检索结果-内蒙古大学图书馆

清华大学学报(自然科学版) 2025年第5期65卷 854-866页

作者：周帅帅朱恩昌高盛祥余正涛线岩团赵子霄陈霖昆明理工大学信息工程与自动化学院昆明理工大学云南省人工智能重点实验室

社交媒体事件检测是指从各类社交媒体的内容中挖掘热点事件。在实际情况中，由于数据稀缺，社交媒体事件检测在低资源的情况下表现较差。现有的方法主要是通过跨语言知识迁移等方式来缓解低资源问题，但忽略了数据隐私问题。该文提出了... 详细信息

社交媒体事件检测是指从各类社交媒体的内容中挖掘热点事件。在实际情况中，由于数据稀缺，社交媒体事件检测在低资源的情况下表现较差。现有的方法主要是通过跨语言知识迁移等方式来缓解低资源问题，但忽略了数据隐私问题。该文提出了基于联邦知识蒸馏的跨语言社交媒体事件检测方法FedEvent,旨在将富资源客户端知识蒸馏到低资源客户端。该框架通过结合参数高效微调技术和三组对比损失，实现非英文语义空间到英文语义空间的有效映射，并采用联邦蒸馏策略，在保障数据隐私的前提下实现知识的迁移。此外，还设计了一套四阶段生命周期机制以适应增量场景。在真实数据集上进行实验证明了该框架的有效性。

关键词：社交媒体事件检测低资源联邦知识蒸馏跨语言知识迁移

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改进VMD及补偿距离的滚动轴承故障检测方法

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控制理论与应用 2025年第4期42卷 776-786页

作者：郭凯马军熊新李祥胡玉明昆明理工大学信息工程与自动化学院云南昆明650500 昆明理工大学云南省人工智能重点实验室云南昆明650500

针对滚动轴承早期故障点检测性能各异且无通用标准的问题,从构建性能退化曲线角度入手,提出了一种改进变分模态分解(IVMD)及补偿距离的滚动轴承故障检测方法.首先,利用估计信噪比(eSNR)方法自适应确定变分模态分解(VMD)的模态数K;其次,... 详细信息

针对滚动轴承早期故障点检测性能各异且无通用标准的问题,从构建性能退化曲线角度入手,提出了一种改进变分模态分解(IVMD)及补偿距离的滚动轴承故障检测方法.首先,利用估计信噪比(eSNR)方法自适应确定变分模态分解(VMD)的模态数K;其次,计算分解本征模态函数(IMF)的概率密度函数(PDF)分布,融合类间–类内距离构建补偿距离(CD)退化评估指标;然后,基于线性回归方程和3σ原则构建滑动窗修复CD退化指标存在的虚假波动,获得能准确表征滚动轴承退化过程的改进补偿距离评估指标(ICD);最后,通过切比雪夫不等式建立健康阈值与ICD指标间的关系,实现滚动轴承的早期故障检测.通过两组实验对比分析表明:所提方法可以准确表征滚动轴承的退化过程并可有效检测早期故障,为轴承早期故障诊断提供了一种新的解决方案.

关键词：变分模态分解滚动轴承故障检测虚假波动修复切比雪夫不等式

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基于混沌博弈理论的多源微波加热温度均匀性优化

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材料导报 2025年第3期39卷 50-57页

作者：杨彪韩泽民段绍米黄宏彬吴照刚彭飞云昆明理工大学信息工程与自动化学院昆明650500 昆明理工大学云南省人工智能重点实验室昆明650500 昆明理工大学非常规冶金教育部重点实验室昆明650093

本工作研究了多源微波加热系统中材料内部整体温度均匀性的优化问题,也就是在谐振腔体存在驻波的情况下,实现温度场梯度最小的优化目标。首先,从微波频率的动态变化出发,采用热点交替的移频方法,逆转材料温域分布,实现材料间冷热点的中... 详细信息

本工作研究了多源微波加热系统中材料内部整体温度均匀性的优化问题,也就是在谐振腔体存在驻波的情况下,实现温度场梯度最小的优化目标。首先,从微波频率的动态变化出发,采用热点交替的移频方法,逆转材料温域分布,实现材料间冷热点的中和,达到均匀加热的目的。然后,基于不同微波源之间的耦合程度差异,引入混沌博弈优化算法重构不同频率下各个微波源的馈入功率数值,在确保温度均匀性不变的情况下,提升材料的整体温度。最后,通过多源微波与SiC材料相互作用的仿真实例来分析加热过程,并开展对均匀性指标的有效计算。数值计算结果表明,与固定频率加热和扫频加热相比,所提出的方法均匀性分别提升了26.3%~70.2%和60.0%~62.7%,同时加热效率分别提高了2.5%~41.7%和14.2%~14.6%,能有效地改善微波加热的温度均匀性。

关键词：微波加热多微波源功频协同热点交替混沌博弈优化算法均匀性

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高压隔膜泵单向阀流场与阀芯运动的动态耦合特性分析

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振动与冲击 2025年第3期44卷 115-123页

作者：粟立静马军曾尧熊新丁文浩昆明理工大学信息工程与自动化学院昆明650500 昆明理工大学云南省智能控制与应用重点实验室昆明650500

为揭示高压隔膜泵单向阀开合过程中流场与阀芯运动耦合机理,基于6DOF模型和动网格算法,构建单向阀流场与阀芯运动的耦合仿真模型。通过数值模拟,对单向阀的流场速度、压力分布及脉动特性进行分析,获得流场域随时间演变的速度和压力云图... 详细信息

为揭示高压隔膜泵单向阀开合过程中流场与阀芯运动耦合机理,基于6DOF模型和动网格算法,构建单向阀流场与阀芯运动的耦合仿真模型。通过数值模拟,对单向阀的流场速度、压力分布及脉动特性进行分析,获得流场域随时间演变的速度和压力云图、全开度下的流场分布以及压力脉动时频域信息,并探讨弹簧参数及流体性质对阀芯运动的影响规律。结果表明:在单向阀一个开合周期内,位于阀隙流场处的流体流速激增,高速流体与腔内低速流体相接触形成剪切流动,在阀芯的周围流场形成大尺度漩涡特征;阀芯两侧流场存在较大压差,入口侧形成高压区,阀隙流场处呈现大幅度压力梯度变化且振幅波动显著,压力脉冲峰值频率集中在低频段内;随着弹簧刚度及预紧力增大,阀芯升程高度减小,回座撞击作用加剧,且预紧力对阀芯振荡影响较为显著;随着入口流量增大,阀芯升程高度增大,上升及回座速度增大,振荡幅度增大。

关键词：单向阀动网格流速分布压力脉动阀芯运动

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基于规则和嵌入联合学习的低资源知识图谱补全

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计算机工程与应用 2025年第9期61卷 148-158页

作者：周家啟宋燃余正涛黄于欣徐佳龙昆明理工大学信息工程与自动化学院昆明650500 昆明理工大学云南省人工智能重点实验室昆明650500

知识图谱补全(knowledge graph completion,KGC)是一种通过关系提取来填补缺失链接的知识图谱改进方法,规则挖掘和嵌入学习都可以用于知识图谱的补全。现有规则挖掘的研究主要集中在富资源语言的规则挖掘方面,在低资源知识图谱中难以挖... 详细信息

知识图谱补全(knowledge graph completion,KGC)是一种通过关系提取来填补缺失链接的知识图谱改进方法,规则挖掘和嵌入学习都可以用于知识图谱的补全。现有规则挖掘的研究主要集中在富资源语言的规则挖掘方面,在低资源知识图谱中难以挖掘出合适的规则;现有嵌入学习的方法依赖学习大量的事实三元组,难于处理低资源知识图谱的补全问题。针对两种方法存在的问题,提出一种基于规则和嵌入联合学习的低资源知识图谱补全方法。它由四部分组成,关系分流策略将三元组分为高频关系三元组和低频关系三元组;基于关系注意力的规则挖掘模块,利用改进的关系注意力机制提取低频关系的上下文信息,将其作为额外信息进行规则的挖掘;嵌入学习的模块,利用嵌入学习对知识图谱中高频关系三元组进行补全;迭代学习模块将两种方法进行有效结合,使得两种方法分别处理自己擅长的数据。通过在低资语言知识图谱补全数据集EL(希腊语)、FR(法语)、JA(日语)、Vi-310(越南语)中进行实验,使用指标MMR、HIT@1、HIT@5、HIT@10进行评估,取得了更佳的表现。

关键词：知识图谱补全嵌入学习知识图谱规则挖掘迭代学习低资源

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两阶段智能优化算法求解紧凑型带钢生产热轧调度问题

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计算机集成制造系统 2025年第1期31卷 102-116页

作者：梁望钱斌胡蓉张梓琪张长胜昆明理工大学信息工程与自动化学院云南昆明650500 昆明理工大学云南省高校工业智能与系统重点实验室云南昆明650500

针对实际生产中广泛存在的紧凑型带钢生产热轧调度问题(HRSP_CSP),提出一种两阶段智能优化算法(TIOA)进行求解。为合理控制成本并确保效益,采用主次目标进行优化。主目标为如何加入最少的无委托带钢(即订单外生产的带钢)来构成最小轧制... 详细信息

针对实际生产中广泛存在的紧凑型带钢生产热轧调度问题(HRSP_CSP),提出一种两阶段智能优化算法(TIOA)进行求解。为合理控制成本并确保效益,采用主次目标进行优化。主目标为如何加入最少的无委托带钢(即订单外生产的带钢)来构成最小轧制批次;次目标为如何在主目标确定的轧制批次中,确定各批次内的带钢集合和轧制顺序,以实现轧制平均平滑率(即各批次带钢轧制平滑率的平均值)最小。基于HRSP_CSP的特点,TIOA设计为两阶段优化算法。在TIOA的前一阶段,分析问题特征,提出启发式算法获取问题的最优解(即最小轧制批次)。在TIOA的后一阶段,分析问题性质,提出改进人工蜂群(IABC)算法在较短时间内获取问题的优质解。IABC算法采用基于集合的编码方式,并设计问题解的最优解码策略来提升解的质量,同时设计结合无效邻域判断策略的两类Swap邻域操作以增强局部搜索效率。通过仿真实验和算法对比,验证了TIOA的有效性。

关键词：启发式算法热轧调度人工蜂群紧凑型带钢生产

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超启发蚁群优化算法求解带柔性时间窗的绿色两级多周期车辆路径问题

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控制与决策 2025年第3期40卷 745-754页

作者：郭宁钱斌申秋义那靖胡蓉耿言昆明理工大学信息工程与自动化学院昆明650500 昆明理工大学云南省高校工业智能与系统重点实验室昆明650500 昆明理工大学机电工程学院昆明650500

针对带柔性时间窗的绿色两级多周期车辆路径问题(G2E-MPVRPFTW),建立同时以最小化碳排放量和最大化客户满意度为目标的数学模型,提出一种结合K-means带时间窗聚类(KCTW)的超启发蚁群优化算法(HHACOA)进行求解.首先,根据G2E-MPVRPFTW大... 详细信息

针对带柔性时间窗的绿色两级多周期车辆路径问题(G2E-MPVRPFTW),建立同时以最小化碳排放量和最大化客户满意度为目标的数学模型,提出一种结合K-means带时间窗聚类(KCTW)的超启发蚁群优化算法(HHACOA)进行求解.首先,根据G2E-MPVRPFTW大规模、多约束、强耦合的复杂特性,采用KCTW将该问题分解为多个子问题,以降低问题的求解复杂度;其次,使用HHACOA求解分解后的各子问题,并将这些子问题的解合并获得原问题G2E-MPVRPFTW的解.HHACOA在高层策略域生成9种邻域操作的不同排列,采用蚁群优化算法(ACOA)对优质排列信息进行学习,并基于重构的转移概率矩阵生成新的排列,以有效引导搜索到达优质解集中的区域;HHACOA在低层问题域利用启发式规则和随机方法生成初始种群,并将高层产生的每个排列作为一种算法,作用于种群中的每个个体,以实现在解空间更多不同区域进行搜索.

关键词：两级车辆路径问题多周期绿色柔性时间窗多目标优化超启发蚁群优化算法

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基于DDPM-RSM的浆体管道冲蚀磨损数值模拟研究

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中国腐蚀与防护学报 2025年第3期45卷 709-719页

作者：肖琦琨马军郭凯熊新袁浩然昆明理工大学信息工程与自动化学院昆明650500 昆明理工大学云南省智能控制与应用重点实验室昆明650500

为揭示浆体输送过程中铁精矿对管道的冲蚀磨损机理,提出了一种基于稠密离散相模型(DDPM)与响应曲面法(RSM)的浆体管道冲蚀磨损特性分析的方法,模拟浆体输送过程中铁精矿对管道造成冲蚀磨损行为,并分析单因素和多因素耦合对管道冲蚀磨损... 详细信息

为揭示浆体输送过程中铁精矿对管道的冲蚀磨损机理,提出了一种基于稠密离散相模型(DDPM)与响应曲面法(RSM)的浆体管道冲蚀磨损特性分析的方法,模拟浆体输送过程中铁精矿对管道造成冲蚀磨损行为,并分析单因素和多因素耦合对管道冲蚀磨损的影响。首先,结合铁精矿输送实际工况,建立计算流体力学模型;其次利用公开数据集验证E/CRC冲蚀模型的准确性,表明该模型可用于计算矿浆管道的冲蚀磨损;最后,探究入口流速、颗粒粒径、颗粒质量流率及矿浆流动方向对管道冲蚀磨损的影响,设计RSM试验分析不同因素影响重要程度。结果表明:冲蚀速率随入口流速增加而增大,在1.5~2.0 m/s范围内管道的冲蚀磨损最小;随着粒径增大,冲蚀速率呈现先减小后增大的趋势,粒径大小为100μm时,能有效降低管道冲蚀磨损;随着颗粒质量流率增加,最大冲蚀速率先增大,后减小,最后趋于稳定,存在临界质量流率,结合管道运输的经济性,颗粒质量流率应大于2.5 kg/s;3种流场因素对管道冲蚀磨损影响程度为入口流速>颗粒质量流率>颗粒粒径;多因素耦合下,入口流速与颗粒粒径对管道冲蚀磨损影响最大。可为管道冲蚀防护提供理论依据。

关键词：浆体输送计算流体力学冲蚀磨损稠密离散相模型响应曲面法数值模拟

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基于YOLOv5的倾斜视角下轻型红外小目标检测算法

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红外技术 2025年第2期47卷 217-225页

作者：张飞王剑张岳松昆明理工大学信息工程与自动化学院云南昆明650504 昆明理工大学云南省人工智能重点实验室云南昆明650504

针对倾斜视角下的红外行人小目标难以快速准确检测的问题,提出了一种红外行人小目标轻量化实时检测网络模型DRA-YOLO。首先,使用K-means++锚框聚类自适应不同大小尺度目标,从而加快网络收敛并提高检测精度。其次,融入不同注意力机制来... 详细信息

针对倾斜视角下的红外行人小目标难以快速准确检测的问题,提出了一种红外行人小目标轻量化实时检测网络模型DRA-YOLO。首先,使用K-means++锚框聚类自适应不同大小尺度目标,从而加快网络收敛并提高检测精度。其次,融入不同注意力机制来重新设计特征提取网络,提高特征定位与计算效率,并搭配改进特征金字塔结构提取关键特征和提升模型稳定性。最后,颈部去掉下采样重新搭配SimAM形成新的特征融合结构,并重新设计检测头来适应本文数据集。对比实验显示,相对原始YOLOv5s模型,在自制和公共数据集上表现突出。m AP50达到94.5%,检测速度提高20.8%,模型大小压缩至10.1 MB,降低了30.3%,且GFLOPs下降了29.1%。这些改进实现了对目标的准确快速检测,有效地平衡了模型大小、检测精度和推理速度。

关键词：图像处理行人检测红外场景模型优化 YOLOv5算法

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融合双重注意力机制的缅甸语图像文本识别方法

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中文信息学报 2025年第1期39卷 47-55页

作者：王奉孝毛存礼余正涛高盛祥黄于欣刘福浩昆明理工大学信息工程与自动化学院云南昆明650500 昆明理工大学云南省人工智能重点实验室云南昆明650500

由于缅甸语字符具有独特的语言编码结构以及字符组合规则,现有图像文本识别方法在缅甸语图像识别任务中无法充分关注文字边缘的特征,会导致缅甸语字符上下标丢失的问题。因此,该文基于Transformer框架的图像文本识别方法做出改进,提出... 详细信息

由于缅甸语字符具有独特的语言编码结构以及字符组合规则,现有图像文本识别方法在缅甸语图像识别任务中无法充分关注文字边缘的特征,会导致缅甸语字符上下标丢失的问题。因此,该文基于Transformer框架的图像文本识别方法做出改进,提出一种融合通道和空间注意力机制的视觉关注模块,旨在捕获像素级成对关系和通道依赖关系,降低缅甸语图像中噪声干扰,从而获得语义更完整的特征图。此外,在解码过程中,将基于多头注意力的解码单元组合为解码器,用于将特征序列转化为缅甸语文字。实验结果表明,该方法在自构的缅甸语图像文本识别数据集上相比Transformer识别准确率提高0.5%,达到95.3%。

关键词：缅甸语文本识别通道和空间注意力特征增强文字边缘特征

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