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隨著計算智能方法得到更廣泛的應用，其從問題本身學習的能力亟待增強。為此，越來越多研究提出使用機器學習模型來驅動計算智能。通常，這種基于模型的進化算法的性能高度依賴于所采用模型的訓練質量。而傳統(tǒng)機器學習方法需要大量訓練數(shù)據(jù)進行模型訓練，而且受維度災難的影響，這類方法通常很難解決維度較高的問題，約束了計算智能方法的應用范疇。課題組在

本發(fā)明提出了一種基于時間-能耗重要性比重的并行任務調度算 法，在滿足時間和能耗的雙重限制下，實現(xiàn)異構并行系統(tǒng)下任務所用 時間和能耗的權衡優(yōu)化。本發(fā)明考慮到實際情況中任務受各種因素的 影響，執(zhí)行時間不是固定且確定的，而是近似于正態(tài)分布，因此在確 定任務調度順序時，不采用以往技術中使用執(zhí)行時間平均值的方法， 而是將執(zhí)行時間的平均值和方差同時考慮進來使用近似權重。在任務 分配階段，同時考慮時間和能耗這兩個性能指標，并能根據(jù)

用電設備的最優(yōu)管理是智能電網(wǎng)中實現(xiàn)需求側響應的關鍵一環(huán)。然而該問題通常需要同時管理調度大量的用電設備，同時考慮多個時槽，是一個時間空間耦合的復雜問題，想要在短時間內解決該問題十分困難。因此，如何設計合理的算法，提高計算效率，降低計算時間，是目前的研究熱點。?

本發(fā)明公開了一種基于YOLOv8與LSD算法的車道線檢測方法，適用于在雨天、夜間或標線磨損嚴重等復雜環(huán)境下準確識別車道線。通過在YOLOv8網(wǎng)絡中引入Canny邊緣檢測，并結合LSD對檢測區(qū)域內的直線段進行強化識別，可顯著提升對模糊或部分遮擋車道線的捕捉能力。首先利用YOLOv8定位車道線大致區(qū)域，再采用Canny算法提取全局邊緣特征，并在LSD算法的輔助下判斷線段的長度、方向及完整性。若檢測框緊貼圖像邊緣，則進一步裁剪子圖并使用LSD檢測線段連續(xù)性，通過周長與面積比值與緊湊度評估車道線是否已完全進入視野。該方法可有效減少漏檢、誤檢，適應多種光照與天氣條件，為自動駕駛及高級駕駛輔助系統(tǒng)提供高可靠度的車道線檢測結果。

YR/H3100高智能數(shù)字化ICU（綜合）護理技能訓練系統(tǒng)是工程技術和仿生學技術的完美結合，將有現(xiàn)在的醫(yī)學模擬技術賦予一身，其可自主表現(xiàn)生命體征，并可對所給予的治療措施自主進行生理體征變化。該系統(tǒng)根據(jù)新護理大綱設計，針對臨床護理培訓，系統(tǒng)由全身男性模擬病人、生命體征模擬器、多參數(shù)模擬監(jiān)控儀、計算機等組成，具有基礎護理與高級護理功能。本系統(tǒng)同時適用于醫(yī)院、醫(yī)學院、衛(wèi)校等醫(yī)療單位。并面向鄉(xiāng)村醫(yī)師技能培訓，提供心肺復蘇術、體外除顫等急救操作技能。通過虛擬安全的模擬及護理技能的培訓、圖文、聲像、視頻相結合，有操作日志、存貯、考核評估、成績打印、網(wǎng)絡交互式功能。標志著公司的護理教學系統(tǒng)開始與國外發(fā)達國家接軌。適用學科：ICU護理、急救醫(yī)學護理、呼吸內科護理、心內科護理、泌尿內科護理、外科護理、急救醫(yī)學、危重癥醫(yī)學、戰(zhàn)地醫(yī)學等。系統(tǒng)主要功能★ 標志表示需要與選配件配套使用才能實現(xiàn)的功能■ ICU技能：· 氣道管理技術：標準口、鼻插管，氣管切開術，支持仰頭舉頦法、推舉下頜法開放氣道。模擬牙關緊閉、舌水腫、咽部水腫、喉痙攣、單雙側肺阻塞、主氣道堵塞等體征。· CPR操作訓練：可進行口對口、口對鼻、簡易呼吸器對口等多種通氣方式；電子監(jiān)控氣道開放、吹氣次數(shù)、吹氣頻率、吹氣量、按壓次數(shù)、按壓頻率、按壓位置和按壓法深度；自動判斷人工呼吸及胸外按壓的比例；實時數(shù)據(jù)顯示，全程中文語音提示；搶救成功后，模擬人瞳孔由散大變?yōu)檎＃瑒用}恢復搏動，出現(xiàn)自主呼吸。★ 真實除顫、起搏：可與不同廠家、不同型號的除顫起搏器配套使用，實現(xiàn)真實除顫起搏。★ 模擬除顫起搏：多媒體動畫展示醫(yī)用除顫起搏器的使用，與YR/J880模擬除顫起搏器配套使用，可實現(xiàn)除顫起搏。可選擇除顫能量，最大除顫能量達到360J。★ 真實AED：可與不同廠家、不同型號的AED配套使用，實現(xiàn)真實AED訓練。★ 模擬AED：多媒體動畫展示AED操作過程，與YR/AED自動體外模擬除顫儀配套使用，可實現(xiàn)AED訓練。全程中文語音提示，提供貼片電極和紐扣電極，自動檢測心率并分析是否需要除顫。★ 真實心電監(jiān)護：可與不同廠家、不同型號的心電監(jiān)護儀配套使用，實現(xiàn)真實心電監(jiān)護。★ 模擬心電監(jiān)護：與YR/J115多參數(shù)模擬心電監(jiān)護儀配套使用，可實現(xiàn)模擬心電監(jiān)護。使用指夾式血氧探頭檢測血氧，內部儲存上千種種心電圖。多參數(shù)模擬監(jiān)護儀（LCD）屏幕提供12導聯(lián)心電圖、血氧飽和度、呼吸、二氧化碳、血壓（動脈血壓、中心靜脈壓、肺動脈壓、無創(chuàng)血壓）、心輸出量等。 ■ 生命體征模擬：· 瞳孔觀察：瞳孔液晶顯示為CSTN偽彩、65K色、RGB；能在1-9mm之間，隨意模擬瞳孔的正常、散大、縮小等狀態(tài)。· 頸動脈、股動脈、橈動脈搏動，生動再現(xiàn)病人呻吟、咳嗽、嘔吐聲音。· 呼吸模式：模擬正常呼吸、嘆氣樣呼吸、陳-施氏呼吸、庫什摩爾呼吸、畢奧呼吸。· 真實的自主呼吸，呼吸時胸廓有起伏，可調節(jié)呼吸頻率及呼吸深度。· 聽診：可聽診幾十種聲音，包括正常心音、異常心音、正常呼吸音、異常呼吸音、正常腸鳴音、異常腸鳴音。■ 臨床護理訓練：· 穿刺術：胸腔穿刺、骨髓穿刺。· 血壓測量訓練、三角肌皮下注射、股外側肌內注射、手臂靜脈穿刺、注射、輸血、臀部肌內注射。· 清洗梳理頭發(fā)、洗臉、耳清洗滴藥、口腔護理、假牙護理、吸痰法、氧氣吸入法、口鼻飼法、洗胃法、胃腸減壓、灌腸法、造瘺引流術、男/女性導尿術、男/女性膀胱沖洗術。· 整體護理：四肢關節(jié)左右彎曲、旋轉、上下活動、擦浴、穿換衣服、冷熱療法。■ 軟件系統(tǒng)應用：· 提供單機版（一點一套）、網(wǎng)絡版(一點多套）軟件，用戶可根據(jù)自己的實際需要進行選擇。· 腳本/病例編輯：支持用戶自編輯模擬護理病例，軟件自動記錄病情的變化和學員操作過程。· 模擬注射泵/輸液泵的使用：多媒體動畫展示注射泵/輸液泵的操作流程，可選擇藥物進行操作。· 訓練與考核：軟件內存有幾百道考題。支持心電圖、急救知識理論、護理場景、病例、CPR訓練與考核。· 心電圖監(jiān)護：使用指夾式血氧探頭，實現(xiàn)模擬心電監(jiān)護和真實心電監(jiān)護，內部儲存上千種心電圖。· 護理場景腳本訓練/考核：系統(tǒng)自帶數(shù)十個場景，涵蓋內科、外科、急診、ICU等科室病人的護理，并通過交互性多媒體課件檢驗護理操作關鍵知識點的掌握程度。軟件提供多種藥物治療和典型的輔助檢查，如胸片、超聲心動圖，12導聯(lián)心電圖等。· 局域網(wǎng)絡教學：可選配攝像頭，具有彩色視屏監(jiān)控功能，可對每個在線的學生的操作手法和過程進行實時視屏監(jiān)控。綜合計算機同步統(tǒng)計數(shù)據(jù)，便于教學掌握每個學生的訓練考核情況。

本發(fā)明提出一種基于MWC系統(tǒng)的盲多帶稀疏信號快速恢復算法，首先利用Xampling采樣板獲得壓縮采樣值y[n]，將y[n]乘以一個高斯隨機矩陣R，得到傳統(tǒng)的壓縮感知模型V=y[n]R=CU,這種方法避免了原方法中需要做特征值分解的操作，可以有效的減少MWC系統(tǒng)中CTF模塊的運行時間，此外，控制高斯隨機R的列數(shù)在一個較低水平，可以進一步減少矩陣V的列數(shù)，這樣在用M-OMP算法恢復支撐集的過程中又能進一步的減少運行時間。經(jīng)過驗證，該算法可以大幅度提高CTF模塊的運算速度。

為了解決計算機多視幾何中稀疏特征點錯誤匹配導致基本矩陣F精度不高的問題，提出一種RANSAC(RANdom SAmple Consensus)求解F時自動設置內點門限的方法。此方法根據(jù)RANSAC求解F矩陣的要素，將固定設置極線距離門限Th的方式改為自動設置，提高了算法的魯棒性。這些要素是圖像對中的稀疏特征點匹配的個數(shù)N、圖像像素多少、初始計算得到的特征點到極線的平均距離Dinit。Th計算采用公式Th = Min(w×N/51200, Dinit/3)，w為圖像的寬，單位為像素。Min為取二者最小值的函數(shù)。門限Th與圖像大小和特征點匹配個數(shù)成正比，圖像越大，匹配越多，Th越大。相對于傳統(tǒng)方法，本方法將固定門限變成了自動設置，可以自適應三維重建不同類型的圖片，更加實用和魯棒。

本發(fā)明公開了一種基于改進差分進化(IDE)算法的電力系統(tǒng)無功優(yōu)化方法。包括以下步驟：建立電力系統(tǒng)無功優(yōu)化模型；輸入電網(wǎng)參數(shù)，形成初始種群，計算種群所有個體的適應度；對種群個體按適應度從大到小排序，設定前Ns個個體為優(yōu)良群體；以優(yōu)良群體為基向量，引導群體變異操作；提取優(yōu)良群體信息，以此確定個體各維變量的交叉概率，指導種群的交叉操作，生成試驗向量；比較試驗向量與目標個體的適應度，優(yōu)者成為下一代個體，從而生出新一代群體。本發(fā)明的方法收斂速度快、計算精度高、穩(wěn)定性好、能有效地求解電力系統(tǒng)無功優(yōu)化問題，可用于電力系統(tǒng)提高電力系統(tǒng)輸電效率、降低網(wǎng)絡損耗配置實時性運行控制中。

本發(fā)明公開了一種基于距離方差最小的工件點云匹配算法，包 括以下步驟：(1)分別構建測量模型點云和帶法矢的設計模型點云：(2) 尋找最近點點集及最近點法矢集合；(3)根據(jù)余量要求，建構基于距離 方差的目標函數(shù)：(4)通過目標函數(shù)求解測量模型與設計模型間的剛體 變換參數(shù)，并利用剛體變化參數(shù)更新測量點云，實現(xiàn)點云匹配。本發(fā) 明中的基于距離方差最小的點云匹配算法，對于工件存在余量的情況， 不論凹面和凸面的余量是相等，還是呈差值或者比值關系，均能較好 的得到點云匹配的結果，迭代效率高、匹配準確性好。