仿真技术与编组站工作组织内容,分别设计本务机车、调机、车辆和列车智能体以及其智能呼叫机制、动态进路选择与调度机制以及智能体转换功能,从环境建模和行为建模2个维度构建了编组站智能体仿真模型,实现到达解体列车、自编始发列车和无改编中转列车的作业模拟,并能有效满足编发线列车出发功能以及移动单元的动态进路选择与调度机制,使得仿真模型更贴合编组站的实际工作。最后,通过对实际的单向混合式二级三场编组站进行实例分析,不仅验证了仿真模型及动态进路选择与调度机制的有效性,而且通过实验分析了解编顺序与小运转列车占比对编组站运行效率的影响。结果表明多智能体仿真技术能有效进行编组站工作组织仿真,该仿真模型对于指导编组站工作效率的提升具有重要意义。

摘要：为解决传统感性意象设计创新中真实的用户信息极少及需案例推理的问题,提出了基于网络评价数据的产品感性意象无偏差设计方法.首先,基于网络爬虫获取互联网中用户对产品外观的文本评价数据;接着,运用文本挖掘技术分析产品感性需求及意象信息,并构建词向量实现意象的参数化表达;然后,通过参数化曲线描绘目标产品的造型特征,建立产品形态特征的参数化数据;最后,基于最大信息系数选择感性意象参数的维度,并通过随机森林构建意象与设计特征间映射关系,实现对新产品设计特征参数及其取值范围的预测,明确产品感性意象创新设计参考依据.以三厢轿车侧轮廓设计为例,所建立的意象与设计特征间映射关系中,正确率在0.5~0.7之间的比例为86.67%,设计结果满足了主要的感性意象需求,表明通过该方法能够将用户真实的评价数据转化为意象设计求解过程中重要的输入信息,从而开展基于用户感性诉求描述的无案例推理的意象创新设计活动,高效实现感性意象无偏差设计.

摘要：针对尾气热管理系统进行了一维柴油催化氧化器(DOC)化学反应动力学与流动的耦合模型研究.基于已有的柴油机原排碳氢反应机理研究,对碳氢喷射尾气热管理系统进行了整合修正.模型主要考虑了系统在DOC上游安装的碳氢喷嘴喷入的柴油液滴,在DOC内部形成气态碳氢化合物的蒸发热解和催化反应过程.同时将柴油液滴蒸发热解过程进行改进优化,设计了一种"两步蒸发热解法"简化复杂的柴油蒸发热解过程,并给出了相应的阿伦尼乌斯型蒸发热解速率经验公式.模型基于GT-Power软件搭建,同时在柴油机上进行了稳态工况碳氢喷射升温试验,并利用试验数据针对模型进行了标定.结果表明:标定后的模型与试验动态结果误差较小,这一理论与工程标定相结合的模型研究方法可以用于国Ⅵ尾气热管理控制策略开发.

摘要：针对文化产品的造型设计,将与产品造型相关的设计元素细分为功能、行为、文化、情感和构造法五个方面,结合基于案例的设计(case-based design,CBD)技术、遗传算法以及形状文法知识,建立文化创意产品设计概念原型系统并对文化创意产品进行引导设计。提出产品造型相关设计元素多目标优化模型,对用户需求进行匹配操作。提出文化产品造型设计方法模型,结合产品基因树交叉操作与形状文法知识,将现代类产品与文化器物类产品的设计元素进行交叉重组。通过对产品造型相关设计元素进行深入研究,并在文化创意产品设计概念原型系统中融入基于案例的设计技术、遗传算法和形状文法的知识,辅助设计师对文化产品进行创意设计。以小音箱为例,验证了该方法的可行性,为文化产品设计提供了一种有效方法。

摘要：在分析当前卷积神经网络模型特征提取过程中存在问题的基础上,提出了基于Dropout与ADAM优化器的改进卷积神经网络算法（MCNN-DA）.设计了二次卷积神经网络结构,通过引入基于Re LU的激活函数以避免梯度消失问题,提高收敛速度;通过在全连接层和输出层之间加入Dropout层解决过拟合问题,并设计了ADAM优化器的最小化交叉熵.以MNIST和HCL2000数据集为测试数据,测试分析了ADAM优化器的不同学习率对算法性能的影响,得出当学习率处于0.04~0.08时,算法具有较好的识别性能.与三种算法的实验比较结果表明：本文算法的平均识别率最高可达99.21%;对于HCL2000测试集,本文算法的平均识别率比基于支持向量机优化的极速学习机算法提高了3.98%.