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基于混合决策的应急避难网络优化

管理工程学报 2025年第2期39卷 130-143页

作者：耿劭卿侯汉平中国民航大学交通科学与工程学院天津300300 北京交通大学经济管理学院北京100044

地震等灾害的突发性和破坏性导致大量且多样的避难需求,但灾后物资往往不能快速有效地送达,容易出现应急资源供需匹配低效的问题。综合考虑分层避难需求下应急避难场所选址、人员疏散和物资分配等三个重要决策,基于灾后三层应急避难结... 详细信息

地震等灾害的突发性和破坏性导致大量且多样的避难需求,但灾后物资往往不能快速有效地送达,容易出现应急资源供需匹配低效的问题。综合考虑分层避难需求下应急避难场所选址、人员疏散和物资分配等三个重要决策,基于灾后三层应急避难结构框架,本文构建了具有递归机制的应急避难网络,包括避难灾民和不同种类物资需求数量预测、应急避难场所选址和人员疏散以及物资分配;还提出了混合决策方法,包括模糊聚类和多目标规划模型,旨在优化应急避难场所位置和开放数量、灾民疏散距离以及物资满足率。以四川省成都市为例,本文分析了灾民疏散和安置过程,结果表明本文所提方法能公平快速地解决灾后初期应急避难场所选址、灾民疏散和物资分配问题,确保应急避难行动有序高效地进行。

关键词：灾害管理需求预测避难场所选址物资分配混合决策

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自适应量测-通信联合框架下基于RMPC的AUV编队控制

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控制与决策 2025年第1期40卷 271-278页

作者：王朝阳刁维卿徐博于双宁哈尔滨工程大学智能科学与工程学院中国船舶航海保障技术实验室

针对复杂海洋环境下自主无人航行器(autonomous underwater vehicle, AUV)编队协同控制问题,提出一种自适应量测-通信联合框架下基于鲁棒模型预测的编队控制策略.所提出方法能够避免基于水声广播的显式通信交互方式在水下复杂条件下的... 详细信息

针对复杂海洋环境下自主无人航行器(autonomous underwater vehicle, AUV)编队协同控制问题,提出一种自适应量测-通信联合框架下基于鲁棒模型预测的编队控制策略.所提出方法能够避免基于水声广播的显式通信交互方式在水下复杂条件下的延迟和丢包等不利因素.首先,提出一种自适应量测-通信联合框架,利用非显式通信实现编队内部状态的观测,并引入自适应卡尔曼滤波对量测-通信链路中存在的外部扰动进行补偿;然后,在该框架下,设计辅助控制律并将其引入分布式鲁棒模型预测控制器,实现多条件约束下的AUV编队跟踪控制,并通过Hamilton函数和终端约束等理论验证编队控制器的稳定性;最后,通过对5艘AUV组成的编队在不同情景下的仿真结果进行对比分析,验证所提出方法的有效性.

关键词： AUV 编队控制自适应量测-通信联合框架虚拟轨迹鲁棒预测控制

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噪声干扰环境下的深度强化学习故障诊断方法

电子测量与仪器学报 2025年

作者：刘小峰徐全桂金燕柏林重庆大学高端装备机械传动全国重点实验室

针对深度强化学习在噪声干扰环境下故障诊断鲁棒性差问题，提出了一种噪声干扰环境自适应的强化学习故障诊断方法。该方法以高效通道注意力机制-深度残差收缩网络为Q网络基本模型，避免Q网络结构复杂导致的梯度消失现象。采用高效通道... 详细信息

针对深度强化学习在噪声干扰环境下故障诊断鲁棒性差问题，提出了一种噪声干扰环境自适应的强化学习故障诊断方法。该方法以高效通道注意力机制-深度残差收缩网络为Q网络基本模型，避免Q网络结构复杂导致的梯度消失现象。采用高效通道注意力机制对深度残差收缩网络中软化阈值进行自适应调整，并在残差收缩单元的卷积层引入了膨胀卷积，以获取噪声环境下的不同尺度的故障特征信息，同时采用指数线性单元SELU作为激活函数，进一步提升网络对噪声的鲁棒性。设计了基于信噪比的量化奖励函数，结合双重Q网络竞争学习机制与优先经验回放机制方法，进行智能体的自主学习，生成智能体的最优诊断策略，并运用于干扰环境下的设备故障状态识别。实例分析结果表明，采用所提方法对轴承与齿轮箱故障的识别准确率分别能到达98.13%和93.45%，且对不同强度噪声具有较好的鲁棒性与环境自适应性。

关键词：故障诊断深度残差网络阈值软化深度Q学习竞争网络经验优先回放

挑战性环境下基于双尺度CBAM的毫米波雷达与视觉特征融合目标检测

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北京工业大学学报 2025年 284-294页

作者：任坤李盼韩红桂北京工业大学信息学部数字社区教育部工程研究中心城市轨道交通北京实验室

针对恶劣天气和低光照对基于深度学习的视觉目标检测算法带来的挑战,提出一种基于双尺度卷积注意力模块(dual-scale convolutional block attention module,DSCBA M)的双模态目标检测算法,旨在通过视觉与毫米波雷达数据的特征融合,提高... 详细信息

针对恶劣天气和低光照对基于深度学习的视觉目标检测算法带来的挑战,提出一种基于双尺度卷积注意力模块(dual-scale convolutional block attention module,DSCBA M)的双模态目标检测算法,旨在通过视觉与毫米波雷达数据的特征融合,提高目标检测算法在挑战性环境下的鲁棒性和准确性。该算法采用双分支的一阶段检测结构,图像分支采用预训练的CSPDarkNet53骨干网络提取图像特征,雷达分支采用基于体素的雷达特征生成网络提取雷达特征。然后,分别在颈部网络前后利用提出的基于DSCBAM的特征融合模块进行雷达-视觉特征融合。最后,使用解耦检测头实现目标的分类和定位。在nuScenes数据集上,对比实验和消融实验验证了该融合检测算法在挑战性环境下的有效性和优越性。

关键词：深度学习目标检测毫米波雷达特征融合多模态注意力机制

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数据犯罪刑法规制的体系检视与路径构建

内蒙古社会科学 2025年第1期 119-128页

作者：李怀胜华钦卿中国政法大学刑事司法学院北京市公共资源交易中心法律事务部

数据要素成为中国社会数字经济中的关键要素，但刑法中数据犯罪的规制逻辑仍然囿于“计算机犯罪+其他信息犯罪”的传统架构，未能完成以“数据安全”为核心法益的评价体系的转变，导致数据犯罪呈现法益识别困难、体系布局混乱、调整范... 详细信息

数据要素成为中国社会数字经济中的关键要素，但刑法中数据犯罪的规制逻辑仍然囿于“计算机犯罪+其他信息犯罪”的传统架构，未能完成以“数据安全”为核心法益的评价体系的转变，导致数据犯罪呈现法益识别困难、体系布局混乱、调整范围受限等多重困局。因此，有必要在前置法铺设的框架下，补足相对独立的数据安全视角，重塑数据犯罪刑事规制路径；贯彻数据分类分级的顶层思维，横向形成以部门专项保护为主、主体权益配置为辅的分类机制；纵向贯通以数据重要性、危害性为综合衡量要素的分级策略，围绕数据生命周期打造义务矩阵，明确数据处理者在非法数据留存、数据跨境、数据滥用、数据造假等情形下的刑事责任。

关键词：数据犯罪数据安全分类分级保护数据生命周期

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琯溪蜜柚黑点病的1种新病原鉴定

植物病理学报 2025年

作者：戴瑞卿赖宝春林荣耀漳州市农业科学研究所

琯溪蜜柚[Guanxi honey pomelo （Citrus grandis）]为芸香科（Rutaceae）柑橘属（Citrus Linn）多年生木本植物，是中国名特优柚类品种，原产于福建省平和县，因其含有丰富的维生素C及其他营养元素，且味道酸甜适中、清香可口，深受广...

琯溪蜜柚[Guanxi honey pomelo （Citrus grandis）]为芸香科（Rutaceae）柑橘属（Citrus Linn）多年生木本植物，是中国名特优柚类品种，原产于福建省平和县，因其含有丰富的维生素C及其他营养元素，且味道酸甜适中、清香可口，深受广大消费者的喜爱[1]。平和县是我国蜜柚种植的主要产区，目前该地区已经发展为中国柚类生产最集中、产值最高的种植区，蜜柚产业对当地经济发展起着至关重要的作用[2-3]。自2008年以来，琯溪蜜柚种植面积迅速扩大，果园中大量枯枝累积导致病原增加，黑点病已成为琯溪蜜柚的主要病害之一。该病主要为害叶片、果实及嫩枝，发病时在表面形成坚硬凸起的小斑点，严重影响果实的外观品质，降低经济价值。据报道，引起柑橘属植物黑点病的病原菌有柑橘间座壳菌（Diaporthe citri）、亚洲柑橘间座壳菌（***）、***、***、***、榆树间座壳菌（***）、大豆间座壳菌（***）、蜜柑间座壳菌（***）、***等[4-5]。近年来，福建省琯溪蜜柚黑点病发生严重，部分地区果园的发病率高达100%，但其病原种类尚不明确。本研究通过采集典型病样进行病原菌分离，根据柯赫氏法则病原鉴定程序，并结合形态学特征和多基因系统发育分析，对福建省平和县琯溪蜜柚黑点病的病原菌进行鉴定，旨在为该病的田间诊断和精准防治提供理论依据。

关键词：