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2021, 42(2):91-100. DOI: 10.7535/hbkd.2021yx02001
摘要:为了提高自动引导小车 (automatic guided vehicle,AGV)在物流分拣中心的分拣效率,考虑采用纯电力驱动的AGV分拣过程存在电量消耗和充电需求的特性,提出了一种优化模型。在考虑AGV剩余电量和包裹时间窗等约束条件的基础上,建立了以最小化分拣作业周期为目标的混合整数规划(MIP)模型并提出了相应的约束规划(CP)模型,模型中使用区间变量表示任务的执行情况,借助累积函数记录电量的变化情况。计算结果表明,与MIP模型相比,CP模型拥有更好的求解性能。采用混合整数规划与约束规划构建AGV调度模型,可以有效提高分拣效率,降低企业运营成本,并为考虑更多约束的AGV调度研究提供求解途径。
2021, 42(2):101-110. DOI: 10.7535/hbkd.2021yx02002
摘要:医用注射针是现代医疗诊治过程中的常用器械,但注射针头刺穿皮肤时产生的疼痛感会给患者带来严重不适,国内外学者就如何减轻注射过程对人体造成的疼痛感开展了广泛研究。蚊子、蝉、蜜蜂等昆虫的刺吸式口器因具有低阻力刺入动植物表皮的功能,已被视为仿生原型用于研制无痛注射针头。从注射针头刺穿皮肤疼痛的产生机制入手,概述了疼痛测量方法以及仿生原型刺入机理,重点分析了低阻力医用注射针头的减阻机理,介绍了微针阵列在材料选择与制备方面的研究状况,展望了低阻力医用注射针头研制的应用前景,指出未来在仿生无痛注射针的制备中,应基于高精度3D打印技术和激光微纳加工技术,获取加工精度更高的仿生无痛注射针头。
2021, 42(2):111-118. DOI: 10.7535/hbkd.2021yx02003
摘要:针对探地雷达原始图像中存在着大量以地表直达波为主的杂波噪声干扰问题,为了有效提取目标信号,提出了一种基于小波变换和K-Means奇异值分解的自适应双边滤波方法。将原始雷达数据进行小波分解,并应用K-SVD算法变换稀疏编码和更新原子,用更新后的稀疏系数和字典重构小块,将小块进行小波逆变换重构图像,然后对重构图像进行自适应双边滤波得到处理后的图像,以实现小波变换、K-SVD算法和自适应双边滤波方法的优势互补。与其他方法进行对比的结果表明,所提出的方法具有良好的杂波抑制效果,在峰值信噪比和目标图像熵上性能更好。研究结果在实际雷达勘测任务中具有一定的应用价值。
2021, 42(2):119-126. DOI: 10.7535/hbkd.2021yx02004
摘要:针对人脸表情识别领域受噪声和遮挡等因素影响识别率不高的问题,结合局部和全局特征,提出一种基于面部表情的情感分析混合方法。首先,通过将梯度直方图(HOG)与复合局部三元模式(C-LTP)融合来进行特征提取;其次,将HOG和C-LTP提取的特征融合到单个特征向量中;最后,采用多类支持向量机分类器把特征向量进行情感分类;最后,将提出的方法在3个公共表情图像数据库中与现有的表情识别方法进行对比实验。结果表明,[JP2]提出的方法在MMI,JAFFE,CK+数据库上的正确识别率分别为98.28%,95.75%,99.64%,平均识别率比其他方法高出10%,优于其他现有的方法。提出的表情识别方法,可有效促进人机交互系统的发展和计算机图像理解的研究,对实现人体语言与自然语言的融合,以及语言与表情连接模型的建立与实现具有重要意义。
2021, 42(2):127-134. DOI: 10.7535/hbkd.2021yx02005
摘要:为了减少因诺如病毒感染引起的感染性腹泻对人们身体健康造成的危害,在明确诺如病毒传播特征的基础上,研究了诺如病毒的传播动力学行为,考虑感染诺如病毒的潜伏者也传染疾病的特性,建立具有非线性发生率的诺如病毒传播动力学模型,在计算模型的基本再生数R0的基础上,利用Lyapunov函数和几何方法证明了无病平衡点和地方病平衡点的稳定性,并进行了数值模拟。结果表明,当R0≤1时,无病平衡点全局渐近稳定,疾病消失;当R0>1时,在一定条件下,地方病平衡点全局渐近稳定。数值模拟验证了理论结果的正确性。研究结果丰富了感染性病毒传播理论,对进一步研究病毒的传播机理具有借鉴意义。
2021, 42(2):135-143. DOI: 10.7535/hbkd.2021yx02006
摘要:为揭示中国人感染H7N9疫情的时空发展规律和演变规律,基于2013年至2017年人感染H7N9统计数据,分别进行时间序列和标准差椭圆分析。首先以月为时间单位分析疫情时间序列,识别疫情的高峰期和低谷期,在此基础上将整个疫情期进行阶段划分,并对各阶段的疫情变化规律进行分析。然后根据疫情病例的发生位置建立标准差椭圆,通过各阶段椭圆中心、方位角和面积大小的变化刻画疫情的扩散情况。最后,通过对3个典型区域在时间和空间上进行分析,进一步验证疫情的扩散规律。结果表明:每年12月至次年5月为疫情高发期,尤其是1月和2月,这2个月病例数占比高达51.74%;每年的9月为疫情低谷期,是疫情扩散阶段的划分点。在整个疫情期间,病例数呈上升、下降、爆发和归零的趋势;空间上,标准差椭圆的中心从湖州市向抚州市、衢州市转移,椭圆覆盖区域也由较为集中的沿海地区扩展到内陆地区,说明前期的控制措施不够得力,防控效果不明显,使得疫情出现了蔓延的趋势。后期采取了严格措施使疫情得到了有效控制。研究中国人感染H7N9的时空传播机制规律,可为中国传染病的预测与防治提供一定的理论和实践参考。
2021, 42(2):144-151. DOI: 10.7535/hbkd.2021yx02007
摘要:针对单自由度磁悬浮系统的非线性、不确定性和易受扰动等特点,提出一种基于扩张状态观测器的反步控制方法以提高系统的控制性能。在系统受到不确定性扰动的情况下,运用扩张状态观测器实时估计悬浮球的位置、速度和扰动信息,并将这种估计值与控制器设计相结合,然后采用反步法设计磁悬浮球的悬浮位置跟踪控制律,以Lyapunov方法证明系统的跟踪误差最终有界收敛。仿真结果表明,ESO-BS控制与PID控制相比,前者系统调节时间为0.01 s,后者调节时间为0.08 s,明显偏长,因此,ESO-BS控制的动态特性要优于PID控制。在系统存在不确定性的条件下,所设计的控制律能实现磁悬浮球的稳定悬浮,并能根据要求的悬浮高度位置实现位置跟踪。
2021, 42(2):152-161. DOI: 10.7535/hbkd.2021yx02008
摘要:为了提高材料的比表面积和光生电子-空穴的分离效率,以具有高比表面积的多孔SiO2为载体,以价带相匹配的Cu2O和CPAN(环化聚丙烯腈)为催化剂,通过溶液浸渍和原位热处理法制备了Cu2O/CPAN/SiO2复合光催化材料。利用TEM,SEM,XRD,FTIR,BET和EDS等方法对复合物的形貌、组成和结构进行了表征,通过UV-vis,DRS,PL,EIS和光电流等方法分析了复合微粒的光电性能,并以对硝基苯酚还原反应为模型,考察了Cu2O/CPAN/SiO2复合微粒的可见光催化性能。结果表明,多孔SiO2载体大大提高了Cu2O/CPAN的比表面积;Cu2O为八面体晶型,与CPAN构筑的异质结均匀分布于SiO2表面,显著提高了对可见光的吸收及光生电子-空穴对的分离效率。当Cu2O的质量分数为2%、热处理温度为260 ℃、热处理时间为3 h时,制备得到的Cu2O/CPAN/SiO2复合微粒表现出最佳的光催化活性。研究结果为制备高效复合催化剂提供了方法依据。
2021, 42(2):162-169. DOI: 10.7535/hbkd.2021yx02009
摘要:针对双相不锈钢板片显著回弹变形使得其在可拆卸板式热交换器行业中的开发变得非常困难的问题,采用显/隐式相结合的方法对高强度双相不锈钢FDX27板片进行冲压成形回弹预测。首先,采用显式求解法对板料进行冲压成形分析;其次,移除上下模具后采用隐式求解法对板料的回弹变形进行预测,通过数值模拟对比分析不同模具圆角半径和摩擦系数对FDX27板片回弹变形高度的影响规律,同时选取3种不同材料板片进行对比分析;最后,设计不同的产品工艺试验对回弹数值模拟结果进行验证。结果表明,模具圆角半径对板片回弹变形高度效果影响不显著,而摩擦系数的影响效果显著;材料强度性能和硬化指数N值对板片回弹变形高度的影响效果均很显著;验证结果显示两者具有很好的一致性,证明了回弹数值分析方法是可靠的。研究结果对推动新材料在可拆卸板式热交换器行业中的开发应用具有实际意义。
2021, 42(2):171-179. DOI: 10.7535/hbkd.2021yx02010
摘要:手机等移动智能终端在全社会的普及,使得数字内容的生产能力下沉到社会各个层面,形成了多源、自主、原生的互联网媒体内容制造格局;而以社交媒体、自媒体为代表的各类新兴媒体的蓬勃发展,使得数字内容的传播能力极大增强,大量衍生内容在敏感、热点、重要事件的报道传播中产生。互联网资讯具有海量、内容质量参差不齐、观点多极等特点。如何将价值导向对正确的、信息披露准确的资讯进行精准推荐,维护和促进社会公平正义,成为司法领域的新问题和新挑战。推荐系统有效解决了用户在海量信息中难以高效获得信息的问题。基于内容的推荐技术通过分析用户以往感兴趣的项目,经计算得到相似的项目,再将相似度最高的若干项目推送给用户。推荐系统中应用最广泛的是协同过滤推荐算法(collaborative filtering,CF),该概念最早于1992年由GOLDBERG等在开发Tapestry邮件过滤系统时首次提出,其核心思想是运用算法对用户的历史行为数据进行分析,挖掘出用户的兴趣偏好,根据不同的兴趣偏好对用户进行类别划分并推荐相似偏好的物品。当前,个性化推荐已经在电子商务、影视作品、餐饮美食、新闻资讯等领域获得了较为广泛的应用。“京东”的推荐起步于2012年,当时的产品推荐是基于规则匹配进行的,整个推荐产品线组合就像一个个松散的原始部落,部落与部落之间没有任何工程、算法的交集。“淘宝”从2013年推出了“个性化推荐”即“千人千面”的推荐引擎,利用用户的一些行为,通过算法推测出用户可能喜欢的东西。“美团”构建了世界上最大的菜品知识库,为200多万商家、3亿多件商品绘制了知识图谱,并为2.5亿用户画像,构建了世界上用户规模最大的O2O智能推荐平台。“豆瓣”利用社交行为分析解决推荐问题,如基于用户相同行为的协同过滤技术、友邻推荐等,也是个性化推荐的一个补充。社交化推荐的引入,可以解决因单纯产品内容推荐导致推荐范围越来越窄的问题。“今日头条”的个性化推荐算法基于投票方法,其核心理念就是投票,每个用户一票,喜欢哪篇文章就把票投给哪篇文章,经过统计,最后得到的结果很可能是此类人群里最好的文章,并把这篇文章推荐给同类人群用户。该方法看起来似乎很简单,但实际上需要基于对海量用户行为的数据挖掘与分析。系统动力学是一门基于系统论、控制论与信息论,并借助计算机模拟技术的交叉学科,其通过系统的视角,进行结构化动态分析和模型模拟,擅长分析高阶、非线性时变和复杂系统,采用定性与定量相结合的方法,适合对资讯个性化推荐这种动态复杂过程进行分析。针对司法工作相关资讯的个性化推荐问题,应用系统动力学理论,对影响资讯推荐效果的重要因素在Vensim软件中进行建模仿真,构建包括用户量、文章量、标签数量和各子系统之间影响的因果反馈模型和存量流量模型,建立系统动力学方程模型,经仿真对相关因素进行敏感性分析。结果表明,文章量、设置的特征化标签和对文章的兴趣点因子等都对推荐效果有重要影响,这是在设计推荐系统时需要重点考虑的因素,也是解决推荐系统冷启动、实时性和“信息茧房”等关键问题的重要途径。基于系统动力学进行资讯个性化推荐研究,可以积极有效地应对司法领域资讯披露面临的挑战,提高精准推荐效果。
2021, 42(2):180-194. DOI: 10.7535/hbkd.2021yx02011
摘要:作为网络物理空间CPS(cyber-physical space)建设的重要支撑技术之一,数字孪生已应用在航空航天、智能制造、智慧城市、智慧医疗、智慧教育等多领域,但其在实践过程中也出现了一些问题。例如:数字孪生概念泛化,导致理解偏差从而造成产学研用目标不一致、实践结果不受目标用户认同;具体实施缺乏通用有效方法,导致难以形成普遍性实践案例和公认的典型案例。为解决这些问题,需对数字孪生概念边界进行约束,并对数字孪生方法边界进行延伸,形成数字孪生的新边界,促进形成共识,增加实施方法,更好地推动其发展。在概念上,物理实体是一种具备多种性质的物质集合体,具有复杂性、真实性、即时性的特点,可随外界条件变化按照客观规律进行动态演化。在将物理实体映射到数字孪生的研究中,极易扩张概念范围,如将动态演化过程模拟——仿真、外界条件——数据、甚至对象——物理实体等全部包含在内。如此一来,数字孪生概念将失其核心,不利于在学界就其形成共识。在方法上,基于对多场景下相关应用的详细调研分析,现有数字孪生研究往往越过对物理实体的感知过程,直接依托原有专业领域的模型或模型构建方法而进行。这种方法在取得一些进展的同时,也显现出一定的局限性。首先,已有模型多聚焦于细分领域,在领域间无法通用;其次,已有模型中既少有同时体现数字孪生模型高保真、多尺度、多物理场的特点,更罕有涉及对应全生命周期信息流动的内容,直接套用无法保证数字孪生的有效实现;再次,从已有认知的高度直接进入建模过程可能导致成本过高,如世界公认的美军典型案例ADT计划,建设时间以10年计,投入人力物力巨大,这进一步阻碍了产业界进入数字孪生实践。为应对这些挑战,在概念边界方面,提出了数字孪生应回归其数字化模型的本质,以模型为中心进行有效约束,从而促使产学研用各方的理解达成一致。在方法边界的延伸方面,提出了一种面向多感知的数字孪生模型构建方法,即按照人类对物理世界的一般认识过程,先经由各种感知方法对特征获得感性认识,而后经各种认知过程进一步形成理性认识,由浅入深、由易到难、由简到繁地来进行数字孪生的实践。首先,通过视觉、听觉、触觉和动力感知、嗅/味觉、与反映条件变化的[HK]控制数据相结合等多感知方法,建立物理实体的数字孪生初始模型,在模型建立之初就聚焦于物理实体的复杂性和真实性,充分体现数字孪生模型的特点,有效增强模型的实用性和通用性;其次,将初始模型逐步与已有认知的知识框架进行匹配,并使用从物理实体处返回的控制数据进行不断迭代,将物理实体在特定外界条件变化下的各种性质变化、实时/近实时反应、对其有影响的各种客观规律、行为逻辑等信息按照研究领域的实际需要逐步加入到数字孪生模型中,有效控制模型规模和成本,逐步实现全生命周期的信息流动;再次,将优化成型的数字孪生模型进一步用于理论和实际研究中,如仿真、规划、优化、决策等,促进各项研究的发展;最后,展望了面向多感知数字孪生模型在计算机图像扫描领域、文化遗产保护领域、医疗和教育领域及某些特殊领域的应用前景。
2021, 42(2):195-204. DOI: 10.7535/hbkd.2021yx02012
摘要:2016年,习近平总书记在全国网信工作座谈会上作出重要指示:要加强大数据挖掘分析,更好感知网络安全态势,做好风险防范。为应对网络安全面临的严峻挑战,很多大型行业及企业响应国家政策号召,积极倡导、建设和应用态势感知系统。网络安全态势感知是保障网络安全的有效手段,利用态势感知发现潜在威胁、做出响应已经成为网络安全的研究重点。目前提出的各种网络安全态势感知技术及方法,大多以小规模网络为研究背景。随着网络规模的扩大,出现了例如APT这样的新型高级攻击手段,导致态势感知技术的准确性大为降低,可操作性也变得更加困难。近年来,威胁情报的出现为态势感知的研究带来了新思路,成为态势感知研究领域的一个新方向。对传统态势感知研究和威胁情报在网络安全态势感知上的应用进行了归纳总结。传统网络安全态势感知的研究一般分为3部分,即态势察觉、态势理解、态势投射,主要过程是通过对目标系统安全要素的提取,分析安全事件的影响,最终实现对网络中各种活动的行为识别、察觉攻击,并对网络态势进行评估和预测,为网络安全响应提供正确决策。对威胁情报在网络安全态势感知上的应用从3个场景进行了讨论:1)态势察觉:利用威胁情报进行攻击行为的识别,提取相关的攻击特征,确定攻击意图、方法及影响;2)态势理解:确定攻击行为及其特征后,对攻击行为进行理解,通过共享威胁情报中攻击行为的处置方法,确定攻击者的攻击策略;3)态势投射:通过分析威胁情报中攻击事件、攻击技术、漏洞等信息,评估当前系统面临的风险,预测其可能遭受的攻击。威胁情报主要是利用大数据、分布式系统等收集方法获取的,具有很强的自主更新能力,能够提供最全、最新的安全事件数据,极大提高网络安全态势感知工作中对新型和高级别危险的察觉能力。通过威胁情报共享机制,可使安全管理员对所处行业面临的威胁处境、攻击者类型、攻击技术及防御策略信息有更加深入的了解,对企业正在经历或潜在的威胁进行有效防御,提高态势感知分析的准确率与效率,以及对安全事件的响应能力。