计算机工程

• 基于YOLOv8的晶圆缺陷检测方法

  张宝扬;王红成;

  在半导体制造中，晶圆缺陷检测是确保芯片生产质量和可靠性的关键环节。针对现有的晶圆缺陷检测模型缺乏对多尺度特征的有效捕捉，基于YOLOv8模型进行改进，提出将标准卷积替换为深度可分离卷积与结合点卷积和膨胀卷积相组合，在不增加模型参数的前提下提升检测精度。此外，引入CSPA(Coordinate Spatial Attention)坐标注意力机制与空间注意力机制进行相融合，进一步增强了模型的特征表达能力和多尺度特征捕捉能力。通过开源数据集Mixed-type WM38生成5130晶圆图像，建立了包含8种缺陷类型的数据集。实验结果表明，该方法平均精度为99%,优于YOLOv8s等其他模型，具有较高的检测精度和鲁棒性。

  2025年05期 v.32;No.149 1-7页 [查看摘要][在线阅读][下载 1211K]
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• 结合小波变换和边缘增强的局部Transformer图像去雾算法

  欧阳裕荣;李广明;张日丰;邹永钶;陈林豪;

  为通过结合图像频域和空间域信息提高图像低频信息和高频信息的互补性，本文提出了一种结合图像频域加权机制和边缘增强的局部Transformer去雾算法，FWM-DehazeNet。该方法由边缘特征放大模块(EFAM)、频域加权模块(FWM)和图像去雾模块(Dehaze Block)组成。EFAM用于对图像边缘信息增强，提高高频信息在图像中的含量；FWM通过小波变换提取图像特征的高频成分和低频成分，对各成分通过可学习参数矩阵加权进行增强，然后进行小波逆变换重构图像特征信息，对高频成分和低频成分进行融合；Dehaze Block在多头自主意力上融合了DropKey正则化方法，减少模型参数在训练过程中相互依赖，提高模型泛化能力和图像重建能力。实验证明，本文方法在主观视觉和客观评价上均表现优异。

  2025年05期 v.32;No.149 8-16页 [查看摘要][在线阅读][下载 1666K]
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• 一种求解稀疏优化问题的拟牛顿算法

  金环;黎耀成;程万友;

  提出一种求解稀疏优化问题的拟牛顿算法。新算法能利用硬阈值算法识别非零元素，为了加速收敛，在包含非零元素的子空间上使用了拟牛顿法，证明了算法的每个稳定点都是α稳定点。在标准假设下，还证明了新算法具有超线性收敛性，通过数值实验与现有的先进算法进行比较，说明新算法具有优秀数值表现。

  2025年05期 v.32;No.149 17-24页 [查看摘要][在线阅读][下载 970K]
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• 基于嵌入式模块与自注意力的防爆边界近距离火点AI定位

  张继飞;张春红;林超;

  受温度和烟雾影响，火场扩展的点义源原理导致防爆边界近距离火点具有模糊性，防爆边界近距离火点定位结果与实际位置间存在较大偏差，为此，提出基于嵌入式模块与自注意力的防爆边界近距离火点AI定位方法。集成图像去雾器、处理器等元件构建嵌入式模块，去雾处理无干扰的防爆边界图像。通过防爆边界图像与背景图像的差分，分割出图像中的前景区域。利用自注意力机制，将前景区域分割成多个子块，生成子块的特征矩阵，通过分配特征通道的权重向量，聚焦于火点关键特征，结合注意力权重的计算结果，提取防爆边界图像子块的加权特征，通过加权特征与空间特征分量的融合，得出前景图像中火点关键特征的提取结果。根据提取特征与火点标准之间的关键特征匹配度，检测防爆边界近距离火点，通过图像坐标读取、坐标映射转换等步骤，实现防爆边界近距离火点AI定位。实验结果表明，在正常、噪声和模糊工况下，本文方法得出的火点定位结果更接近火点实际位置，定位拟合度明显提升，有效控制防爆边界近距离安全性。

  2025年05期 v.32;No.149 25-32页 [查看摘要][在线阅读][下载 1653K]
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• 基于K-Medoids算法的传感网络线性数据异常值识别

  郑帅;海丹凤;吴艳红;赖东旭;

  为降低对数据中噪声数据点敏感度，避免发生噪声数据点误识情况、可靠获取传感网络线性数据异常值，提出基于K-Medoids算法的传感网络线性数据异常值识别方法。通过滑动窗口采集传感网络线性数据后，依据主成分分析提取该数据中关键信息，并计算特征矢量贡献值，选择最大值的部分作为数据特征；引入对数据特征谱信号排序的算法计算选择的数据特征间的相似度，最终确定聚类中心；依据K-Medoids算法将所有数据分配至不同聚类中心所在类别中，最终实现传感网络线性数据异常值识别。通过实验验证，该方法能够精准捕获原始数据中关键信息特征，依据该特征能够有效区分传感网络正常数据模式与潜在异常模式，有效识别传感网络中单一类型异常和多种异常类型融合情况，展现出优异性能，有助于提升传感网络运行稳定性。

  2025年05期 v.32;No.149 33-38+132页 [查看摘要][在线阅读][下载 1231K]
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• 基于分层过滤机制性能预测预选择的多目标特征选择算法

  刘付谦;赖惠慧;辜方清;

  特征选择旨在降低特征维度和算法的分类错误率，但它们往往相互冲突，构成了一个多目标优化问题。对于高维数据，特征选择的挑战在于处理超大规模的特征组合和复杂的特征间交互。为了解决这一问题，本文提出了一种基于分层过滤机制的性能预测预选择的多目标特征选择(Layered Filter-Based Performance Predictor for Multiobjective Feature Selection, La-FPPFS)算法。该算法首先采用单变量过滤器作为初步筛选机制，集成多种统计和信息论方法全面评估特征与目标变量的相关性，剔除不相关和弱相关特征，确保特征的强相关性。随后，引入多变量过滤器进行特征子集的预选择，通过综合评估特征子集的分类性能和冗余性，从多个候选解中预选有前景的解，从而提高特征子集的搜索效率。所提出的方法在10个不同难度数据集上进行了实验验证。结果表明，与7种最先进的方法相比，La-FPPFS可以找到具有更好分类性能的特征子集，且在训练效率上有显著优势，有效地解决了高维空间特征选择的挑战。

  2025年05期 v.32;No.149 39-50页 [查看摘要][在线阅读][下载 1719K]
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数学

• 考虑消费上下界的最优消费和投资问题研究

  吕会影;李钰;

  为研究具有消费约束的最优消费和投资问题，考虑了消费的下界和上界，并采用动态规划方法推导出闭合解，还评估了最优消费和投资组合对消费约束的影响，并提供了一些数值/经济意义。结果发现，生存消费水平越高，最优消费越低；投资越低，临界财富水平越高。最优消费、临界财富水平和最优投资组合的峰值随着消费上限的增加而提高。在达到一定财富水平后，最优投资组合呈现递减趋势。因此，消费的上界在二次效用模型中表现为幸福水平。

  2025年05期 v.32;No.149 51-56页 [查看摘要][在线阅读][下载 1056K]
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• C积下时变张量方程的神经网络求解模型

  洪清静;代红艳;莫长鑫;

  考虑了C积下的时变张量方程A(t)*_cX(t)=B(t)的求解问题。首先，利用C积下的矩阵化技巧将时变张量方程进行变形；接着，提出了C-GNN和C-ZNN两种神经网络模型来求解，并根据Lyapunov理论给出了收敛性分析结果；最后给出数值示例进行验证.理论分析表明：C-GNN模型误差存在上界，而C-ZNN模型是渐近稳定的；数值实验进一步验证了理论分析的正确性和求解时变张量方程的有效性，且C-ZNN模型的性能优于C-GNN模型，并且还可通过调整参数与激活函数来进一步提升其性能。

  2025年05期 v.32;No.149 57-63页 [查看摘要][在线阅读][下载 1467K]
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电子·通信工程

• 应用于无人机视角下雾霾天气小目标检测算法

  史泽伟;任斌;罗濠成;何春红;

  雾霾场景中，无人机视角影像的小目标检测存在特征退化、环境干扰等问题。本文提出一种基于特征增强的算法HD-YOLOv11n,以提高无人机在雾霾天气下对小目标检测的性能。首先，设计频域增强型WT-C3k2模块，通过小波变换卷积实现高低频特征解耦，结合多光谱通道注意力机制强化模糊目标的跨尺度表征能力。其次，插入卷积与注意力融合模块，通过卷积与注意力联合校准策略实现局部细节与全局语义的互补性特征聚合。最后，在颈部网络集成内容感知上采样算子，通过特征自适应的动态核生成机制抑制小目标细节信息丢失。实验结果表明，HD-YOLOv11n在HazyDet数据集上相比基准模型，mAP_(50)和mAP_(50-59)分别提升2.4%和1.7%,模型参数量及计算量仅增加0.41 M和0.8 GFLOPs,有效缓解了雾霾场景下的目标特征退化问题。

  2025年05期 v.32;No.149 64-70页 [查看摘要][在线阅读][下载 1480K]
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• 基于STM32的数字锁相放大器

  张仁晋;张志坚;胡胜;

  为解决传统模拟锁相放大器存在的一系列问题，实现对微弱电信号的准确检测，设计了一款基于32位微控制器(STM32)的正交矢量型数字锁相放大器。本数字锁相放大器以STM32作为核心处理器，通过数模转制器(ADC)前级抬升、直接数字式频率合成器(DDS)等模块结合正交矢量型锁相的DSP算法，实现了对夹杂在噪声中的微弱电信号的幅值和相位的高精度检测。实验测试结果表明，该系统能够在复杂噪声环境中稳定工作，并提供高精度的幅值和相位测量。

  2025年05期 v.32;No.149 71-76页 [查看摘要][在线阅读][下载 1118K]
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环境·建筑工程

• 钴生物炭活化过硫酸盐降解土霉素的研究

  关铭越;符浩鹏;李明静;徐子杰;黄建智;李蕾;卓琼芳;李涵;朱军凡;李衍亮;

  本研究成功制备了钴改性生物炭材料(CoBC500-10)。通过优化热解温度和钴盐浸渍比，确定了最佳热解温度为500℃以及钴盐的最佳浸渍比为1∶10。利用X射线衍射(XRD)、扫描电子显微镜(SEM)、X射线光电子能谱(XPS)以及傅里叶变换红外光谱(FT-IR)等多种表征技术，验证了氧化钴(Co_3O_4)已成功负载于生物炭表面。将CoBC500-10应用于活化过硫酸盐(PMS)降解土霉素(OTC),实验结果表明，CoBC500-10/PMS体系对OTC表现出优异的降解性能。在最佳实验条件(CoBC500-10投加量为0.6 g·L~(-1),PMS浓度为0.5 mM,初始pH为3.0)下，30分钟内OTC的降解率可达94.7%,反应速率常数为0.088 6 min~(-1)。通过自由基淬灭实验的分析，确认了硫酸根自由基(SO_4~-·)和羟基自由基(·OH)在降解过程中起主要作用，同时超氧自由基(O_2~-)和单线态氧(1O_2)也参与了反应。CoBC500-10在3次循环使用后仍保持了较高的催化活性，但其降解效率从初始的94.7%降至87.6%,主要归因于活性位点被占据和钴离子的轻微浸出。本研究为钴修饰生物炭活化过硫酸盐技术在处理抗生素废水中的应用提供了理论基础和实践指导。未来的研究可以进一步优化材料的制备条件、反应系统参数以及催化剂的再生方法，以提升这一技术的实用价值和经济可行性。

  2025年05期 v.32;No.149 77-88页 [查看摘要][在线阅读][下载 1774K]
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• 基于多分类Adaboost算法的装配式建筑施工安全风险感知研究

  范海峥;

  装配式建筑施工环境复杂多变且建筑施工数据复杂庞大，地质条件的不确定性和施工数据的复杂性增加了装配式建筑施工安全风险感知的难度。多分类Adaboost算法具有较强的适应性，可以根据不同的风险类型和特点，通过调整分类器的权重和组合方式，实现对不同风险的有效感知，为此提出了一种基于多分类Adaboost算法的装配式建筑施工安全风险感知方法。利用K-means聚类算法初步分类原始建筑施工数据后，确定建筑施工安全风险感知指标数据。结合Adaboost算法和BP神经网络组成多分类Adaboost算法，该算法并行操作多个BP神经网络组成多个强分类器，经过判断决策完成风险客观情境风险度输出，结合施工人员风险感知效用和客观情境风险度关联分析结果判定建筑施工安全风险类型，完成建筑施工安全风险感知。实验结果表明，该方法的装配式建筑施工安全风险感知准确率为94.2%,具有较高的实际应用价值。

  2025年05期 v.32;No.149 89-94页 [查看摘要][在线阅读][下载 1072K]
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机械工程

• 锂电池前驱体合成搅拌釜的CFD气液两相流模拟

  钟丰懋;曹晓畅;张正;叶千里;梁德超;李林波;

  随着我国新能源汽车产业的快速发展，锂电池行业蓬勃兴起，而正极材料的制备工艺对电池性能具有重要影响。搅拌釜作为前驱体合成的核心设备，其内部流场特性直接影响了产品的均匀性和质量。针对某锂电池前驱体的合成过程，采用计算流体力学(CFD)方法和多相流模型对双层搅拌釜内部流场进行了数值模拟。研究了4SBI-6PBI和4PBI-6SBI两种不同搅拌桨的流型、速度分布及气液两相混合特性。仿真结果表明，不同搅拌桨组合对流场结构及搅拌效率有显著影响，4SBI-6PBI的混合效果略优于4PBI-6SBI。4SBI-6PBI在Y=-0.02 m处的平均速度值比4PBI-6SBI高60%,而整体气液两相浓度差相差仅7%,混合性能相近。同时，4SBI-6PBI的能耗比4PBI-6SBI低17.7%,表明其在保持混合效果的同时具有更优的能耗表现。研究结果可为锂电池前驱体材料的合成工艺优化提供理论指导，从而推动锂电池正极材料制备技术的发展。

  2025年05期 v.32;No.149 95-100页 [查看摘要][在线阅读][下载 1807K]
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• 基于麻雀算法的开关磁阻电机双幂次滑模控制器设计

  韦润通;王智冲;

  针对开关磁阻电机转矩脉动大的问题，提出了一种基于双幂次趋近律的开关磁阻电机滑模控制器，用双幂次趋近律代替传统的指数趋近律，在不影响系统响应特性的同时减小电机的转矩脉动。此外，由于滑模控制器的参数较多，引入了麻雀算法对参数进行寻优，解决了由于电机的强非线性引起的参数调节困难问题。最后，通过仿真实验验证了所提出的方案在负载不变、负载突增和负载突减工况下的动态性能。结果表明，该方案能有效减小电机不同工况下的转矩脉动。

  2025年05期 v.32;No.149 101-107页 [查看摘要][在线阅读][下载 1478K]
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• 基于响应面法的单柱塞泵吸油性能分析及优化

  李勇;朱子鑫;肖平;钱立宏;樊小兵;

  进油流量是影响单柱塞泵工作效率的关键因素之一。为了提升单向阀配流的单柱塞泵吸油性能，在完成单柱塞泵系统关键结构参数设计的基础上，建立吸油单向阀动力学模型，通过Amesim仿真对吸油单向阀进行动态分析。改变关键结构参数(弹簧刚度、弹簧预紧力、阀球直径)研究对进油口流量的影响规律，利用Design-Expert对试验实测值进行多元回归拟合分析，建立进油口流量响应面模型。利用蜣螂优化算法对吸油单向阀关键参数进行优化，以最大化进油口流量为目标，得出吸油单向阀应匹配的最优结构参数，并将优化前后进油口流量进行对比。证明了将响应面法与蜣螂优化算法相结合的优化方法对改善单柱塞泵吸油性能是有效的。

  2025年05期 v.32;No.149 108-115页 [查看摘要][在线阅读][下载 1484K]
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教学研究

• 基于数智化的数据库系统原理课程混合式教学模式改革与实践

  魏文红;李清霞;

  针对数据库系统原理课程教学中的理论抽象性强、实践场景单一等问题，本文提出基于数智化的混合式教学模式改革方案，融合人工智能与大数据技术，构建“知识—素质—能力”教学体系。通过整合智能教学平台、实践平台及AI助教系统，实现个性化学习与多模态评价。实践表明，该模式显著提升了学生的数据库设计能力、复杂问题解决能力及自主学习效率，为新时代数据库人才培养提供有效路径。

  2025年05期 v.32;No.149 116-120页 [查看摘要][在线阅读][下载 1119K]
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• 新时代背景下土木工程应急管理人才培养创新实践

  李家叶 ;吴晓伟 ;陈晨 ;孙璨 ;郑愚 ;

  随着我国大量城市建筑和基础设施进入“老龄化”阶段，结构安全隐患与灾害脆弱性显著上升。近年来，因结构、设备老化等原因造成的安全事故时有发生，但非应急管理专业的其他技术人员应急能力普遍不足。针对上述问题，东莞理工学院生态环境与建筑工程学院立足新时代发展背景，提出了面向土木工程应急管理能力培养的“智慧防灾与应急管理特色人才培养计划”,在原有专业课程的基础上开设应急管理微课群，通过“理论+能力+实践”三个培养模块，提高学生应急管理理论水平和实践能力。经过三年的教学实践，对毕业学生进行问卷调查，90%选修该课程的学生表示对应急知识和能力有较大提升，50%的学生表示对自己毕业后的工作有所帮助。该课程实践为土木工程专业人才培养改革提供了有益参考。

  2025年05期 v.32;No.149 121-126页 [查看摘要][在线阅读][下载 1061K]
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• 基于结构设计竞赛的土木类专业劳动教育创新实践——以东莞理工学院大学生结构设计竞赛为例

  艾心荧;罗振源;谢永乐;邹锐;翁恒宇;

  劳动教育作为社会主义建设者和接班人“德智体美劳”总体要求的重要内容，是新时代高校育人工作的新要求和重点。东莞理工学院土木类专业依托大学生结构设计竞赛，通过将劳动素养评价纳入竞赛评分标准、设置“大国工匠”专题教育环节和“最佳制作工匠奖”,组建“党支部-系主任-指导老师”三级劳动教育指导小组，提升包括劳动教育融入在内的办赛水平，完善活动成果的宣传与推广机制等举措，构建基于结构设计竞赛的土木类专业劳动教育创新路径模式，基于此培养学生的模型加工与制作、劳动精神与技能、工程实践与创新等多维能力素质，充分体现劳动教育与专业教育、创新创业教育等相结合的特色，育人成效显著。

  2025年05期 v.32;No.149 127-132页 [查看摘要][在线阅读][下载 1384K]
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