关键词： 海洋环境电磁场   遗传算法   节点约束   流速反演  

摘要： 海水运动切割地磁场产生的感应电磁场,是海洋环境电磁场的重要组成部分。为了丰富海洋动力环境参数求取方法,并进一步验证实际海洋环境电磁场观测结果的可靠性,本文以模拟磁场与实测磁场的差值构建目标函数,提出基于垂向阵列节点观测值约束遗传算法实现由海水运动感应电磁场反演流速剖面的方法。根据南海实际流速观测资料构建海水运动模型,反演测试结果表明,节点约束下的反演流速与模型流速有较高的相关性和较好的抗噪性能。对南海实测海洋环境电磁资料的反演结果表明,反演流速剖面与ADCP观测资料在总体变化趋势和细节刻画方面均表现出较好的一致性,验证了该反演方法具有较好的实际应用价值。

关键词： 多目标轨迹优化   非支配排序遗传算法   参考点机制   收敛性指标   间距指标  

摘要： 机器人轨迹规划中,采用五次非均匀有理B样条(NURBS)插值算法可以在一定程度上提高机械臂轨迹规划的平滑性、连续性和稳定性,但无法解决运行时间、能耗及冲击的多目标最优值求解问题。为此,提出了一种面向实验室液压破碎机械臂轨迹优化的非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅲ)。根据收敛性指标和间距指标选取Pareto最优解后进行轨迹优化,并与NSGA-Ⅱ对比。结果表明,在通过五次NURBS插值算法得到一条关节轨迹曲线后采用NSGA-Ⅲ进行轨迹优化,可以获得运行时间-能耗-冲击的Pareto最优解。相较于优化前,机械臂运行时间降低16%,最大关节角速度、角加速度及角加加速度分别降低8%、17%、19%。

关键词： 混合整数规划   杀伤网   遗传算法   防空反导  

摘要： 在防空反导作战中,构建高效的杀伤网是确保反导任务成功的关键环节,然而杀伤网构建问题的优化建模和求解是一个难题。从组合优化的角度出发,对静态的杀伤网构建问题进行优化建模并提出高效求解方案;针对杀伤网构建问题的特点,建立了混合整数规划模型,并使用一种基于双层规划的优化建模方案进行简化,通过任务分配和冲突消解的主从问题协同降低求解难度,随后设计一种基于双层遗传算法的求解框架进行优化实验。在4组不同规模的环境实验测试中,算法能够快速找到较优解,并且对较大规模问题能保持良好的求解能力以及良好的可解释性。为防空反导领域的静态的杀伤网自主智能构建提供思路,可作为动态杀伤网调整的研究基础。

关键词： 人工智能   边缘计算设备   智能监控  

摘要： 物联网技术飞速发展带动了边缘计算的兴起和大规模应用,但同时也让设备智能监控与维护面临实时性、安全性等多个方面的挑战。本文结合人工智能,对边缘计算设备智能监控与维护系统展开研究,旨在通过分析其需求、基本架构以及技术实现路径,进一步明确设备自动诊断与运维的建议与要求,让设备运行效率得到质的提升,同时延长它们的使用寿命,让经济效益得到显著提升。测试结果表明,基于人工智能的边缘计算设备智能监控和维护系统,成功依托技术集成,让设备的计算能力得到提升、资源管理更为灵活、人机交互更为先进等,表明了边缘计算设备智能监控和运维具有实现的可能性。

关键词： 生成式人工智能   高职教育   计算机教学   教学应用   教育技术  

摘要： 生成式人工智能(GenerativeAI)是人工智能领域的一项前沿技术,其在文本生成、图像生成、代码生成等领域展现了强大的能力。文章探讨了生成式人工智能在高职计算机教学中的应用,分析了其对教学内容设计、学生学习、教师教学等方面的影响,并提出了相应的实施策略。研究表明,生成式人工智能有助于提升学生的学习兴趣与自主学习能力,优化教学资源及提高教学效果,同时对教师提出了新的挑战和要求。

摘要： 中国计算机学会人工智能会议(CCFAI,CCF Conference on Artificial Intelligence)是由中国计算机学会主办,中国计算机学会人工智能与模式识别专业委员会承办的人工智能领域盛会。该系列会议每两年举行一次,现已成为国内人工智能领域最主要的学术活动之一。会议旨在为人工智能领域从业者提供一个互动交流平台,使参会者了解人工智能前沿学术动态,分享人工智能领域的最新研究成果和创新思想,提高国内人工智能领域的研究水平。

关键词： 智能控制技术   机械自动化系统   设计   优化   机器学习   遗传算法  

摘要： 智能控制技术通过集成人工智能、机器学习、传感器与执行器等先进技术,显著提升了机械自动化系统的灵活性、效率和稳定性。本文详细阐述了机械自动化系统设计的关键要素,在优化方面,文章重点讨论了基于历史数据驱动的优化方法、遗传算法等智能算法的应用,并分析了这些技术在提高生产效率、降低能耗、增强系统自适应能力等方面的优势,展望了智能控制技术在机械自动化系统领域的未来发展趋势,强调了持续技术创新对于推动工业制造智能化升级的重要性。

关键词： 图像数据处理   云计算   人工神经网络  

摘要： 针对大规模图像数据处理的计算需求,提出了一种基于云计算的人工神经网络训练与优化方法。通过搭建Kubernetes集群和利用TensorFlow分布式计算模块,实现了高效的多节点协同计算,并结合Ceph分布式文件系统,以确保数据和模型权重的快速存取。选用ResNet和GAN作为核心模型,分别应用于图像分类和生成任务,并在CIFAR-10数据集上进行实验验证。结果显示,该云计算分布式架构不仅显著提升了训练速度,同时优化了模型性能,证明其在大规模图像处理任务中的有效性和可扩展性。

关键词： 机制砂混凝土   配合比设计方法   最少浆体理论   人工神经网络   遗传算法  

摘要： 根据最少浆体理论优化机制砂混凝土(MSC)的抗裂性能,采用人工神经网络建立名义水灰比、等效水灰比、粉煤灰掺量、矿渣掺量、石粉掺量、平均浆体厚度与MSC坍落度、抗压强度和氯离子扩散系数的非线性映射关系.利用遗传算法对MSC配合比进行优化,提出和验证基于最少浆体理论与智能算法(人工神经网络和遗传算法)的机制砂混凝土配合比设计方法.研究结果表明,在满足坍落度、28 d抗压强度及氯离子扩散系数设计要求下,优化后的MSC配合比中水泥用量和碳排放减少,实现固废利用的同时降低了混凝土单方造价,其经济效益及环境效益明显.

关键词： 人工智能   意识形态安全   风险识别   智能治理  

摘要： 人工智能技术的迅速发展和广泛应用,给高校意识形态安全带来理论公关、群体极化、话语权混乱等潜在风险。面对人工智能时代的风险与挑战,高校普遍存在技术手段应用不足、教育与引导不力、缺乏预警和防范机制等现实困境。强化高校意识形态领域人工智能潜在风险的精准认知与有效识别,构建高校意识形态安全的人工智能风险评估体系与防控机制,实现人工智能时代高校意识形态安全的智能治理,是有效应对人工智能时代高校意识形态风险的应然举措。