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Identification of small impact craters in Chang’e-4 landing areas using a new multi-scale fusion crater detection algorithm 认领 引用
1
作者 FangChao Liu HuiWen Liu +7 位作者 Li Zhang Jian Chen DiJun Guo Bo Li ChangQing Liu ZongCheng Ling Ying-Bo Lu JunSheng Yao 《Earth and Planetary Physics》 EI CSCD 2026年第1期92-104,共13页
Impact craters are important for understanding the evolution of lunar geologic and surface erosion rates,among other functions.However,the morphological characteristics of these micro impact craters are not obvious an... Impact craters are important for understanding the evolution of lunar geologic and surface erosion rates,among other functions.However,the morphological characteristics of these micro impact craters are not obvious and they are numerous,resulting in low detection accuracy by deep learning models.Therefore,we proposed a new multi-scale fusion crater detection algorithm(MSF-CDA)based on the YOLO11 to improve the accuracy of lunar impact crater detection,especially for small craters with a diameter of140 m.We then trained three submodels separately with these three datasets.Additionally,we designed a slicing-amplifying-slicing strategy to enhance the ability to extract features from small craters.To handle redundant predictions,we proposed a new Non-Maximum Suppression with Area Filtering method to fuse the results in overlapping targets within the multi-scale submodels.Finally,our new MSF-CDA method achieved high detection performance,with the Precision,Recall,and F1 score having values of 0.991,0.987,and 0.989,respectively,perfectly addressing the problems induced by the lesser features and sample imbalance of small craters.Our MSF-CDA can provide strong data support for more in-depth study of the geological evolution of the lunar surface and finer geological age estimations.This strategy can also be used to detect other small objects with lesser features and sample imbalance problems.We detected approximately 500,000 impact craters in an area of approximately 214 km2 around the CE-4 landing area.By statistically analyzing the new data,we updated the distribution function of the number and diameter of impact craters.Finally,we identified the most suitable lighting conditions for detecting impact crater targets by analyzing the effect of different lighting conditions on the detection accuracy. 展开更多
关键词 impact craters Chang’e-4 landing area multi-scale automatic detection YOLO11 Fusion algorithm
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Empirical tropospheric zenith wet delay models with strong generalization capability based on a robust machine learning fusion algorithm 认领 引用
2
作者 Jiahao Zhang Qin Liang Yunqing Huang 《Geodesy and Geodynamics》 EI CSCD 2026年第2期211-224,共14页
Tropospheric zenith wet delay(ZWD)plays a vital role in the analysis of space geodetic observations.In recent years,machine learning methods have been increasingly applied to improve the accuracy of ZWD calculations.H... Tropospheric zenith wet delay(ZWD)plays a vital role in the analysis of space geodetic observations.In recent years,machine learning methods have been increasingly applied to improve the accuracy of ZWD calculations.However,a single machine learning model has limited generalization capabilities.To address these limitations,this study introduces a novel machine learning fusion(MLF)algorithm with stronger generalization capabilities to enhance ZWD modeling and prediction accuracy.The MLF algorithm utilizes a two-layer structure integrating extra trees(ET),backpropagation neural network(BPNN),and linear regression models.By comparing the root mean square error(RMSE)of these models,we found that both ET-based and MLF-based models outperform RF-based and BPNN-based models in terms of internal and external accuracy,across both surface meteorological data-based and blind models.The improvement in exte rnal accuracy is particularly significant in the blind models.Our re sults show that the MLF(with an RMSE of 3.93 cm)and ET(3.99 cm)models outperform the traditional GPT3model(4.07 cm),while the RF(4.21 cm)and BPNN(4.14 cm)have worse external accuracies than the GPT3 model.It is worth noting that the BPNN suffered from overfitting during external accuracy tests,which was avoided by the MLF.In summary,regardless of the availability of surface meteorological data,the MLF-based empirical models demonstrate superior internal and external accuracy compared to the other tested models in this study. 展开更多
关键词 Tropospheric zenith wet delay Machine learning Extra trees Machine learning fusion algorithm Empirical models
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Optimized Deployment Method for Finite Access Points Based on Virtual Force Fusion Bat Algorithm 认领 引用
3
作者 Jian Li Qing Zhang +2 位作者 Tong Yang Yu’an Chen Yongzhong Zhan 《Computer Modeling in Engineering & Sciences》 SCIE EI 2025年第9期3029-3051,共23页
In the deployment of wireless networks in two-dimensional outdoor campus spaces,aiming at the problem of efficient coverage of the monitoring area by limited number of access points(APs),this paper proposes a deployme... In the deployment of wireless networks in two-dimensional outdoor campus spaces,aiming at the problem of efficient coverage of the monitoring area by limited number of access points(APs),this paper proposes a deployment method of multi-objective optimization with virtual force fusion bat algorithm(VFBA)using the classical four-node regular distribution as an entry point.The introduction of Lévy flight strategy for bat position updating helps to maintain the population diversity,reduce the premature maturity problem caused by population convergence,avoid the over aggregation of individuals in the local optimal region,and enhance the superiority in global search;the virtual force algorithm simulates the attraction and repulsion between individuals,which enables individual bats to precisely locate the optimal solution within the search space.At the same time,the fusion effect of virtual force prompts the bat individuals to move faster to the potential optimal solution.To validate the effectiveness of the fusion algorithm,the benchmark test function is selected for simulation testing.Finally,the simulation result verifies that the VFBA achieves superior coverage and effectively reduces node redundancy compared to the other three regular layout methods.The VFBA also shows better coverage results when compared to other optimization algorithms. 展开更多
关键词 Multi-objective optimization deployment virtual force algorithm bat algorithm fusion algorithm
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Fusion Algorithm Based on Improved A*and DWA for USV Path Planning 认领 引用 被引量：2
4
作者 Changyi Li Lei Yao Chao Mi 《哈尔滨工程大学学报（英文版）》 CSCD 2025年第1期224-237,共14页
The traditional A*algorithm exhibits a low efficiency in the path planning of unmanned surface vehicles(USVs).In addition,the path planned presents numerous redundant inflection waypoints,and the security is low,wh... The traditional A*algorithm exhibits a low efficiency in the path planning of unmanned surface vehicles(USVs).In addition,the path planned presents numerous redundant inflection waypoints,and the security is low,which is not conducive to the control of USV and also affects navigation safety.In this paper,these problems were addressed through the following improvements.First,the path search angle and security were comprehensively considered,and a security expansion strategy of nodes based on the 5×5 neighborhood was proposed.The A*algorithm search neighborhood was expanded from 3×3 to 5×5,and safe nodes were screened out for extension via the node security expansion strategy.This algorithm can also optimize path search angles while improving path security.Second,the distance from the current node to the target node was introduced into the heuristic function.The efficiency of the A*algorithm was improved,and the path was smoothed using the Floyd algorithm.For the dynamic adjustment of the weight to improve the efficiency of DWA,the distance from the USV to the target point was introduced into the evaluation function of the dynamic-window approach(DWA)algorithm.Finally,combined with the local target point selection strategy,the optimized DWA algorithm was performed for local path planning.The experimental results show the smooth and safe path planned by the fusion algorithm,which can successfully avoid dynamic obstacles and is effective and feasible in path planning for USVs. 展开更多
关键词 Improved A*algorithm Optimized DWA algorithm Unmanned surface vehicles Path planning Fusion algorithm
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Multi-sensor Hybrid Fusion Algorithm Based on Adaptive Square-root Cubature Kalman Filter 认领 引用 被引量：6
5
作者 Xiaogong Lin Shusheng Xu Yehai Xie 《Journal of Marine Science and Application》 2013年第1期106-111,共6页
In the normal operation condition,a conventional square-root cubature Kalman filter(SRCKF)gives sufficiently good estimation results.However,if the measurements are not reliable,the SRCKF may give inaccurate results a... In the normal operation condition,a conventional square-root cubature Kalman filter(SRCKF)gives sufficiently good estimation results.However,if the measurements are not reliable,the SRCKF may give inaccurate results and diverges by time.This study introduces an adaptive SRCKF algorithm with the filter gain correction for the case of measurement malfunctions.By proposing a switching criterion,an optimal filter is selected from the adaptive and conventional SRCKF according to the measurement quality.A subsystem soft fault detection algorithm is built with the filter residual.Utilizing a clear subsystem fault coefficient,the faulty subsystem is isolated as a result of the system reconstruction.In order to improve the performance of the multi-sensor system,a hybrid fusion algorithm is presented based on the adaptive SRCKF.The state and error covariance matrix are also predicted by the priori fusion estimates,and are updated by the predicted and estimated information of subsystems.The proposed algorithms were applied to the vessel dynamic positioning system simulation.They were compared with normal SRCKF and local estimation weighted fusion algorithm.The simulation results show that the presented adaptive SRCKF improves the robustness of subsystem filtering,and the hybrid fusion algorithm has the better performance.The simulation verifies the effectiveness of the proposed algorithms. 展开更多
关键词 hybrid fusion algorithm square-root cubature Kalmanfilter adaptive filter fault detection
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A new PQ disturbances identification method based on combining neural network with least square weighted fusion algorithm 认领 引用
6
作者 LV Gan-yun CHENG Hao-zhong +1 位作者 ZHA Hai-bao 《Journal of Harbin Institute of Technology(New Series)》 EI CAS 2006年第6期649-653,共5页
A new method for power quality(PQ)disturbances identification is brought forward based on combining a neural network with least square(LS)weighted fusion algorithm.The characteristic components of PQ disturbances are ... A new method for power quality(PQ)disturbances identification is brought forward based on combining a neural network with least square(LS)weighted fusion algorithm.The characteristic components of PQ disturbances are distilled through an improved phase-located loop(PLL)system at first,and then five child BP ANNs with different structures are trained and adopted to identify the PQ disturbances respectively.The combining neural network fuses the identification results of these child ANNs with LS weighted fusion algorithm,and identifies PQ disturbances with the fused result finally.Compared with a single neural network,the combining one with LS weighted fusion algorithm can identify the PQ disturbances correctly when noise is strong.However,a single neural network may fail in this case.Furthermore,the combining neural network is more reliable than a single neural network.The simulation results prove the conclusions above. 展开更多
关键词 PQ disturbances identification combining neural network LS weighted fusion algorithm improved PLL system
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An Improved Medical Image Fusion Algorithm for Anatomical and Functional Medical Images 认领 引用 被引量：2
7
作者 CHEN Mei-ling TAO Ling QIAN Zhi-yu 《Chinese Journal of Biomedical Engineering(English Edition)》 CAS 2009年第2期84-92,共9页
In recent years,many medical image fusion methods had been exploited to derive useful information from multimodality medical image data,but,not an appropriate fusion algorithm for anatomical and functional medical ima... In recent years,many medical image fusion methods had been exploited to derive useful information from multimodality medical image data,but,not an appropriate fusion algorithm for anatomical and functional medical images.In this paper,the traditional method of wavelet fusion is improved and a new fusion algorithm of anatomical and functional medical images,in which high-frequency and low-frequency coefficients are studied respectively.When choosing high-frequency coefficients,the global gradient of each sub-image is calculated to realize adaptive fusion,so that the fused image can reserve the functional information;while choosing the low coefficients is based on the analysis of the neighborbood region energy,so that the fused image can reserve the anatomical image's edge and texture feature.Experimental results and the quality evaluation parameters show that the improved fusion algorithm can enhance the edge and texture feature and retain the function information and anatomical information effectively. 展开更多
关键词 medical image fusion wavelet transform fusion algorithm quality evaluation
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Adaptive Multisensor Tracking Fusion Algorithm for Air-borne Distributed Passive Sensor Network 认领 引用
8
作者 Zhen Ding Hongcai Zhang & Guanzhong Dai 《Journal of Systems Engineering and Electronics》 1996年第3期15-23,共9页
Single passive sensor tracking algorithms have four disadvantages: bad stability, longdynamic time, big bias and sensitive to initial conditions. So the corresponding fusion algorithm results in bad performance. A new... Single passive sensor tracking algorithms have four disadvantages: bad stability, longdynamic time, big bias and sensitive to initial conditions. So the corresponding fusion algorithm results in bad performance. A new error analysis method for two passive sensor tracking system is presented and the error equations are deduced in detail. Based on the equations, we carry out theoretical computation and Monte Carlo computer simulation. The results show the correctness of our error computation equations. With the error equations, we present multiple 'two station'fusion algorithm using adaptive pseudo measurement equations. This greatly enhances the tracking performance and makes the algorithm convergent very fast and not sensitive to initial conditions.Simulation results prove the correctness of our new algorithm. 展开更多
关键词 Passive tracking system Error analysis Fusion algorithm Distributed passive sensornetwork Distributed estimation.
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移动机器人路径规划算法综述 认领 引用 被引量：7
9
作者 张永宏 郭子健 +2 位作者 陆竹恒 蒋亮 曹海啸 《计算机工程与应用》 EI CSCD 北大核心 2026年第2期26-39,共14页
路径规划算法是实现移动机器人自主导航的关键技术之一,其性能决定了路径规划的质量。为全面地了解移动机器人路径规划算法的研究现状和发展,对常用算法进行系统综述。针对路径规划算法的特点,将其划分为传统算法、基于采样的算法、基... 路径规划算法是实现移动机器人自主导航的关键技术之一,其性能决定了路径规划的质量。为全面地了解移动机器人路径规划算法的研究现状和发展,对常用算法进行系统综述。针对路径规划算法的特点,将其划分为传统算法、基于采样的算法、基于人工智能的算法和基于智能仿生的算法;基于上述分类,简要介绍了算法原理和实际应用场景,重点阐述近年来各种算法的相关研究成果,概括对比各类算法的优缺点;选取了四种算法在同一仿真环境下验证算法的有效性。最后,对移动机器人未来发展趋势进行展望,以期为移动机器人路径规划研究提供参考。 展开更多
关键词 移动机器人 路径规划 算法分类与融合 算法验证
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无人机航迹规划算法综述 认领 引用 被引量：2
10
作者 王硕 李洋 +1 位作者 赵蕴龙 刘春颜 《哈尔滨工程大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2026年第3期708-719,共12页
为系统梳理无人机航迹规划领域的研究进展,本文首先对无人机航迹规划问题进行分析,依据算法原理对现有方法进行分类并介绍了其中常用算法的特点与应用;其次基于改进思路将近年研究归纳为基于算法自身局限性改进、结合环境表征改进以及... 为系统梳理无人机航迹规划领域的研究进展,本文首先对无人机航迹规划问题进行分析,依据算法原理对现有方法进行分类并介绍了其中常用算法的特点与应用;其次基于改进思路将近年研究归纳为基于算法自身局限性改进、结合环境表征改进以及基于多算法融合改进3类,最后指出航迹规划算法研究的难点与挑战以及现有研究的不足,然后在此基础上对未来发展趋势进行展望。研究结果表明,传统经典算法如A*算法、遗传算法、蚁群算法的改进已较成熟,而灰狼算法等新型智能算法以及与强化学习相结合的方法仍需深入研究。此外,当前研究主要针对单无人机场景,多机协同与复杂场景适应性仍显不足。需平衡环境建模的精度与效率,发展更贴合实际的建模方法并在此基础上优化规划算法。 展开更多
关键词 无人机 航迹规划 算法改进 强化学习 深度强化学习 群体智能 遗传算法 算法融合
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基于BKA优化多算法模型的铁路危岩落石风险评估研究 认领 引用
11
作者 靳春玲 陆浩伟 +2 位作者 贡力 党丹丹 郭芮 《铁道科学与工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2026年第2期902-912,共11页
在复杂地质与环境条件下,山区铁路沿线危岩落石灾害对线路运行安全与稳定构成显著威胁。为提升灾害识别精度与防控能力,本文构建了一种基于黑翅鸢算法(black kite algorithm,BKA)优化的多算法融合模型,用于铁路沿线危岩落石灾害风险的... 在复杂地质与环境条件下,山区铁路沿线危岩落石灾害对线路运行安全与稳定构成显著威胁。为提升灾害识别精度与防控能力,本文构建了一种基于黑翅鸢算法(black kite algorithm,BKA)优化的多算法融合模型,用于铁路沿线危岩落石灾害风险的定量化评估。该模型以反向传播神经网络(back propagation neural network,BPNN)为核心,融合主成分分析(principal component analysis,PCA)降维与Elastic Net特征选择技术,并利用BKA优化BPNN的初始权重与偏置参数,从而加快收敛速度并提升预测稳定性。构建了涵盖地形、岩性、荷载、防护等12项指标的多层次风险评估指标体系,系统表征危岩致灾机理。以焦柳铁路与黔桂铁路沿线典型高风险边坡为研究对象,采用K折交叉验证(K=10)验证模型在复杂地质条件下的鲁棒性与泛化能力。实验结果表明,所提模型的预测准确率达到90.0%、决定系数R2为0.899、AUC值为0.909,均优于WOA(whale optimization algorithm)优化模型(80.0%、0.797、0.818)、PSO优化模型(77.5%、0.723、0.786)及传统BPNN(75.0%、0.646、0.737)。尤其在Ⅲ级和Ⅳ级高风险等级识别中,模型召回率达100%,F1-score为1.0,分类边界清晰且稳定性强。基于预测结果提出了分级防控策略,并从施工可达性与推广潜力等方面验证了其工程适用性。研究成果为山区铁路危岩落石灾害的精细化管理与防控提供了实用决策支持工具,并为更广泛的地质灾害风险评估方法研究提供了参考。 展开更多
关键词 黑翅鸢算法 多算法融合模型 危岩落石灾害 山区铁路 风险评估
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基于YOLOv10的多尺度调制和通道重校准垃圾检测算法 认领 引用
12
作者 孙航 师泽帅 +2 位作者 余梅 万俊 梁超 《安全与环境学报》 CAS CSCD 北大核心 2026年第1期337-347,共11页
近年来,垃圾检测算法在环境保护和公共卫生安全中发挥着重要作用。然而,现有算法的检测头缺乏对判别性特征的有效建模,导致对相似特征垃圾的检测表现不佳。此外,YOLO算法中使用拼接的方法进行特征融合时,算法未充分挖掘通道间的相关性,... 近年来,垃圾检测算法在环境保护和公共卫生安全中发挥着重要作用。然而,现有算法的检测头缺乏对判别性特征的有效建模,导致对相似特征垃圾的检测表现不佳。此外,YOLO算法中使用拼接的方法进行特征融合时,算法未充分挖掘通道间的相关性,限制了检测性能的提升。针对以上问题,研究提出了一个基于YOLOv10的多尺度调制和通道重校准垃圾检测算法。研究设计了多尺度特征调制检测头,通过对多感受野特征图进行细粒度权重分配,提升了检测头对相似特征的判别能力。此外,研究提出了通道二次重校准特征融合模块,通过动量因子对不同特征通道重要性进行两次重标定,以提升融合后的特征表达能力。试验表明,该算法在包含12类目标的生活垃圾检测数据集上的平均检测精度较基准模型和较新的YOLOv11算法分别提升1.64百分点和0.95百分点,且优于其他先进的目标检测算法。 展开更多
关键词 环境工程学 垃圾检测 YOLOv10算法 特征融合
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机器学习算法融合的行人交通事故下肢损伤预测 认领 引用
13
作者 胡远志 王登科 +1 位作者 胡小文 刘西 《重庆理工大学学报（自然科学）》 CAS 北大核心 2026年第6期82-90,共9页
利用THUMS人体模型和6款汽车有限元模型对一起现实事故进行还原验证,泛化搭建576组仿真试验,建立含股骨、胫腓骨最大应力、膝关节韧带、半月板应变及对应损伤状态的行人下肢损伤数据库。基于该数据库,选取行人类型、车型、碰撞车速、碰... 利用THUMS人体模型和6款汽车有限元模型对一起现实事故进行还原验证,泛化搭建576组仿真试验,建立含股骨、胫腓骨最大应力、膝关节韧带、半月板应变及对应损伤状态的行人下肢损伤数据库。基于该数据库,选取行人类型、车型、碰撞车速、碰撞区域、碰撞角度及股骨应力作为输入特征,融合随机森林、极限梯度提升、卷积神经网络3类基础模型,构建多层感知机集成模型,实现股骨、胫腓骨、膝韧带及半月板损伤状态的预测。研究成果能够为行人保护与人工智能结合的智能化道路救援提供工程应用参考。 展开更多
关键词 机器学习 THUMS 下肢损伤预测 算法融合
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基于混沌增强多策略大鹅优化算法的机器人全局路径规划 认领 引用
14
作者 刘俊毅 付青 《信息与控制》 CSCD 北大核心 2026年第1期132-149,共18页
针对新兴的大鹅优化算法(GOOSE)在全局搜索能力上存在不足、易陷入局部最优的问题,提出了一种改进的GOOSE算法(IGOOSE)。IGOOSE通过融合混沌映射和精英反向学习策略提升种群多样性,从而增强全局搜索能力;采用非线性正弦Alpha控制函数以... 针对新兴的大鹅优化算法(GOOSE)在全局搜索能力上存在不足、易陷入局部最优的问题,提出了一种改进的GOOSE算法(IGOOSE)。IGOOSE通过融合混沌映射和精英反向学习策略提升种群多样性,从而增强全局搜索能力;采用非线性正弦Alpha控制函数以避免早熟收敛,同时引入混沌随机Lévy飞行策略来提升高维搜索效率。为平衡局部和全局搜索能力,IGOOSE结合改进的柯西逆累积分布函数与黄金正弦策略,加快了算法的收敛速度并提升了局部开发能力;此外,通过最优爆炸粒子策略有效避免陷入局部最优,并通过去冗余点策略进一步优化路径规划。仿真实验结果显示,IGOOSE算法在2维平面长度和3维飞行路径中表现出显著优势:相比GOOSE,最短路径长度缩短了6.31%,平均路径长度减少了7.53%,稳定性提升了34.72%,验证了其在复杂环境中的实用性。 展开更多
关键词 路径规划 大鹅优化算法 融合混沌映射 Lévy飞行策略 柯西逆累积分布
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计算机视觉在水产养殖中的应用现状及展望 认领 引用
15
作者 彭飞 宋雨龙 +5 位作者 袁华荣 刘宏轩 付庆贺 黄立俊 张丽梅 郑阿钦 《渔业现代化》 CSCD 北大核心 2026年第1期1-14,共14页
为系统梳理计算机视觉在水产养殖领域的应用现状,深入分析了计算机视觉在养殖全流程中的应用现状与现存挑战,并对未来发展趋势进行展望,以期为水产养殖的智能化转型升级提供理论支持与技术参考。本研究重点围绕卷积神经网络、YOLO系列... 为系统梳理计算机视觉在水产养殖领域的应用现状,深入分析了计算机视觉在养殖全流程中的应用现状与现存挑战,并对未来发展趋势进行展望,以期为水产养殖的智能化转型升级提供理论支持与技术参考。本研究重点围绕卷积神经网络、YOLO系列算法等视觉识别算法在水产养殖中的具体应用路径与性能表现展开探讨,同时详细阐述了多模态融合算法在整合视觉图像、声学信号及水质监测数据等方面的优势与发展潜力。现有研究表明,计算机视觉技术可显著提升水产养殖的精准化管理水平与生产效率;多模态融合算法在鱼类行为识别精度、摄食强度量化分析等关键任务中表现尤为突出。然而,计算机视觉算法在实际应用中仍面临水下成像环境复杂导致图像质量不佳、鱼类行为模式多样增加识别难度等问题。未来,随着深度学习算法的优化、多模态融合技术的深入应用,以及与物联网、养殖机器人等技术的跨领域协同融合,计算机视觉技术将为水产养殖业的高效化、精准化、绿色可持续发展提供关键技术支持,对保障全球水产品供应与粮食安全具有重要意义。 展开更多
关键词 计算机视觉 水产养殖 算法应用 多模态融合 智能化养殖
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基于调节因子改进模糊熵融合加权法的锂电池状态联合估计 认领 引用 被引量：2
16
作者 张程 陆万林 +1 位作者 张东清 林锦平 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2026年第3期1062-1074,共13页
锂电池的剩余电量(SOC)和健康状态(SOH)是优化电池管理、延长电池寿命及提高系统安全性的重要参数。为了提升电池SOC与SOH估计精度,提出一种调节因子改进模糊熵融合加权法(AFFEWF)的锂电池状态联合估计方法。首先以10个并联的18650锂电... 锂电池的剩余电量(SOC)和健康状态(SOH)是优化电池管理、延长电池寿命及提高系统安全性的重要参数。为了提升电池SOC与SOH估计精度,提出一种调节因子改进模糊熵融合加权法(AFFEWF)的锂电池状态联合估计方法。首先以10个并联的18650锂电池为实验样本,进行间歇脉冲恒流放电实验获取OCV-SOC曲线,对比不同阶数拟合曲线的端电压预测效果;其次提出基于调节因子改进模糊熵融合加权法,通过调节因子对数据进行筛选,以端电压残差为依据计算各数据源的权重,从而得到加权后的联合估计结果;然后将调节因子改进模糊熵融合加权法与模糊熵融合加权法(FEWF)、多模型概率融合加权法(MMPWF)进行对比分析,以评估不同融合策略的性能表现;最后通过仿真软件对所提算法进行验证,结果显示,所提调节因子改进模糊熵融合加权法能有效提升锂电池SOC和SOH估计的精确度。 展开更多
关键词 联合估计 卡尔曼算法 调节因子 模糊熵 融合加权法 锂电池
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制造装备运动部件空间位姿检测技术研究 认领 引用
17
作者 陈衡 袁明记 +1 位作者 许耀宇 夏仰球 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2026年第2期151-155,162,共5页
针对辐射、密闭、剧毒等极端环境下制造装备运动部件空间位姿精度难以测试的问题,发展基于惯性测量单元的线性运动轴线六自由度误差在线测量技术,构建位置、姿态及其角速率和角加速率的融合算法,研制基于加速度传感器、陀螺仪及水平仪... 针对辐射、密闭、剧毒等极端环境下制造装备运动部件空间位姿精度难以测试的问题,发展基于惯性测量单元的线性运动轴线六自由度误差在线测量技术,构建位置、姿态及其角速率和角加速率的融合算法,研制基于加速度传感器、陀螺仪及水平仪的密闭空间内置式测试系统。然后以二维平台直线轴为测试对象,开展线性运动轴线六自由度误差检测试验,通过自研检测系统与XM60型激光干涉仪测试数据的比对分析验证了制造装备运动部件空间位姿检测技术的可行性和准确性。 展开更多
关键词 空间位姿 惯性测量单元 加速度传感器 融合算法
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基于多机制融合PGSA的弦支穹顶结构预应力优化 认领 引用
18
作者 姜正荣 苏昌旺 +1 位作者 石开荣 周梓杰 《西南交通大学学报》 EI CSCD 北大核心 2026年第1期127-135,共9页
针对模拟植物生长算法(PGSA)以固定步长搜索难以收敛于全局最优解、对初始生长点选取依赖性强和生长空间巨大的局限性,提出自适应变步长搜索、高斯扰动变异和生长空间筛选3种机制的新策略,建立基于多机制融合的模拟植物生长算法(多机制... 针对模拟植物生长算法(PGSA)以固定步长搜索难以收敛于全局最优解、对初始生长点选取依赖性强和生长空间巨大的局限性,提出自适应变步长搜索、高斯扰动变异和生长空间筛选3种机制的新策略,建立基于多机制融合的模拟植物生长算法(多机制融合PGSA),进一步采用多机制融合PGSA对弦支穹顶结构进行预应力优化,并与其他优化算法进行对比.结果表明:与原PGSA相比,引入自适应变步长搜索机制,可避免算法陷入局部最优解,引入高斯扰动变异机制,可解决由于初始生长点的选取不当而造成优化结果不佳的问题,引入生长空间筛选机制,可在算法收敛后有效终止生长,显著缩小生长空间(降幅最大达97.64%);与其他优化算法相比,多机制融合PGSA的迭代次数最少(仅为45次),且优化得到的支座平均水平径向反力绝对值最小(仅为0.004 kN),验证了该算法的适用性. 展开更多
关键词 弦支穹顶结构 模拟植物生长算法 预应力优化 多机制融合 算法新策略
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三肇凹陷A区块葡萄花油层缝网压裂参数优化实践 认领 引用
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作者 杨光 张煜琦 +2 位作者 李锦超 杨玉才 刘小波 《大庆石油地质与开发》 CAS 北大核心 2026年第1期118-126,共9页
松辽盆地三肇凹陷葡萄花油层属于典型的低孔、低渗储层,随着压裂重复次数的增多,压裂效果逐年变差。为了探究A区块葡萄花油层缝网压裂影响压裂效果的主控因素,应用聚类分析方法,对试验区块各类数据参数预处理,优选堆叠集成算法,并对压... 松辽盆地三肇凹陷葡萄花油层属于典型的低孔、低渗储层,随着压裂重复次数的增多,压裂效果逐年变差。为了探究A区块葡萄花油层缝网压裂影响压裂效果的主控因素,应用聚类分析方法,对试验区块各类数据参数预处理,优选堆叠集成算法,并对压裂效果进行评价,制作压裂参数优化图版。结果表明:应用聚类分析方法将离散型数据转化为2―4类分类变量,可保证回归算法测试集的相关系数达到83%以上;应用集成算法综合考虑不同算法的预测结果,能够提升预测准确率5百分点;三肇凹陷A区块试验井不同储层特征对应的最优施工参数差异较大,根据储层不同特征确定影响因素权重,选取权重较大的有效厚度、加砂强度等9类主控因素,建立加砂、加液优化参数图版,实际应用表明试验区块20口井的初期日增油量同比提高了30%。研究成果可为同类储层压裂选井、选层及压裂规模设计提供理论依据及方案。 展开更多
关键词 葡萄花油层 压裂效果 主控因素 聚类 融合算法 压裂参数优化
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改进YOLOv7算法及其油田生产违规行为检测 认领 引用 被引量：1
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作者 任伟建 李虞龙 +3 位作者 康朝海 霍凤财 任璐 张永丰 《计算机技术与发展》 2026年第1期156-161,共6页
针对油田现场监控中摄像头安装高度较高、目标体积较小导致检测难度大的问题,该文提出了一种改进的YOLOv7目标检测算法。首先,在网络结构中引入GD融合机制,通过高效的信息聚合策略,动态整合来自不同层级的特征图信息,从而增强模型对多... 针对油田现场监控中摄像头安装高度较高、目标体积较小导致检测难度大的问题,该文提出了一种改进的YOLOv7目标检测算法。首先,在网络结构中引入GD融合机制,通过高效的信息聚合策略,动态整合来自不同层级的特征图信息,从而增强模型对多尺度目标,尤其是小目标的检测能力。其次,加入Biformer模块,利用其双分支路由注意力机制从全局视角分析特征间的相关性,有效过滤背景干扰和冗余特征,提升模型对关键目标区域的关注度,同时结合注意力稀疏化策略降低冗余计算,兼顾检测精度与计算效率。最后,将传统的IoU损失替换为ICoU-NWD损失函数,引入Wasserstein距离作为边界框之间的度量方式,使边界框预测更准确,尤其在面对尺度变化较大的目标时更具鲁棒性。实验结果表明,改进模型在典型油田场景下的mAP达到97.0%,比原始YOLOv7提升了7.2%;在提升检测准确率和特征表达能力的同时,参数量仅增加12.1%,计算量仅上升3.7%,适合部署在边缘计算设备上,满足复杂环境下的智能检测需求。 展开更多
关键词 改进YOLOv7算法 小目标检测 GD融合机制 Biformer Wasserstein距离 ICoU-NWD
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