检索结果-内蒙古大学图书馆

华南理工大学学报(自然科学版) 2025年第1期53卷 32-48页

作者：陈翠峰林镇宏黄炽坤赵津瑶欧士琪华南理工大学广东广州510006 人工智能与数字经济广东省实验室(广州) 广东广州510335

实现交通强国目标要求高度发展基础设施、构建高效运营体系、推动技术创新和实现可持续发展。在双碳目标这一背景下,交通部门需通过能源转型实现深度减碳,这既符合交通强国构建过程中的可持续发展要素,也需要避免因能源转型决策错误或... 详细信息

实现交通强国目标要求高度发展基础设施、构建高效运营体系、推动技术创新和实现可持续发展。在双碳目标这一背景下,交通部门需通过能源转型实现深度减碳,这既符合交通强国构建过程中的可持续发展要素,也需要避免因能源转型决策错误或过于急切而对交通基础设施、运营体系的资源配置产生负面影响,从而影响交通强国战略的顺利推进。交通能源转型涉及多个关键决策变量,如汽车动力技术、基础设施建设、用户行为和政策制定等,其复杂性和重要性不容忽视。该文旨在从交通强国和双碳目标相融合的角度,结合综述和案例研究,深入探讨交通能源转型决策分析的意义、方法、工具和经验,为国家政策的制定和企业决策提供理论与实践参考,引发对相关决策分析的重视和研究。首先,对交通能源转型决策分析的内涵和动机进行了阐述。然后,从汽车动力技术、基础设施、用户行为和政策制定4个角度出发,运用优化模型思维方法,并引用已有文献中的分析案例进行详细示范,涵盖诸如电动车辆行驶里程优化、充电网络规划、用户选择行为决策、政策减排效益及公平性等内容。此外,借助已发表的案例或政策实施情况,着重指出了交通能源转型决策分析中不当假设可能对行业和社会产生的影响。最后,总结了交通能源转型决策分析的重要性和可操作性,提出了若干研究课题建议,以促进该领域的深入研究。该文研究内容可为交通能源转型决策提供全面的理论支持和实践参考,有利于推动我国交通领域的可持续发展。

关键词：交通强国碳中和交通能源转型汽车动力技术决策分析

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基于RGBD的菠萝催花机器人花芯识别与定位

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控制理论与应用 2025年第2期42卷 281-288页

作者：张智军黄灿辉蓝浩继华南理工大学自动化科学与工程学院广东广州510640 人工智能与数字经济实验室广东广州510335

目前的夜间菠萝催花作业极度依赖人工劳作,成本高昂且效率低下,人工催花的工作模式制约了菠萝种植业的发展,机器人和机器视觉的发展有助于高效完成菠萝催花任务.针对夜间菠萝花芯识别存在夜晚光线不足、菠萝与野草混杂识别困难和定位不... 详细信息

目前的夜间菠萝催花作业极度依赖人工劳作,成本高昂且效率低下,人工催花的工作模式制约了菠萝种植业的发展,机器人和机器视觉的发展有助于高效完成菠萝催花任务.针对夜间菠萝花芯识别存在夜晚光线不足、菠萝与野草混杂识别困难和定位不准确等问题,本文提出了基于RGBD的目标检测算法,用于菠萝催花机器人的花芯识别与定位.本文算法首先通过基于HSV色彩空间的伽马函数自适应地校正夜间图像的不均匀光照;其次,使用YOLOv8目标检测算法实现菠萝花芯的快速识别,得到花芯的预测坐标;然后,基于RGBD图像的深度信息实现了预测框的深度估计;最后通过坐标转换得到花芯的空间坐标,引导机器人完成催花作业.本文算法在夜间菠萝图像数据集上进行验证,花芯识别准确率为94.9%,每秒可处理26帧图像,满足实时催花作业要求.

关键词：机器人神经网络识别定位智慧农业

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基于时空注意力的多粒度链路预测算法

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软件学报 2025年

作者：何玉林赖俊龙崔来中尹剑飞黄哲学人工智能与数字经济广东省实验室(深圳) 深圳大学计算机与软件学院

社交网络链路预测有助于揭示网络节点之间的潜在联系,在好友推荐、合作预测等方面有着重要的实际应用价值.然而,现有的链路预测方法忽略了社交网络时间序列的中、长期发展趋势,且没有从长期的角度考虑网络中节点之间的相互影响关系.针... 详细信息

社交网络链路预测有助于揭示网络节点之间的潜在联系,在好友推荐、合作预测等方面有着重要的实际应用价值.然而,现有的链路预测方法忽略了社交网络时间序列的中、长期发展趋势,且没有从长期的角度考虑网络中节点之间的相互影响关系.针对以上问题,提出基于时空注意力的多粒度链路预测算法,该算法能够融合不同粒度社交网络时间序列的时空特征以提升链路预测的准确性.首先,以时间衰减函数构建社交网络快照图的权重,提出图加权移动平均策略,生成反映短期、中期和长期趋势的不同粒度社交网络时间序列;然后,利用基于多头注意力机制的神经网络提取社交网络序列的全局时间特征;接着,结合社交网络序列内节点的历史交互信息,通过基于掩码注意力机制的神经网络从长期角度自适应地构建网络拓扑结构,以动态地调整节点之间的相互影响,并结合图卷积网络建模空间信息;最后,提出融合注意力神经网络,从短期、中期和长期时空特征中提取出有用的短期、中期和长期信息,并进行特征融合,准确地预测未来社交网络的链接.在4种社交网络公开数据集上与7种现有的链路预测算法的实验对比证实所提方法的有效性和优越性.

关键词：社交网络链路预测多粒度注意力机制图卷积网络

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生物视觉启发的颗粒全息图动静分割神经网络

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光学学报 2025年第1期45卷 58-67页

作者：汤铭杰徐捷陈振熙熊锐钟丽云吕晓旭田劲东人工智能与数字经济广东省实验室(深圳) 广东深圳518100 深圳大学物理与光电工程学院广东深圳518060 华南师范大学纳米光子功能材料与器件广东省重点实验室广东广州510006

全息成像广泛应用于水体微藻、空气花粉、生物细胞等溶胶颗粒检测。通过重建算法能够获得动态目标的多种图像,如振幅、相位、形貌等,但常常受到静态颗粒背景条纹的干扰。为了解决动、静颗粒全息图的分割问题,受生物视觉对光强及光强变... 详细信息

全息成像广泛应用于水体微藻、空气花粉、生物细胞等溶胶颗粒检测。通过重建算法能够获得动态目标的多种图像,如振幅、相位、形貌等,但常常受到静态颗粒背景条纹的干扰。为了解决动、静颗粒全息图的分割问题,受生物视觉对光强及光强变化具有双重敏感性的启发,设计了一种同时处理灰度图像和事件数据的神经网络算法。通过融合双模态数据并结合自监督学习,成功实现了动、静目标相互叠加全息图的完整分割及独立输出。消融实验验证了仿生模块的必要性及优越性,自监督学习的策略确保了算法的泛化性。该仿生型神经网络算法保留了溶胶颗粒全息图中的高频条纹,为后续的相位成像、三维成像等任务提供保障。

关键词：全息图像处理动静分割仿生算法神经网络

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基于节点抽样的分布式二阶段聚类方法

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计算机科学 2025年第2期52卷 134-144页

作者：张曼静何玉林李旭黄哲学人工智能与数字经济广东省实验室(深圳) 广东深圳518107 深圳大学计算机与软件学院广东深圳518060

针对大数据聚类中存在的计算资源消耗大、聚类效率低的问题,提出了一种新的基于节点抽样的分布式二阶段聚类方法。该方法首先在各个本地节点对节点上的数据执行局部聚类操作,并基于局部聚类结果,从每个节点中抽取代表性的数据样本,然后... 详细信息

针对大数据聚类中存在的计算资源消耗大、聚类效率低的问题,提出了一种新的基于节点抽样的分布式二阶段聚类方法。该方法首先在各个本地节点对节点上的数据执行局部聚类操作,并基于局部聚类结果,从每个节点中抽取代表性的数据样本,然后将各节点选定的样本数据传输至中央节点。之后,在中央节点上,对合并的样本数据进行进一步的聚类分析,并将样本聚类的结果传回各个本地节点。最后,各本地节点结合自身的局部聚类结果和中央节点的样本聚类结果,完成最终的聚类标签统一。通过以上流程,所提方法实现了对集中式聚类算法的分布式改造,能够快速一致地完成对全局数据的聚类分析。理论分析和数值实验均表明,与传统的全量数据集中式聚类方法相比,二阶段聚类方法有效地结合了并行处理的高效性和集成分析的准确性,在保证聚类质量的前提下能够显著降低计算资源的消耗,是一种可行的大数据聚类分布式解决方案。

关键词：大数据聚类分布式计算节点抽样并行计算二阶段聚类

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快速城市化对城市内涝特征的影响分析

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水资源保护 2025年

作者：王兆礼孟德胜廖耀星陈昱宏卢义亮华南理工大学土木与交通学院人工智能与数字经济广东省实验室(广州)

随着全球气候变化和城市化进程的不断推进，我国城市暴雨内涝灾害频发，严重威胁社会经济发展和居民生命财产安全。基于SWMM和WCA2D模型构建一二维耦合的城市水文水动力模型，研究南岗河流域城市化前后在不同降雨重现期下的内涝淹没响... 详细信息

随着全球气候变化和城市化进程的不断推进，我国城市暴雨内涝灾害频发，严重威胁社会经济发展和居民生命财产安全。基于SWMM和WCA2D模型构建一二维耦合的城市水文水动力模型，研究南岗河流域城市化前后在不同降雨重现期下的内涝淹没响应规律。结果表明：构建的模型模拟一维河道水位和二维淹没范围与实测结果相接近，证明该模型在研究区内有较好的适用性。从1990年到2020年，南岗河流域建设用地面积增长了4.1倍。不透水面扩张使出水口洪峰流量增大，径流系数增大，峰现时间提前，溢流点数增多，淹没面积大幅增加。相比城市化前，城市化后1a、20a和100a暴雨下的内涝淹没面积分别增长了4.2倍、1.1倍和0.5倍。不透水面扩张加剧了内涝灾害的发生，进一步恶化了城市的防洪排涝能力。本研究对揭示城市化对洪涝过程影响机理、海绵城市建设和减少城市内涝损失等具有重要意义。

关键词：暴雨内涝城市化水文水动力模型影响南岗河流域

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风险最小化加权朴素贝叶斯分类器

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计算机科学 2025年第3期52卷 137-151页

作者：欧桂良何玉林张曼静黄哲学 Philippe Fournier-Viger 人工智能与数字经济广东省实验室(深圳) 广东深圳518107 深圳大学计算机与软件学院广东深圳518060

朴素贝叶斯分类器被誉为机器学习领域的十大经典算法之一,其以完备的理论基础和简单的模型结构而闻名,在许多的实际应用中取得了良好的分类效果。然而条件属性独立性假设在一定程度上限制了朴素贝叶斯分类器的性能,因此大量的改进工作... 详细信息

朴素贝叶斯分类器被誉为机器学习领域的十大经典算法之一,其以完备的理论基础和简单的模型结构而闻名,在许多的实际应用中取得了良好的分类效果。然而条件属性独立性假设在一定程度上限制了朴素贝叶斯分类器的性能,因此大量的改进工作被提出来缓解这一问题,加权朴素贝叶斯分类器便是其中之一。在对边缘概率权重作用深入分析的基础之上,文中提出了一种基于风险最小化的加权朴素贝叶斯分类器(Risk Minimization-Based Weighted Naive Bayesian Classifier,RM-WNBC),即在权重确定的过程中同时考虑分类器的经验风险和权重的结构风险。不同于现有的过分关注朴素贝叶斯分类器外在泛化性能的改进策略,RM-WNBC是从朴素贝叶斯分类器的内在概率分布出发改善其泛化性能。经验风险度量了加权朴素贝叶斯分类器的分类能力,采用后验概率的估计质量表示;结构风险刻画了加权朴素贝叶斯分类器对属性相关性的处理,采用类条件概率的均方差表示。经验风险最小化保证了RM-WNBC可以获得良好的训练精度,同时结构风险最小化又使得RM-WNBC能够取得最佳的属性相关表达能力。为了获得RM-WNBC的最优权重,推导了高效且收敛的权重更新策略来保证结构风险和经验风险的最小化。在31个UCI和KEEL标准分类数据集上对RM-WNBC的可行性、合理性和有效性进行了验证。实验结果表明:1)RM-WNBC的训练和测试精度随着边缘概率权重的不断更新逐渐增加直至收敛;2)RM-WNBC具有比现有加权朴素贝叶斯分类器更好的属性相关性表达能力;3)在给定的显著性水平下,RM-WNBC在31个数据集上能够获得比经典朴素贝叶斯分类器、3种贝叶斯网络、4种加权朴素贝叶斯分类器和1种特征选择朴素贝叶斯分类器更好的训练和测试表现。

关键词：朴素贝叶斯独立性假设加权朴素贝叶斯结构风险经验风险贝叶斯网络

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基于改进H-AC算法的冷源系统节能优化控制策略

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华南理工大学学报(自然科学版) 2025年第1期53卷 21-31页

作者：周璇莫浩华闫军威华南理工大学机械与汽车工程学院广东广州510640 广州现代产业技术研究院广东广州511458 人工智能与数字经济广东省实验室(广州) 广东广州511442

中央空调冷源设备台数与运行参数的优化是一类离散与连续变量的协同优化问题,而经典强化学习算法难以优化此类问题。为此,该文提出了一种结合选项-评论者与演员-评论者框架的中央空调冷源系统节能优化控制策略。首先,采用分层演员-评论... 详细信息

中央空调冷源设备台数与运行参数的优化是一类离散与连续变量的协同优化问题,而经典强化学习算法难以优化此类问题。为此,该文提出了一种结合选项-评论者与演员-评论者框架的中央空调冷源系统节能优化控制策略。首先,采用分层演员-评论者(H-AC)算法分层优化设备台数与运行参数,且高层和底层模型共用Q网络评估状态价值,以解决多时间尺度下的优化难题;然后,在智能体架构、策略与网络更新方式等方面对H-AC算法进行改进,以加速智能体的收敛;最后,以夏热冬暖地区某科研办公建筑中央空调冷源系统为研究对象,基于冷源系统TRNSYS仿真平台进行实验。结果表明:在平均室内舒适时间占比分别增加14.08、11.23、29.70、9.07个百分比的前提下,基于改进H-AC算法的系统能耗分别比其他4种常规深度强化学习算法减少了32.28%、28.55%、28.63%、11.53%;虽然基于改进H-AC算法的系统能耗比基于选项-评论者框架的算法增加了0.27%,但获得了更平稳的学习过程且平均室内舒适时间占比增加了4.8个百分点。该文算法可为各类建筑中央空调冷源系统节能优化提供有效的技术手段,助力建筑“双碳”目标的实现。

关键词：冷源系统 TRNSYS仿真平台深度分层强化学习选项-评论者框架协同优化

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轻量化室内透视贴图的自适应生成方法

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测绘通报 2025年第2期 83-88页

作者：李游姚萌萌魏智威赵志刚汤圣君郭仁忠深圳大学建筑与城市规划学院智慧城市研究院广东深圳518060 人工智能与数字经济广东省实验室(深圳) 广东深圳518107

针对传统室内透视贴图获取成本高、纹理适配性差等问题,本文提出了一种轻量化透视贴图的自适应生成方法。该方法首先利用建筑信息模型精确的几何精度及丰富的纹理色彩,融合部件空间与语义信息对室内场景进行重组和划分;然后结合划分场... 详细信息

针对传统室内透视贴图获取成本高、纹理适配性差等问题,本文提出了一种轻量化透视贴图的自适应生成方法。该方法首先利用建筑信息模型精确的几何精度及丰富的纹理色彩,融合部件空间与语义信息对室内场景进行重组和划分;然后结合划分场景和可见性约束策略确定纹理投影平面,生成各划分空间的平面纹理图并保持家具部件的立体感;最后对平面纹理进行拼接以获取与原始模型内景一致的透视贴图,并通过试验对比了透视贴图与原始模型在建筑物内部景观的实时渲染效率和可视化效果。结果表明,本文方法能够有效生成特定场景的室内透视贴图,并且能够取得与原始模型相似的视觉体验。

关键词：建筑信息模型内部映射轻量可视化室内透视贴图纹理贴图

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重大公共卫生事件背景下公众服务安全感知的度量研究

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管理学报 2025年第1期22卷 145-155页

作者：白卫静左文明陈飞扬丘心心华南理工大学电子商务系广州市510006 人工智能与数字经济广东省实验室(广州) 广州市510335

运用扎根理论对微博数据进行多级编码,构建服务安全理论框架,并结合BERT模型从另一数据集中提取服务安全信息,计算“服务安全感知指数”以量化公众服务安全感知水平。研究表明,服务安全包括身体生命、资金财务和情感心理安全。服务安全... 详细信息

运用扎根理论对微博数据进行多级编码,构建服务安全理论框架,并结合BERT模型从另一数据集中提取服务安全信息,计算“服务安全感知指数”以量化公众服务安全感知水平。研究表明,服务安全包括身体生命、资金财务和情感心理安全。服务安全涵盖7个核心类属,前3类为保护服务安全的措施,后4类为影响措施实施的条件。服务安全各维度及综合指数均经历了初期震荡、逐步上升、缓慢下降至谷底、防控措施放开后回升的过程,尽管总体趋势一致,但各维度的具体变化存在差异。

关键词：重大公共卫生事件服务安全服务安全感知指数 BERT模型大数据

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