关键词： 汽轮发电机   状态维修   遗传算法   BP神经网络  

摘要： 汽轮发电机组作为火力发电厂的重要设备,通过验证基于GA优化BP神经网络算法的优势,并以Lab View为前台显示界面、MATLAB为后台算法支撑,设计发电机组故障诊断维修系统,最后综合状态维修技术,提出以GA优化BP神经网络的监测与故障诊断系统为基础的状态维修策略。经实践应用,该维修策略可依据状态诊断结果进行发电机组检修,切实可行;同时,每年还可为企业增加约1880万元的利润。

关键词： 遗传算法   建筑结构   建筑结构  

摘要： 遗传算法是一种模拟自然选择和遗传学机制的搜索优化算法,近年来在建筑结构优化设计领域得到了广泛的应用。针对于此,本文首先介绍了遗传算法的基本原理和操作流程,并探讨了其在建筑结构优化设计中的条件与要求。随后本文阐述了基于遗传算法的建筑结构优化设计应用意义,并针对实际应用中存在的问题,提出了相应的优化策略,期望能为建筑结构优化设计做出贡献。

关键词： 行为主义   民族高中   语文教学   适应性   学习  

摘要： 汉语言教学在当今课程教学中占据重要位置，“教”与“学”的关系密不可分，同时“学”在整个体系中占据重要地位。行为主义理论在课堂教学理论中占据重要地位。本文探讨了行为主义学习理论在S民族中学高中语文教学中的应用及其影响。行为主义强调外部环境的刺激与反应机制，对提升学生学习效率和培养良好学习习惯具有显著作用。教师运用行为主义理论，能够通过创设积极的学习环境、设计合理的教学活动和及时的反馈机制，有效激发学生的学习兴趣。

关键词： 节水灌溉   模糊系统   神经网络   遗传算法  

摘要： 为有效提高区域节水灌溉形式优选过程的科学性,以辽宁省北票市节水灌溉为例,基于模糊神经网络建立节水灌溉形式优选评价模型,并将实地调查结果和模型计算值进行了对比。结果表明:节水灌溉优选结果中微灌数据(0.4248)最大,该灌溉形式效果最佳,与目前北票市选择的节水灌溉形式相符。把遗传算法作为多因素的节水灌溉形式优选模型的学习算法可以明显提升模型的适用度。

关键词： 克己复礼   诠释   争议  

摘要： 作为儒家思想的核心命题,《论语》“克己复礼”一章的诠释聚讼历经千年而经久不息,贯穿了整个孔颜之学工夫论研究的始终,同时也折射出儒者们不同的哲学立场和工夫取向。本文在回顾“克己复礼”诠释争议的基础上,从制度与精神两个层面切入考察“礼”的精神性意涵,在对“礼”本身的精神性意涵进行再探讨和对“礼”的道德内涵进行再挖掘的基础上,进一步反思和回应近代杜维明与何炳棣二人关于“克己复礼”的诠释争论。

关键词： 精英保留策略   遗传算法   绿色多式联运   路径优化  

摘要： 多式联运过程中的成本涉及直接运输成本、时间惩罚成本和基于绿色发展背景下的碳排放成本,以此建立运输总成本函数模型。结合运输实际,根据对运输、时间和碳排放的不同侧重要求,对以上三种成本设置不同权重值。采用精英保留策略的混合遗传算法进行模型求解,分别得出三种成本不同权重下的多式联运路径选择和成本构成情况。经分析比较,在综合均衡考虑运输成本、时间成本和碳排放成本时,路径优化更合理,多式联运总成本更低,为多式联运参与者在路线选择和各项成本的权衡方面提供参考。

关键词： 翼梢小翼   Kriging代理模型   遗传算法   参数化建模   气动优化设计  

摘要： 翼梢小翼的存在可以有效减小机翼的翼尖涡和诱导阻力,又能增加机翼的有效面积,给飞机提供一部分升力.本文针对ONRAE M6机翼进行仿真分析,研究了该机翼的气动特性和翼尖涡的流动特性.在ONERA M6机翼的基础上采用外形参数化设计翼梢小翼的几何形状,该方法具有高效实用的特点.本文利用改进Kriging代理模型结合改进的遗传算法对初始翼梢小翼进行减阻的优化设计,优化的结果数据显示,优化后的翼梢小翼与加装初始翼梢小翼的机翼相比,升力系数提高0.664％,阻力系数降低2.131％,升阻比提高2.857％,优化后的翼梢小翼的小翼翼尖涡强度比加装初始翼梢小翼的翼尖涡强度又降低了7.940％.

关键词： 人工智能   计算机网络   安全防护   应用  

摘要： 现今处于数字化时代,计算机网络技术已成为人类生存不可或缺的关键支柱技术,而人工智能技术随着应用范围的持续拓展,日益成为众多科研人员的研究焦点.伴随网络覆盖范围的不断扩大以及海量数据的涌现,提升网络效能与保障安全性的需求愈发紧迫.人工智能卓越的处理能力、协同运作机制以及强大的学习特性,为应对这些挑战开辟了创新路径,为计算机网络技术的革新和安全策略的构建带来全新的策略与解决方案.

关键词： 大数据技术   人工智能   计算机网络   数据挖掘  

摘要： 阐述人工智能技术在计算机网络技术中的优势与应用,重点分析了其在数据安全管理、人工神经网络、数据挖掘技术、系统管理和评价等领域的应用。

关键词： 无损检测   高光谱   神经网络   多指标   分类  

摘要： 冷鲜羊肉新鲜度受多种因素影响,可通过多个理化和微生物指标综合评价。传统检测方法操作复杂、效率低。高光谱成像作为一种快速且非破坏性的检测技术,可以有效地检测冷鲜羊肉新鲜度改变过程中不同成分的变化。为了研究采用高光谱成像技术实现冷鲜羊肉新鲜度多指标评价的可行性,提出一种改进人工神经网络算法,通过重新定义损失函数加强标记之间的相关性,充分采用多个新鲜度指标对冷鲜羊肉新鲜度分类。试验收集了0~14 d冷鲜羊肉样本在400~1000 nm范围的高光谱图像,采用实验室方法测定挥发性盐基氮(TVB-N)、pH值、菌落总数(TAC)和大肠菌群近似数(ANC)指标值。通过S-G平滑滤波法和多元散射校正对冷鲜羊肉样本原始光谱数据进行预处理,采用连续投影法(SPA)选择光谱数据的18个特征波长作为输入数据,采用所提出的改进人工神经网络算法建立多指标冷鲜羊肉新鲜度等级模型。结果表明,改进人工神经网络对测试集的分类准确率达96%,三个新鲜度等级样本的识别率分别为100%、89.28%和98.68%,采用汉明损失(hamming loss)、1-错误率(one-error)、排序损失(ranking loss)和覆盖率(coverage)四种多标记模型指标进行评价,评价指标分别为0.008、0.002、0.0025和4.048。改进人工神经网络分类模型的准确率和各项模型评价指标均优于传统ANN,证明改进人工神经网络用于多指标冷鲜羊肉新鲜度的无损检测具有可行性。