git9versioner的博客

本文介绍了专题设施地理空间知识图谱的设计与构建方法，结合专题地理空间数据产品和互联网信息，提出基于模式层与数据层的双层架构。通过自上而下与自下而上相结合的方式构建本体模型，定义实体、属性及时间、空间和属性三类关系，并详细阐述了从多源异构数据中进行知识提取、融合、推理与存储的流程。以机场选址为例展示了知识图谱在实际决策中的应用价值，最后对未来在规则库动态更新、应用拓展、智能化提升和可视化展示等方面的发展进行了展望。

本文提出了一种基于离散小波变换增强注意力模块（DWTA）的Unet模型（DWTA-Unet），用于解决混凝土裂缝分割中细裂缝信息丢失和像素不平衡的问题。通过引入DWTA模块和组合损失函数，模型在多个评估指标上优于传统方法和现有先进算法。同时，文章还探讨了PS-Net在遮挡行人重识别中的应用，展示了其在复杂场景下的优越性能。两种技术分别在结构健康监测与智能安防等领域具有广泛应用前景，并为未来多模态融合与模型轻量化发展提供了方向。

本文提出了一种基于协同分割注意力的轻量级遮挡行人重识别模型PS-net，首次将视频行人重识别中的协同分割注意力模块（COSAM）引入图像行人重识别，并通过微变换从单张图像生成伪视频以解决遮挡问题。模型结合局部特征增强对遮挡的鲁棒性，在Occluded-REID、Partial-REID和P-DukeMTMC-reID三个遮挡数据集上表现优异，性能超越多数现有方法且具有较强竞争力。相比依赖姿态信息的方法，该模型更轻量、易训练，适用于实际场景。

本文探讨了图像风格迁移与特征选择算法的应用。基于RSIM指标的上海风格水彩画风格迁移显著提升了文创产品设计效率，并被美术馆采纳为纪念品设计方案；同时，改进的二进制郊狼优化算法（IBCOA）在特征选择任务中表现出优越的性能，在分类准确率、特征精简度和鲁棒性方面优于传统方法。实验涵盖多个UCI数据集，验证了IBCOA的有效性。文章进一步对比了两类算法的应用场景与性能，并通过旅游纪念品设计和医疗诊断案例展示了实际应用价值，最后展望了二者融合及在智能领域扩展的可能性。

本文研究基于RSIM评估的海派写实水彩画风格迁移方法，结合VGG19特征提取模型与Gatys算法实现图像风格迁移。提出简化结构相似性指数RSIM，用于量化评估迁移效果，并通过专家评分验证其优于传统CSIM指标。实验确定最佳迭代次数为280次、风格损失权重为200，后处理采用高斯滤波可有效保留风格与内容特征。最终将迁移图像应用于上海地标建筑的文创设计，获得较高受众满意度，为海派水彩画的传承与创新应用提供了可行路径。

本文提出了一种基于生成对抗网络（GAN）的交通视频补全模型，利用特征金字塔网络（FPN）提取多尺度特征，有效解决高维交通视频数据缺失问题。模型通过对抗训练机制，结合像素损失、对抗损失和内容损失，显著提升补全帧的视觉质量和时空一致性。在Caltech行人和KITTI数据集上的实验表明，该模型在PSNR和SSIM指标上表现优异，优于传统方法和Future-GAN等对比模型。消融实验验证了各损失函数的有效性，且模型无需分解输入视频，适应复杂交通场景。未来工作将聚焦性能优化、视觉效果提升及实际交通监控系统的应用验证

本文提出了一种基于图神经网络的源代码作者归属识别方法AGCAAM，通过解析Python代码为抽象语法树（AST），并构建包含多种边类型的特征图以捕捉程序员的编码风格。利用GGNN和GMN两种图相似性学习模型进行图嵌入与匹配，计算代码文件间的余弦相似度实现作者识别。在Google Code Jam数据集上的实验表明，该方法在准确率和可扩展性方面均优于现有方法，并能有效应用于大规模作者识别及跨语言（如Java）场景，具有良好的实际应用前景。

本文深入解析了机器人路径规划与代码作者归属识别两项关键技术。在机器人领域，探讨了拓扑地图与度量地图的区别，分析了DFS、BFS、Dijkstra、A*及RRT等路径规划算法的优缺点，并介绍了基于点云数据构建占用栅格地图的方法及其在高原冰川地形中的应用实验。在代码作者归属识别方面，指出了传统方法的局限性，提出了基于抽象语法树（AST）和图神经网络的AGCAAM模型，展示了其在准确性与可扩展性上的优势。文章还展望了两个领域的未来发展方向，并通过案例和流程图总结了技术实现路径，凸显了二者在智能系统与网络安全中的重

本文研究了水下目标波达方向（DOA）估计与融合环境信息及运动约束的地图构建技术。在DOA估计方面，对比分析了常规波束形成（CBF）、解卷积CBF（DCBF）、分解DCBF和互谱DCBF（C-DCBF）的性能，指出C-DCBF在低信噪比下具有更低的背景电平和更强的抗干扰能力，且计算效率更高。在地图构建方面，提出基于大规模点云数据生成考虑机器人运动约束的占用网格地图方法，并结合A*算法实现高效路径规划。研究表明，所采用的技术能有效提升水下探测精度与机器人在复杂地形中的自主导航能力。

本文提出了一种基于GPU的异步分布式近端策略优化训练框架（GAPPO）和一种基于互谱解卷积的水下目标DOA估计算法（C-DCBF）。GAPPO通过将采样与网络更新异步并行于CPU与GPU线程，显著提升了强化学习的训练效率，在多个Atari游戏中表现出优于DPPO和GA3C的性能。C-DCBF算法利用信号间的相关性去除噪声，无需估计目标数量，在低信噪比和强干扰环境下实现了更低的背景水平和更强的抗干扰能力。文章分析了两种算法的优势与挑战，并展望了未来在稳定性提升、应用拓展、实时性优化及算法融合等方面的研究方向。

本文提出了一种基于图卷积网络（GCN）和主题模型的恶意软件家族相似性计算模型CL-GCN。该模型结合函数调用图与指令分布特征，利用GCN进行图嵌入并引入注意力机制优化节点权重，同时采用LDA对指令序列进行主题建模以降低维度并提取语义特征。通过神经张量网络和全连接层融合双模态特征，实现高效准确的相似性度量。实验结果表明，CL-GCN在计算效率和家族区分度上优于传统方法，具备良好的泛化能力，适用于恶意软件检测、分类及溯源分析等场景。

本文探讨了机器人抓取与恶意软件分析两个前沿技术领域。在机器人抓取方面，提出基于Galfenol材料的磁致伸缩触觉传感器阵列，具备高灵敏度、短恢复时间、高阵列密度和优异重复性，显著优于商业TakkTile传感器，可优化机器人抓取性能。在恶意软件分析方面，提出结合图卷积网络（GCN）与主题模型的相似度计算方法，融合函数调用图和指令分布的高级与细粒度特征，实验显示该方法在准确率（90%）、召回率（85%）和F1值（87%）上均优于传统方法，有效提升恶意软件家族识别能力。未来，两项技术在智能化与安全性方向均有广阔发

本文研究了MARSR算法在属性约简中的有效性，并提出受蚁群行为启发的无人机协同运输模型。实验表明，MARSR算法在多种数据集上实现了高分类准确率和高属性约简率，优于现有方法；同时，耦合载体与导航器-载体模型在模拟中展现出良好的运输性能和环境适应性。研究为数据处理与物流运输提供了创新解决方案。

本文探讨了智能算法在推荐系统与属性约简中的应用。一方面，意图增强双异质图注意力网络（IE-DHGAT）通过融合用户交互序列中的动态意图与项目静态属性，在多个数据集上显著提升了推荐性能；另一方面，基于改进蜉蝣优化算法的邻域粗糙集属性约简方法有效实现了高维数据的降维，保持语义信息的同时提高了分类准确率与收敛速度。文章还分析了两种算法的核心技术、应用场景及未来发展趋势，为相关领域的研究与实践提供了有价值的参考。

本文介绍了一种新颖的意图增强双异构图注意力网络（IE-DHGAT），用于解决序列推荐中的数据稀疏性和用户意图捕捉问题。该模型通过构建包含物品属性的异构图，利用双异构图注意力网络融合多源信息以丰富物品嵌入，并设计意图增强注意力层结合时间与位置信息，精准捕获用户的长期与短期偏好。实验表明，IE-DHGAT在多个真实数据集上显著优于现有方法，具有良好的应用前景，适用于电商、社交网络及内容推荐等领域。

本文综述了基于注意力机制在动作识别与序列推荐中的研究进展。在动作识别方面，探讨了传统方法与深度学习方法（包括独特、协同和自注意力机制）在动作特征表示与分类中的应用，并分析了主流数据集上的性能表现；在序列推荐方面，提出了一种意图增强双异构图注意力网络（IE-DHGAT），通过融合物品属性信息和捕捉用户动态意图，提升推荐准确性。文章还总结了当前面临的挑战，如数据稀缺、空间注意力不足和多尺度问题，并展望了未来发展方向，包括模型优化、多源信息融合及跨领域应用拓展。

本文研究了多机器人系统在局部通信条件下的区域覆盖搜索问题，提出了一种基于分布式模型预测控制（DMPC）和生物启发神经网络的协同决策方法，通过联盟内迭代优化提升搜索效率与鲁棒性。同时，综述了基于注意力机制的人类动作识别技术，分析了其在自动驾驶等场景中的应用挑战与发展前景。研究涵盖运动建模、环境感知、信息融合、注意力机制分类算法及典型数据集评估，展示了该领域的重要进展与未来方向。

本文研究了倾斜旋翼六旋翼无人机的控制方法与多机器人合作区域覆盖搜索算法。在无人机控制方面，基于牛顿-欧拉方法建立运动方程，通过静态扳手分解分析完全驱动特性，并设计结合非线性干扰观测器的滑模几何控制器，仿真与实验验证了其高精度与强抗干扰能力。在多机器人系统方面，提出一种分布式协作算法，融合生物启发神经网络与光栅地图表示环境，采用加权平均法进行信息融合，在DMPC框架下构建动态搜索联盟，并利用遗传算法优化路径决策，有效提升了未知环境下的搜索效率与鲁棒性。研究成果为复杂环境下无人机控制与多机器人协同任务提供了理论

本文针对软执行器和全驱动六旋翼无人机的控制问题，提出两种创新的控制方案。对于软执行器，设计了基于改进超扭曲观测器和积分滑模面的自适应控制器，有效处理系统不确定性与输入饱和约束，在提升跟踪精度的同时减少抖振。对于全驱动六旋翼无人机，提出了基于非线性干扰观测器的滑模几何控制器，利用SE(3)流形上的几何控制方法，实现位置与姿态的完全可控，并增强系统在外部干扰下的鲁棒性。通过仿真与实验验证了两种方案的优越性能，具有重要的理论意义和应用价值。未来可进一步优化控制策略并拓展至其他机械系统。

本文提出了一种基于深度强化学习（DRL）优化的LSTM模型用于交通流量预测，通过将LSTM参数作为状态、参数调整作为动作、预测准确性提升作为奖励，利用DQN框架实现模型动态优化，显著提高了预测准确性。同时，采用模糊综合评价（FCE）方法结合交通流量和平均速度两个指标对交通状况进行多维度表征，提升了评估的全面性。实验结果表明，该方法在公开数据集上取得了优于传统LSTM模型的性能表现。此外，针对软执行器控制问题，设计了基于改进超扭曲观测器的积分滑模控制器，在存在系统不确定性与输入约束的情况下实现了高鲁棒性与精确

本文设计了一种带有抗积分饱和PID算法的变结构控制器，应用于抑制伺服平台的高速启动和视频图像闭环跟踪模式。通过仿真与物理实验验证，该控制器显著缩短了调整时间，减小超调，提升了精确定位性能。同时，提出基于深度强化学习的LSTM模型结合模糊综合评价技术，用于交通流量预测，有效提高了预测精度与交通状况表征能力，为城市交通管理提供了可靠的技术支持。

本文研究了基于视觉与肌电信号融合的手势识别方法及变结构控制器在抑制平台伺服系统中的应用。在手势识别方面，通过SVM多分类器与DS证据理论实现多模态特征融合，显著提升了36种手势的识别准确率，达到93.8%，优于单一特征及传统融合方法。在抑制平台控制方面，针对高速启动和视频图像闭环跟踪需求，建立了永磁同步电机驱动系统的数学模型，并设计了带有抗积分饱和PID的变结构控制器。仿真与实验结果表明，该控制器可将启动时间从1.6秒缩短至1秒，同时提升系统鲁棒性与稳定性。最后，文章总结了当前成果，并展望了未来在深度特征融

本文介绍了一种基于Tau理论的创新机器人轨迹规划方法，涵盖Tau-G、Tau-J和Tau-H三种引导运动模型，重点分析其在速度、加速度及参数可行性方面的性能差异。同时提出一种结合视觉HOG特征与肌电信号时域特征，并利用DS证据理论进行决策层融合的手势识别方法，显著提升了识别准确率至93.8%。通过Schunk LWA4P机器人实验验证了轨迹规划的平滑性与可用性，并探讨了该技术在工业自动化与智能家居中的应用前景。未来发展方向包括多机器人协同规划、人工智能融合以及多模态个性化手势识别。

本文探讨了卫星姿态控制中的基于模型的离线强化学习方法，包括MOPO、MOReL和COMBO等算法，分析了其在有限数据下的策略优化与泛化能力；同时介绍了一种结合双四元数与Tau理论的机器人轨迹规划方法，实现末端执行器位姿的连续平滑插值。通过实验对比与理论分析，展示了COMBO在离线设置中的优越性能，以及双四元数插值与Tau引导策略在生成类生物轨迹方面的优势。最后提出了未来研究方向，涵盖安全性、控制延迟处理及实际场景验证。

本文探讨了文本分类与强化学习在处理数据效率方面的关键问题与解决方案。在文本分类方面，提出基于特征词代表性比率和类-文本相似度计算的高效分类方法，并通过实验验证其在多个数据集上的优越性能；在强化学习方面，分析了离线RL、基于模型的RL及离线基于模型的RL如何应对有限数据挑战。文章还给出了实际应用建议与未来研究方向，为相关领域的研究与实践提供了有价值的参考。

本文探讨了双网络中具有差异化选择特征的社会传播模型与基于类别特征词的快速文本分类方法。在社会传播部分，提出了一种双层网络模型，通过异步与同步更新机制模拟信息与行为的传播过程，并分析了关键参数对传播规模和波动性的影响。在文本分类部分，提出一种无需大量标注数据的快速分类算法，利用类别特征词构建词袋模型并通过相似度计算实现高效分类。实验表明该方法在多个公开数据集上具备良好性能与可解释性。最后总结了两项研究的应用价值并展望了未来方向。

本文研究了三轴磁传感器的误差补偿方法与双网络社会传染模型。在误差补偿方面，采用基于M-估计的椭球拟合算法，对比了Tukey、Hampel和Huber成本函数在不同异常值场景下的表现，结果表明Tukey方法在异常值较大或较多时具有更优的鲁棒性和精度。在社会传染模型方面，提出了一种具有差异选择特征的双网络模型，通过信息层与行为层的交互机制，更准确地描述了信息与行为的传播过程。研究表明，双网络结构显著提升了传播效率，且可通过调节阈值与传播概率实现有效控制。研究成果在导航系统、社交媒体分析、舆情管理等领域具有广泛应

本文探讨了半监督深度度量图卷积网络（GCN）在遥感图像分类与检索中的应用，以及基于M估计的三轴磁传感器误差补偿方法。在遥感领域，结合对比损失与交叉熵损失的GCN模型在AID数据集上表现出优于传统CNN方法的性能；在地磁传感领域，引入Huber、Hampel和Tukey成本函数的M估计算法有效抑制了异常值对校正结果的影响，其中Tukey函数在高偏差多异常场景下表现最优。两种技术分别提升了图像理解与地磁导航的精度与鲁棒性，并为未来多模态融合与优化提供了研究方向。

本文研究了裂缝分割与遥感图像表征的先进算法。在裂缝分割方面，提出改进的YOLACT++算法，通过引入RReLU激活函数和迁移学习策略，优化模型性能，提升裂缝实例分割精度与掩码质量；实验结果显示AP70指标提升8.89%，有效改善了小数据集下的过拟合问题。在遥感图像表征方面，提出基于对比学习的半监督深度度量GCN模型，结合ResNet18与图卷积网络，利用有标签和无标签数据学习判别性特征，在图像分类与检索任务中表现出优越性能。两种方法分别针对裂缝检测精度提升和遥感图像语义理解难题提供了有效解决方案。

本文探讨了优化算法在肥胖分类与裂缝检测中的应用。一方面，采用遗传算法（GA）优化LightGBM模型，并结合Lasso特征选择，在UCI人类肥胖数据集上实现了高准确率（达97.5%）和高效运行时间，显著优于传统机器学习方法；另一方面，改进YOLACT++算法，通过引入RReLU激活函数、数据增强和迁移学习，有效缓解过拟合问题并提升裂缝检测性能，在自制数据集上置信度提高8.89%。两种算法分别在医疗健康与基础设施检测中展现出广阔应用前景，未来可进一步优化参数结构、扩展数据集并融合多模型以提升性能。

本文提出了一种用于2.45 GHz和12 GHz双频段射频能量收集的超表面结构，采用嵌套环设计实现宽频隔离，有效避免了多频段间的相互干扰。通过HFSS仿真分析了反射系数、吸收率及参数影响，并制作5×5原型在消声室中进行测量验证。结果表明，在两个频段吸收率均超过80%，且在不同入射角度下具有良好的稳定性。该设计在无线传感器网络、电磁环境利用及低功耗设备供能方面具有应用前景。

本文介绍了基于肌电信号的动态手势识别与永磁同步电机电流约束控制两项技术。在手势识别方面，采用Myo臂带采集sEMG信号，通过STFT和CWT将一维时域信号转换为时间-频率图像，并利用Resnet-34结合迁移学习进行分类，实现了高达99.41%的识别准确率。在电机控制方面，构建PMSM的哈密顿模型，结合IDA-PBC与DDPG算法，提出一种能有效约束q轴电流的控制方法，在保证系统稳定性的同时解决了传统方法中的过流问题。两种技术分别在人机交互与高性能电机控制领域展现出良好的应用前景。

本文探讨了基于神经网络的轨道电路行车信号判断技术与利用转移学习的肌电信号动态手势识别技术。前者通过BP神经网络实现对列车运行状态的高精度、智能化判断，提升铁路系统的安全与效率；后者结合时频转换与卷积神经网络，借助转移学习克服数据不足问题，实现高达99.41%的手势识别准确率。两项技术分别在智能交通与人机交互领域展现出广泛应用前景，涵盖故障预警、智能铁路建设、医疗康复及智能家居等方向，同时面临数据安全、环境适应性与计算资源等挑战。未来，随着AI与物联网的发展，这些智能技术将推动多领域深度融合与创新应用。

本文深入探讨了无人机群实时路径规划与多目标跟踪技术。在路径规划方面，采用基于势函数的方法实现无人机群的分离、收敛与避障，确保飞行安全与效率；在多目标跟踪方面，提出基于SIFT特征点的改进隐马尔可夫模型（HMM），有效应对遮挡与光照变化，提升跟踪鲁棒性。实验表明，该跟踪方法在MOT17数据集上具有较低的身份切换和较高的准确率。文章还分析了技术优势、应用前景及未来研究方向，涵盖物流、农业、自动驾驶等领域，展示了该技术的重要价值与发展潜力。

本文提出了一种基于多目标粒子群优化（MOPSO）的两阶段无人机群复杂地形实时路径规划算法。第一阶段利用MOPSO快速处理静态环境信息，结合参考点方法选取非支配可行路径作为预设飞行方向；第二阶段考虑四旋翼无人机动力学特性，设计分布式控制策略实现无碰撞群聚行为，完成动态避障与协同飞行。通过理论分析与模拟验证，该算法有效解决了多无人机在复杂地形中的路径规划问题，支持同时到达目标区域，在国防、电力巡检和农业植保等领域具有广泛应用前景。

本文提出了一种新型的高斯和容积卡尔曼滤波器（GSCKF），用于解决非线性非高斯系统中的状态估计问题。通过将非高斯噪声分解为多个高斯分量，GSCKF在高斯和框架下结合容积卡尔曼滤波算法，对每个子系统进行独立处理，在保证较高滤波精度的同时有效控制计算量。仿真结果表明，相较于传统UKF和CKF，GSCKF在目标跟踪等应用中显著降低了位置与速度估计误差，尤其适用于存在非高斯噪声的实际系统。文章还分析了算法优势、适用场景及与其他滤波方法的对比，展示了其在导航、工业控制等领域的应用潜力。

本文综述了随机与动态车辆路径问题（SVRP和SDVRP）的研究现状，涵盖了不确定性在物流配送中的表现形式及其建模方法。重点介绍了机会约束规划和带补偿的随机规划两种SVRP解决方法，并系统梳理了SDVRP在随机请求、动态旅行商问题、当日达配送等方面的研究进展。文章还总结了当前研究面临的挑战，并提出了未来四个主要研究方向：先进配送工具与传统车辆的协调、有效决策规则的制定、启发式算法的应用以及学习机制的引入，为后续研究提供了清晰的思路和方向。

本文提出了一种基于ITTI和SR模型思想融合的显著区域检测算法，针对航空海探图像中复杂背景下的小目标检测问题，结合多尺度分解与频谱残差分析，引入双向预处理机制，有效提升了显著图的质量。通过亮度、颜色和方向特征通道的构建与高斯金字塔跨尺度运算，增强了对船舶等感兴趣区域的定位能力。实验结果表明，该融合算法在复杂海面环境下具有更强的抗干扰能力和更高的检测精度，相较于传统ITTI和SR算法，在命中率、误报率、精度、召回率和F-度量等指标上均表现出明显优势，适用于航空遥感图像中的显著目标提取任务。

本文研究了两个跨领域课题：一是针对复杂金融系统中政府、企业与个人等多方参与者的动态博弈问题，提出了一种基于微分博弈与非合作博弈的保成本控制策略，通过求解线性矩阵不等式（LMI）实现H∞最优性能，有效抑制外部干扰并达到纳什均衡；二是面向航空遥感图像中的海上目标检测需求，设计了一种融合多尺度分析与对数幅度谱的显著区域检测模型，利用频谱残差和中心-周围差异操作提升检测精度与抗干扰能力。仿真结果表明，所提方法在金融市场稳定调控与航空海测图像处理中均具有优越性能和广泛应用前景。

本文研究了多电机系统与机器人系统的先进控制策略。在多电机控制方面，提出基于平均补偿的ADRC方法，结合NFTSMC、PCH与DOB技术，显著提升了系统的同步精度、鲁棒性与动态响应性能。在机器人控制方面，设计了基于反步自适应神经网络（BS-RBFNN）的信号控制器与端口受控哈密顿（PCH）能量控制器，并通过高斯函数实现两者的平滑协同切换，兼顾了快速动态响应与高稳态精度。仿真结果验证了所提策略的有效性，未来可拓展至复杂工况与智能协同优化方向。