xray4的博客

本文探讨了多目标鹈鹕优化算法（MOPOA）在四杆桁架和减速器设计等工程问题中的优异性能，展示了其在收敛性、分布性和鲁棒性方面的优势。同时，研究提出了一种基于异构数据的深度学习模型，融合时空特征、兴趣点和事件描述，用于交通事故及严重程度预测，在真实数据集上实现了87%的准确率和0.87的AUROC。实验结果表明，MOPOA在多目标优化领域具有强大潜力，而结合多种数据源的深度学习模型能有效提升交通事故预测性能。未来工作将聚焦于引入驾驶员与车辆特征，并构建可部署的市政级预测系统。

本文探讨了文本分类与多目标优化算法的研究进展。在文本分类方面，提出基于相关性的特征选择方法（CRFS），结合多层极限学习机（ML-ELM）扩展特征空间HDFS-MLELM，提升分类性能，并在多个基准数据集上验证其优于传统TF-IDF向量空间的效果。在多目标优化方面，引入鹈鹕优化算法（POA）及其多目标版本MOPOA，结合非支配排序与拥挤距离策略，有效求解工程设计中的多目标问题。文章还分析了两者在特征处理、算法设计上的关联，探讨了技术挑战与未来趋势，为信息处理与工程优化领域提供新的研究方向和解决方案。

本文深入研究了网络路由、图像隐写和文本分类三大技术领域。在网络路由方面，分析了RPL协议在不同场景下使用MRHOF和OF0目标函数的性能差异，指出各自适用的网络环境；在图像隐写方面，提出了一种结合DCT变换与AES加密的隐写方法，并通过实验评估其性能；在文本分类方面，引入基于相关性的特征选择（CRFS）技术优化多层极限学习机（ML-ELM）特征空间，显著提升了分类效果。研究表明，这三项技术在各自领域均具有重要应用价值和发展潜力，未来可结合机器学习进一步提升自适应能力与性能表现。

本文探讨了多类目标检测与低功耗有损网络（RPL）路由协议的性能分析。在目标检测方面，研究采用Mask R-CNN结合ResNet和RoIAlign技术，在复杂场景下实现了高精度检测，并与YOLO V5进行对比，验证了其优越性。在RPL路由协议方面，分析了MRHOF和OF0两种目标函数在静态与动态物联网环境中的表现，评估了其在网络质量、能量消耗和适应性等方面的差异。文章进一步提出了算法优化、多模态融合、自适应路由等未来发展方向，为人工智能与物联网技术的深度融合提供了理论支持与实践路径。

本研究围绕学术表现影响因素分析与对话情感识别两大主题展开。在学术表现方面，采用基于粗糙集的特征约简方法结合多项式回归模型，识别出睡眠倾向、手机使用、出勤率等关键影响因素，并通过聚类分析验证了减少手机使用、保持良好睡眠习惯等对提升成绩的重要性。在对话情感识别方面，提出轻量级堆叠集成模型Varta Rasa，融合文本、语音和视觉模态，在IEMOCAP数据集上实现了较高的F1分数，且模型复杂度显著低于现有方法。研究为教育干预策略制定和实时情感识别系统开发提供了有效支持。

本文研究了新冠前后加密货币市场的情绪变化及其驱动因素，利用LDA主题模型对推文进行主题分析，揭示了疫情后公众对加密交易和投资兴趣的显著上升。同时，文章探讨了焦虑、家庭支持、经济压力等非学术因素对学生学术表现（CGPA）的影响，结合假设检验、粗糙集模型与密度聚类方法，发现这些因素均显著影响学习成果。研究为投资者把握市场趋势和教育工作者优化教学策略提供了参考依据。

本博客探讨了新冠疫情前后公众对加密货币的情感变化与关键话题，通过Twitter数据进行情感分析和基于LDA的主题建模，揭示市场情绪对价格的影响及公众关注的核心议题。研究发现，疫情前后市场情绪由乐观转向谨慎，提取出投资价值、监管、技术创新及疫情下的避险作用等主题。该分析为投资者提供决策支持，助力监管优化，并推动行业创新，同时指出未来可结合多源数据与先进NLP技术提升分析精度。

本文提出了一种基于强制手势过滤的无形远程交互点对点机器人控制设计方案，利用Leap Motion传感器实现高精度、低延迟的手势识别，并通过TCP、Websocket和ROS三种通信架构进行数据传输对比。系统采用神经网络对自愿手势进行分类过滤，有效避免非预期指令导致的误操作。实验结果表明，ROS结合SSH在安全性与实时性方面表现最优，平均延迟仅为0.13989ms。该方法适用于工业、医疗等多领域远程机器人控制，为未来无接触人机交互提供了可靠的技术路径。

本文提出了一种基于多算法结合与多阶段分析的智能横截面探索性方法，用于铁路电缆基础设施的保护。通过偏度和峰度传感器算法对电压、位移等参数进行状态评估，结合可视化分析、EM聚类与描述性统计构建三阶段决策流程，实现对电缆下垂、断裂或被盗等异常行为的快速检测。实验设置模拟了不同故障场景，并利用SPSS和WEKA工具进行数据分析，验证了该方法在时间效率与准确性上的优势。性能评估显示，系统可在数秒内完成千字节级数据处理，显著提升响应速度。未来方向包括引入时间序列分析与机器学习以实现预测性维护，并融合物联网与大数据技术进

本文深入解析了自动车牌识别（ALPR）与铁路电缆基础设施保护技术。ALPR通过引入空间变压器网络和复杂数据集增强，在处理倾斜视角车牌方面表现优异；而铁路电缆保护则提出基于横截面探索性分析的三阶段检测方法，结合E-M聚类与描述性分析，有效提升威胁检测的准确性与实时性。未来，两项技术有望在多语言识别与智能传感融合方向持续发展，为交通与基础设施安全提供有力支撑。

本文提出了一种在非受控环境下高效运行的自动车牌识别（ALPR）系统，结合YOLOv4用于车牌检测和空间变换网络（STN）校正图像失真，再通过改进的CNN实现高精度字符识别。该方法在多个真实场景数据集上表现优异，尤其在倾斜和复杂背景下显著优于现有商业方案，有效提升了实际应用中的鲁棒性和准确率，尽管在‘O’与‘0’等相似字符识别上仍有优化空间。

本文提出了一种基于深度卷积神经网络（DCNN）的滑坡分类方法，利用公开数据集进行实验，并通过SMOTE处理类别不平衡问题。研究对比了逻辑回归、决策树、支持向量机、朴素贝叶斯、随机森林、K近邻和多层感知机等基准算法，结果表明所提出的DCNN模型在F1分数上达到98.46%，显著优于其他算法，验证了深度学习在滑坡分类任务中的优越性能。

本文研究了基于XLM的多语言模型在卡纳达语、马拉雅拉姆语和泰米尔语代码混合文本上的微调性能，用于情感分析任务，并与传统机器学习方法进行了对比。实验结果表明，基于变压器的XLM模型在F1分数上优于传统方法，尤其在处理跨语言混合数据时表现出更强的理解能力。同时，研究还提出了一种结合SMOTE的深度卷积神经网络（DCNN）用于滑坡分类，有效解决了类别不平衡问题，并在F1分数上优于多种基线模型。研究表明，深度学习在自然语言处理与自然灾害分类任务中均具有显著优势。未来工作可拓展至更多语言任务和其他深度学习架构的应用。

本文探讨了基于多语言预训练模型XLM在印度卡纳达语-英语代码混合文本上的情感分类应用。针对传统机器学习方法在处理代码混合数据时面临的噪声、拼写变化和语序不固定等挑战，研究采用XLM模型进行微调，并与多种传统分类器进行对比实验。结果表明，基于变压器的XLM模型在KanCMD数据集及其他相关语言数据上均显著优于传统方法，展现出强大的跨语言能力和鲁棒性。研究验证了预训练语言模型在低资源代码混合场景中的有效性，为社交媒体情感挖掘提供了可行方案，并对未来数据扩充、模型优化及多任务学习方向提出展望。

本博客研究基于包含表情符号的推文进行情感分析，利用sentiment140数据集，对比了BernoulliNB、LinearSVC、Logistic Regression和XGBoost四种机器学习算法的性能。通过数据收集、预处理、模型训练与验证等步骤，发现XGBoost在准确率（87.84%）和F1分数上表现最优。研究还探讨了表情符号在情感表达中的作用，并提出未来可拓展至用户心理健康评估和更广泛的表情符号识别方向。

本文探讨了机器学习在新冠早期检测和推文情感分析中的创新应用。在新冠检测方面，采用DCNN进行特征提取，结合LSTM对咳嗽声音频进行时间序列预测，VGG-19模型以93.6%的准确率表现最佳；在推文情感分析中，研究引入表情符号作为情感分类的重要特征，XGBoost算法达到87.841%的最高准确率。文章详细解析了ReLU、Sigmoid、Dropout、卷积层、密集层等神经网络组件的作用，并讨论了情感分析中的技术优势与挑战，如语言复杂性、表情符号歧义性和数据不平衡问题。通过流程图和对比表格直观展示了两个领域的

本文探讨了两个前沿领域的创新方法：在恶意软件检测方面，提出了一种结合防御性蒸馏与对抗训练的新型迭代蒸馏对抗训练方法，显著提升了深度学习模型对FGSM白盒攻击的鲁棒性，攻击成功率从97%降至1%；在新冠早期检测方面，提出基于咳嗽声音的频谱分析与深度卷积神经网络（DCNN）分类的新方法，利用离散小波变换（DWT）、MFCC等技术提取动态特征，实现无接触、低成本的早期筛查。该方法有助于在潜伏期或轻症阶段识别感染者，降低传播风险。两种方法分别在网络安全与公共卫生领域展现出巨大应用潜力。

本文研究了提升恶意软件检测模型鲁棒性的方法，提出了一种结合防御性蒸馏与对抗训练的新型策略——迭代蒸馏对抗训练。通过在Malconv和RCNN等深度学习架构上的实验，评估了多种防御机制对白盒FGSM攻击的防御效果。结果表明，迭代蒸馏对抗训练显著降低了攻击成功率（相比单一防御机制降低75%），而不同架构的集成学习也表现出优异性能。文章还分析了各类方法的优缺点，提出了实际应用建议及未来研究方向，为构建更安全、可靠的恶意软件检测系统提供了有效解决方案。

本文探讨了智能优化算法在离散反覆盖定位问题（DACLP）中的应用，比较了离散差分进化（DDE）和遗传算法（GA）的性能，实验表明DDE在多数情况下优于GA。同时，针对恶意软件检测模型易受白盒对抗攻击的问题，提出了一种新的防御方法——迭代蒸馏对抗训练，该方法结合对抗训练与防御性蒸馏，显著降低了FGSM攻击的成功率，提升了模型鲁棒性，且仅小幅增加训练时间，具有高效、低复杂度的优势。

本文介绍了用于解决破坏性反覆盖定位问题（DACLP）的两种智能优化方法：离散差分进化（DDE）和遗传算法（GA）。DACLP是一类考虑设施间最小分离距离的NP难选址问题，具有在森林管理、银行分行、核电站、特许经营和军事防御等领域的广泛应用。DDE采用位向量表示和半贪心初始化，结合变异、交叉与修复操作进行优化；GA则使用有序列表表示，结合随机与半贪心生成初始解，并通过锦标赛选择、PMX交叉和插入变异实现进化。实验结果表明，这两种启发式方法在80个测试实例上均有效，其中DDE在解的质量上通常优于GA，而GA在大

本文提出了一种创新的移动机器人路径规划算法——Mapped - RRT*，该算法结合了RPLiDAR与Intel Realsense D455多传感器数据，通过传感器校准、实时同时映射与基于采样的路径搜索，实现了复杂室内环境中最优时间的路径导航。相较于传统RRT*方法，Mapped - RRT*在障碍物检测准确率（达93.75%）和路径搜索效率方面表现更优，并依托ROS平台实现良好的系统集成与可视化。实验验证了其在静态与动态障碍环境下的有效性，未来可拓展至室外场景及深度学习、强化学习等智能技术融合方向。

本文探讨了监控视频中基于对象的伪造检测与移动机器人路径规划算法。在视频伪造检测方面，提出一种结合运动残差提取与VGG-16深度学习模型的方法，有效识别对象插入与移除伪造，在不同比特率和分辨率下均表现出较高准确率。在路径规划方面，提出Mapped-RRT*算法，融合2D LiDAR与3D RGB-D数据，实现GPS缺失环境下的近最优导航。文章分析了两种技术的优势与挑战，并提出了改进方向，最后展望了二者在智能安防系统中的综合应用潜力。

本文探讨了有向加权符号社交网络中的观点最大化问题与监控视频中对象伪造的检测方法。在观点最大化方面，提出了基于种子节点选择、社区检测及中心性度量的三种方法，并通过实验验证其有效性，其中基于社区检测的方法表现更优。在视频伪造检测方面，提出了一种结合运动残差与VGG-16深度学习网络的方法，能够有效识别监控视频中的伪造帧，且在不同分辨率下均表现出良好的检测性能。文章还给出了详细的操作流程与性能评估指标，为后续研究提供了系统框架和优化方向。

本文探讨了多准则决策推荐系统（MCMARS）与社交网络中观点最大化问题的创新研究。MCMARS结合HTFBWM与TOPSIS技术，综合安全风险、功能性、评级和内存大小等多个标准，为移动应用评估提供科学决策支持，并在计算效率上优于传统方法。在社交网络方面，研究提出基于中心性度量、社区结构及综合方法的观点最大化策略，采用MSLT模型模拟动态观点传播，有效提升网络整体正向观点。实验结果验证了所提方法在真实与合成数据集上的有效性。未来方向包括大规模群体决策、社交关系深化及跨领域应用拓展。

本文介绍了一种多标准移动应用推荐系统（MCMARS），用于在COVID-19疫情期间评估和推荐Android应用。该系统结合主观与客观权重，采用HTFBWM-Entropy-TOPSIS混合模型对应用进行多维度评估，并通过K-均值聚类和轮廓系数验证分析应用性能特征。实验基于124个真实应用数据集，结果显示多数应用安全性良好，但仍存在可优化的漏洞。文章还提供了功能与风险平衡、内存控制等开发建议，并对比了与其他方法的优势，展望了模型优化与跨领域应用的潜力。

本文介绍了两项前沿技术：基于GPU的高效IP查找方法和多标准移动应用推荐系统MCMARS。GPU IP查找技术通过表分区与多比特字典树构建，显著降低搜索复杂度，在IPv4数据集上表现优于传统方法；MCMARS系统结合风险评分与功能评分，利用主观与客观权重融合策略，为用户推荐高性能、低风险的应用，同时为开发者提供优化建议。实验验证了该系统在COVID-19应用中的有效性，仅12.5%的应用兼具高功能与低风险。未来可拓展至IPv6环境及更多应用领域。

本文研究了分布式网络中的容错图实现与GPU加速IP查找技术。在容错图实现方面，分析了KT0模型下节点崩溃对算法性能的影响，提出了一种在O(f)轮和O(n²)消息内解决问题的最优算法，并证明其时间与消息复杂度达到理论下限。在IP查找方面，针对传统方法效率不足的问题，提出一种基于GPU的分区与并行查找方案，通过构建多比特trie结合二分查找与哈希，实现了O(log log n)的搜索复杂度，显著提升了查找效率。实验对比显示，该方法相较于传统二进制trie和BST分别提升64.46%和94.32%。最后，文章展望

本文研究了在KT0模型下拥塞团网络中的容错图实现问题，提出了一种高效的分布式算法。该算法无需节点预先知道邻居ID，通过初始化、性能和最终三个阶段，在存在最多f个崩溃节点的情况下，以O(f)轮次和O(n²)消息复杂度实现图构建。结合Havel-Hakimi算法，确保非故障节点达成一致的图实现，并证明了算法在轮次与消息复杂度上的最优性。

本文探讨了分布式系统中的事务调度与图实现两大核心问题。详细介绍了PARTDYN和DYN两种分布式事务调度算法，分析其在执行时间与通信成本方面的竞争力，并通过实验评估验证性能。同时研究了拥塞团模型下匿名网络的图实现问题，提出一种适用于KT0模型且具备故障容忍能力的算法，实现了与KT1模型相当的性能保证。最后展望了算法实际部署、优化及新场景拓展等未来方向。

本文研究了分布式多处理器环境下基于控制流模型的事务内存有序调度问题（ORDS），提出了在执行时间和通信成本之间的权衡挑战。通过构建星型拓扑下的不可能性结果，证明二者无法同时最优。针对该问题，设计了两种离线算法：OFFEXEC 实现最优执行时间，OFFCOMM 在通信成本上具有2-竞争比；并提出部分动态算法 PARTDYN，利用覆盖树结构和分布式目录协议计算分布式对象队列与事务队列，以解决对象位置未知场景下的调度问题。文章还分析了各算法性能，并展望了未来在复杂拓扑与智能调度方向的研究可能性。

本文探讨了工业机器人多任务程序中的静态数据竞争检测与控制流分布式事务内存的有序调度问题。在数据竞争检测方面，提出基于规则C1-C5的静态分析方法，结合解析程序与动态等待时间一致性检查，有效识别并避免潜在的数据竞争，提升程序稳定性。在分布式事务调度方面，针对不同场景设计离线、部分动态和完全动态算法，在保证事务依赖顺序的前提下，优化执行时间和通信成本。通过实验验证了方法的有效性，为工业自动化与分布式系统提供了可靠的并发控制解决方案。

本文探讨了工业机器人多任务程序中的静态数据竞争检测技术，重点针对ABB的Rapid编程语言。文章介绍了数据竞争的基本概念及其在并发程序中的危害，分析了Rapid语言中多任务程序的结构特点，并提出了一套基于语义规则的静态检测算法。该算法通过识别持久变量访问模式及任务间的同步机制，利用七条可靠性规则（如WaitSyncTask、TestAndSet、SetDO-WaitDO等）判断是否存在数据竞争，从而在编译阶段发现潜在错误。文中还提供了规则应用示例与检测流程图，并讨论了未来研究方向，为提升工业机器人程序的安全

本文探讨了雾计算环境下的任务卸载与调度方法，结合熵权法（EWM）和TOPSIS实现多标准决策优化，在延迟、能耗和可靠性方面表现优异。同时，研究了工业机器人多任务程序中的数据竞争问题，提出基于“不发生在之间”关系的静态检测技术，并结合动态分析确保程序安全性。通过实例分析与流程展示，验证了两种技术在实际工业物联网场景中的有效性与可扩展性，为智能制造的高效与安全运行提供支持。

本文提出一种基于多级多准则决策（MCDM）技术的雾环境任务卸载与调度方案，采用熵权法与TOPSIS结合的E-TOPSIS方法，综合考虑延迟、能量消耗和可靠性三个关键指标，对雾节点进行选择并对任务进行排序。通过建立系统模型，分析了任务卸载、延迟、能耗和可靠性，并考虑了物联网设备迁移对卸载路径的影响。模拟实验结果表明，该方案在平均延迟、能耗和可靠性方面均优于现有基线算法，有效提升了雾环境中物联网服务的效率与质量。

本文提出了一种能源与可靠性感知的工作流调度算法——Wait Aware Normalized Metric Scheduling (WANMS)，旨在异构多处理器系统中最小化完成时间和能源消耗，同时满足给定的可靠性约束。算法分为任务排序、处理器分配和频率确定三个阶段，结合上排名值和等待时间优化调度决策，并通过SOEA方法进行能源优化。实验在FFT、GE和随机工作流上验证了算法性能，结果表明WANMS在不同可靠性约束下均优于ODS、ESRG等现有算法，尤其在高可靠性场景中显著降低了完成时间和能耗，具有良好的应

本文研究了近视发光机器人在图中填充最大独立集顶点的问题，提出了适用于单门和多门情况的IND与MULTIND算法，并针对多处理器系统中的工作流调度问题，设计了一种综合考虑完工时间、能源消耗和可靠性的调度算法WANMS。该算法采用任务排序与分配两阶段策略，在真实与随机工作流上的实验表明其在高可靠性约束下平均提升18%的完工时间性能并降低13%的能源消耗。研究为多机器人协作与复杂工作流调度提供了有效解决方案。

本文深入解析了近视发光机器人填充图最大独立集的两种分布式算法——IND与MULTIND。详细阐述了算法流程、正确性证明、时间复杂度分析及颜色与内存需求，并对比了两种算法在不同调度器和场景下的适用性。文章还探讨了算法优化方向与未来研究前景，为多机器人系统在复杂图结构中的协同探索提供了理论基础与应用指导。

本文研究了近视发光机器人在图中填充最大独立集（MIS）顶点的问题，提出了两种分布式算法：IND算法用于单门异步环境，MULTIND算法用于多门半同步环境。通过有限可见范围和颜色通信机制，机器人在无全局知识的情况下协作形成MIS，避免碰撞并高效覆盖图结构。算法在O(m²)轮次内完成，适用于连通图中的自主机器人系统部署与网络骨干构建。

第19届分布式计算与智能技术国际会议（ICDCIT 2023）于2023年1月在印度布巴内斯瓦尔举行，吸引了全球研究人员参与。会议涵盖分布式计算与智能技术两大领域，共收到55篇投稿，接受29篇，接受率为36.36%。内容涉及图算法、工作流调度、情感分析、社交网络表征学习等前沿方向，并邀请七位国际知名专家作特邀报告，探讨跨链交易、并发编程、高速数据传输、AI教育等热点议题。会议促进了全球学术交流与合作，展示了该领域的最新进展与未来趋势。