通信与信息工程

• 基于特征过滤法和Stacking集成学习的无人机影像作物精细分类

  刘朝辉;杨风暴;张琳;

  针对目前多种典型作物分类中特征冗余导致同科作物混淆、分类精度低的问题，文中提出一种结合特征过滤法筛选特征和Stacking集成学习的作物精细分类方法。首先，结合敏感波段构造新型植被指数并进行阈值分割，实现作物区域提取；然后，提取不同作物的颜色和纹理特征，进而计算单类作物特征系数和作物间特征差异系数，实现各典型作物的分类特征过滤法优选；最后，构建融合多种机器学习算法的Stacking集成学习作物分类模型，其中第一层的基学习器选择随机森林、支持向量机、K-最近邻算法，第二层的元学习器选择逻辑回归模型，实现多种典型作物精细分类。实验结果表明，所提方法对7种典型作物的总体分类精度和Kappa系数分别为85.2%和83.34%，相比于未进行特征选择的分类结果分别提升了2.18%和3.68%，具有较高的分类精度，为多种典型作物的精细分类提供了新方法。

  2025年07期 v.48;No.678 1-10页 [查看摘要][在线阅读][下载 1831K]
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• 基于分布式共形阵列天线的和、差波束综合方法研究

  李发政;孙兆阳;纪永刚;周航;李凉海;王筝;

  分布式共形阵列天线可充分利用载体外形有效孔径面积，依托其实现和、差波束，在无人机载雷达导航、目标跟踪等方面具有较高的应用价值。首先，将利用电磁全波分析得到的局部坐标系下的单元方向图旋转变换到全局坐标系下，基于该单元方向图进行矢量叠加得到阵列的远区总场。进一步地，以每个阵元的激励信号权重作为优化变量，利用遗传算法对幅值加权优化实现和、差波束低副瓣综合。通过构建4×4×4的多平面组合分布式共形阵列天线进行实验仿真验证，遗传算法对提高该类阵列天线的和、差波束低副瓣性能是有效的；同时，利用电磁全波分析证明天线单元方向图进行阵列总场叠加是可行的，使天线单元的选型更加多样化，可以更好地满足无人机载雷达应用需求。

  2025年07期 v.48;No.678 11-15页 [查看摘要][在线阅读][下载 1435K]
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• 基于改进OSELM算法的煤矿紧急救援通信系统研究

  郑小磊;

  煤矿井下通信的准确性与稳定性在紧急救援中至关重要。目前煤矿井下通信系统的定位精度不高，为解决这一问题，文中提出基于改进在线顺序超限学习机算法的煤矿紧急救援通信系统，并进行相应的仿真实验。结果显示，基于改进在线顺序超限学习机算法构建的煤矿紧急救援通信系统在实验1与实验2中的丢包率中位数分别为1.7×10~(-4)与1.4×10~(-4)，明显低于其他对比算法构建的通信系统。在实验1与实验2中，改进在线顺序超限学习机算法、EfficientNet算法、在线顺序超限学习机算法、超限学习机算法的定位精度分别为96.8%、83.8%、76.4%、71.0%与95.9%、82.5%、75.8%、70.4%。可见改进OSELM算法在定位精度方面表现优越，基于该算法构建出的煤矿矿井紧急救援通信系统通信质量也更高。实验数据证明，该研究为煤矿紧急救援通信系统提供了一种高效且稳定的方法，为实际应用中的问题提供了有效的解决策略。

  2025年07期 v.48;No.678 16-22页 [查看摘要][在线阅读][下载 1609K]
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• 基于虚拟阵元自适应波束合成超声成像算法

  左天乐;杨录;滕生超;孟睿;

  为克服超声成像中分辨率和探测深度之间的矛盾以及图像对比度低的问题，提出一种基于虚拟阵元自适应波束合成的超声成像算法。该方法通过虚拟阵元双聚焦波束合成调节超声成像中的分辨率和探测深度，利用最小方差波束合成算法对回波数据进行最优加权处理后添加相干因子对整体图像进行处理。虚拟阵元双聚焦用于增加阵列的有效孔径大小，提高分辨率和聚焦性能；最小方差波束合成用于抑制噪声并提高目标信号的强度；相干系数用于提高图像的质量和对比度。在FieldⅡ中对模拟点目标和模拟囊肿目标进行仿真实验并对四种成像算法进行比较，实验结果表明该方法的分辨率不随探测深度的增加出现大幅度降低，并在对比度方面优于传统的成像方法。

  2025年07期 v.48;No.678 23-28页 [查看摘要][在线阅读][下载 1540K]
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信号分析与图像处理

• 基于改进HRNet和PPM的图像语义分割方法的研究

  师佳琪;杨皓浚;刘晓悦;陈鑫;

  为解决现有语义分割模型无法兼顾全局语义信息与局部细节信息，以及残差模块细节特征提取能力弱的问题，提出一种语义分割方法。在HRNet的基础上引入了金字塔池化模块，兼顾了全局语义信息和局部细节信息，同时在原有残差模块BasicBlock的基础上引入大核深度卷积提高模型的细节特征提取能力，大幅度提高模型的精度。在PASCAL VOC2012图像数据集上的实验表明，相较于原始HRNet等其他分割网络，该算法取得了分割精度的显著提升，平均分割精度达到了89.27%。各设计模块的有效性也通过消融实验得以验证，尤其是改进Basic Block对提升分割性能具有关键作用，该模型大幅度提升了图像语义分割精度，提供了一种高效率、稳定且适用场景更加普遍的多尺度语义分割算法。

  2025年07期 v.48;No.678 29-34页 [查看摘要][在线阅读][下载 1482K]
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• 基于RT-BiSeNet的苹果叶片病害实时分割与分级算法

  黄样;陈继清;黄力湘;佘锴蓉;郝科崴;

  苹果叶片病害的及时分割与准确分级对于提高苹果产量和质量至关重要。然而，在复杂的环境下，图像容易受到相似颜色背景和不同光照等因素的影响，给叶片和病斑的准确分割带来挑战，进而影响病害分级的准确性。针对此问题，文中提出一种实时语义分割算法RT-BiSeNet，用于苹果叶片病害的分割和分级。首先，分别对BiSeNet的上下文路径和空间路径进行重构，在保证实时分割速度的同时提高分割精度；其次，在解码器中融合浅层的特征映射，提高了叶片边缘和小病斑的分割效果。实验结果表明，RT-BiSeNet算法的mIoU和mPA分别为94.60%和97.13%，参数量和复杂度降低了85.95%和72.23%，分割速度达到130.20 f/s，优于其他实时分割方法。该算法能从复杂的背景中实时分割出叶片和病斑，然后根据分级标准对病害进行分级，可为实际生产中苹果病害的精准防控和治疗提供技术支持。

  2025年07期 v.48;No.678 35-42页 [查看摘要][在线阅读][下载 1934K]
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• 选择性坐标注意力下红外图像无人机目标检测方法

  吴茜;魏晶鑫;陈中举;

  为解决无人机带来的安全隐患与隐私侵犯等问题，提出选择性坐标注意力下红外图像无人机目标检测方法。基于选择性坐标注意力机制，通过非对称卷积核在不同方向上捕捉不同尺度和形状的特征，将无人机特征的行列位置信息进行编码，动态地调整不同位置特征的权重，强化关键区域的特征表示。将多个红外图像输入YOLOv5网络中进行训练和处理后，在主干网络中经卷积操作后嵌入选择性坐标注意力机制，实现红外图像无人机目标特征精确提取。采用GIoU作为损失函数，优化预测框的位置和大小，实现红外图像无人机目标精准检测。实验结果表明：该方法对大小不同的无人机目标均能实现准确且快速的定位与检测，能够保持较高的检测精度。

  2025年07期 v.48;No.678 43-47页 [查看摘要][在线阅读][下载 1365K]
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• 基于改进的YOLOv8检测网络在无人机航拍图像识别中的应用

  冉险生;刘圣斌;

  针对现有无人机航拍图像目标检测算法检测精度较低、检测小尺度车辆误差较大等问题，提出一种改进YOLOv8的无人机车辆检测算法Improve-YOLOv8。首先，在骨干网络中的C2f卷积层引入可变形卷积模块DCNv2，提高骨干网络适应不规则空间结构的能力，增强模型对遮挡重叠小目标的检测能力；其次，借鉴Large Separable Kernel Attention的思想，提出具有长程依赖性与自适应能力的SPPF-LSKA模块，有效减少背景对航拍图像检测的干扰；然后，通过引入DyHead检测头，融合尺度、空间和任务三种注意力机制提升模型检测性能；最后，使用WIoUv3作为边界框回归损失，采用明智的梯度分配策略提高模型的定位能力。实验结果表明，在Mapsai数据集上Improve-YOLOv8相较于基准模型，在准确率、召回率、平均精度上分别提升了5.1%、6.1%和5.1%，表现出良好的检测性能，具有实际应用潜力。

  2025年07期 v.48;No.678 48-56页 [查看摘要][在线阅读][下载 1680K]
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• 基于CWGAN-ABiLSTM-FCN的运动想象脑电信号分类

  吴生彪;程显朋;李花宁;

  针对运动想象脑电信号（MI-EEG）样本数据分布不平衡、时序特征提取时对长距离的依赖和关注度不均衡、局部特征提取难导致的基于MI-EEG的运动意图识别实时性差、精度低的问题，提出一种融合改进的双向长短时记忆神经网络（BiLSTM）和全卷积神经网络（FCN）的MI-EEG信号分类方法。首先，该方法利用条件生成对抗网络产生虚假的MI-EEG信号样本，实现训练样本集的有效扩充，解决了数据集过少且各类别数量不平衡的问题；其次，利用双向自注意力长短时记忆神经网络和全卷积神经网络的各自优势，避免了时序特征提取时对长距离的依赖和关注度不均衡、局部特征提取难以及无法兼顾MI-EEG信号的时-空域特征的问题；在此基础上，构建融合特征与动作分类标签间的非线性映射关系，从而提高模型的识别精度。最终将此分类模型与其他的MI-EEG分类模型在测试数据集进行了对比实验。研究成果表明，该MI-EEG识别模型准确度达到了97%，显示出较强的泛化能力。

  2025年07期 v.48;No.678 57-64页 [查看摘要][在线阅读][下载 1724K]
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• 基于特征对齐融合的双波段图像描述生成方法

  顾梦瑶;蔺素珍;晋赞霞;李烽源;

  为了获得更准确、全面的现场信息，采用红外和可见光同步成像探测复杂场景已成为常态，但现有图像描述研究仍集中于可见光图像，无法全面而准确地描述已探测到的场景信息。为此，文中提出一种基于特征对齐融合的可见光-红外双波段图像描述生成方法。首先，利用Faster-RCNN分别提取可见光图像的区域特征和红外图像的网格特征；其次，以Transformer为基本架构，在可见光-红外图像对齐融合（VIIAF）编码器中引入位置信息做桥接，进行可见光-红外图像特征的对齐与融合；接着，将融合得到的视觉信息输入Transformer解码器中得到粗粒度文本的隐藏状态；最后将编码器输出的视觉信息、解码器得到的隐藏状态与经训练的Bert输出的语言信息输入所设计的自适应模块，使视觉信息和语言信息参与文本预测，实现文本由粗到细的图像描述。在可见光图像-红外图像描述数据集上进行的多组实验表明：所提方法不仅能够精确捕捉到可见光和红外图像间的互补信息，而且与使用Transformer的最优模型相比，其性能在BLEU-1、BLEU-2、BLEU-3、BLEU-4、METROR、ROUGE以及CIDEr指标上分别提高1.9%、2.1%、2.0%、1.8%、1.3%、1.4%、4.4%。

  2025年07期 v.48;No.678 65-71页 [查看摘要][在线阅读][下载 1622K]
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• 基于多路径动态卷积的YOLOv5无人机航拍目标检测模型

  宋苏;汪方正;高建安;刘泓森;

  为了提升无人机航拍影像目标检测的准确率，并实现模型的轻量化，文中对YOLOv5目标检测模型进行了多方面的改进。首先，对YOLOv5的骨干网络进行了优化重组，采用更高效的动态卷积结构和多通道并行处理策略增强特征提取能力和检测精度，并显著减少模型参数量；其次，改进了损失函数，引入Focal-EIoU损失函数，更适合无人机航拍图像的特点，进一步提升了模型的检测精度；此外，将原本耦合的检测头进行了解耦处理，设计了轻量级解耦头，使分类、回归和置信度任务解耦处理，提高了检测精度和收敛速度，并合理控制了模型参数量。实验结果表明，改进后的DEP-YOLO模型在mAP@0.5指标上提升了9.6%，同时模型大小和参数量分别降低了77.93%和83.82%。综上所述，文中提出的综合改进策略显著提升了无人机航拍影像目标检测的精度，并实现了模型的轻量化，验证了其在航拍影像目标检测领域的有效性。

  2025年07期 v.48;No.678 72-78页 [查看摘要][在线阅读][下载 1716K]
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网络与信息安全

• 基于特征融合与RCB-EffcientNet网络的校园安全声检测方法

  孙凯玮;王玫;阚瑞祥;刘鑫;仇洪冰;林桂耀;

  声音分类技术在校园事件监测中至关重要。然而，声音识别领域存在诸多挑战，如特征提取方法的适配性不足、现有方法难以平衡学习、理解能力与模型复杂度之间的关系等。为解决这些问题，文中提出一种基于LM-H声学特征和RCB-EfficientNet模型的改进算法。从原始音频中提取Log-Mel和Hilbert谱图特征，融合为全新的LM-H特征来描述校园异常声，并提出轻量化音频分类模型RCB-EfficientNet。通过减少主要模块的堆叠和模型参数量，并添加特征层间的跳跃连接保证信息传递，同时通过替换注意力模块来避免信息丢失。最后，在基于数个公开数据集重组而成的自建数据集上进行实验，改进后的模型参数量为2.69 MB，减少了1.32 MB，总体下降32%，同时实现了98.70%的精度。证实了该改进算法在维持轻量级计算的同时，具有高准确性和稳健性。

  2025年07期 v.48;No.678 79-84页 [查看摘要][在线阅读][下载 1514K]
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• 联合可信度学习的双向相关GCN网络谣言检测方法

  邓磊;云静;班琪;

  针对目前谣言检测研究存在谣言传播言论与其标签关联性不足和传播结构特征丢失的问题，提出一种联合可信度学习的双向相关GCN网络谣言检测新方法。首先，根据谣言传播言论立场与其标签关系构建言论动机（善意或恶意）关系，训练可信度特征提取模型，以获取谣言言论可信度潜在表示；其次，融合嵌入表示和可信度潜在表示，分别对自上而下和自下而上传播方向节点进行相关性计算，随后使用Bi-GCN模型捕获双向传播特征；最后，将双向传播特征融合后输入到分类器中，以获取谣言检测分类结果。在微博数据集下进行实验，结果表明基于可信度学习方法优于基于立场检测方法，综合表现也超过先进的基线模型方法，尤其在谣言早期还未经传播，就可达到91.1%的检测准确率。

  2025年07期 v.48;No.678 85-94页 [查看摘要][在线阅读][下载 1671K]
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• 基于改进K-shell的复杂网络关键节点识别方法

  李天雨;滕桂法;姚竟发;

  在复杂网络研究中，精确辨识网络内的关键节点对于深入把握网络的结构特性和功能机制，以及增强复杂网络运行的稳固性和安全性具有尤为重要的作用。传统的K-shell方法仅依据节点在网络中的位置信息，排序结果太粗粒化，使得节点的区分度不大；仅考虑剩余度的影响，默认同层节点的外层节点数相同，这限制了评估结果的精确性和分辨力。为了解决这一问题，文中提出一种新的关键节点识别方法，该方法在原始K-shell算法思想之上综合考虑了局部影响力，补充了邻居节点和次邻居节点对所识别节点重要性的影响。首先，通过K-shell算法确定节点全局影响力，计算每个节点的Ks值；其次，通过度中心性算法确定所识别节点的邻居节点的影响力，而次邻居节点的影响力则通过其影响系数与数量的乘积来表征；最后，通过综合考虑邻居节点以及次邻居节点的作用来评估节点的局部影响力。具体而言，邻居节点的影响力通过其度中心性来量化，次邻居节点的影响力则由其影响系数与数量的乘积来表征。以相关性、单调性以及鲁棒性为评价标准，将文中方法在6个真实网络上进行验证，验证结果显示，提出的方法与目前主流方法相比，能更高效、准确地识别复杂网络中的关键节点，并具有较高的分辨率和准确性。

  2025年07期 v.48;No.678 95-103页 [查看摘要][在线阅读][下载 1670K]
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测控与自动化技术

• 商用车考虑防侧翻的轨迹跟踪控制研究

  刘澜涛;李贵远;崔安迪;李刚;

  针对车辆在高速行驶中避撞时出现的轨迹跟踪误差大且存在侧翻风险等问题，文中设计了一种防侧翻的路径跟踪控制策略。该策略采用模型预测控制（MPC）对轨迹进行跟踪。模型预测控制的轨迹跟踪主要包括以下几个方面：预测模型的线性化和离散化处理、目标函数的设计以及约束条件的建立。MPC控制器输出车辆的转角，而防侧翻控制则采用模糊PID控制。具体实现过程中，首先建立车辆的二自由度模型，并将车辆参数、车速和转向角等信息输入到该模型中，得到理想的横摆角速度和质心侧偏角。将这些理想值与TrukSim仿真输出的实际值进行比较，计算其差值及差值变化率，然后将差值和变化率输入模糊PID控制器。模糊PID控制器输出附加横摆力矩，随后通过对车轮制动力矩进行分配，实现差动制动，从而达到防侧翻的效果。

  2025年07期 v.48;No.678 104-111页 [查看摘要][在线阅读][下载 1695K]
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• 基于改进PID和扩张状态观测器的温度控制算法

  吴敏;刘莎;翟力欣;田光兆;

  针对传统温度控制系统控温时间长、误差大的问题，提出一种基于改进PID和扩张状态观测器的温度控制算法。首先，建立了结合BP神经网络的PID参数自调整温度控制模型，并对BP神经网络的输入层进行改进，将更多的先验信息加入输入向量，用于训练BP神经网络，以减少系统的不确定性；其次，通过增加状态观测器来估计系统扰动，针对控制系统的扰动进行补偿，并在仿真实验中验证方法的有效性；最后，根据仿真实验结果显示，与参考文献中提及的算法相比，系统的上升时间减少了19.7%，超调量减少了81.7%，调节时间减少了41.7%，静态误差减少了73.0%。

  2025年07期 v.48;No.678 112-118页 [查看摘要][在线阅读][下载 1549K]
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• 基于YOLOv7-tiny的血细胞检测算法

  叶鑫;钟国韵;刘梅锋;

  血常规检验作为医疗诊断的一项重要方法，主要是对血液中血小板、白细胞和红细胞进行识别和计数。针对血细胞检测存在细胞形状不规则、目标尺度变化大、细胞相互遮挡等问题，提出一种改进YOLOv7-tiny的血细胞检测算法——EMCDModel。首先，采用可变形卷积（DCNv3）替换高效长程聚合网络的二维卷积，提出ELAN-DF模块，提高了不规则目标特征学习能力，降低了模型参数量和计算量；其次，采用MPDIoU替换原始的CIoU适应血细胞密集分布下的尺度变化，降低其相互遮挡导致的漏检率；在主干加入CBAM注意力机制加强对血细胞关键信息的学习，提高对血小板等小目标的检测精度；最后，通过轻量级上采样算子CARAFE替换颈部网络的最近邻插值法，强化颈部网络的特征融合能力，同时降低模型参数量。在BCCD数据集上的实验结果表明，EMCDModel的平均精度均值（mAP）达到92.8%，模型大小仅有5.5 MB，相较于YOLOv7-tiny算法，mAP提升了3.8%，参数量降低了8.15%，有效提升了血细胞检测精度。

  2025年07期 v.48;No.678 119-125页 [查看摘要][在线阅读][下载 1571K]
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• 基于改进YOLO的矿卡驾驶员疲劳检测算法

  杜威;宁武;孟丽囡;陈雨潼;

  针对现有疲劳驾驶检测报警不及时、检测精度不高以及需要人为监管的问题，提出一种改进YOLOv5s的疲劳驾驶目标检测算法。该算法使用轻量的EfficientNet骨干网络作为YOLOv5s的主干网络来进行特征提取，使模型参数大幅减少，降低模型的训练时间；同时选用SIoU作为模型的损失函数，优化模型损失计算方法，提升模型的检测精度。结果表明，优化后的YOLOv5s目标检测算法与原YOLOv5s相比，模型尺寸减少了2%，平均准确率提升了0.9%，能够有效提升矿用生产车疲劳驾驶目标的检测效果。

  2025年07期 v.48;No.678 126-131页 [查看摘要][在线阅读][下载 1475K]
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电子技术及应用

• 避障声呐接收端分段频域匹配滤波算法的实现

  刘鑫;郑恩让;郭拓;刘建国;毕杨;

  避障声呐是一种主动声呐，一般情况下需要通过匹配滤波算法对回波信号进行处理以实现测距。但是，在硬件计算能力有限的情况下，常规匹配滤波算法要求时域数据点数较多，计算耗时大，且匹配滤波结果数据传输量大。为了解决这一问题，在接收端硬件系统采用正交解调加滤波的方法，可将回波的频谱向低频段搬移，从而降低了采样频率；在接收端软件部分采用分段频域匹配滤波算法，该方法对传统算法的整体结构进行了优化，主要由回波时域信号的划分、频域匹配滤波与信号的抽取重组三个部分组成。在Matlab仿真实验中，对比了传统频域匹配滤波算法和提出的分段频域匹配滤波算法所消耗的时间与内存使用情况，所提算法在采样点数较多的情况下具有明显优势。实验室水槽实验表明，所提算法可以有效地降低计算量，具有较高的实用价值和理论参考意义。

  2025年07期 v.48;No.678 132-138页 [查看摘要][在线阅读][下载 1693K]
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• 基于模糊熵的单木骨架重建方法

  赵永辉;颜培钰;谷俊涛;李振;彭勋辉;李超;刘淑玉;

  在对点云数据进行采集时，由于激光雷达设备和拍摄高度等因素导致点云质量存在差异，将影响后续重建结果。针对输入点云质量不高或拓扑结构不完整的问题，文中采用一种基于骨架的方法提取树木的原始骨架，通过最短路径算法构建一个最小生成树（MST），通过模糊熵迭代方法去除冗余部分简化原始骨架。利用基于优化的拟合圆柱体序列进行重建，以近似模拟树枝的几何形状。实验结果表明，在点云数量非常有限的情况下，该方法的单木重建精度也可以达到85%左右。而在点云数量较多的情况下，重建精度可提高至90%左右，且能够处理不同形状和结构的树木，对树木主干以及具有高密度点云的矮树具有良好的重建效果。

  2025年07期 v.48;No.678 139-145页 [查看摘要][在线阅读][下载 1729K]
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• 一种用于fMRI的快速动态因果模型反演方法

  胡新航;吴海锋;曾玉;

  针对动态因果模型（DCM）在分析大脑有效连接时面临的高计算成本问题，提出一种结合广义线性模型（GLM）和稀疏DCM的算法，即广义稀疏DCM(GSD)算法。该算法在以下三个方面进行优化：首先，利用傅里叶变换的对称性将频域DCM的复数计算转换为实数计算，降低计算复杂度；其次，应用GLM和滤波技术减少观测信号的干扰，提高参数估计的准确度；最后，定义新的代价函数来优化变分推断参数和滤波器参数，进一步提升参数估计的精度。该研究采用两组公开的功能核磁共振成像（fMRI）数据对GSD算法进行验证，包括仿真的史密斯小世界网络数据和运动与注意力实测数据。实验结果表明，GSD算法在保持与传统方法相近的参数估计性能的同时，能将计算时间降低50%以上。该研究成果为平衡模型的解释力和计算效率提供了新的视角，有望推动DCM在更广泛领域的应用。

  2025年07期 v.48;No.678 146-154页 [查看摘要][在线阅读][下载 1794K]
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• 基于边缘计算的在途危险品姿态识别方法

  张伟;邓士杰;于贵波;

  针对化学制品、火工品等危险品的在途安全状态监控问题，文中提出一种基于边缘计算的在途危险品姿态识别方法，旨在实时识别危险品在运输过程中的行为姿态。该方法采用边缘计算设备作为数据处理平台，首先通过姿态传感器实时抓取危险品在运输过程的三轴运动数据；然后综合滑动窗口技术与特征提取完成对数据流的处理，获得在途危险品行为姿态样本数据；最后，使用基于深度学习的CNN-BiLSTM-Attention分类模型完成对危险品行为姿态的识别。实验结果证明，该方法得益于边缘计算与深度学习的联合优势，能够准确可靠地识别在途危险品的行为姿态，具有一定的实际应用价值。

  2025年07期 v.48;No.678 155-162页 [查看摘要][在线阅读][下载 1591K]
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• 混合改进的蜜獾优化算法

  谢高源;张亚明;普蝶;普东琪;钱政弘;

  针对蜜獾优化算法收敛速度不够快、容易陷入局部最优解和全局搜索能力不够强的问题，提出一种混合改进的蜜獾优化算法（HIHBA）。融入螺旋搜索策略，通过螺旋搜索逐步增加搜索半径和搜索角度，使得算法能够更广泛地搜索整个解空间，从而跳出局部最优解，更快地找到全局最优解；引入柯西变异策略进一步增强算法的全局搜索能力。对改进后的HIHBA算法与其他算法在8个基准函数上进行相同条件的对比测试，并通过Wilcoxon秩和检验进一步验证其性能。仿真结果表明，HIHBA在收敛速度和收敛精度上取得了显著的提升，与其他算法相比具有更强的竞争力和更优越的综合性能。

  2025年07期 v.48;No.678 163-168页 [查看摘要][在线阅读][下载 1462K]
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智能交通与导航

• 基于逻辑模型的多偏好旅游路线规划研究

  王文成;王曦雅;牛秦州;董明刚;

  针对现有生成个性化旅游路线过程中用户个人偏好分析单一以及时间和成本预算选择单一的问题，考虑到不同用户的需求，提出一种基于一阶逻辑约束下的个性化旅游路线规划。首先，运用模型论中的结构对旅游规划中成本、时间和景点等相关偏好问题进行形式化建模；其次，利用一阶公式对结构实例进行查询求解，并对计算复杂度进行评估；最后，以典型的个性化旅游路线规划的推荐问题作为实例，针对上述结构使用回答集编程（ASP）进行求解。实验结果表明，该方法能够满足不同用户的多个偏好需求，提高了用户对于旅游路线推荐的满意度，同时可以将问题限制在一定复杂度内，为实现个性化推荐服务提供了一种新方法。

  2025年07期 v.48;No.678 169-176页 [查看摘要][在线阅读][下载 1650K]
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• 混合文化基因算法求解带容量约束的电动车辆路径问题

  骆维;陈仕军;吴华伟;

  针对带容量约束的电动车辆路径问题（CEVRP），以最小化总行驶里程为优化目标，提出一种混合文化基因求解算法。将原问题分解为两个子问题，即带容量约束的车辆路径问题和固定路径下的车辆充电问题。针对该问题设计双层解码，上层解码采用分割算法获得满足容量约束的路径，下层采用移除启发式算法获得可行的充电路径。首先，利用k最近邻算法获得多样性的编码个体，再采用双层解码获得优良初始种群；然后，对种群执行变邻域搜索改进个体的解质量；接着，使用精英保留策略对精英个体继续采用三种局部强化策略，对带容量约束的车辆路径进行局部搜索，对车辆路径中的充电站和客户点进行优化调整；最后，采用两种选择操作并使用顺序交叉在不同解之间共享信息。实验部分采用国际竞赛中的CEVRP测试数据集，将所提算法与对比算法进行比较，实验结果表明，所提算法在中小规模实例上优于对比算法，在大规模实例上也能得到满意解，并且具有良好的稳定性。

  2025年07期 v.48;No.678 177-186页 [查看摘要][在线阅读][下载 1856K]
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