关键词： 遗传算法   城市住宅   空间规划   社会效益   生态环境效益  

摘要： 现行的城市住宅用地空间规划方法没有充分考虑社会公平性和环境保护等方面的目标。导致城市住宅用地空间紧凑度较低,无法达到预期的规划效果,为此提出基于遗传算法的城市住宅用地空间规划研究。首先,以城市住宅用地空间规划社会效益和生态环境效益最大为目标设计目标函数。然后,设定相应约束条件,建立规划模型。最后利用遗传算法对规划模型进行求解,确定最优城市住宅用地空间规划方案。经实验证明,设计方法规划城市住宅用地空间紧凑度不低于0.9,空间利用率较高,可以实现对城市住宅用地空间精准规划。

关键词： 集成光隔离器   超紧凑   遗传算法  

摘要： 4.2μm×3μm片上集成型光隔离器的定向光传输特性在光通信、光信号处理等领域有广泛的应用价值.本文通过改进遗传算法,引入分段的适应度函数(阶段1设定隔离度;阶段2设定插入损耗),并建立基因库;在仅为的区域内获得了一种超紧凑的光隔离器方案.在标准的绝缘体上硅(silicon on insulator,SOI)基片上,通过设置5种直径(60 nm,120 nm,180 nm,240 nm,300 nm)的刻蚀圆孔排布,在1550 nm TE偏振模式下,取得了隔离度约为31 dB、插入损耗约为2 dB的结果;在1550 nm TM偏振模式下,取得了隔离度约为38 dB、插入损耗为2 dB的结果.还进一步分析了不同尺寸组对隔离器性能的影响.这些结果对于发展超小尺寸、高集成度的片上光信号定向传输方案有促进作用.

关键词： 姿控系统   线性二次型控制器   权重矩阵   参数优化  

摘要： 针对导弹姿控系统的动态响应稳定性问题,设计了一种基于遗传算法的线性二次型控制器。在线性定常系统中设计一种最优线性二次型控制器,使用遗传算法对控制器的权重矩阵进行优化和解算,并对设计的线性二次型控制器进行仿真验证。仿真结果表明,相较于没有线性二次型控制器的三阶系统,该设计可将三阶姿控系统的上升时间提高至0.3 s,峰值时间缩短为1.3 s,超调量降低至10%;此外,与传统的线性二次型控制器相比,结合遗传算法优化的线性二次型控制器可将三阶姿控系统的响应时间缩短2 s,超调量降低至5%,能够有效提升导弹姿控回路稳定性能,缩短系统响应时间。

关键词： 笔记本电脑   监控录像   压力消解   摆脱困境   楼梯间   九年级   老师   办公室  

摘要： 下午放学后,九年级级长打电话让我去他办公室。一进门,我就看见小A耷拉着脑袋站在级长身边,旁边还有满脸怒气的L老师,桌上的笔记本电脑正播放着楼梯间的监控录像。见我来了,级长对L老师说:“您先回去,这事交由我和王老师处理,一定会给您一个交代。”

关键词： 套管抗挤强度   贝叶斯正则化   人工神经网络   预测模型  

摘要： 套管抗挤强度对不圆度、壁厚不均度、残余应力等因素有较强的敏感性,使用API公式计算的套管抗挤强度会出现较大误差。基于贝叶斯正则化人工神经网络(BRANN),建立套管抗挤强度数据集,用于模型训练并进行套管外挤强度盲测。结果表明:采用贝叶斯正则化算法训练神经网络模型,隐层神经元数目为9时,套管抗挤强度预测结果的精确度最高。与API公式预测结果对比,基于BRANN的套管抗挤强度预测结果具有更高的精度与稳定性;同时随着数据量的增加,该模型可以获得更高的预测精度和稳定性。因此,基于BRANN的预测模型能够更好地适应复杂多变的井下工况,满足当前工程预测的要求。

关键词： 飞机模拟维修   声音增强技术   小波变换   递归神经网络   模糊逻辑推理  

摘要： 为实现飞机模拟维修智能化,探索声音增强技术在飞机模拟维修中的应用。通过小波变换对声音信号进行预处理,提取多尺度特征,结合递归神经网络实现故障模式识别,最后利用模糊逻辑推理动态优化维修决策。实证测试表明,该方法可将故障预警准确率提高至96.7%,诊断时间缩短至1.2 h,维修效率显著提升。

关键词： 大数据   人工智能技术   计算机   网络安全   防御  

摘要： 当前,计算机技术和网络应用已经广泛应用于各个领域。随着大数据技术的不断改进和优化,计算机网络中的信息规模不断扩大,高效便捷的网络应用为社会生产和日常生活提供了较大的价值。然而,随之而来的网络安全问题也日益突显。计算机中毒事件、网络信息盗窃事件频发,严重威胁着用户的信息安全与应用安全。为了应对这些挑战,基于大数据及人工智能技术的网络安全防御措施逐渐成为研究的热点。本文旨在探讨如何利用大数据及人工智能技术,提升计算机网络安全防御的能力,保障网络空间的安全。

关键词： 手术排班   医院管理   遗传算法   粒子群算法   决策  

摘要： 目的手术资源的分配问题非常复杂,要综合考虑患者、手术室、医生以及时间等因素,传统的排班方法往往难以应对突发情况,同时容易受困于局部最优解,无法实现资源的最优合理配置。本文提出了一种新颖且智能的手术排班方法,以期科学合理地安排医疗资源。方法首先建立以最小化完成所有手术时间为目标的数学模型;然后基于遗传算法(genetic algorithm,GA)对手术排班问题进行求解,同时采用双切点交叉法和逆转变异法对遗传算法进行改进;最后将所提的改进遗传算法(improved genetic algorithm,IGA)与传统遗传算法和粒子群算法(particle swarm optimization,PSO)在MATLAB上进行仿真对比。结果本文所提的IGA在仿真中得到最优解的迭代次数最少,为149次,而传统GA和PSO得到最优解的迭代次数分别为895次和990次;而且IGA求解所得的手术总时长最短,为562.3 min,传统GA和PSO得到的手术总时长分别为604.7 min和672.1 min。综上,所提算法IGA性能明显优于传统GA和PSO。结论应用改进的遗传算法能解决医院手术排班的复杂问题,综合考虑了患者、手术室、医生以及时间等因素,打破了传统排班方法的限制,是一种符合实际需求的方法。基于此方法来进行手术排班,能更科学合理地安排医疗资源,提高工作效率和患者满意度。

关键词： 计算机   人工智能识别技术   数据库   信息安全  

摘要： 本文以计算机人工智能识别技术为中心进行分析,首先探讨其技术特点,在此基础上,论述该技术的应用方式,包括工作系统建立、完善数据库、现场端应用以及信息安全管理等内容。本文主要关注为计算机人工智能识别技术提供较稳定的作业平台、清晰的工作逻辑,尤其是后台工作逻辑,以保证系统作业稳定。从共性角度上看,计算机人工智能识别技术的应用渐趋广泛,为进一步发挥技术优势,还需要在未来工作中重视技术联动,改善其感知的敏锐性。

关键词： 功率模块   遗传算法   格子波尔兹曼方法   阻抗评估  

摘要： 针对在传统的功率模块自动布局优化算法中,方案的电气评估效率低、占用大量计算时间的问题,提出利用格子波尔兹曼方法LBM(lattice Boltzmann method)代替传统评估方法,由于LBM不需要进行多个可逆矩阵的求解,可以更快地进行电气互连合理性判断及电压/电流计算。首先,在基于遗传算法自动布局设计程序的基础上,采用D2Q4格子类型建立二维布局评估方法;然后,通过ANSYS Q3D软件仿真验证了布局方案评估结果的准确性;最后,在Python3.10环境中进行对比测试,结果表明LBM平均缩短了75.4%的方案电气评估总时间,且评估方案中回路数量越多,LBM的计算优势越大。