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基于声纳搜索累积探测概率的平台路径优化方法

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系统仿真学报 2024年

作者：卫翔刘星璇付殿峥杨天吉杨家轩中国科学院沈阳自动化研究所海军潜艇学院

针对面向移动目标的移动搜索平台最优路径研究不足问题，提出了一种基于累积搜索概率理论的移动搜索平台路径优化方法。首先基于传感器性能评价的重要标准之一的累积探测概率（Cumulative detection probability，CDP），利用时序相关... 详细信息

针对面向移动目标的移动搜索平台最优路径研究不足问题，提出了一种基于累积搜索概率理论的移动搜索平台路径优化方法。首先基于传感器性能评价的重要标准之一的累积探测概率（Cumulative detection probability，CDP），利用时序相关性模型，即(λ，σ)过程模型，构造单峰CDP计算公式。其后构建一组目标运动想定，并利用贝叶斯后验概率修正目标想定轨迹概率和不同时刻下的CDP。最后考虑以搜索完成时CDP最大以及CDP达到目标水平时间最短为多目标，考虑在连续时间与连续空间中实现高效搜索，构建面向声呐搜索移动目标的路径优化模型，并通过多目标遗传算法给出优化解。通过与随机搜索模式下的CDP结果比对，可以发现本文提出的优化方法可获得更高CDP，与单目标优化结果相比所得到的搜索方案有更好的效率优势。因此，提出的方法可为使用声呐探测平台进行移动目标搜索路径规划提供有效参考。

关键词：声呐搜索累积探测概率路径优化多目标优化遗传算法

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查旦湿地高寒草地牧草营养品质空间格局研究

长江科学院院报 2024年

作者：程学军廖茂昕付重庆张双印徐坚长江科学院空间信息技术研究所武汉市智慧流域工程技术研究中心

牧草产量和营养品质是合理载畜量的基础，对于畜牧业生产意义重大。本文基于当曲流域查旦湿地天然高寒草甸的野外调查数据和空间信息，结合实验室化验的牧草粗蛋白、中（酸）性洗涤纤维含量，分析牧草营养品质指标的空间分布，探究其在... 详细信息

牧草产量和营养品质是合理载畜量的基础，对于畜牧业生产意义重大。本文基于当曲流域查旦湿地天然高寒草甸的野外调查数据和空间信息，结合实验室化验的牧草粗蛋白、中（酸）性洗涤纤维含量，分析牧草营养品质指标的空间分布，探究其在土壤类型变化下的空间异质性。结果表明：粗蛋白含量在雏形土牧草中自南向北先递减后递增，最小值出现在32.90° N左右；中性洗涤纤维含量在高活性淋溶土牧草中自南向北先递增后递减，最大值出现在32.85° N左右；酸性洗涤纤维含量在雏形土牧草中自南向北先递增后递减，最大值出现在32.90° N左右。在高程4650～4850m之间，雏形土牧草中的粗蛋白含量与高程有着极其显著的正相关性(R2=0.61，p<0.01)；雏形土牧草中的酸性洗涤纤维含量与高程有着显著的负相关性(R2=0.43，p<0.05)。优质高寒牧草主要以32.90° N左右为最低点，自南向北呈U形分布；在高程4650～4850m之间，牧草营养品质与高程呈正相关。研究成果可以加深对于长江源高寒草地营养品质的认知，提高长江源高寒草地的合理利用水平，为畜牧业集约化、规模化、生态化、数字化发展提供辅助建议。

关键词：牧草营养品质高寒草甸粗蛋白中(酸)性洗涤纤维查旦湿地

基于分解和频域特征提取的多变量长时间序列预测模型

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计算机应用 2024年

作者：范艺扬张洋曾尚曾渝付茂栗中国科学院成都计算机应用研究所深圳市中钞科信金融科技有限公司中国科学院大学计算机科学与技术学院

针对现有基于Transformer的多变量长时预测模型主要从时域中提取特征，难以直接从长时间序列分散的时间点中找出可靠依赖关系的问题，提出了一种新的基于分解和频域特征提取的模型。首先提出了基于频域的周期项-趋势项分解的方法，降低... 详细信息

针对现有基于Transformer的多变量长时预测模型主要从时域中提取特征，难以直接从长时间序列分散的时间点中找出可靠依赖关系的问题，提出了一种新的基于分解和频域特征提取的模型。首先提出了基于频域的周期项-趋势项分解的方法，降低了分解过程的时间复杂度；其次在利用周期项-趋势项分解提取序列趋势性特征的基础上，利用基于Gabor变换进行频域特征提取的Transformer网络捕捉周期性的依赖，提高了预测的稳定性和鲁棒性。在5个基准数据集上进行了实验，结果显示，与现有先进的方法相比，所提出的模型在多变量长时间序列预测上的均方误差(MSE)平均减少7.4%，最高减少18.9%，表明所提模型有效提升了预测精度。

关键词：多变量长时间序列预测频域特征提取 Gabor变换 Transformer 时间序列深度学习

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双重预防机制与特殊作业实时监控研究与应用

中国科技期刊数据库工业A 2024年第3期 0001-0004页

作者：付殿波中国神华煤制油化工有限公司鄂尔多斯煤制油分公司内蒙古马家塔017209

煤化工企业的生产工艺复杂、技术水平高,且具有易燃易爆、有毒有害、高温高压等特点,易发生各类安全生产事故。在煤化工企业中,对安全管理的要求越来越高,特别是在特殊作业方面,由于作业风险较大,一旦发生事故,后果往往很严重。因此,煤... 详细信息

煤化工企业的生产工艺复杂、技术水平高,且具有易燃易爆、有毒有害、高温高压等特点,易发生各类安全生产事故。在煤化工企业中,对安全管理的要求越来越高,特别是在特殊作业方面,由于作业风险较大,一旦发生事故,后果往往很严重。因此,煤化工企业必须高度重视安全生产工作,在双重预防机制基础上加强特殊作业实时监控,并强化对各类事故隐患的排查治理力度,有效防范各类安全事故的发生。

关键词：双重预防机制特殊作业实时监控

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浅谈管控特殊作业风险与切实实现作业安全

中国科技期刊数据库工业A 2024年第2期 0081-0084页

作者：付殿波中国神华煤制油化工有限公司鄂尔多斯煤制油分公司内蒙古鄂尔多斯017209

煤化工企业特殊作业一般分为动火作业、受限空间作业、临时用电作业、高处作业、盲板抽堵作业、动土作业、断路作业和吊装作业八种,这些作业类型风险高、危险性大,极易发生人身伤害、设备损坏或引发火灾爆炸等事故,一旦发生事故后果不... 详细信息

煤化工企业特殊作业一般分为动火作业、受限空间作业、临时用电作业、高处作业、盲板抽堵作业、动土作业、断路作业和吊装作业八种,这些作业类型风险高、危险性大,极易发生人身伤害、设备损坏或引发火灾爆炸等事故,一旦发生事故后果不堪设想。煤化工企业特殊作业管理是一项系统性工作,必须建立有效的监督检查机制和完善的应急救援体系,确保特殊作业过程中不发生事故。

关键词：特殊作业风险作业安全

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三峡库区河流水体碳变化驱动力分析

长江科学院院报 2024年

作者：程学军付重庆肖潇张双印徐坚郑航廖茂昕武汉市智慧流域工程技术研究中心长江科学院空间信息技术应用研究所长江勘测规划设计研究有限责任公司

为探究流域景观特征对河流碳循环过程的影响，综合运用景观指数法、冗余分析(RDA)和Pearson相关性分析，分析长江三峡库区段景观因子对河流碳循环的影响。结果表明：长江三峡库区段土地利用和景观格局对水体溶解性碳浓度和水-气界面CO2... 详细信息

为探究流域景观特征对河流碳循环过程的影响，综合运用景观指数法、冗余分析(RDA)和Pearson相关性分析，分析长江三峡库区段景观因子对河流碳循环的影响。结果表明：长江三峡库区段土地利用和景观格局对水体溶解性碳浓度和水-气界面CO2、CH4通量影响最大的缓冲区尺度为1500m；1500m缓冲区内影响水体溶解性碳的关键变量有建筑用地和林地，影响水-气界面CO2和CH4通量的关键变量有建筑用地、林地、草地、耕地、裸地、香农多样性指数(SHDI)和斑块丰富度(PRD)。

关键词：土地利用景观指数温室气体溶解性无机碳溶解性有机碳缓冲区

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某商用车驾驶员区域H点舒适域评价分析

机械设计与制造 2024年

作者：胡明茂聂和愉付众铖洪波湖北汽车工业学院机械工程学院东风商用车技术中心

美国汽车工程师协会（SAE）所提出的适用于驾驶员座椅位置的布置并不能较好地适用于中国驾驶员。因此结合华中地区人体尺寸，拟合出适用于中国驾驶员的H点适意线，并结合视野范围对H点舒适范围进行了优化，利用JACK人机工程仿真软件得... 详细信息

美国汽车工程师协会（SAE）所提出的适用于驾驶员座椅位置的布置并不能较好地适用于中国驾驶员。因此结合华中地区人体尺寸，拟合出适用于中国驾驶员的H点适意线，并结合视野范围对H点舒适范围进行了优化，利用JACK人机工程仿真软件得出驾驶员在乘坐商用车座椅情况下的舒适性评分，结合G1赋权法分析和评价影响驾驶员乘驾舒适性因素。结果表明，优化后的H点舒适域对商用车驾驶员来说存在较好的乘驾体验，为后期驾驶室整体布置提供了一定理论基础。

关键词：人机工程学商用车 H点 JACK G1评价方法

基于FastFlow的复杂纹理图像异常检测

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计算机应用 2024年第S1期44卷 256-261页

作者：张果夏小东付茂栗魏麟中国科学院成都计算机应用研究所成都610041 中国科学院大学计算机科学与技术学院北京100049 深圳市中钞科信金融科技有限公司广东深圳518206

为了提高FastFlow的缺陷检测准确率和分割能力,分析FastFlow在复杂图像异常检测上性能下降的原因,提出一种基于FastFlow的改进模型SAFlow(Self-Attention-Flow)。为了解决异常检测准确率低的问题,首先,采用ResNet18为特征提取器,FastFlo... 详细信息

为了提高FastFlow的缺陷检测准确率和分割能力,分析FastFlow在复杂图像异常检测上性能下降的原因,提出一种基于FastFlow的改进模型SAFlow(Self-Attention-Flow)。为了解决异常检测准确率低的问题,首先,采用ResNet18为特征提取器,FastFlow为主干网络,均值方差阈值分割作为分割方法;其次,添加一条特征信息添加分支,包含特征金字塔(FP)模块与自注意力(SA)机制模块,旨在给予网络更多的特征信息参考;最后,采用K-sigma动态阈值作为生成的热力图分割阈值,使分割结果更准确。实验结果表明,与FastFlow模型相比,SAFlow在4个复杂纹理图像数据集上的Pixel-AUC(Area Under Receiver Operating Characteristic Curve)精度分别提升了4.98、3.05、1.44和3.88个百分点;在总数据集上,Pixel-AUC平均精度提升了3.34个百分点。所提网络结构使样本数据最后形成的正态分布更具有代表性、更集中,分布中异常负对数似然得分更高,异常检测准确率更高,解决了复杂纹理图像中异常缺陷的检测问题难点。

关键词：深度学习 FastFlow 自注意力复杂纹理图像特征金字塔

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基于多尺度门控膨胀卷积网络的时间序列预测算法

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计算机应用 2024年

作者：曾渝张洋曾尚付茂栗何启学曾林隆中国科学院成都计算机应用研究所中国科学院大学计算机科学与技术学院深圳市中钞科信金融科技有限公司

针对当前时间序列预测任务存在高维特征、大规模数据以及对预测准确性高要求等问题，提出一种基于多尺度趋势-周期分解的多头门控膨胀卷积网络模型。该模型采用多尺度分解方法，将原始协变量序列和预测变量序列分解为各自的趋势项和周... 详细信息

针对当前时间序列预测任务存在高维特征、大规模数据以及对预测准确性高要求等问题，提出一种基于多尺度趋势-周期分解的多头门控膨胀卷积网络模型。该模型采用多尺度分解方法，将原始协变量序列和预测变量序列分解为各自的趋势项和周期项，从而实现独立的预测。对于周期项，引入多头门控膨胀卷积网络的编码器，以提取各自的周期信息。在解码器阶段，使用交叉注意力机制进行通道信息的交互融合，将预测变量的周期信息采样对齐后通过时间注意力与通道融合信息进行周期预测；对于趋势项，采用自回归方式进行趋势预测，最终通过与周期预测结果相加得到最终的预测序列。与长短期记忆(LSTM)、Informer等多个主流基准模型进行比较，所提模型在ETTm1、ETTh1等5个数据集上的均方误差(MSE)平均下降了19.2%～52.8%，平均绝对误差(MAE)平均下降了12.1%～33.8%。通过消融实验验证了本文的多尺度分解模块、多头门控膨胀机制以及时间注意力模块能提升时序预测的准确度。

关键词：时间序列预测序列分解膨胀卷积编码器解码器注意力机制