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华侨大学学报（自然科学版）

华侨大学学报（自然科学版）

2026年01期

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| 华侨大学信息科学与工程学院概况

| 华侨大学信息科学与工程学院概况

华侨大学创办于1960年，直属中央统战部领导，是福建省“双一流"建设高校，也是中央统战部、教育部、福建省共建的综合性大学。华侨大学信息科学与工程学院成立于2000年5月，其前身是电子工程系、电气工程系。学院以信息与通信工程、光学工程、电气工程等优势学科为依托，拥有多个国家级及省级一流本科专业、重点实验室和工程中心，形成了涵盖本科至研究生培养的完整人才体系。学院注重产学研融合与国际化合作，在光电信
综合述评 | 从复杂性科学到人工智能2024年诺贝尔奖启示录

综合述评 | 从复杂性科学到人工智能2024年诺贝尔奖启示录

摘要：2024年诺贝尔奖的跨学科授奖标志着科学认知范式的历史性转变。物理学奖授予神经网络理论奠基者，化学奖聚焦AI驱动生命科学突破，生理学与经济学奖则共同指向复杂系统研究。本文通过解析诺贝尔奖成果的深层关联，揭示复杂性科学与人工智能的双向赋能机制：一方面，物理模型与统计力学为AI提供理论根基;另一方面，深度学习正重塑科学发现模式。这种学科边界的消融不仅推动知识体系重构，更为解决人类重大挑战开辟新路径。
学术论文 | 采用大语言模型和Petri网的智能车间自动规划方法

学术论文 | 采用大语言模型和Petri网的智能车间自动规划方法

摘要：为提升工程人员对复杂车间系统的人机交互友好性，提出一种基于大语言模型与Petri网的生产车间自动建模和自动规划方法。首先，引人大语言模型,将自然语言描述转化为规划领域定义语言（PDDL)；然后,通过PDDL转换算法生成对应的Petri网模型;最后,在Petri网架构下,应用最优路径搜索算法求解生产车间的最优执行路径，从而实现生产车间操作的自动建模与自动规划。结果表明：文中方法实现了利用自然语言对加工车间的操作进行有效控制，可显著提升工程人员与复杂机器车间的交互友好性。
学术论文 | 基于多树遗传编程的存储仓与组合设备集成系统优化

学术论文 | 基于多树遗传编程的存储仓与组合设备集成系统优化

摘要：为应对先进半导体制造中存储仓集成型组合设备在高频工艺切换下的复杂调度问题，以最小化最大完工时间为优化目标，提出一种多树遗传编程方法。针对配方切换、腔室清洗、存储容量及机械臂搬运等多重约束条件，构建多种典型工况场景，以验证所提方法的有效性。实验框架采用双语法树结构：一棵语法树用于生成晶圆批次的进入顺序;另一棵用于制定加工腔的分配策略。两棵语法树通过协同演化机制实现联合优化，在平衡搜索效率与解质量方面表现出良好性能。在3个具有代表性的案例中，将所提方法与人工设计调度规则进行比较。实验结果表明：所提方法在不同工况下具备优越的调度性能与鲁棒性，最大完工时间平均降低 25%～45% 。
学术论文 | 复杂时空失配场景下分布式光伏功率鲁棒预测

学术论文 | 复杂时空失配场景下分布式光伏功率鲁棒预测

摘要：为解决气象站与光伏板面监测在采样周期、空间位置上的失配问题，提出复杂时空失配场景下分布式光伏功率鲁棒预测框架。首先，针对气象站与光伏板面的时空失配，构建机理约束的时空校正流程，通过预处理与数据校准，实现气象观测向光伏板面辐照度、温度的相对一致映射，形成高质量、时序一致的多源输人;其次，采用变分模态分解(VMD)模块对关键气象与电气量进行多尺度分解，并结合核主成分分析(KPCA)模块实施非线性降维与冗余抑制，以提升特征表达与抗噪能力;最后,引人iTransformer模型作为时序预测器对经筛选的特征序列建模，并利用麻雀搜索算法(SSA)模块对关键超参数进行全局优化，构建VMD-KPCA-SSA-iTransformer模型。结果表明：在晴天、多云与雨天等典型工况下，该模型在决定系数（ R² ）、均方误差(RMSE)与平均绝对误差(MAE)等关键指标上均优于对比模型。
学术论文 | 基于特高频信号的GIS局部放电诊断方法

学术论文 | 基于特高频信号的GIS局部放电诊断方法

摘要：为提高基于特高频信号的气体绝缘开关设备局部放电诊断中特征提取的区分度及识别准确率，将改进完全集合经验模态分解与Transformer模型结合，提出一种气体绝缘开关设备局部放电诊断方法。首先，采用改进完全集合经验模态分解对特高频局部放电信号进行分解，为提高分解性能，引人动麦优化算法对改进完全集合经验模态分解的关键参数进行优化；其次，采用皮尔逊相关系数对分解结果进行进一步筛选，并提取关键特征指标构建局部放电信号的浅层特征矩阵；然后，引人多头因果自注意力机制改进的Transformer模型对局部放电信号的深度特征进行提取和融合;最后,搭建气体绝缘开关设备局部放电故障模拟平台，对气体绝缘开关设备的4种典型故障的局部放电进行模拟，将采集到的特高频局部放电信号采用文中方法进行特征提取和融合，并建立动麦优化算法优化的径向基支持向量机模型进行故障诊断。结果表明：文中方法能够有效提取特高频局部放电信号中的特征，可提高诊断精度。
学术论文 | 融合多尺度边缘增强提取的YOLOv8遥感图像目标检测算法

学术论文 | 融合多尺度边缘增强提取的YOLOv8遥感图像目标检测算法

摘要：为了提升YOLOv8算法在遥感任务中对不同尺度目标的特征提取能力及检测精度，提出一种多尺度边缘增强提取YOLOv8算法。引人浅鲁棒高效多尺度降采样和深鲁棒高效多尺度降采样模块，分别增强低层和深层特征细节的保留能力;引入高效边缘增强上采样模块，提高网络在多尺度及复杂背景下的检测能力；引人部分自注意力机制模块，增强全局信息建模能力，有效抑制背景噪声。结果表明：相较于YOLOv8算法，文中算法在DIOR数据集上表现更佳，精确率提升了 0.7% ，召回率提升了 2.4% ，交并比为0.50的平均精确率均值提升了 2.0% ，交并比为 0.50～0.95 的平均精确率均值提升了 2.8% 。
学术论文 | 面向印刷电路板缺陷检测的轻量化 YOLOv8n-LSCNet目标检测模型

学术论文 | 面向印刷电路板缺陷检测的轻量化 YOLOv8n-LSCNet目标检测模型

摘要：针对印刷电路板表面缺陷检测中面板线路复杂、缺陷微小且检测精度与效率难以兼顾的问题，提出一种轻量化、高效的YOLOv8n-LSCNet目标检测模型。首先，在 YOLOv8n 模型基础上，引人C2f-OREPA模块，利用在线重参数化技术提升特征提取能力;其次，设计一种轻量化检测头，通过共享卷积减少冗余计算；最后，采用扩展交并比(EIoU)损失函数优化边界框回归精度。使用北大印刷电路板(PCB)数据集进行训练与测试，通过消融实验与对比实验验证各模块的有效性。结果表明：相比YOLOv8n模型，YOLOv8n-LSCNet 模型的精确率与均值平均精度(交并比阈值 ?0.50} 分别提升了 0.94% 和 0.47% ，参数量与浮点计算量分别降低了 21.4% 和 19.7% ；该模型在精度与效率之间取得了良好平衡，具备较强的工程应用潜力。
学术论文 | 数字孪生柔性车间中的优化调度

学术论文 | 数字孪生柔性车间中的优化调度

摘要：为提高柔性车间生产效率并降低生产成本,提出一种基于数字孪生技术的改进遗传算法。首先，采用混合初始化策略，生成一组初始解;其次，综合精英选择算子和轮盘赌选择算子的优势，使用混合选择策略；然后，将花粉传播算法中自花传粉与异花传粉机制嵌入交叉与变异环节，优化种群结构，改善传统遗传算法早熟易收敛的缺陷;最后,通过MK算例集、Kacem算例集与车间实际生产案例对算法进行验证，并利用数字孪生系统验证最优解的可行性。结果表明：改进遗传算法的寻优性能相对于原始遗传算法提升约 17% ，且具备较好的工程实用性。
学术论文 | 基于深度学习测量水温的多模光纤传感器

学术论文 | 基于深度学习测量水温的多模光纤传感器

摘要：利用激光束经过多模光纤传输时形成的散斑图像随着温度改变而发生变化的特性，将多模光纤浸入水中，并对水温进行监测。设计一个卷积神经网络(CNN)模型，构建水温在 1.6～60.0° 时的散斑图像数据集，以实现对多模光纤所处水位的温度进行监测。结果表明：在的偏差范围内，温度监测准确率的总平均值可达 98.66% ，文中方法为水下温度传感监测提供了一种高精度、宽温度范围的解决方案。
学术论文 | 基于动作特异图卷积与注意力机制的行为识别方法

学术论文 | 基于动作特异图卷积与注意力机制的行为识别方法

摘要：为应对边缘端设备资源受限下的人体行为识别挑战，提升模型鲁棒性并缓解相似动作混淆的问题，提出一种基于动作特异图卷积与注意力机制的行为识别网络（ASGCA-Net）。时间维度上，设计多尺度时间卷积注意力单元，可同时捕获短时局部运动模式与长时全局依赖关系，从而增强动作序列的时序建模能力，并通过注意力机制学习各通道的权重重要性;空间维度上，在固定拓扑上引人隐式边，补充跨物理连接的关节依赖，并通过门控机制自适应调整结构边与隐式边的权重，实现不同动作类型的自适应特征建模;最后，在 NTURGB+D数据集和NTURGB十D 12O数据集上对 ASGCA-Net进行评估。结果表明：相较于基线网络2s AGCN、ASGCA-Net在NTURGB +D 和NTURGB + D120数据集上的准确率均有较大提高。
学术论文 | 融合模糊 ΔQ 学习的脑控机器人共享控制策略

学术论文 | 融合模糊 ΔQ 学习的脑控机器人共享控制策略

摘要：针对现有基于模糊逻辑的共享控制方法过度依赖专家经验的问题，提出一种融合模糊逻辑与强化学习的模糊Q学习共享控制方法。该方法通过设计奖惩函数，将实时环境信息反馈至系统中，基于人脑疲劳程度与环境复杂信息动态优化人机权重，将所得权重作为系数用于方向矢量的合成。将该方法与传统模糊逻辑方法进行对比实验，结果表明：文中方法可在复杂环境下实现人机权重的实时自适应调整，显著提升轨迹平滑性与任务完成效率，有效验证了脑控机器人系统的可行性与有效性。
学术论文 | 数据不均衡条件下数据增强辅助的自动调制识别

学术论文 | 数据不均衡条件下数据增强辅助的自动调制识别

摘要：为解决自动调制识别中的数据不均衡问题,提出一种数据增强辅助的自动调制识别方法。基于带梯度惩罚的Wasserstein生成对抗网络(WGAN-GP)框架，首先，在生成器中集成自注意力机制,有效建模信号的全局依赖关系;然后，引入残差特征增强模块，利用其高效的梯度传递机制解决梯度消失问题;最后，针对少数类样本生成增强数据，补充到训练数据集中，实现训练数据均衡化。结果表明：在数据不均衡条件下，文中方法具有较高的识别准确率。
学术论文 | 改进聚类算法区域划分下三维异型凸体铣削规划

学术论文 | 改进聚类算法区域划分下三维异型凸体铣削规划

摘要：为了提高三维异形曲面铣削效率，提出一种稳定性区域划分与走刀方向优化方法。首先，设计一种基于权重和概率的 K -means 聚类(WPK-means)算法，通过加权距离和概率函数优化初始聚类中心,实现稳定曲面分区;然后，采用最优曲线拟合法，以最长截交曲线确定走刀方向，减少进退刀次数，提升材料去除率。最后，通过仿真实验进行有效性验证，并与其他改进的 K -means聚类算法进行对比。结果表明：文中算法具有较好的准确率。
学术论文 | 随机多址协议下的鲁棒模型预测控制策略

学术论文 | 随机多址协议下的鲁棒模型预测控制策略

摘要：为在通信资源受限的网络化控制系统中实现对多胞不确定对象的控制，提出一种考虑随机多址协议(RMP)的鲁棒模型预测控制(RMPC)策略。首先，构建一类受通信约束与参数不确定性的闭环系统模型;其次，利用参数依赖Lyapunov函数与线性矩阵不等式，将RMPC优化问题转化为可在线求解的凸优化问题，进而推导保证闭环系统均方稳定的充分条件;最后，对所提策略进行仿真算例验证。结果表明：经过100次独立实验验证，所提策略在随机网络环境下仍能有效保证闭环系统的均方稳定性。

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