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关键词： 排爆机器人   系统效能评估   组合赋权法   雷达图   TOPSIS  

摘要： 排爆机器人在安防领域中扮演着重要的角色，排爆机器人效能评估能够为其作战运用和改型研制提供科学依据。因此，本文针对TOPSIS法因自身的一些缺点导致决策结果误差较大，并且无法直观反映系统的效能的问题，提出基于雷达图法和TOPSIS法的排爆机器人系统效能评估方法。首先，构建排爆机器人系统效能评估指标体系；然后，提出基于负理想解偏离程度最大的组合赋权计算排爆机器人系统效能评估指标体系权重；最后，通过雷达图法和TOPSIS法直观合理的评估排爆机器人系统效能，为排爆机器人系统效能评估研究提供了参考。

关键词： 室内定位   组合导航   因子图融合   广义延拓  

摘要： 针对指纹匹配中异常测量值干扰引起的位置信息跳变问题，提出了一种基于融合约束因子图外推修正的室内定位方法。该方法结合了行人航位推算(pedestrian dead reckoning，PDR)、Wi-Fi指纹定位和气压计数据，通过改进的因子图融合技术进行融合。在融合过程中，首先对定位值进行判定，若其超出行人步长的合理范围并突破设定阈值时，便被判定为异常值，应用广义延拓外推算法生成修正值，并将其融入改进因子图的融合结果，以优化最终的定位结果。实验结果表明，该方法在加入约束并使用外推修正后，平均定位误差比仅使用改进因子图融合方法降低了18%。此外，本算法的标准差为0.2046m，为所有对比算法中的最低值。

关键词： 有源配电网   集群划分   智能软开关   优化配置   浣熊算法  

摘要： 针对高比例新能源并网带来的配电网新能源消纳率低、网损大幅增加、电压频繁越限等问题，该文提出一种基于ICOA-KM集群划分的配电网SOP优化配置方法。首先，针对传统浣熊算法初始种群分布不均、易陷入局部最优等问题，提出一种多策略改进的浣熊算法(Improved Coati optimization algorithm，ICOA)。其次，以电气距离为依据，提出一种基于ICOA-KM的配电网集群划分方法，将网络中功率变化敏感点即集群中心作为SOP接入参考点，以实现SOP的低成本接入。然后，在配电网集群的基础上，构建基于ICOA和二阶锥规划(second order cone programming，SOCP)混合优化算法的SOP优化配置模型。最后，以IEEE33节点配电系统为例进行分析验证，结果表明所提方法能够实现SOP的经济高效接入，在兼顾新能源消纳能力的前提下，提高配电网的稳定性和灵活性。

摘要： 律回岁晚冰霜少,春到人间草木知.马钢矿业资源集团有限公司(以下简称"马钢矿业")的各个矿山充满着盎然生机,您看:南山矿的凹山湖,恰似一颗晶莹剔透的宝石,镶嵌在大地之上;东山坑先期改造的六十亩良田,层层叠叠的油菜花肆意铺展大地;白象山矿那极具徽派韵味的主井塔,巧妙地融入大青山景区之中,仿佛是大自然与现代工业携手共创的独特地标;罗河矿宛如一座独特的大学校园,道路两旁的绿植郁郁葱葱,罗河湖在微风中泛起层层涟漪,为整个矿区增添了一抹灵动与惬意;张庄矿则宛如一座精心打造的园林式厂区,花坛里的各色花卉争奇斗艳,即使在初冬也绽放着属于自己的绚烂……

关键词： 摩擦状态   临界位置   区域划分   复合润滑微造型  

摘要： 缸套-活塞环是柴油机最为重要的摩擦副，表面接触状态随活塞做功行程而变化，导致摩擦性能特征难以提取和分析。为了有效划分缸套接触表面的润滑状态分布情况，以YTRC2110D四冲程柴油机为研究对象，利用摩擦试验机进行缸套-活塞环等效摩擦磨损试验，揭示了缸套-活塞环之间摩擦系数随缸套位置的变化规律，确定缸套表面不同润滑状态的临界位置，并进行了缸套表面润滑状态的区域划分，最后探讨了分区复合润滑微造型对缸套表面摩擦性能的影响规律。结果表明，缸套上止点0 mm～2.6 mm区域，压力大，速度低，温度高，摩擦系数大，处于边界润滑状态；下止点123.2 mm～125 mm区域，压力小，速度低，温度低，也处于边界润滑状态；复合润滑造型（FS-1）表面产生固体润滑膜，在边界润滑区域减摩效果最好。中间7.9 mm～120.5 mm区域，压力较小，活塞速度大，温度较高，磨合时间短，波动范围较小，处于流体润滑状态。多级润滑结构（FS）在流体润滑区域摩擦系数最小。缸套2.6 mm～7.9 mm和120.5 mm～123.2 mm为过渡区域，处于混合润滑状态，多级润滑结构（FS-2）表面摩擦系数最高降低53.66%。本研究为缸套表面分区微造型设计改善摩擦性能提供理论依据。

关键词： 图相似搜索   图编辑距离   多级过滤   分区索引   分区均衡性  

摘要： 图相似搜索指根据图编辑距离，从图数据库中搜索与查询图满足阈值要求的数据图集合的过程。由于图编辑距离的计算是NP-hard问题，因此目前主流的图相似搜索算法主要采用“过滤-验证”框架。而其中的过滤算法也仍然是基于分区索引的思想，存在分区过滤过程中过滤下界不紧密、候选集规模大、过滤耗时长和分区大小不均衡等问题。因此提出了对图相似搜索算法相应的改进策略。首先，在整个过滤阶段采用多级过滤的方式，按照代价由低到高的顺序，依次采用图大小、标签，顶点和邻边标签组以及分区索引进行逐级过滤，逐步筛选掉不符合阈值要求的数据图，以减少候选集生成开销；其次，给出了一种启发式方法来指导分区的初始顶点选择，以确保最终的分区尽量均衡，提高分区过滤下界的紧密性。实验结果表明，提出的改进策略不仅可以提高过滤下界的紧密性、降低分区索引构建代价及减少候选图的生成数量，而且缩短了过滤阶段时间及图相似搜索的总体时间。

关键词： 热离子能量转换   功函数   伏安特性曲线  

摘要： 常规的功函数测试方法很难直接测出高温Cs环境下的电极材料的功函数，已有的计算吸Cs功函数的经验公式对新型电极材料的适用性尚未得到验证，且测量吸Cs功函数时电极并非处于发电状态下的电弧工况，因此亟需建立相关的实验方法对电极材料服役环境下的有效功函数进行评价。基于热离子能量转换中电极间电子流的能量平衡方程，结合热电转换过程中近电极区域的独立电特性，分别建立了发射极和接收极的有效功函数的间接测量方法。应用此方法获得了W发射极和Ni接收极在特定运行工况下的有效功函数，将其与文献中材料的吸Cs功函数进行比较分析。结果表明，W发射极和Ni接收极的有效功函数与文献报道的吸Cs功函数的平均相对误差分别为5.74%和3.86%，且电极有效功函数的间接测量结果与热离子能量转换的发电特性自洽相符，这是此前吸Cs功函数相关的测量结果所不能体现的。

关键词： 位姿图优化   多场景识别   室内外定位   城市环境   伪卫星定位  

摘要： 针对城市环境行人室内外定位精度和连续性差的问题，提出了一种伪卫星/地标/IEZ融合的行人位姿图优化定位方法，采用位姿图对伪卫星/地标/IEZ的融合定位结果进行优化处理。构建了室内外多场景识别机制，以判断行人当前所处场景，辅助实现融合方式的自主切换。通过引入差异进化优化搜索框架，提出了新型伪卫星室内大范围高精度定位算法。实验结果表明，伪卫星/地标/IEZ位姿图优化融合定位方法较传统扩展卡尔曼滤波(EKF)融合定位方法具有更高的定位精度和连续性；与遍历搜索算法和多普勒差分算法相比，新型伪卫星室内定位误差分别减少了86.9%和89.95%;室内外多场景识别机制能够辅助实现不同融合定位方式的自主切换。

关键词： 思维导图   小学数学   整合教学策略  

摘要： 小学数学中段教学是学生数学认知发展的关键时期。然而,当前教学中普遍存在知识体系碎片化、学生思维不连贯、概念理解浅显及知识整合能力弱等问题。为解决这些问题,本文引入思维导图教学策略,旨在通过图形化的方式帮助学生构建系统化的知识体系,优化认知结构,激发自主学习潜能,并提升问题解决能力。本文将对思维导图的教学策略进行深入研究与探讨。

关键词： 事件抽取   论元关联图   级联类型   重叠事件   全局归一化解码  

摘要： 事件抽取是信息抽取领域中的一个重要任务，其目标是从自然语言文本中识别并提取出特定的事件或事实信息。事件重叠的是事件抽取任务的一个关键问题，即同一个词语可能充当不同事件类型的触发词或者在不同事件中扮演不同的角色。目前的重叠事件抽取方法往往未能充分考虑论元角色之间的关联关系，这在一定程度上影响了事件抽取的效果。针对事件抽取领域的事件嵌套挑战，该研究提出了一种基于论元关联图的级联类型事件抽取模型模型—AAGCTEE（Cascading Type Event Extraction Model Based On Argument Association Graph）。AAGCTEE依托XLM-roberta-base实现深度编码，并通过条件层归一化及空洞卷积技术优化词对间的表征。在触发词识别模块中，AAGCTEE的级联类型预测器(Cascade Type Predictor， CTP)能够精准辨识多类事件相关的触发词，有效解决了传统事件抽取中常见的触发词嵌套难题。在论元识别分类模块中，AAGCTEE借助论元关联图(Argument Association Graph， AAG)和全局归一化解码策略(Global Normalization Decoding， GND)，高效处理了复杂的嵌套论元结构。AAGCTEE的触发词识别、触发词分类、论元识别、论元分类四个指标的平均F1值在中文数据集DUEE、FewFC与英文数据集PHEE、CASIE上均表现出色，在四个数据集上分别比对比模型平均高9.67%、9.22%、18.95%和37.31%。与分别缺失级联类型预测器、论元关联图和的消融实验相比AAGCTEE在上述四个评价指标的平均F1得分上平均提高了6.92%、6.68%和6.45%，验证了AAGCTEE在提取复杂事件方面的有效性。