关键词： 电缆终端   应力锥   响应面法   NSGA   TOPSIS  

摘要： 现有冷缩电缆终端应力锥优化方法多聚焦于单一参数或局部结构的优化，缺乏对绝缘复合界面、应力锥表面和终端表面等区域电场协同调控，可能导致局部电场畸变从而引发绝缘击穿或沿面放电问题。为此，本文基于有限元仿真与NSGA-Ⅱ多目标优化算法，对电缆终端应力锥结构进行了优化设计。首先，建立冷缩电缆终端的三维有限元仿真模型，揭示了绝缘复合界面、应力锥表面及终端表面的电场分布规律；然后，采用Box-Behnken试验设计与响应面分析方法，构建了绝缘复合界面最大电场强度、应力锥表面最大电场强度及终端表面区域最大电场强度与应力锥几何参数之间的响应模型，并引入NSGA-Ⅱ算法实现多目标寻优，获得Pareto最优解集；最终，使用TOPSIS法对Pareto解集进行综合评价，确定最优结构方案。结果表明，该方案使绝缘复合界面最大电场强度由1.236kV/mm降至1.063kV/mm，降幅为14.0%；应力锥表面最大电场强度由0.658kV/mm降至0.613kV/mm，降幅为6.8%，所提方法能够有效改善冷缩电缆终端多区域电场分布。研究成果可为中压电缆终端结构优化提供理论依据与设计参考。

关键词： 低对比度   深度学习   异物检测   特征融合   YOLOv11  

摘要： 城市轨道交通屏蔽门与列车门缝隙异物入侵存在安全防护难点，该区域光照不足、对比度低、背景干扰强且边界信息模糊，易使异物特征被噪声淹没，从而引发检测漏检。为此提出LWE-YOLO，在骨干网络通过并行多分支结构同时保留细粒度局部信息，并结合注意力进行跨通道重标定，实现对暗环境噪声的抑制与目标判别特征的增强，提升弱特征表征。在颈部加权实现浅层细节与深层语义的互补融合，并在融合与输出阶段结合多尺度深度可分离卷积进行特征重整合，保留细节信息。引入有效交并比损失函数以提升回归精度。LWE-YOLO取得95.08%精确度、82.76%召回率和86.64%的mAP@0.5，较YOLOv11n分别提升2.50%、4.90%和2.41%，同时参数量与模型体积分别降低40.8%和37.8%。

关键词： 点云   配准   迭代最近点   特征描述   梯度下降   三维形状描述子  

摘要： 点云配准算法是工业机器人自动抓取工件核心技术之一，针对传统迭代最近点算法（Iterative Closest Point，ICP）容易陷入局部最优解，且收敛速度慢的问题，本文提出一种基于自适应梯度下降改进的ICP算法。首先，对激光扫描仪获取的数据进行体素滤波和去质心化处理后；在源点云中随机提取小批量的数据，并应用三维形状上下文算法（3D Shape Context， 3DSC）对提取的点进行特征描述，在目标点云中找到小批量数据的对应点。其次，引入Adadelta改进梯度下降算法，自适应更新目标函数参数。最后，将目标函数参数化，应用改进的自适应梯度下降法求解变换矩阵，进而优化目标函数并求得最优解。通过实验得出，该算法在公开数据集上，配准用时缩短70.38%-96.07%，均方根误差减少51.35%-86.32%。在激光扫描仪获取的哑铃数据集上，配准用时缩短88.01%-89.31%，均方根误差减少71.44%-79.88%。收敛速度加快，精度提升，为准确识别并估计目标物体的位姿提供新的解决方案。

关键词： 改进遗传算法   电网物资   检测基地   调度问题  

摘要： 针对复杂柔性的大型电网物资质量检测基地调度问题，以最小物资检测完工时间为目标性能指标构建数学规划模型。基于该问题特征，在以遗传算法为工具解决的基础上，提出对算法进行改进，在编码设计中对基地设备以及被检测物资进行两级编码，有效保证可行解的产生；引入锦标赛选择策略对种群进行选择，结合问题特点对染色体进行POX(Precedence Operation Crossover)交叉，以及对染色体进行随机变异。利用当前基地变压器质量检测实例进行验证，在解决检测基地调度问题的基础上极大地提高了电网物资质量检测效率。

关键词： 时序链路预测   网络嵌入   图卷积网络   门控循环单元(GRU)   动态网络  

摘要： 本文提出一种基于增强结构嵌入的时序链接预测算法(enhanced structural embedding algorithm for temporal link prediction,SE-TLP).SE-TLP设计双通道结构特征提取机制用于建模节点和连边特性,其联合4种加权节点中心性衡量节点地位,采用连边关系强度表示拓扑结构,并融合节点和连边特征以增强结构嵌入表示,提高预测准确性.同时,结合图卷积网络和门控循环单元,沿时间维度学习网络结构的演化.实验表明,SE-TLP在两类评价指标上均优于主流算法,性能分别提升7.47%和4.43%.

关键词： 场景理论   问题场景   知识服务   数据建模   学术谱系  

摘要： [目的/意义]智慧图书馆成为未来图书馆发展的新业态，对其知识服务模式的内涵、框架及实现路径进行探讨，对提升智慧图书馆建设和服务水平具有重要意义。[方法/过程]从数智时代图书馆知识服务的现实困境和变革需求出发，聚焦问题场景驱动的智慧知识服务模式创新，基于场景理论和问题学理论，探索智慧化知识服务模式的基本内涵、设计框架及建设路径，为图书馆智慧化服务提供理论路径与实践范式。[结果/结论]问题场景是基于用户真实问题需求驱动、以问题解决为导向的具体活动场景，本质是融合多场景要素的动态框架；基于问题场景的图书馆智慧知识服务模式本质是通过问题学理论解构用户“问题”需求与馆藏知识体系，实现“问题感知—资源建设—内容适配—即时供给”全周期服务闭环，从顶层逻辑、基础支撑、核心实施、保障体系建设落地路径。相较于传统服务，该模式将馆藏资源转化为细粒度、可计算的学术知识体系，能够解决用户真实的问题，向用户直接提供可使用的答案，并支撑问题场景精准匹配，可提升智慧服务效能。

关键词： 深度学习   卷积神经网络   皮革表面瑕疵   智能检测算法   机器视觉  

摘要： 本文详细分析了皮革表面瑕疵分类及检测方法，基于机器视觉搭建了皮革表面瑕疵智能检测系统，并基于深度学习优化了皮革表面瑕疵智能检测算法。结果表明，皮革表面瑕疵智能检测优化算法不仅精准性更高、可靠性更突出、效果更显著，而且充分克服了微小瑕疵细节信息丢失问题，可广泛推广于皮革工业乃至其他工业领域。

关键词： 卫星通信   跳波束技术   波位优化   混合虚拟力算法   Voronoi图  

摘要： 跳波束技术使卫星通信资源的分配更加灵活，但现有的跳波束资源分配策略研究重点多为星上资源的分配，未考虑地面波位划分的优化问题，针对该问题提出一种基于混合虚拟力算法的卫星跳波束波位优化策略；基于Voronoi图进行跳波束波位划分，根据用户优先级和业务优先级计算加权业务量，以负载均衡为目标建立优化问题；将传统虚拟力算法中固定的移动步长改为随迭代次数变化的自适应移动步长，并在迭代后期采用果蝇优化算法寻找最优解；仿真结果表明，所提算法实现了负载均衡的效果，避免了优先级较高的用户和业务集中于单个波位的情况；相比传统虚拟力算法，混合虚拟力算法的收敛速度快，全局寻优能力更强。

关键词： 自适应滤波   稀疏信道   l   范数   惩罚项  

摘要： 基于3GPP协议及ITU-R标准模型，手机直连卫星场景下，卫星信道受到视距（LoS，line of sight）径能量的主导，其时延扩展显著低于地面非视距（NLoS，non-line of sight）场景，在离散时延域表现出极强的稀疏性，传统LMS算法由于缺乏结构约束，其稳态误差受零抽头噪声波动影响剧烈，存在收敛速度慢、稳态误差高的问题，因此，本文在零吸引LMS（ZA-LMS，zero-attracting least mean squares）、重加权零吸引LMS（RZA-LMS，reweighted zero-attracting least mean squares）的基础上，提出一种基于有理分式惩罚项的改进稀疏最小均方算法（Rational-LMS，rational least mean squares），推导了其权系数的随机梯度下降更新公式。该算法利用有理分式函数在原点附近的高灵敏度梯度以及在大系数区域的快速衰减特性，在有效滤除噪声分量的同时，实现了对均衡器系数的稳定收敛，从而在数学逻辑上更贴近l0范数的理想约束；进一步地，引入参数自适应更新机制，使得算法能够根据误差动态调整稀疏惩罚系数，从而实现更低的稳态误差与更快的收敛速度。理论分析与仿真结果证明，在稀疏信道环境下，所提算法的收敛速率与稳态均方误差（MSE，mean squared error）性能均优于ZA-LMS和RZA-LMS算法。

关键词： 电磁超表面   深度学习辅助设计   多物理场协同优化  

摘要： 针对电磁超表面设计空间维度高、全波仿真计算量大以及电磁-热-器件约束耦合导致的优化困难，综述了人工智能辅助超表面设计的方法演进及其应用进展，以期为电磁超表面的高效设计与工程实现提供参考。从方法维度看，现有研究可概括为五类核心范式：监督式代理模型的快速正向预测，串联/双向与可逆网络的逆向求解与多解生成，变分自动编码器（Variational Autoencoder，VAE）/扩散等生成式模型的结构先验学习与全局探索，物理引导学习在物理一致性与跨工况泛化方面的增强，以及强化学习、大语言模型与多智能体驱动的“生成—验证—回灌”闭环自动化。从应用维度看，相关研究主要面向静态元光学任务、可重构/可编程超表面设计，以及多物理场耦合下的鲁棒设计与工程闭环。围绕结构色、热辐射调控、可编程波束赋形与自由形状设计等代表性场景，进一步总结了不同算法在系统级指标、多约束条件与多解空间下的适用性，并讨论其面向真实系统的多物理场协同优化与可信验证路径。