摘要：针对传统灰狼优化算法易于陷入局部最优、寻优精度低的问题,提出基于混沌对立学习和差分进化机制的改进灰狼优化算法CODEGWO。引入混沌对立学习策略生成灰狼初始种群,提升初始解的质量,加速算法收敛;引入差分进化的局部搜索机制,改善灰狼的局部开发与邻近区域的搜索能力;引入个体扰动机制增加种群多样性,改进灰狼的全局搜索能力。8个单峰和多峰基准函数优化求解的测试结果表明,CODEGWO算法可以有效提升寻优精度和收敛速度。

摘要：煤炭安全涉及到我国能源安全和经济发展,是确保我国安全稳定发展的重要因素。总结了影响煤炭安全的因素,并基于模糊集进行煤炭安全风险的判断;分析了煤炭安全影响因素的预警指标分类;阐述了PDCA循环模式,并研究了煤炭安全风险管理系统;提出了煤炭风险安全预防技术;最后基于云计算技术,设计了煤炭安全风险预警管理系统。

摘要：校企合作中师资团队的互融、协同管理一直是教学中的难题,通过对问题的本质分析并结合实际情况,研究了能够使校企双方师资团队互融、协同管理的有效途径,并给出了从顶层设计到基层落实的各环节的实施方法。对高校校企合作中同类问题具有可推广作用。

摘要：研究基于PLC的测量机器人远程自动化控制系统,保证测量机器人的远程自动化采集数据的精度与可靠度。由系统上位机通过数据通讯模块向PLC控制模块传送控制指令,PLC控制模块运用其内部双重处理器执行所接收控制指令后,选取实际所需指令信号向驱动模块传送;驱动模块接收到PLC控制模块所传送的指令信号后,依据该指令信号驱动控制模块内测量机器人的行走机构,实现远程自动化控制。结果表明,该系统可有效控制测量机器人的行走机构达到平稳的行走状态,保障其远程自动化测量时自身的稳定性;测量机器人在该系统控制下,可完成实验地铁工程各区间段隧道内测点三维坐标数据的远程自动化采集,且依据此采集结果得出的各测点水平与竖向位移同人工测量结果相吻合,可用于替代人工现场测量,获得精准可靠的测量结果。

摘要：针对目前方法识别机器人目标时,由于未能详细分析分拣机器人运动规律,导致该方法开展目标识别时,存在平均置信度低、识别效果差等问题,提出深度学习的车间零件分拣机器人目标识别方法。该方法通过分析分拣机器人运动规律,提取待检测目标的特征向量值;结合深度学习理论建立目标识别模型,并寻找模型最佳参数;建立待检测目标的相关测试集放入模型中训练,基于模型输出结果,完成机器人的目标识别。实验结果表明,运用该方法识别目标时,其在特征提取后,分拣目标数量为1000个时,识别准确率达到了97.5%以上,识别耗时在100s以下,平均置信度约为0.8,有效提高了平均置信度、降低了识别时间,识别效果好。

摘要：为了解决传统“联盟链”上链数据加密方法不能在未解密的情况下对加密数据进行计算的问题,研究同态映射下“联盟链”上链数据加密方法。利用同态映射的“先运算后映射等于先映射后运算”的特性,设计一种优化改进的Paillier同态加密算法,通过设计一种“分组范式”对原始数据进行格式化操作,再通过滑动窗口对格式化后的原始数据进行字节替换,最后对字节替换后的数据进行连续的Paillier同态加密,进而提高Paillier同态加密算法的并行性和安全性,使得“联盟链”上链数据具有了基本的加密操作和密文间的多种计算功能,可以让“联盟链”上链数据在安全性高、通信代价少、不泄露信息情况下委托第三方进行低成本的数据计算。实验结果表明,本文设计的优化改进的Paillier同态加密算法与单纯的Paillier同态加密算法具有相同的数据加密准确度,但在数据加密效率上有一定的优势,且具有更高的“联盟链”上链数据的安全性。