• 基于聚类和熵引导的无监督学习方法在多目标进化优化中的应用——以再入式混合流水线调度问题为例

  李车祥|韩玉燕|王玉婷|陈庆达|高方正 中国聊城市聊城大学计算机科学学院，252059 **摘要** 具有总能耗约束的重入混合流水线调度问题（RHFSP）对可持续制造提出了重大挑战。为了解决这个问题，本研究提出了一种结合聚类和熵引导的无监督学习（CEUL-MOEA）

  来源：Swarm and Evolutionary Computation

  时间：2026-05-16

• 基于定时自动机的工业机器人系统建模与风险评估方法

  姜文琪|李中伟|刘晓生|金贤基|顾林宇|李青阳哈尔滨工业大学电气工程与自动化学院，中国哈尔滨摘要工业机器人系统（IRSs）表现出强烈的信息物理耦合特性，传统的风险评估方法无法准确捕捉这一特性，因为它们缺乏对互连组件和状态转换约束的建模能力。这种差异导致评估结果与实际系统行为之间存

  来源：COMPUTERS IN INDUSTRY

  时间：2026-05-16

• 一种基于生物能源的直接空气捕获技术的经济技术可行性分析及生命周期碳评估——旨在实现可持续的氢载体生产

  马哈茂德·基安内贾德·阿米里（Mahmoud Kiannejad Amiri）| 莫罕默德·穆萨扎德（Mohammad Moosazadeh）| 朱昌奎（ChangKyoo Yoo） 韩国庆熙大学工程学院环境科学与工程系综合工程专业，龙仁市446-701 **摘要**

  来源：Energy

  时间：2026-05-16

• 一种基于改进分数傅里叶变换的多域特征融合方法，用于能源输送管道中的泄漏诊断

  方城路|崔秀旺|马一凡|韩晓娟|高燕 北京信息科技大学仪器科学与光电工程学院，北京100192，中国 **摘要** 在复杂运行条件下，由能源管道泄漏产生的声学信号表现出强烈的非平稳性，这限制了有效的特征提取和可靠的诊断。与现有的基于分数傅里叶变换（FrFT）的方法不

  来源：Energy

  时间：2026-05-16

• 在Ta-Fe μ相中，通过化学方法调控形成的平面缺陷相

  克里斯蒂娜·加斯珀（Christina Gasper）|尼萨·乌卢穆丁（Nisa Ulumuddin）|张思远（Siyuan Zhang）|李尚赫（Sang-Hyeok Lee）|克里斯蒂娜·肖（Christina Scheu）|本杰明·伯克尔斯（Benjamin Berkels

  来源：ACTA MATERIALIA

  时间：2026-05-16

• 在共挤出增材制造CFRTPCs（碳纤维增强热塑性塑料）的过程中，用于预测纤维束沉积轨迹的建模方法及其偏差抑制技术

  关守彦|王富志|王功硕|王洪全|贾振远|傅饶•建立了一个方程，用于描述连续纤维束在CFRTPCs-MEX过程中的瞬态应力状态。•开发了一种用于刀具路径拐角区域的纤维束轨迹预测模型，平均绝对误差为5.48%。•提出了一种基于拐角特征的策略，用于动态优化打印参数并最小化纤维错位。•该

  来源：Additive Manufacturing

  时间：2026-05-16

• 基于特征的可靠性融合方法：用于数字建筑对象检测的众包标签处理

  SeyedeZahra Golazad|Sushil Rijal|Sadegh Asgari|Juan C. Medina|Abbas Rashidi•该模型将嘈杂的众包标注结果整合为可靠的建筑检测标签。•结合了标注者的可靠性、空间一致性以及深度视觉特征。•在六个建筑和基础设施评

  来源：CARBON

  时间：2026-05-16

• 综述：用于现场（Point of Care）设备的3D打印制备及其包含导电材料的传感器：技术与应用的综合综述

  卢卡斯·佩恩斯·布雷斯安（Lucas Paines Bressan）| 布伦达·玛丽亚·德·卡斯特罗·科斯塔（Brenda Maria de Castro Costa）| 雷维尔森·费尔南德斯·克埃罗（Reverson Fernandes Quero）| 多西尔·佩雷拉·德·热苏

  来源：TRAC-TRENDS IN ANALYTICAL CHEMISTRY

  时间：2026-05-16

• 通过双重多样性增强技术，实现针对SAR-ATR的无数据依赖且模型无关的黑盒攻击

  张晓轩|李阳|赵志良 中国北方大学电气与控制工程学院，太原，030051，山西 **摘要** 深度神经网络（DNN）对对抗性样本的脆弱性在合成孔径雷达自动目标识别（SAR-ATR）领域日益受到关注。在严格的无数据和模型不可知的黑盒（DFMABB）攻击场景下，目标受害

  来源：ISPRS JOURNAL OF PHOTOGRAMMETRY AND REMOTE SENSING

  时间：2026-05-16

• 基于少样本学习的浅水珊瑚礁检测技术，结合机载激光雷达水深测量数据

  苏殿鹏|毕广禄|杨安修|熊晓庆|王春晓|王振辉|杨凡林|高涵 山东科技大学测绘与地理信息学院，中国青岛市266590 摘要 浅水珊瑚礁在确保航行安全和支持海洋水产养殖方面发挥着重要的科学和实际作用。然而，传统的检测方法（如船载声纳和多波束回声测深）在实现高精度检测时

  来源：ISPRS JOURNAL OF PHOTOGRAMMETRY AND REMOTE SENSING

  时间：2026-05-16

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