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1. 基于遗传算法和粒子群优化的列车自动驾驶速度曲线优化方法

张京, 朱爱红

《计算机应用》唯一官方网站 2022, 42 (2): 599-605. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2021020292

摘要（425）

HTML （21）

PDF （746KB）（235）

针对列车自动驾驶（ATO）过程中的精准停车、准时性、舒适性以及能耗问题，提出一种基于遗传算法与粒子群优化（GAPSO）算法结合的ATO速度曲线优化方法。首先，建立列车ATO运行多目标优化模型，将列车过分相区断电惰行纳入控制策略，并对运行控制策略进行分析；其次，对粒子群优化（PSO）算法进行改进，采用非线性动态惯性权重和改进的加速度系数，并将遗传算子融入其中，从而构成一种全新的GAPSO算法，且验证了GAPSO算法在全局搜索和局部搜索能力以及收敛速度上的优越性。最后，通过GAPSO算法对工况转换点进行寻优，以获取一组满足多目标优化的工况转换点速度，进而得到最优目标速度曲线。仿真实验结果表明，所提优化方法在总体运行时间满足准时性要求的前提下，使能耗降低了13.29%，舒适性提高了26.62%，停车误差降低了21.62%。由此可见，优化后的列车目标速度曲线能够满足多目标要求，该方法为列车ATO多目标优化提供了一种可行的解决方案。

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2. 基于多尺度卷积神经网络和类内mixup操作的磁瓦表面质量识别

张京爱, 王江涛

计算机应用 2021, 41 (1): 275-279. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2020060886

摘要（321）

PDF （974KB）（816）

铁氧体磁瓦由于形状的不规则性和表面缺陷的多样性给基于计算机视觉的表面质量识别带来很大的挑战。针对该问题，将深度学习技术引入到磁瓦表面质量识别中，提出一种基于卷积神经网络的磁瓦表面质量识别系统。首先将磁瓦目标从采集到的图像中分割出来并进行旋转从而得到标准图像，然后把改进后的多尺度ResNet18作为骨干网络来设计识别系统。训练时，设计一种新颖的类内mixup操作来提高系统对样本的泛化能力。为了更加贴近实际应用场景，在考虑到光线变化、姿态差异等因素的前提下构建了磁瓦缺陷数据集。在自建的数据集中进行实验的结果表明，该系统可以达到97.9%的识别准确率，为磁瓦缺陷的自动识别提供了可行的思路。

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3. 基于节点亲密度和影响力的社交网络舆论形成模型

张亚楠, 孙士保, 张京山, 尹立航, 闫晓龙

计算机应用 2017, 37 (4): 1083-1087. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017.04.1083

摘要（589）

PDF （778KB）（673）

针对舆论传播过程中个体交互的广泛性和个体社会影响力的差异性，在Hegselmann-Krause模型的基础上建立了社交网络舆论形成模型。新模型通过引入个体间亲密度、人际相似性和交互强度等概念，对个体交互集合进行了扩展，并对影响力权重进行了合理量化，进而构建更切合实际的观点交互规则。通过一系列仿真实验，分析了模型主要参数在舆论演化中的作用。结果表明：在不同信任阈值下，群体观点均能收敛到一致，形成舆论共识；且信任阈值越大，收敛时间越短；当信任阈值为0.2时，收敛时间仅为10。同时，扩大交互集合、提高人际相似性的作用强度会促进舆论共识的形成。此外，当无标度网络的聚类系数和平均度较高时，群体观点更容易产生趋同效应。研究结果有助于理解舆论形成的动力学过程，对社会管理者进行决策分析具有指导作用。

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4. 基于SolidWorks生成两斜交圆锥表面展开图

宋彦张京京陈晓鹏钱清

计算机应用 2013, 33 (04): 1119-1121. DOI: 10.3724/SP.J.1087.2013.01119

摘要（1227）

PDF （398KB）（562）

针对锥形三通管展开过程较复杂、现有的技术还无法实现其展开图的自动绘制的情况，运用形数结合的思想,提出了通用的两斜交圆锥精确展开的解析放样算法。首先通过该算法建立了轴线斜交的两圆锥表面的数学模型，推导出相贯线方程，并利用SolidWorks二次开发技术建立了相贯线空间模型，由此对相贯线方程正确性进行了验证；其次应用展开原理建立了空间曲线的展平曲线方程，最后使用VB编程在SolidWorks实现了斜交锥形三通管参数化展开图的自动绘制。实例运行结果及有关数据表明该算法运算速度快，精度高，通用性强，可用于多种钣金类零件的展开图绘制，方便了钣金类零件的制造。

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5. 基于聚团词的大规模文本转载识别算法

张京阳张华平刘金刚

计算机应用 2010, 30 (06): 1661-1663.

摘要（1491）

PDF （590KB）（922）

文本转载识别是指从大规模文本库中检测出内容相同或相近的文档集合,在热门话题检测、搜索引擎结果凝练、学术文章抄袭识别等诸多应用上,存在普遍的需求。为适应网络文本转载形式的日趋多样化,并进一步提升实用系统效率,对各种文本特征及比较算法进行了研究分析,提出了基于聚团词的大规模文本转载识别算法,即:依据词语的分布属性,识别并提取高得分聚团词用于表征文本,之后通过对文本集进行扩展线性比较与多维比较两次操作,最终筛选出转载识别结果。对比实验表明:该算法在准确率、召回率与效率上有较高的综合性能。