关键词： 数字孪生   改进遗传算法   设备布局优化   消毒供应中心(CSSD)   三维建模   多目标优化  

摘要： 目的 针对消毒供应中心（Central Sterile Supply Department,CSSD）传统设备布局存在的空间利用率低、操作动线冗余、灭菌效率不足及交叉污染风险高等问题，构建一种数据驱动的优化方法，以提升CSSD的运营效率与感染控制水平。方法 基于多源异构传感器网络与NeRF三维重建技术，构建高保真、可实时映射物理实体运行状态的CSSD数字孪生体；通过时空校准与自适应加权融合算法保障数据的实时性与可靠性。结果 改进遗传算法最高优化准确率为98.1%、优化耗时为18 s左右，性能优于基础遗传算法与粒子群算法。优化后CSSD空间利用率可逐渐上升至95%以上，动线频次显著降低。实际应用显示，单次灭菌周期缩短至（52.30±3.10）min/次，单位处理量提升至（34.10±2.80）器械包/h，人员移动距离、微粒扩散量及交叉污染风险均下降，灭菌合格率升至99.60%±0.30%，且差异均有统计学意义（P<0.001）。多中心验证平均空间增益为14.2%～17.5%，专科医院空间增益为12.1%～15.3%。结论 研究证实，数字孪生与智能算法协同驱动的优化方法能有效解决CSSD设备布局的复杂优化问题，显著提升空间利用率、作业效率及感染控制水平，为医疗机构的精细化、智能化管理提供可扩展的动态决策支持系统与关键技术手段。

关键词： 序列堆叠任务   组合块知识   堆叠决策优化   多种群遗传算法   对立学习机制  

摘要： 机器人以及视觉系统在工厂的大量应用推动了小批量、多品种的混线生产，也使得产品目标尺寸规格的多样化及到达时序的不确定性急剧增加，导致产线大量衔接段存在的堆叠任务仍然极具挑战。随着序列中目标数量增加，堆叠任务的求解时间及解精度难以保障。针对上述问题，提出一种面向序列堆叠任务的刺激记忆混合寻优算法，该算法将序列堆叠任务分解为组合块知识库构建与堆叠决策优化两个子任务。首先，在初始待堆叠目标序列中搜索满足质量阈值的基础目标组合以构建组合块知识库，该过程引入刺激记忆机制来动态更新现有组合知识。其次，将组合块等效处理为一个宏目标后对所有目标的放置顺序及放置姿态进行联合优化。基于不同尺寸分布数据集上的对比实验结果表明，相较于基线算法，所提算法在实现最优堆叠空间平均填充率的情况下至少能够减少 4.94% 的堆叠方案求解时间，验证了其在序列堆叠任务中的有效性。消融实验结果表明，所提完整算法在求解时间上表现最优，验证了该算法结构设计的合理性。

关键词： 鹅蛋   受精检测   图像分类   GhostNet   多尺度特征融合   轻量化  

摘要： 为实现高精度、易移植的种鹅蛋受精自动化检测，针对现有算法在鹅蛋受精检测任务中准确率低和模型参数量大的问题，提出一种基于改进的轻量级MFF-GhostNet（multi-level feature fusion-GhostNet）的鹅蛋受精检测算法。构建兴国灰鹅蛋照蛋图像数据集，覆盖孵化期第3～7天。在GhostNet算法基础上进行改进。首先，设计多尺度特征融合（multi-level feature fusion,MFF）模块以提高跨尺度信息交互能力；其次，将Ghost模块原有的压缩与激励（squeeze-and-excitation,SE）模块替换为高效通道注意力（efficient channel attention,ECA）模块以优化特征权重；最后，结合通道混洗与矩阵分解技术降低模型参数量。结果表明，在自建数据集上，改进的MFF-GhostNet模型对第3～7天鹅蛋受精检测准确率为90.98%（第3天为69.90%，第4天为90.91%，第5天以后为100.00%），相较于原GhostNet算法准确率提升2.35百分点，平均精度均值提高2.82百分点，参数量减少18.6%，每秒传输帧数提高12.54幅·s-1。MFF-GhostNet算法各项指标均优于MobileNet、ShuffleNet等主流的轻量级算法，模型参数量仅为0.35 M，相较对比算法减少0.08～6.80 M。开发了一款应用程序，实现了模型的部署，平均检测速度为80 ms。MFF-GhostNet通过轻量化设计与多特征融合，兼顾检测精度与部署效率，为鹅养殖自动化管理提供技术支持。

关键词： 柯西核函数   组合导航   最大相关熵准则   定点迭代算法   卡尔曼滤波器  

摘要： 基于高斯核函数的最大相关熵卡尔曼滤波器（MCKF，Maximum Correntropy Kalman Filter）是处理GNSS/SINS组合导航系统非高斯测量噪声的有效手段，为了解决MCKF对核带宽非常敏感导致滤波稳定性差的问题，对基于柯西核函数的最大相关熵卡尔曼滤波算法（CkMCKF，Cauchy kernal Maximum Correntropy Criterion Kalman Filter）进行了研究；分析了高斯核函数核和柯西核函数对核带宽的敏感度，利用柯西核函数定义向量间的距离并构建了基于柯西核函数的最大相关熵准则，采用了线性增广模型与最大相关熵准则相结合的技术并构建了滤波器目标函数，基于与常规卡尔曼滤波器相同的时间更新过程推导了CkMCKF的测量更新算法，进而给出了CkMCKF的迭代算法流程并讨论了算法的收敛性及复杂度；实验结果表明，与MCKF相比CkMCKF具有良好的性能，由于柯西核函数对核带宽不敏感导致CkMCKF具有良好的稳定性，为处理组合导航系统中非高斯测量噪声提供了新的思路和方法。

关键词： 遥感识别   时空融合   灌溉信息   TVDI   关中地区  

摘要： 卫星遥感技术凭借快速、大范围观测的特点，在灌溉面积和灌溉频次等信息识别中具有显著优势。然而，单一遥感数据源受影像时空分辨率限制，难以满足区域尺度灌溉信息高精度动态识别需求。该研究以关中地区为研究区，构建了基于干旱指数分析与时空融合算法的灌溉信息遥感识别方法。通过干旱指数与土壤湿度相关性分析，选取温度植被干旱指数（temperature vegetation dryness index,TVDI）作为识别指标，并结合高程校正与融合策略优化，提升复杂地形条件下TVDI对土壤水分的表征能力及其时空融合精度。随后，采用增强时空自适应反射率融合模型融合Landsat与MODIS影像，生成高时空分辨率TVDI时间序列，结合阈值判别法识别2024年关中地区春灌信息。结果表明，经高程校正后的TVDI在春季作物生育阶段与土壤湿度相关性较高（相关系数最高达-0.77）;TVDI融合过程中，“先融合NDVI与LST后计算TVDI”的策略融合精度更高（R2=0.76,RMSE=0.07）。灌区尺度验证结果表明，东雷二期抽黄灌区灌溉面积识别总体精度为90.8%,Kappa系数为0.80;3个验证灌区累积灌溉面积与实际灌溉面积平均识别误差分别为15.1%和14.3%。关中地区春灌信息识别结果表明，春灌活动主要集中于3—4月，灌溉次数以1～2次为主，灌溉区域主要分布于渭河平原。研究结果可为复杂地形条件下区域尺度灌溉信息识别提供方法参考。

关键词： 红外图像   电力设备   主体特征   语义特征   解码器   语义分割  

摘要： 在复杂电磁环境与多物理场耦合作用下，电力设备红外图像常呈现灰度不均、边缘模糊及背景纹理干扰显著等退化特征，导致传统分割方法在异常发热区域提取中易出现边缘锯齿化、语义歧义与部件级漏分等问题。为此，本文提出一种融合多级特征增强与超像素引导的语义分割算法。在编码阶段，构建由卷积层、主体特征提取模块与语义特征提取模块组成的多路径编码器，分别提取电力设备的底层结构特征与高层语义表示，并通过跨层级特征融合机制实现视觉-语义信息的协同增强；在解码阶段，引入超像素分割算法，结合多级融合特征构建原型驱动的语义传播路径，实现对异常发热区域的像素级语义判别与几何结构保持。实验结果表明，所提算法在多种典型异常工况下，边缘相似度指标均优于0.87，显著高于对比方法，验证了其在复杂场景下对发热区域语义表达的准确性与边缘细节的保留能力，为电力设备智能巡检与故障预警提供了可靠的视觉理解基础。

关键词： 大数据   医保基金   预算管理   绩效评价   信息化监控  

摘要： 医疗保险基金是保障人民群众基本医疗需求的重要资金，其预算编制与绩效评价直接关系到医保制度的可持续性与基金使用效能。随着医疗保险覆盖面持续扩大及基金收支规模迅速增长，传统管理模式面临数据碎片化、预测不准确、监控滞后等突出问题，大数据技术凭借其海量信息处理、智能预测和实时监控能力，为破解上述困境提供了新的技术路径。本文分析了大数据在提升基金收支预测精准性、优化资源配置、强化执行监控及构建科学绩效评价体系等方面的核心作用；针对当前存在的数据标准化不足、预测模型不健全、数据质量参差不齐、专业人才匮乏等关键问题，提出了构建统一数据平台、开发智能预算模型、建立动态监控规则库及完善绩效指标体系等具体解决方案，以期为提升医保基金精细化管理水平提供实践参考。

关键词： 高强钢板   铝合金板   冷冲压   弯曲回弹   解析算法  

摘要： 基于梁的弹塑性弯曲理论,建立了考虑板料中性层移动和材料硬化模型的板料回弹量解析模型,采用MATLAB软件编写了计算程序并对HSLA420、 DP600、 DP780钢板和5052铝合金板材的回弹角度进行了计算。结果表明:随着材料屈服强度和抗拉强度的升高,板料中性层半径逐渐增大(即更靠近中间层),弹性层厚度逐渐增大,回弹角度随之增大;对于同一种板材,随着初始弯曲半径的增大,板料中性层逐渐远离中间层(向着内侧方向),弹性层厚度增大,回弹角度随之增大;对于同一厚度的钢板,随着压边力的增大,中性层半径向内的偏离量逐渐增大,弹性变形层厚度变化较小; 5052铝合金的强度接近DP780的1/2,但在相同条件下的回弹角度超过DP780。

关键词： 匹配控制   构网型控制   次/超同步振荡   附加阻尼控制  

摘要： 构网型控制策略能有效提高新能源机组在弱电网中的稳定性，但在强电网中存在次/超同步振荡风险。为解决该问题，提出一种采用附加阻尼控制器（SDC）的构网型变流器（MC-GFM）次/超同步振荡抑制策略，并基于粒子群优化（PSO）算法对附加阻尼控制参数进行优化整定，使其具备良好参数鲁棒性。首先，建立MC-GFM的阻抗模型，研究其电网强度适应范围；其次，在电压环中进行SDC设计，通过阻抗重塑提升系统稳定性，并以风险区间内最小相位裕度最大化为优化目标，采用改进PSO算法对SDC参数进行优化整定；最后，通过阻抗特性分析与电磁暂态仿真验证SDC振荡抑制效果的有效性。结果表明：SDC能够优化MC-GFM的阻抗特性，抑制其次/超同步振荡；通过改进PSO算法能够整定得到SDC的优化控制参数，使阻抗重塑达到最优效果，具有良好鲁棒性。

关键词： 向光性生长算法   Sobol序列初始化   思维创新策略   黄金分割搜索   路径规划  

摘要： 针对向光生长算法（Phototropic growth algorithm，PGA）在复杂优化问题中存在的早熟收敛、全局探索与局部开发难以平衡等问题，提出了一种多策略改进向光生长算法（Improved phototropic growth algorithm，IPGA）。采用Sobol序列初始化种群，生成空间分布更均匀的初始解。然后引入思维创新策略（TIS），利用动态知识因子和非线性相位扰动增强全局跳出能力。在迭代过程中，采用大型、小型细胞分层生长机制结合邻域协同策略，实现探索与开发的动态均衡。引入黄金分割局部搜索（GSS）对最优解进行逐维精修，显著提升收敛精度。将IPGA与原算法(PGA)、粒子群算法（PSO）、灰狼算法（GWO）、麻雀搜索算法（SSA）和常青藤算法（IVY）进行对比实验，选用CEC2017基准测试函数集中的9个代表性函数性能进行验证，结果表明改进算法收敛速度更快、寻优精度更高。将IPGA应用于二维栅格地图环境下的机器人路径规划，实验结果表明算法搜索效率更高，规划路径更短且更平滑。