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期刊信息/Journal information
西安工程大学学报
西安工程大学
西安工程大学学报

西安工程大学

姚穆

双月刊

1674-649X

xuebao699@163.com

029-82330074

710048

西安市金花南路19号

西安工程大学学报/Journal Journal of Xi'an Polytechnic UniversityCSTPCD
查看更多>>本刊（原《西北纺织工学学院学报》）是经国家科技部、新闻出版部署批准公开发行的综合性学术刊物，中国工程院院士，本院名誉院长姚穆教授任主编。它以繁荣科学文化，发现、培养人才，促进学术交流，推动现代化建设为办刊宗旨，主要刊登纺织工程、环境科学与工程、化学化工、机械工程、信息技术与自动控制、管理工程、服装设计与工程以及基础学科等方面具有创见性或实用性的学术论文、研究简报及文献综述等。读者对象为自然科学工作者，高等院校教师及研究生等。
正式出版
收录年代

    多策略遗传算法求解多机器人任务分配问题

    陈海洋刘妍都威黄琦...
    76-82页
    查看更多>>摘要：针对遗传算法(genetic algorithm,GA)求解多机器人任务分配(multi-robot task allocation,MRTA)时容易陷入局部最优以及效率不高的问题,提出一种多策略遗传算法(简称DIHA-GA)实现对多个任务的合理分配.首先,采用双染色体编码策略来简化编码方式;其次,将种群分成3个部分来使种群在保持随机性的同时增强染色体的质量;再次,采用启发式交叉算子来拓展解的搜索范围,加大算法跳出局部最优的能力;最后,使用自适应交叉概率和变异概率来使算法更快找到最优解.结果表明:在任务数为20和40这2种情况下,DIHA-GA相比于混合粒子群算法(hybrid particle swarm optimization,HPSO)距离平均值分别减少了14.46 m和17.36 m,距离最小值分别减少了14.89 m和20.86 m,这说明DIHA-GA所得解更接近最优解;DIHA-GA比改进蚁群算法(improved ant colony optimization,IACO)所得距离平均值分别减少了21.32 m和18.73 m,距离最小值分别减少了23.43 m和22.32 m,这是由于IACO过早收敛并且难以跳出局部最优导致的.通过比较,验证了DIHA-GA在求解MRTA问题上的有效性.

    多机器人任务分配(MRTA)仓储物流遗传算法(GA)改良圈策略混合粒子群算法蚁群算法

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    运用电力大数据构建企业污染指数及监测分析

    奚增辉王卫斌陆嘉铭瞿海妮...
    83-89页
    查看更多>>摘要：电力大数据作为一种新的数据源,能够提供关于企业能源消耗和生产活动的实时、连续的数据.但现有方法均未考虑电力大数据对于企业污染指数的影响,导致研究使用的数据不完整,不能全面反映企业的污染行为.为此,文中运用电力大数据,构建了一种新的企业污染指数分析方法.根据企业用电来源与污染物排放结构,构建了企业污染评价指标体系,并确定了各指标的重要性标度和权重系数.通过熵权法计算得出综合指标得分,该得分反映了企业在污染物排放、环境影响和资源利用等方面的风险或影响程度.结果表明:不同企业间的污染指数存在一定的差异,其中化工业的企业污染指数最高为0.14,酒水制造业与橡胶制造业的污染指数相较来说较低,均为0.04.证明该方法能够有效显示出不同的企业污染指数存在的差异,具有参考价值.

    电力大数据企业污染指数权重系数熵权法

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    改进U-net神经网络的干涉图像齿面域分割方法

    杨鹏程张津京李小成孟杰...
    90-97页
    查看更多>>摘要：激光干涉法是测量齿轮齿面形貌误差的有效方法,利用干涉图像处理技术可以准确获取齿面形貌信息.然而,在实际实验中,散斑噪声和齿面杂散光等现象往往会导致分割精度的降低,从而影响测量的准确性.同时,传统的时域分割方法存在着拟合误差和难以确定合适分割阈值等问题,也会对分割精度造成影响.因此,齿面域分割在干涉图像处理中起着至关重要的作用,可以有效提高测量精确性.为了解决这些问题,提出了一种基于改进的U-net神经网络的齿面域分割方法.首先,在传统的U-net架构中引入SE注意力机制,以提升网络对齿面区域的识别精度.其次,通过收集不同光照环境和入射角度下的齿面物体图像和干涉图像作为训练数据集,建立网络输入与输出之间的映射关系,增强网络的泛化能力.最后,将文中方法与传统分割方法进行对比实验,结果表明:该方法可以有效降低传统方法引入的分割误差,相位跳变修正率约为75.6%,模型的准确度达到了96%,提升了分割精确性和测量准确性,在干涉图像、医学和遥感图像处理等领域有着广泛的应用潜力.

    激光干涉测量干涉图像分割U-net神经网络分割精度

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    警用无人机侦查取证的视频图像特征提取方法

    陈思信何凤伟
    98-104页
    查看更多>>摘要：警用无人机在侦查取证的实际应用中,不仅需要在夜间、雾霾、地形复杂等不利条件下稳定作业,确保侦查取证工作的连续性和可靠性;还需具备良好的兼容性,能够与其他警务系统无缝对接,实现信息共享与协同作战.针对这些要求,给出一种新的视频图像特征提取方法.首先,对视频图像中目标对象的HSV色彩进行详细的分析.然后,基于对HSV色彩空间的分析结果,引入注意力机制进行视频图像特征提取,分别构建引入注意力机制的光谱多尺度特征提取网络和空间多尺度特征提取网络.最后,将光谱与空间网络合并为一个整体,同时进行训练与融合,得到光谱-空间联合特征提取网络,实现警用无人机侦查取证的视频图像特征提取.实验结果表明:文中方法的特征偏离度较小,特征提取精度最高为97%,总体的每秒帧数(frame per second,FPS)值在50～75,整体保持在较高水平,具有较好的稳定性和可靠性.这不仅满足了警用无人机对高效、准确特征提取的需求,还为其在复杂侦查环境中的广泛应用提供了技术支撑.

    警用无人机视频图像特征提取注意力机制HSV色彩空间

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    融合空时特征的动态人脸表情识别

    刘宝宝陶露杨菁菁王贺应...
    105-113页
    查看更多>>摘要：针对自然环境中面部关键特征提取困难及表情动态变化难以捕捉的问题,提出一种基于关键帧的TDRAG(three-dimensional resnet and attention mechanism with GRU)网络,该网络能够有效挖掘视频序列的时空信息.首先,应用冗余系数筛选关键帧,减少重复信息的干扰.其次,设计三维残差注意力块,用于提升对表情序列关键空间区域的聚焦能力,使网络能够学习含有遮挡、姿势变化的鲁棒面部特征.最后,利用门控循环单元(gate recurrent unit,GRU)增强模型对时间维度变化的敏感性和解析能力,促进网络对表情序列动态演变的深入理解.实验结果表明:与基准模型3DResNet18相比,TDRAG网络在DFEW数据集上加权的平均召回率(weighted average re-call,WAR)和非加权的平均召回率(unweighted average recall,UAR)分别提升了4.27%和4.16%,验证了TDRAG网络在提取人脸关键特征以及提升动态人脸表情识别精度的有效性.

    动态表情识别三维卷积网络关键帧三维注意力门控循环单元

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    K-均值算法的初始化改进与聚类质量评估

    何选森何帆于海澜
    114-123页
    查看更多>>摘要：为解决K-均值算法随机初始化的问题,提出了相应的改进方案.通过特征标准化和主成分分析(principal component analysis,PCA)实现数据降维;以最远质心和最小-最大距离规则确定算法的初始质心.为获得数据固有的聚类数量,采用经验法则和肘部法,并用轮廓分析评价聚类质量.仿真结果表明:其他算法平均的O检验统计量是本方案的2.72倍,而且改进后的聚类误差下降了6.04%.

    K-均值算法主成分分析最远质心选择最小-最大距离规则经验法则肘部法轮廓分析聚类

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    用于课堂行为识别的轻量化姿态估计网络研究

    薛涛曹哲睿周千明
    124-134页
    查看更多>>摘要：课堂行为识别需要模型具有较快的推理速度、较少的参数量以及较好的模型鲁棒性.现有轻量化模型虽然达到了不错的实时性能,但其在面对课堂复杂场景时准确率较低,难以达到实际要求.针对此问题,提出了聚焦线性注意力姿态估计网络FLAPose(focused linear attention pose,FLAPose),重新设计的分组注意力(sectionalization attention,SA)增强了模型捕捉局部信息的能力,然后使用聚焦线性注意力(focused linear attention,FLA)设计增强模型学习骨架信息的效果,最后通过骨骼损失对模型辅助监督,增强模型对遮挡重叠区域的学习能力.实验表明:与基线网络RTMPose相比,FLAPose在更少参数和计算量的情况下,COCO数据集上的平均准确率提升了1.7%,CS-Dataset数据集上平均准确率提升4.8%.此外,模型通过TensorRT加速后部署在推理服务器中,测量了模型在GPU上的每秒帧数(frames per second,FPS),FLAPose的FPS在GPU上超过764.460,在CPU上超过215.63,高于其他所有网络.

    课堂行为识别轻量级线性注意力姿态估计

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    我国科学家研发出无需"插电"的发光发电纤维

    新华社东华大学
    134页
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    《西安工程大学学报》稿约

    西安工程大学学报编辑部
    封3页
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