麻雀搜索算法及其应用研究综述
李峥峰;叶文枭;梅亚航;麻雀搜索算法(SSA)作为一种新型群智能优化算法，凭借其结构简单、参数少、收敛速度快等优势，近年来在学术界引起了广泛关注。围绕麻雀搜索算法的基本原理、改进策略及应用等方面对其近年来的研究进行综述。首先，阐述了标准SSA的基本原理与实现步骤，并对比分析了SSA与其他智能优化算法在典型测试函数上的性能表现。其次，分析了SSA在种群初始化、发现者位置更新、跟随者位置更新、警戒者位置更新以及扰动策略等关键环节的改进方法。再次，梳理了SSA在电力系统优化与预测、故障诊断、路径优化以及参数优化等工程领域中的典型应用。最后，基于SSA的研究现状和应用特点，对其未来的研究方向进行了探讨。
基于改进蚁群算法的植保无人机任务分配研究
周新鹏;张利民;胡博昊;王宗辉;谈东海;常志娜;针对植保无人机在多个地块间执行喷洒任务的作业次序规划问题，建立农药喷洒任务的最小化飞行里程目标函数。考虑长距离作业下的载重和续航约束，采用改进的蚁群算法求解该目标函数。通过对启发式函数与挥发系数进行改进，并对挥发系数的下限进行限制，避免了算法陷入局部最优解。仿真结果表明，相比标准蚁群算法，采用所提出的改进蚁群算法，在飞行总里程上缩短了6.2%,且具有更强的路径寻优能力，对作业次序的规划也更加合理。
供应链整合在数字技术赋能下的绿色绩效提升路径研究
李彦儒;“双碳”目标驱动下，传统供应链面临信息孤岛与绿色创新动力不足的挑战。基于中国A股制造业上市公司数据，构建“技术驱动—机制设计—绩效转化”框架，探究数字技术赋能供应链整合提升绿色绩效的路径。研究发现：物联网与区块链技术分别通过数据共享和流程协同显著促进绿色绩效的提升，而人工智能受限于中小企业技术能力；差分隐私技术通过平衡数据共享与隐私保护可间接提升绿色绩效，联邦学习则加速绿色技术分布式创新；随着政策规制的加强，数字技术赋能的绿色绩效也得到了显著提升，凸显了政策与技术的协同价值。
一流专业建设背景下自动化控制类课程体系建设
王燕;王瑷珲;瞿博阳;耿世勇;郑守植;在一流专业建设背景下，系统推进了自动化控制类课程体系的优化。围绕“理论-应用-实践”主线，在核心课程中构建了以单容储罐等典型被控对象为主线的协同教学链，将同一被控对象贯穿于自动控制原理、计算机控制、过程控制等课程，明确各课程在控制策略、教学内容和能力培养中的侧重点，确保教学内容的多样性、连贯性和一致性。同时优化课程内容结构，整合综合控制实践平台，提升教师教学与实践指导能力。最后，依托电子设计竞赛、智能车竞赛等多元竞赛活动，构建“以赛促教、以赛促能、以赛促改”的闭环反馈机制，促进学生在系统建模、控制算法设计和工程应用等方面能力的全面提升。
基于GWO-CNN的织物染色配方智能预测模型
杨红英;杨玉斌;张戈;刘亚东;赵世龙;张靖晶;谢宛姿;为提升织物染色配方的智能预测效果，采用反射光谱配色方法，以染色织物的分光反射率R(λ)作为输入数据，以染料配方为输出数据，分别构建了基于深度学习的卷积神经网络(CNN)和灰狼优化算法(GWO)优化的卷积神经网络(GWO-CNN)的智能配色模型。为全面评估模型性能，选取拟合度R2和实际配方与预测配方的平均绝对误差作为核心评价指标，模型训练与验证结果表明：GWO-CNN配色模型的拟合度R2为0.991,优于单一CNN配色模型的0.964;在对3种染料配方的预测中，GWO-CNN模型的预测结果与真实值之间的平均绝对误差分别为0.006、0.004和0.004,小于或等于CNN模型的0.007、0.005和0.004。由以上结果可以得出以下结论：采用GWO-CNN配色模型可有效提升织物染色配方的预测效果。
不同工艺嵌入水凝胶后纺织电极电阻变化研究
李紫薇;丁亚茹;郑茜;郑艳;选择机织蜂巢组织、机织方格组织和“他他米”刺绣工艺3种不同织物，探究了浸渍和丝网印刷2种水凝胶嵌入工艺对纺织电极电阻的影响。测试了展平状态和不同弯曲程度下嵌入水凝胶前后纺织电极电阻的变化，并结合纺织电极微观结构分析了电极电阻变化机理。研究结果表明：浸渍工艺形成双层水凝胶，导致电极电阻比未嵌入水凝胶时增加4～49倍；丝网印刷工艺形成单层水凝胶，导致电极电阻与未嵌入水凝胶时相比显著降低，其中蜂巢组织电极电阻降幅最大，达64.8%,刺绣工艺纺织电极电阻沿经纬纱方向的差异消除，且所有纺织电极在不同弯曲及回复状态下的电阻波动显著降低，导电稳定性提升；通过丝网印刷工艺嵌入水凝胶可有效优化纺织电极的电学性能。研究为可穿戴设备中柔性电极的设计提供理论支持。
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