关键词： 工程质量潜在缺陷保险   TAM-TPB   结构方程模型   人工神经网络  

摘要： IDI服务是我国为解决工程质量潜在缺陷问题、降低工程质量风险而引入的一项重要措施,但其推行并不顺利,建设企业采纳率较低。为此,以TAM和TPB整合模型为基础,结合感知风险理论构建建设企业IDI服务采纳模型,通过结构方程模型进行验证,并采用人工神经网络方法对各影响因素进行重要性排序。研究得出:感知有用性、感知风险、过去经验等因素显著影响建设企业对IDI服务的态度,态度、感知有用性、主观规范等因素显著影响建设企业的采纳意愿,其中主观规范是对采纳意愿影响程度最高的因素。最后在研究结果的基础上提出了促进IDI服务采纳的优化策略。

关键词： 大规模多输入多输出   毫米波   混合预编码   遗传算法  

摘要： 在毫米波大规模多输入输出(MIMO)系统中,针对在基于连续干扰消除(SIC)这类部分连接(PC)结构的混合预编码算法的求解,等效信道矩阵的设定以及算法应用需满足数据流数量等于射频(Radio Frequency,RF)链数量这一约束条件问题,提出一种基于遗传算法(GA)的混合预编码优化方案。该方案以频谱效率最大化为目标函数,直接对信道矩阵进行奇异值分解求出最优全数字预编码矩阵,其次在交替优化框架下采用GA算法求解模拟预编码矩阵,数字预编码矩阵设置为更普适的形式,消除了只能在RF链数量与数据流数量相等时才能应用混合预编码算法这一限制。仿真结果表明,所提混合预编码算法的频谱效率与能量效率皆优于传统SIC算法。

关键词： 通信定位   遗传算法   自适应   交叉   变异  

摘要： 在复杂通信环境下,全球导航卫星系统(Global Navigation Satellite System,GNSS)难以为用户提供稳定且准确的位置信息,为解决受测量数据的不确定性而导致定位偏差问题,提出一种自适应遗传优化的通信定位(Enhanced Adaptive Genetic Location,EAGL)算法。建立一个基于到达时间差的定位模型来反映目标源位置与信号环境之间的关系,并对满足目标函数的可能解进行实数编码,同时建立适应度函数,用于计算每个个体的适应度值。对种群执行选择运算以及改进的自适应交叉、变异运算来提高种群基因型质量,避免陷入局部最优解的困境。通过迭代得到最高适应度值的个体的基因型,以获得目标源的准确坐标。仿真结果表明:所提算法的定位精度比基本遗传算法(Simple Genetic Algorithms,SGA)和Chan-Taylor算法更高,并且随着测量值误差的逐渐增大,EAGL算法在不同误差条件下表现出的误差波动最小;EAGL算法性能稳定,并能够实现较高精度的定位。

关键词： 中药饮片   果实   种子   煎煮得药量   人工神经网络   反向传播   自动煎药机  

摘要： 目的基于反向传播人工神经网络法构建果实及种子类中药饮片煎煮得药量预测模型。方法通过实验收集常用的166种果实及种子类中药饮片的煎煮信息,以浸泡时间、机器死体积、吸水系数、饮片质量、饮片厚度、平均体积、煎煮时间、加水量、煎煮温度、得药量为变量,采用反向传播人工神经网络法构建中药饮片煎煮得药量的预测模型。结果与实测值相比,36例验证组预测数据的误差均在0.5%以内,得药量的真实值和预测值的相关系数为0.994,预测结果较为理想。结论该模型可用于预测果实及种子类中药饮片煎煮得药量,有望为中药饮片煎药加水量提供依据。

关键词： 计算机视觉   智能交通   流量监测   目标检测  

摘要： 随着城市化进程加快,传统交通流量监测设备存在的精度低、维护困难等问题日益突出,难以满足现代交通管理需求。本研究设计一种基于计算机视觉的智能交通流量监测系统,该系统包括视频采集、车辆检测、轨迹跟踪和流量统计四大功能模块。结果表明,该系统在车辆检测准确率、车型分类、速率测量等方面均显著优于传统监测系统,在车流量峰值期、平峰期的复杂道路环境下均具有稳定可靠的性能表现,具有较强的实用价值。本研究成果为智慧交通建设提供可靠的技术支持,对推动交通管理智能化具有重要意义。

关键词： 汽车故障诊断   智能化技术   知识工程   大数据   人工神经网络  

摘要： 随着汽车电子电气系统日益复杂,传统的汽车故障诊断方法难以适应智能网联汽车发展的需求,将人工智能等智能化技术引入汽车故障诊断,能够快速、准确、全面地解决新型复杂汽车故障。本文在分析智能化技术在汽车故障诊断中应用现状的基础上,阐述了知识工程、大数据分析、人工神经网络等智能化技术应用于汽车故障诊断的优势,重点探讨了智能化汽车故障诊断系统在故障知识库构建、故障信息采集与预处理、智能诊断推理、诊断结果可视化等方面的关键技术,为智能化汽车故障诊断系统的研发与应用提供参考。

关键词： 遗传算法   光纤光栅传感   自适应解调   改进遗传算法  

摘要： 目前各类传感器层出不穷,但其在自适应解调方面仍旧存在一定问题,包括误差大,效率差等,为解决这些问题,提出一种基于改进遗传算法的光纤光栅传感自适应解调方法。首先通过学习反射波长以及传感应变的关系以获取光纤光栅传感器的理想工作状态,再研究应力和温度与传感器谐振波的关系,最后通过调节应力和温度造成的波长偏移实现自适应解调。实验结果证明,该方法解调误差小,最低仅为0.0003 nm,且效率高,最少仅用2 s即可实现解调,效果较好。

关键词： 面板模型   农村消费增长潜力   预测模型   人工神经网络   SCG-BP神经网络  

摘要： 农村居民消费增长作为决定经济快速可持续发展的重要因素之一,对释放农村地区消费潜力、拉动内需、增强内循环活力具有重要价值和意义。本文运用面板计量模型对全国各省2006-2022年相关数据进行实证分析,提出了SCG-BP预测模型,采用量化共轭梯度法训练BP神经网络,对农村居民消费增长趋势进行预测,有效解决了BP神经网络收敛速度慢、局部振动的缺点。结果表明,SCG-BP模型在预测精度上优于传统BP神经网络模型、灰度预测模型以及指数平滑预测模型;在训练集和测试集上的误差率均小于0.02%,具有较高精度。结合实证分析结果,从提高收入、完善保障、人才回流等方面提出促进农村居民消费增长潜力的合理性建议。

关键词： 供应链   风险预警   随机森林   遗传算法   BP神经网络  

摘要： 供应链系统时刻面临着来自内外部环境的多重风险与挑战,目前供应链风险预警算法在指标选取、阈值优化等方面尚存不足。为进一步提升供应链风险预警能力,关注算法融合优化及其预警效果,构建基于RF-GABPNN算法的供应链风险预警模型。该模型有机结合随机森林、遗传算法、BP神经网络等多类算法的特性与优势,通过指标特征重要性筛选、初始参数优化等手段改进BP神经网络预测效果。利用中国A股3309家上市企业的风险预警指标数据集对模型进行训练与测试,结果表明RF-GA-BPNN算法在300组随机样本数据的训练下,预警准确率可达96.50%。基于RF-GA-BPNN算法的供应链风险预警模型具有较优秀的学习能力和预警能力,预测结果可为供应链风险水平的初期判断以及风险抵御措施的制定实施提供数值参考。

关键词： 微波消解   原子吸收   肉制品   铬  

摘要： 本研究建立了一种微波消解-石墨炉原子吸收光谱法准确测定肉制品中铬含量的方法,并应用于实际样品检测。实验结果表明,标准曲线在0~20μg·L^(-1)范围内线性良好(R^(2)=0.9997),方法检出限为0.0048 mg·kg^(-1)。不同加标水平(0.1、1.0、10.0 mg·kg^(-1))的回收率为93%~108%,相对标准偏差(Relative Standard Deviation,RSD)≤6.06%,表明方法准确可靠。对147份市售肉制品的检测结果显示,所有样品铬含量均符合国家标准。该方法具有灵敏度高、操作简便、环保高效等优点,可为肉制品中铬含量的监管提供技术支持。