关键词： 模糊集合   隶属函数   样本分布   语义信息测度   机器学习   多标签分类   最大互信息分类   混合模型   贝叶斯确证  

摘要： 从样本分布求得隶属函数是重要的也是困难的。汪培庄的随机集落影理论使用集值统计得到隶属函数,从而在统计和模糊逻辑之间架起桥梁。但是,通常的样本并不包含集值,所以该理论不够实用。鲁晨光使用语义信息方法推导出用样本分布优化隶属函数的2个公式,它们和集值统计结果一致,可谓随机点落影方法。该方法可以用于多标签分类、最大互信息分类、混合模型、贝叶斯确证等。深度学习最新潮流中用的相似函数和估计互信息就是隶属函数和语义互信息的特例。因为最大语义信息准则和最大似然准则以及正则化最小误差平方准则兼容,并且隶属函数比似然函数迁移性更好,比反概率函数更容易构造,隶属函数有希望被广泛用于机器学习。

关键词： 铁矿石烧结   降本增效   烧结优化配料   烧结矿化学成分预测   遗传算法   深度置信网络  

摘要： 烧结厂所使用的原料成分复杂、来源多样,其动态变化给烧结配料带来了极大挑战。烧结配料和烧结过程具有高温多变量复杂体系的特征,各变量呈现非线性、强耦合、大滞后的特点,导致烧结矿的化学成分稳定性难以控制,不利于高炉冶炼。本文基于遗传算法和深度置信网络建立了烧结优化配料模型和烧结矿化学成分预测模型。首先,针对烧结配料以经验为主或采用烧结杯试验法难以满足当前烧结生产需要的问题,基于现代智能算法建立了烧结优化配料数学模型。提出以遗传算法为优化方法求解优化模型,降低了生产成本,改善了烧结矿的质量,有利于企业降本增效。其次,针对浅层神经网络在烧结矿化学成分预测方面的不足,基于深度置信网络(DBN)建立了烧结矿化学成分预测模型,构建了模型评估指标体系。仿真结果表明,该模型误差小、精度高,能够有效指导烧结生产。

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： 市域郊铁路   行车组织   遗传算法   局部搜索   改进模型  

摘要： 本研究聚焦于市域郊铁路多级运行模式的优化问题,通过结合遗传算法(GA)与局部搜索策略,探索列车编组及运营模式调整的有效方案。以无锡S1线为例,验证了改进算法相较于传统GA在降低运营成本和提升解质量方面的显著优势。研究结果表明,该优化算法为市域郊铁路的运营提供了一种高效解决方案,有助于优化资源配置并提升运营效率。

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。

关键词： 圆柱-圆台组合型空腔覆盖层   二维解析理论   遗传算法   BP神经网络  

摘要： 提出了一种基于遗传算法优化的BP神经网络(GA-BP)对声学覆盖层吸声性能的预测的方法。基于含圆柱型空腔吸声覆盖层的二维解析理论的简化计算方法,通过使用吸声覆盖层粘弹性阻尼材料的密度、杨氏模量、泊松比、损失因子等参数推导出圆柱-圆台组合型空腔覆盖层的反射系数,生成样本集。将GA-BP的适应度函数中搭建BP神经网络(BPNN)的部分用一种计算方法代替,用该方法计算后的实际值与预测值的误差的平方和作为适应度函数值,减少了GA-BP的寻优时间。预测结果表明GA-BP预测模型的对含圆柱空腔吸声覆盖层的性能预测是可行的,GA-BP预测值优于BPNN,稳定性更高,更接近于理论值。

关键词： 装配车间   货位分配   仓储管控   遗传算法  

摘要： 面向智能装配车间多种型号产品全流程自动化装配需求,并结合火工品生产工艺要求,本文提出了基于遗传算法的入库货位分配模型与灵活因子组合的出库货位分配模型,开展了仓储管控体系与集成交互技术的研究,以任务指令协同执行为主线,采用微服务架构搭建WMS系统,使用RESTful风格接口实现信息化系统集成交互,WCS系统通过TCP协议与堆垛机、码垛机、输送线等物流设备通讯,实现仓储流程的有效管控与实时安全监控。

关键词： 粒子群算法   遗传算法   K-Means算法   旅行商问题  

摘要： 本文针对基本粒子群算法在求解TSP问题时容易陷入局部最优的问题,提出了一种改进的混合粒子群算法。在利用粒子群算法的快速搜索能力引导全局优化的基础上,引入遗传算法的交叉、变异等操作增强种群多样性与局部寻优能力。同时使用K-Means算法对混合粒子群算法进行改进,提高算法迭代速度。通过TSPLIB中实例的求解与分析,实验结果表明改进后的混合粒子群算法能更加有效解决TSP问题。

关键词： 3D打印混凝土   球壳结构   自支撑临界角   遗传算法   结构拆分  

摘要： 为实现3D打印混凝土球壳结构的无支撑建造,提出了一种基于自支撑临界角的结构拆分方法。该方法将结构拆分问题转化为单目标优化问题,并根据改进遗传算法和动态优化拆分策略,寻求得到较为简便、可行的球壳结构拆分方案。基于所获得的拆分方案,可将球壳结构拆分成若干个可自支撑打印的单元,对拆分单元逐一打印后完成整体结构的拼接。对于混凝土球壳结构而言,随着材料自支撑临界角的增大,拆分单元数量增加。为降低拆分单元数量过多对球壳结构后续连接及整体性能的不利影响,混凝土材料的自支撑临界角不宜过大。现场成形实验结果表明,基于所提出的方法可实现3D打印混凝土球壳结构的有效拆分,在打印过程中能够避免结构支模工作,提高了建造效率。

关键词： 自适应控制   预应力钢丝   缠绕模锻压机   液压系统   优化遗传算法  

摘要： 传统的液压系统大多存在控制参数固定、无法适应复杂工况变化的问题,从而限制了系统性能,甚至影响了生产效率和产品质量。为此,提出基于优化遗传算法的预应力钢丝缠绕模锻压机液压系统自适应控制方法。该方法通过构建模锻压机液压系统的数学模型,深入分析液压系统的动态特性和控制需求,并引入优化遗传算法开发一种自适应比例-积分-微分(Proportional Integral Derivative,PID)控制器,以自适应控制预应力钢丝缠绕模锻压机液压系统。实验结果表明:相较于传统方法,该方法不仅能够实现液压系统的自适应精准控制,还改善了系统的动态性能。