摘要：针对树木三维重构过程中面临的处理速度慢、重构精度低等问题,提出一种采用激光点云数据的单木骨架三维重构方法。首先,根据点云数据类型确定组合滤波方式,以去除离群点和地面点;其次,采用一种基于内部形态描述子(ISS)和相干点漂移算法(CPD)的混合配准算法(Intrinsic Shape-Coherent Point Drift,IS-CPD),以获取单棵树木的完整点云数据;最后,采用Laplace收缩点集和拓扑细化相结合的方法提取骨架,并通过柱体构建枝干模型,实现骨架三维重构。试验结果表明,相比传统CPD算法,研究设计的配准方案精度和执行速度分别提高50%和95.8%,最终重构误差不超过2.48%。研究结果证明可有效地重构单棵树木的三维骨架,效果接近树木原型,为构建林木数字孪生环境和林业资源管理提供参考。

摘要：针对漂浮式海上风机建模困难、频繁变桨造成的严重疲劳损伤等问题,提出一种基于改进无模型自适应控制的转矩-变桨协调控制策略。该策略不依赖漂浮式海上风机的数学模型,通过集成迭代学习控制策略改进无模型自适应控制方法,设计发电机电磁转矩和桨距角作为控制变量的多输入多输出控制器进行协调控制,允许非零度桨距角下风机用做动能缓冲,在平滑输出功率的同时减少变桨动作量。为证明所提出控制策略的有效性,在多种风场景下,与增益调度PI控制等方法进行了对比实验。结果表明:所提出的控制策略使漂浮式海上风机在满足发电功率平稳性的同时减缓了漂浮平台的俯仰运动,可有效降低漂浮式海上风机的疲劳载荷。

摘要：一般的量子图像加密算法虽然能达到加密效果,但需要的量子比特数较多,计算复杂度较高,为优化这一问题,提出了一种位平面分解的量子彩色图像加密方案。首先,采用一种位平面序信息单独编码的彩色数字图像量子表示模型(quantum representation model of color digital image,QRCI)来表示图像,利用量子交换门设计一种量子位交换操作,并作用于彩色图像中,对图像像素进行置乱,同时再对图像进行颜色通道交换操作。其次,对位平面序列进行反序操作,进一步加强置乱效果。接着,利用安全散列算法(secure hash algorithm 256,SHA-256)产生的哈希值来确定混沌系统的初始值。最后,利用混沌系统产生的序列对图像进行扩散,完成加密过程,形成加密图像。数值分析表明,相较于以往的加密方案,此方案大大降低了彩色图像存储时所需的量子比特位数,同时其密钥空间大,灵敏度高。仿真结果表明,该方案加密效果好,能抵御大部分常见的攻击。

摘要：针对软件实现RC4算法易遭受攻击且效率不高的问题,基于硬件电路实现算法的思想,引入快速伪随机数发生器提出一种改进RC4并设计电路实现。结合种子密钥和伪随机数进行字节内部与字节间的置乱改进初始化算法,提高算法安全性;设计消耗更少时钟周期的电路生成密钥流,提升加密效率。NIST检测显示改进RC4的密钥流序列随机性优于现存基于硬件的RC4产生的密钥流,仿真结果表明,电路能够完成正确加解密。

摘要：针对传统强化学习在空战自主决策应用中信息冗余度高、收敛速度慢等问题,提出一种基于双重观测与复合奖励的近端策略优化空战自主决策算法。设计了以交互信息为主、个体特征信息为辅的双重观测信息,降低战场信息高度冗余对训练效率的影响;设计了结果奖励和过程奖励相结合的复合奖励函数,提高了训练过程收敛速度;采用广义优势函数估计,改进了近端策略优化算法,提高优势函数估计的准确性。仿真结果表明:在对战固定程控对手和矩阵博弈对手实验场景中,该算法决策模型均可根据战场态势准确进行自主决策,完成空战任务。

摘要：针对目前基于点云的3D目标检测中单阶段体素法存在感受野固定、特征尺度单一,导致模型对点云特征学习不够充分、模型检测效果存在瓶颈等问题,提出了一种可端对端训练的基于体素的单阶段3D目标检测模型.首先,利用多尺度稀疏空间特征聚合模块,聚合点云在不同稀疏空间尺度上的特征,使特征充分保留点云的空间信息;然后,对特征进行分层激励,通过多尺度感受野对特征进行分层学习,强化特征的表达能力,降低噪声信息对检测结果的影响;最后,将特征输入检测头进行候选框的分类和回归.在公开的自动驾驶数据集KITTI上与主流单阶段3D目标检测模型进行了对比实验,包含对3类目标共9个的难度等级目标的检测.所提模型在其中5个等级中的平均准确率有明显提升,尤其对点云稀疏的目标,表现出较好的检测效果.实验结果表明,所提模型能够充分提取点云空间信息并有效地学习点云多尺度特征.

摘要：针对分数阶PID控制器的设计问题,提出一种改进麻雀搜索算法(ISSA)对分数阶PID控制器进行参数整定.在麻雀搜索算法(SSA)中引入Chebyshev混沌映射,提高SSA的种群多样性和全局搜索能力;采用自适应t分布和萤火虫算法,设置转换概率p使二者交替执行,提高SSA的收敛精度和寻优性能.对10个基准测试函数进行寻优,结果表明相较于已有的4种经典算法,ISSA在收敛速度、收敛精度、全局搜索能力等方面均有较大提升.最后,对两类被控系统进行仿真分析,相比现有成果,证实了ISSA算法对求解分数阶PID控制器参数整定问题的有效性和实用性.

摘要：方面情感三元组提取是方面级情感分析的子任务之一,旨在提取句子中的方面词、其对应的意见词和情感极性。先前研究集中于设计一种新范式以端到端的方式完成三元组提取任务。然而,这些方法忽略外部知识在模型中的作用,没有充分挖掘和利用语义信息、词性信息以及局部上下文信息。针对上述问题,提出了多特征交互的方面情感三元组提取(MFI-ASTE)模型。首先,该模型通过BERT预训练模型学习句子中的上下文语义特征信息,并使用自注意力机制加强语义特征;其次,使语义特征与所提取到的词性特征交互,二者相互学习,加强词性的组合能力与语义信息;再次,使用多个不同窗口的卷积神经网络提取每个单词的多重局部上下文特征并使用多分门控机制筛选这些多重局部特征;然后,采用双线性层融合提取到的三类外部知识特征;最后,利用双仿射注意力机制预测网格标记并通过特定的解码方案解码三元组。实验结果表明,该模型在四个数据集上的F1值比现有的主流模型分别提升了6.83%、5.60%、0.54%和1.22%。

摘要：在实际工业生产过程中,时延会对控制系统的性能产生不利影响,甚至导致控制系统不稳定。从切换系统角度研究了重型燃气轮机转速/功率控制回路的时延稳定性问题,以某电厂GEMS109FA275MW重型燃气轮机在100%负荷下的模型为研究对象,通过增广状态变量,选择时延变化作为切换信号,将含有时变时延的转速/功率控制回路转换为一类切换系统。运用范数相关引理,推导出确保含有时变时延的转速/功率控制回路稳定的充分且必要条件,并给出稳定性验证算法,同时基于国产重型燃气轮机Nu CON控制系统进行了硬件在环仿真实验,验证了所提理论结果的正确性。该研究结果可为国产重型燃气轮机控制系统设计和参数调整提供理论参考。

摘要：大规模多目标优化问题的决策空间维度高达数百维,在巨大的搜索空间中实现快速收敛同时高效保持种群多样性极具挑战。针对上述问题,文中提出了一种基于双重方向向量的大规模多目标进化算法(DDLE),该算法的主要思想是利用两类不同的方向向量引导种群进化,提高算法的搜索效率。首先,设计了一种收敛性方向向量生成策略提升算法的收敛速度;其次,推出了一种多样性方向向量生成策略增强种群的多样性;最后,提出了一种基于自适应的环境选择算子动态平衡种群进化过程中的收敛性与多样性。为验证DDLE的性能,将其与5种先进的算法在72个大规模基准测试问题上进行了对比实验。实验结果表明,DDLE在求解大规模多目标优化问题上相较于其它对比算法具有显著优势。