摘要：针对多机器人图案生成问题,本文提出了一种细菌趋向性启发的多机器人分阶式控制策略。该策略将图案生成过程分解为2个阶段:聚集阶段和图案生成阶段。聚集阶段,设计基于平均距离的适应度函数,其值作为机器人的感知输入。机器人根据当前时刻与上一时刻适应度数值变化执行类似细菌趋向的直行或翻转来完成聚集。引入搜索因子促进多子群融合,提升多机器人聚集的成功率。图案生成阶段,针对机器人翻转角度生成问题,引入决策因子来评估邻居作用程度,提升多机器人图案生成的成功率。仿真实验结果表明:针对多机器人六边形和三角形图案生成,本文所提出策略平均迭代次数分别为25.36和93.83,成功率分别为83.33%和96.67%,优于相关对比算法。

摘要：为了提高可见光通信(Visible Light Communication,VLC)系统的复用增益,本文提出一种基于多输入多输出(Multiple Input Multiple Output,MIMO)的固定比例像素化VLC系统。系统首先执行空间角度映射,使数据的传送可在角域中进行;同时利用Raptor编码方法来跟踪由于窗口截断而引起的数据信道特性变化;然后对于使用高速相机捕捉到的一系列时变图像,利用散景效应获得所有链路距离上的固定比例图像。实验利用液晶显示器和高速相机,对所提出的VLC系统进行了验证。与传统的像素化MIMO系统相比,本文所提出的系统在未对准朝向的情境下具有更高的鲁棒性,从而在多路复用场景有着广泛的应用前景。

摘要：随着接入物联网的小型设备增多,受限应用协议(constrained application protocol, CoAP)的使用频率上升,对CoAP通信安全性的关切也日益突显。为确保客户端与服务器通信的安全性,提出一种基于国产密码算法的创新性CoAP安全方案。在配置阶段,将预共享密钥硬编码到设备中;身份认证及密钥协商阶段采用基于有效负载的加密方法,通过两条握手消息完成双方身份认证,并获取用于数据传输的协商密钥;数据传输阶段采用观察者模式,客户端发送观察资源请求,依赖服务器加密传输资源,实现节能观察。安全方案使用SM4算法对身份认证和数据传输的数据进行加密,利用SM3算法验证消息完整性,有效提升了CoAP的安全防护能力。安全性分析和仿真实验结果展示了其在计算、通信和存储方面的卓越性能,确保了方案能够满足实际应用需求。

摘要：为了提高聚类集成效果,本文设计了一种对点、簇、划分进行加权的统一框架,提出一种三层加权文本聚类集成方法。首先根据基聚类生成超图邻接矩阵,然后依次对点、簇、划分进行加权获得加权邻接矩阵,最后用层次凝聚聚类算法获得最终结果。在多个真实文本数据集上进行实验,结果表明,与未加权及其他层面加权相比,三层加权方法可以获得更好的聚类效果,三层加权相较于未加权的平均提升幅度为12.02%;与近年来的其他8种加权方法相比,该方法在所有数据集上的平均排名位列第一,验证了本文方法的有效性。

摘要：为了更好地应对多目标跟踪联合检测算法面对的场景遮挡问题,通过结合注意力机制,提出基于Transformer的运动预测和数据关联(Transformer-based motion prediction and data association,TrMPDA)联合检测跟踪方法。首先,考虑到置信度检测框的质量以及深度特征的视觉表示能力对遮挡场景下跟踪效果的影响,重新设计TrMPDA骨干网络中的ResNet卷积模块,利用相邻像素和长距离像素间丰富的上下文关系指导动态注意矩阵的学习,增强深度特征的视觉表示能力,并通过边界框的宽和高估计边界框位置,提高置信度检测框的质量。其次,在本文方法中保留所有的检测框,根据阈值大小划分高置信度检测框和低置信度检测框,分别执行数据关联匹配,以此来平衡由于遮挡导致的检测框低置信度。实验结果表明本文提出的TrMPDA方法与典型的Sort、JDE、Fairmot等多目标跟踪算法相比具有更好的跟踪效果,能够应对多目标跟踪中目标遮挡的问题。

摘要：阐述分数阶PID控制系统的设计,实现对半主动悬架进行控制。针对矿车悬架控制不能根据路面等级实时改变控制器参数的问题,使用混合模拟退火(SA)算法与粒子群(PSO)算法对不同等级路面下分数阶PID的控制参数进行优化。通过优化使评估环节的函数值达到最小,从而得出不同等级路面中相应的控制器最优参数组合,并进行仿真测试。

摘要：针对多品种、小批量复杂产品综合调度中,因忽略工艺树整体约束关系而产生较多设备空隙、影响设备利用率的问题,提出了工艺树子树循环分解的资源协同综合调度算法。算法首先设计了子树循环分解策略,建立了以工序串为单位的调度单元;其次设计了工序调整策略,有效解决了工序串在解重组时的冲突问题;最后设计了工序约束关系审核策略,严格保证了调度过程中工序的约束关系。实验结果表明,提出的算法相对于考虑串行工序紧密度的择时算法、基于工序集的动态关键路径多产品制造调度算法和可回退抢占的设备驱动综合调度算法,设备利用率分别提高了9.7%、6.3%和6.3%。

摘要：针对同层工序数量较多的多品种单件或小批量复杂产品的综合调度问题,以优化产品加工的时间成本和提高设备利用率为目标,提出了考虑层级调度次序的资源协同综合调度算法。算法设计了三级调度策略,首先是优先级调度策略,提高了工序间纵向加工的紧密度;其次是叶节点调度策略,实现了横向工序的并行优化;最后是短用时调度策略,充分利用了设备的空闲时间,提高了设备利用率。利用基于Petri网的生产过程模型进行调度仿真,实验结果表明了算法的有效性和可行性。

摘要：针对传统的基于计算参数的传递对准算法在大失准角下的强非线性问题以及杆臂误差导致的传递对准精度下降问题,提出了一种改进的基于闭环反馈的大失准角传递对准算法。首先,基于快速传递对准模型,设计了全状态闭环反馈机制,通过对主、子惯导的姿态矩阵不断进行修正,实现大安装误差角估计值的快速收敛;然后,采用线性卡尔曼滤波对状态进行估计。仿真实验结果表明,相比于非线性滤波方法,所提算法在大、小安装误差角下均可以保持较高的对准精度,对准误差基本可以达到0.02°。车载试验结果也验证了所提算法具有更好的传递对准性能。

摘要：搜索广告中的点击率预估问题在信息检索和机器学习等领域一直是研究的热点.目前通过设计特征提取方案获得特征和针对用户点击行为建模等方法,并没有充分考虑广告数据具有的高维稀疏性、特征之间存在高度非线性关联的特点,致使信息利用不充分.为了降低数据稀疏性和充分挖掘广告数据中隐藏的规律,该文提出了面向广告数据的稀疏特征学习方法.该方法基于张量分解实现特征降维,并充分利用深度学习技术刻画数据中的非线性关联,以解决高维稀疏广告数据的特征学习问题,实验结果验证了文中提出的方法能够有效地提升广告点击率的预估精度,达到了预期效果.