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基于改进瞪羚优化算法的UWSN三维定位算法

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控制与决策 2025年第1期 80-86页

作者：付雷王骥广东海洋大学电子与信息工程学院广东省智慧海洋传感网及其装备工程技术研究中心

为解决三维空间中的水下无线传感器网络(underwater wireless sensor networks, UWSN)传统DV-Hop算法定位误差大的问题,提出一种基于改进瞪羚优化算法(improved gazelle optimization algorithm, IGOA)的UWSN三维定位算法(IGOADV-Hop).首先,通过双通信半径修正节点跳数,对锚节点间的距离误差进行加权修正;然后,在瞪羚优化算法引入Logistic映射初始化种群,增加种群多样性;接着,在开发阶段引入位置更新动态权重系数,提升节点位置计算的全局寻优能力;最后,使用IGOA替代最小二乘法进行节点三维坐标计算,并在网络中加入移动节点和水下噪声构建动态UWSN.仿真实验结果表明,与传统DV-Hop算法和其他群智能优化算法相比,所提出算法定位精度更高.

关键词：水下无线传感器网络三维定位移动节点 DV-Hop算法瞪羚优化算法 Logistic映射动态权重系数

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多特征融合的脑电警觉度估计方法

智能计算机与应用 2025年第01期 32-37页

作者：朱逵苗敏敏胡文军王士同湖州师范学院信息工程学院浙江省现代农业资源智慧管理与应用研究重点实验室江南大学人工智能与计算机学院

传统的脑电警觉度识别通常只提取时域、频域或非线性其中一种类型特征，导致警觉度估计的准确度不高，本文提出了多特征融合的脑电警觉度估计方法。首先，将脑电信号进行预处理，随后提取时域、频域和非线性等多种特征，进一步利用卡方... 详细信息

传统的脑电警觉度识别通常只提取时域、频域或非线性其中一种类型特征，导致警觉度估计的准确度不高，本文提出了多特征融合的脑电警觉度估计方法。首先，将脑电信号进行预处理，随后提取时域、频域和非线性等多种特征，进一步利用卡方检验进行特征选择；其次，将选择后的特征分别输入不同分类器进行警觉度估计；最后，使用SEED-VIG数据集进行实验，对本文所提方法进行验证。实验结果表明，多特征融合的脑电警觉度估计方法具有较好的效果。

关键词：脑电信号警觉度多特征融合卡方检验

基于自适应滑模控制器的PMSM调速策略研究

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郑州大学学报（理学版） 2025年第1期57卷 88-94页

作者：王要强王秋旭聂福全张晓光梁军郑州大学电气与信息工程学院河南郑州450001 河南省电力电子与电力系统工程技术研究中心河南郑州450001 河南科技学院机电学院河南新乡453400 北方工业大学电气与控制工程学院北京100144 卡迪夫大学工程学院英国卡迪夫CF243AA

为了提高永磁同步电机的调速性能,滑模控制逐渐取代PI控制被引入控制系统中。但是传统滑模控制中趋近律的趋近速度慢与固有抖振问题制约着滑模控制的发展,为此提出一种改进的滑模趋近律。首先,为了解决传统等速趋近律中趋近速度和抖振... 详细信息

为了提高永磁同步电机的调速性能,滑模控制逐渐取代PI控制被引入控制系统中。但是传统滑模控制中趋近律的趋近速度慢与固有抖振问题制约着滑模控制的发展,为此提出一种改进的滑模趋近律。首先,为了解决传统等速趋近律中趋近速度和抖振难以平衡的问题,在所提趋近律中引入系统状态变量,并在滑模增益中引入指数项,使其在保证趋近速度的同时抑制滑模抖振。其次,由于开关函数在零点附近具有不连续的特性,会引起滑模抖振,为此采用sat函数代替常规开关函数,能够在保证响应速度的前提下抑制滑模抖振。然后,基于所提趋近律,设计永磁同步电机的滑模速度控制器。最后,仿真和实验结果表明,所提趋近律可以提高永磁同步电机调速系统的控制性能。

关键词：永磁同步电机滑模控制自适应趋近律 sat函数系统状态量

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煤矿云平台监控系统研究

物联网技术 2025年第1期15卷 40-43页

作者：陈悦冯锋宁夏大学信息工程学院宁夏银川750021

为了解决煤矿产业中存在的信息不对称、危险源排查难度大、监控服务不全面等问题,使相关管理人员能够基于科学数据迅速且精准地掌握煤矿安全状况,进而有效应对各类安全问题并作出决策,采用物联网技术、云计算、大数据等手段,构建了一种... 详细信息

为了解决煤矿产业中存在的信息不对称、危险源排查难度大、监控服务不全面等问题,使相关管理人员能够基于科学数据迅速且精准地掌握煤矿安全状况,进而有效应对各类安全问题并作出决策,采用物联网技术、云计算、大数据等手段,构建了一种新型高效的煤矿监控云平台。该平台集成了数据集成、信息共享、安全管理、数据分析、安全预警、故障诊断等功能,实现了煤矿智能监控、优化调度、需求响应等业务。基于该平台,能够高效解决煤矿企业生产过程中的各种安全问题,满足煤矿安全生产的需求。

关键词：煤炭开采物联网技术云计算大数据煤矿监控云平台煤矿安全生产

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融合语义分割与模糊推理的无人机应急降落选址算法

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计算机工程与应用 2025年第01期61卷 174-185页

作者：李迪肖敏任东谢咏昶姚远三峡大学计算机与信息学院三峡大学湖北省农田环境监测工程技术研究中心

随着无人机的应用领域从娱乐摄影拓展到物流、军事和灾害响应，对于无人机的自主智能化要求也越来越高。针对无人机紧急情况下自主降落区域复杂难以保证着陆安全的问题，提出了一种实时语义分割网络与模糊推理相结合的降落选址算法（STD... 详细信息

随着无人机的应用领域从娱乐摄影拓展到物流、军事和灾害响应，对于无人机的自主智能化要求也越来越高。针对无人机紧急情况下自主降落区域复杂难以保证着陆安全的问题，提出了一种实时语义分割网络与模糊推理相结合的降落选址算法（STDC-LSSNet）。考虑到潜在危险因素在航拍图像上占比小、易被错误分割的问题，提出了小目标特征提取模块（small target feature capture module,STFCM），通过计算不同尺度特征的相似性并进行权重分配，强化小目标特征的表达。考虑到安全区域与危险区域边界混淆会导致无人机降落存在巨大风险，提出了边界特征融合模块（boundary feature fusion module,BFFM），将浅层网络由拉普拉斯卷积得到的边界信息与深层网络的语义信息进行特征融合，引入注意力机制，增强边界区域特征的表达。通过对分割得到的图像进行模糊推理，从而精确识别应急降落地点。所提算法在公开数据集Semantic Drone和AeroScapes上与最先进的算法进行了广泛的对比实验，mIoU提升1.72个百分点和3.89个百分点，实时分割速度达到210 FPS，选址的速度达到58.62 ms，实现了无人机在复杂情况下的应急降落选址。

关键词：无人机自主降落实时语义分割模糊推理注意力机制

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面向区块链漏洞知识库的大模型增强知识图谱问答模型

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现代电子技术 2025年第2期 137-142页

作者：解飞宋建华姜丽张龑何帅湖北大学计算机与信息工程学院湖北大学网络空间安全学院智能网联汽车网络安全湖北省工程研究中心智能感知系统与安全教育部重点实验室华中科技大学网络空间安全学院

大语言模型（LLM）在专业领域特别是区块链漏洞领域应用时存在局限性，如专业术语噪声干扰和细粒度信息过重导致理解不足。为此，构建一种面向区块链漏洞知识库的增强型知识图谱问答模型（LMBK＿KG）。通过整合大模型和知识图谱来增强... 详细信息

大语言模型（LLM）在专业领域特别是区块链漏洞领域应用时存在局限性，如专业术语噪声干扰和细粒度信息过重导致理解不足。为此，构建一种面向区块链漏洞知识库的增强型知识图谱问答模型（LMBK＿KG）。通过整合大模型和知识图谱来增强知识表示和理解能力，同时利用多粒度语义信息进行专业问题的过滤和精准匹配。研究方法包括使用集成的多粒度语义信息和知识图谱来过滤专业术语噪声，以及采用大模型生成的回答与专业知识图谱进行结构化匹配和验证，以提高模型的鲁棒性和安全性。实验结果表明，所提出的模型在区块链漏洞领域问答的准确率比单独使用大模型提高26%。

关键词：大语言模型知识图谱问答模型多粒度语义信息区块链漏洞信息文本表征

基于多层感知机模型的长三角水稻种植区净生态系统碳通量模拟

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高原气象 2025年第1期44卷 191-200页

作者：席闻阳何建军王智麟郭立峰李亚荣中国气象科学研究院灾害天气国家重点实验室/中国气象局大气化学重点开放实验室北京200081 海南大学海洋科学与工程学院海南海口570228 南京信息工程大学计算机与软件学院江苏南京210044 兰州大学大气科学学院甘肃兰州730000

中国长江三角洲地区(以下简称长三角地区)是典型的水稻种植区,其碳源汇对区域气候和环境具有重要影响。本文系统地分析了长三角地区净生态系统碳交换量(net ecosystem exchange,NEE)与各个气象因子之间的关系,发现NEE与太阳短波辐射的... 详细信息

中国长江三角洲地区(以下简称长三角地区)是典型的水稻种植区,其碳源汇对区域气候和环境具有重要影响。本文系统地分析了长三角地区净生态系统碳交换量(net ecosystem exchange,NEE)与各个气象因子之间的关系,发现NEE与太阳短波辐射的相关性最强,其次与湿度相关参量(饱和水汽压差、相对湿度)等呈现较强的相关性。同时,NEE与太阳辐射、气温、湿度因子、风速和摩擦速度的相关性呈现明显的昼夜变化。基于上述分析,本文利用NEE和气象观测数据构建了长三角水稻下垫面多层感知机(Multilayer perceptron,MLP)NEE模拟模型,评估了模型的模拟效果及其时空稳定性。构建的MLP模型能较好地拟合NEE,训练集模拟的NEE与观测值的相关系数达到0.88,均方根误差为5.34μmol·m^(-2)·s^(-1);MLP模型在模拟长三角水稻季NEE时表现良好,在东台和寿县站点的模拟NEE结果与观测值的相关系数均高于0.78,模型具有较好的时空稳定性;MLP模型模拟白天平均NEE的效果好于夜间平均NEE的效果。研究结果揭示了影响水稻碳循环的主要气象因子,为认识长三角水稻种植区碳循环时空分布特征提供支撑,对准确评估全球和区域碳通量具有重要意义。

关键词：机器学习 MLP模型 NEE 长江三角洲地区水稻种植区

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基于渐进机器学习的中文问句匹配方法

工程科学学报 2025年第1期47卷 79-90页

作者：贺学剑陈安琪郭志强王致茹陈群河南林业职业学院洛阳471002 西北工业大学软件学院西安710072 西北工业大学计算机学院西安710072

问句匹配旨在判断不同问句的意图是否相近.近年来,随着大型预训练语言模型的发展,利用其挖掘问句对在语义层面隐含的匹配信息,取得了目前为止最好的性能.然而,由于基于独立同分布假设,在真实场景中,这些深度学习模型的性能仍然受制于训... 详细信息

问句匹配旨在判断不同问句的意图是否相近.近年来,随着大型预训练语言模型的发展,利用其挖掘问句对在语义层面隐含的匹配信息,取得了目前为止最好的性能.然而,由于基于独立同分布假设,在真实场景中,这些深度学习模型的性能仍然受制于训练数据的充足程度和目标数据与训练数据之间的分布漂移.本文提出一种基于渐进机器学习的中文问句匹配方法.该方法基于渐进机器学习框架,从不同角度提取问句特征,构建融合各类特征信息的因子图,然后通过迭代的因子推理实现从易到难的渐进学习.在特征建模中,设计并实现了两种类型特征的提取:(1)基于TF-IDF(Term frequency-inverse document frequency)的关键词特征;(2)基于DNN(Deep neural network)的深度语义特征.最后,通过通用的基准中文数据集LCQMC和BQ corpus验证了所提方法的有效性.实验表明,相比于单纯的深度学习模型,基于渐进机器学习的方法可以有效提升问句匹配的准确率,且其性能优势随着标签训练数据的减少而增大.

关键词：自然语言理解中文问句匹配渐进机器学习自然语言预训练模型因子图推理

基于细粒度代码表示和特征融合的即时软件缺陷预测方法

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计算机科学 2025年第1期52卷 242-249页

作者：朱晓燕王文格王嘉寅张选平西安交通大学计算机科学与技术学院西安710049

即时软件缺陷预测指在软件更改初次提交之际预测该更改引入缺陷的倾向。此类预测针对单一程序变更,而非在粗粒度上进行。由于其即时性和可追溯性,该技术已在持续测试等领域得到广泛应用。目前的研究中,提取变更代码表示的方法粒度较粗,... 详细信息

即时软件缺陷预测指在软件更改初次提交之际预测该更改引入缺陷的倾向。此类预测针对单一程序变更,而非在粗粒度上进行。由于其即时性和可追溯性,该技术已在持续测试等领域得到广泛应用。目前的研究中,提取变更代码表示的方法粒度较粗,仅标出了变更行,而没有进行细粒度的标记。此外,现有的使用提交内容进行缺陷预测的方法,仅仅是把提交消息与变更代码的特征进行简单拼接,缺失了在特征空间上的深度对齐,这使得在提交消息质量参差不齐的情况下,会出现预测结果易受噪声干扰的情形,并且现有方法也未将领域专家设计的人工特征以及变更内容中的语义语法信息综合起来进行预测。为了解决上述问题,提出了一种基于细粒度代码表征和特征融合的即时软件缺陷预测方法。通过引入新的变更嵌入计算方法来在细粒度上表示变更代码。同时,引入特征对齐模块,降低提交消息中噪声对方法性能的影响。此外,使用神经网络从人工设计的特征中学习专业知识,充分利用现有特征进行预测。实验结果表明,相较于现有方法,该方法在3个性能指标上均有显著提升。

关键词：即时软件缺陷预测特征融合软件工程深度学习代码表示