关键词： 铝热剂   吉布斯自由能   反应焓变   遗传算法   BP神经网络  

摘要： 为了探索Al/Fe_(2)O_(3)铝热剂热力学性能的预测方法,采用遗传算法对BP神经网络的初始权值和阈值进行优化,利用HSC Chemistry软件计算了不同温度及配比下的Al/Fe_(2)O_(3)吉布斯自由能及反应焓变,以此作为基础数据,建立了基于遗传BP神经网络的Al/Fe_(2)O_(3)铝热剂燃烧热力学性能预测模型,分别得到了124组Al/Fe_(2)O_(3)吉布斯自由能和化学反应焓变的训练集样本数据及31组预测集样本数据,并计算了模型误差。结果表明:该模型预测的Al/Fe_(2)O_(3)吉布斯自由能及反应焓变的测试集均方根误差(RMSE)分别为0.499 1和0.702 7,平均绝对误差(MAE)分别为0.533 2和0.4411,决定性系数R^(2)分别为0.982 7和0.988 5;遗传BP神经网络能够用于Al/Fe_(2)O_(3)铝热剂热力学性能的预测。

关键词： 信息隐私鸿沟   价值对齐   隐私对齐   生成式AI  

摘要： 生成式AI时代,多模态大模型预测分析技术与生成功能引发TA者(人类行动者与机器行动者)对个体的隐私认知与操纵力增强,从而导致个体在信息隐私享有上“应然”与“实然”之间的差距加大,信息隐私鸿沟现象愈发明显。在此背景下,隐私对齐作为一种缓解信息隐私鸿沟的理论与实践路径,重要性日益凸显。然而,当前隐私对齐的两种主要进路——综合性价值对齐路径和技术解决主义路径均存在明显局限,无法有效弥合信息隐私鸿沟。文章基于马克思主义技术哲学视角,尝试从概念多维分析-价值设定-价值实现-对齐评估与修正来探讨隐私对齐可行性进路,以期提供一种更具鲁棒性的隐私保护新框架。

关键词： 服装吊挂生产流水线   生产作业编排   遗传算法   生产线平衡   生产线仿真  

摘要： 在向吊挂生产线转型的过程中,服装企业依靠经验进行作业编排,存在编制效率低、工位负荷不均以及生产周期长等问题;为解决这些问题,以最小化流水线节拍、最小化流水线均衡指数和最小化最大完工时间为目标,运用MATLAB构建服装吊挂生产线平衡模型;为提高局部搜索能力,引入局部变异算子改进的非支配排序多目标遗传算法(Non-dominated sorting genetic algorithmsⅡ,NSGA-Ⅱ)对模型进行优化。结果表明:改进后的算法具有良好的收敛性,较改进前耗用更少迭代次数得到作业编排方案最优值,优化后的服装吊挂生产线编制效率为92.23%,比原有效率提高了32.90%;在仿真软件Plant Simulation中对优化方案进行仿真运行,生产线日产量提升29.34%,平均资源利用率提升10.25%,表明提出的模型及算法可有效解决服装吊挂生产线的平衡问题。

关键词： 给排水系统   管网设计   优化算法   建模分析  

摘要： 文章聚焦城市给排水管网的优化设计,通过建立数学模型和应用改进遗传算法提出系统化解决方案。文章首先分析了城市水务系统的挑战和需求,构建了涵盖成本、能耗、环境影响及服务质量的多目标优化模型,并采用改进遗传算法求解。此算法通过动态调整参数以增强搜索能力和解的质量,实践应用表明,该算法在收敛速度和设计方案经济性方面具有显著优势。优化设计在实际工程中具有较好的应用潜力,为城市可持续发展提供技术支持。

关键词： 智能交通   行人流建模仿真   BP(back propagation)神经网络   行人流实验   迁移学习  

摘要： 行人流仿真对于解决大型交通场站等人群密集场所的拥挤和安全问题发挥了重要作用,但目前广泛使用的行人流模型往往依赖人为假设的模型规则,导致模型参数缺乏现实依据以及标定困难、模型与实际不符等问题.近年来,基于人工神经网络的数据驱动模型能够更高精度地还原行人流在现实场景中的实际行为特征,但对训练数据的依赖性强,且存在对不同场景泛化能力弱等问题.为此,提出一种结合仿真数据和实验数据的BP(back propagation)人工神经网络行人流仿真模型训练方法,并定义了一套包含46个参数的新模型参数组合;然后利用仿真数据对模型进行预训练;最后结合实验数据对模型进行迁移学习.结果表明,用仿真数据预训练模型可有效弥补真实数据不足的缺陷,且模型迁移学习训练结果的R值超过0.96,均方误差低于0.003,证明了迁移学习在提高模型泛化能力和预测精度方面的有效性.

关键词： 货位优化   遗传算法   退火算法  

摘要： 针对印刷纸库货物摆放智能决策的问题,本研究首先建立仓库模型,根据货物存放的需求原则确立多目标函数,以达到合理货位安排。然后,基于遗传算法改进了货位分配优化算法,设计了基因编码、交叉、变异等具体流程及参数,并引入自然界中的灾变思想。最后,根据改写的退火公式控制灾变频率与迭代次数,避免灾变过快或过慢影响搜索效率。根据实验结果分析得出,改进后算法相较于传统遗传算法结果更加可靠稳定,同时因为避免了无效迭代,所以执行效率更高并具有柔性特点,可结合原有货物对货位进行选择。本研究提出的货位分配优化算法可与仓库管理系统结合使用,提高仓储运营效率。

关键词： 赤泥   高压密闭消解   电感耦合等离子体质谱   微量金属元素  

摘要： 准确测定赤泥中微量金属元素含量对于评估赤泥的环境风险和资源化利用具有重要意义。为此,本文采用HNO_(3)+HF(体积比3:1)、HNO_(3)+水2次高压密闭消解,电感耦合等离子体质谱(ICP-MS)法测定赤泥中微量金属元素。实验结果表明:在0.1 g 100目赤泥样品中加入3 mL HNO_(3)、1 mL HF,180℃高压密闭消解24 h后,将聚四氟乙烯消解罐取出,赶酸至近干,然后再在样品中加入1 mL HNO_(3)、1 mL超纯水,再次放入不锈钢套中,在烘箱中180℃再消解8 h,赤泥消解完全。本方法各元素检出限为0.02~0.2 mg/kg,加标回收率为91%~104%,相对标准偏差(RSD)为1.0%~3.3%。该方法可准确、批量检测赤泥样品中V、Cr、Mn等微量金属元素。

关键词： DIKW模型   知识图谱技术   智慧城市规划   知识表示   知识计算   可解释性推理  

摘要： 以大数据、机器学习应用为主的智慧城市规划仅限于描述城市现象和表象问题是什么、怎么样以及“黑箱”式计算,无法揭示方案生成原因(为什么)。受“数据—信息—知识—智慧”金字塔层次DIKW模型的启示,本文引入知识图谱技术,剖析其中知识表示和知识计算两大核心技术对城市规划智慧生成的原理和决策方式的引导,总结出由“建设基础本体集—建立规划方案推理本体—智慧推演规划方案—智慧决策支持规划调整”构成的全生命周期智慧城市规划的知识图谱技术方法和推进路径,赋予城市规划具有“知道为什么”的智慧决策支持能力。

关键词： 化学需氧量   微波消解   正确度   精密度  

摘要： 研究微波消解法测定水中化学需氧量,利用实际样品和标准样品进行测定,加标回收率分别为93%和96%,标准样品精密度分别为2.9%、3.8%、5.1%、5.9%,测定结果均在误差范围内。采用标准回流法与微波消解法进行比较,两种方法测定生活污水、工业废水、标准样品结果相对偏差分别1.0%、0.7%、1.5%。结果表明,在实际水样的化学需氧量检测中,微波消解法测定工业废水、生活污水正确度高、精密度好、耗时短、试剂用量少,可实现对化学需氧量的快速批量检测。但微波消解法测定低浓度化学需氧量,由于系统误差存在,正确度、精密度达不到质量控制要求,测定结果不稳定。

关键词： 文本挖掘   情感分析   语义网络   产品竞争力  

摘要： 情感分析结合语义网络的协同分析,可以实现多企业、多产品的纵向与横向对比分析,提升情感分析的维度。通过Rython网络爬虫技术获取华为、小米等65款手机的京东线上评论数据,用jieba分词处理,然后采用SnowNLP(Natural Language Processing)情感分析模型对多款手机评论进行情感评分,选取消极评论使用复杂网络分析模型Force Atlas2进行语义网络建模,以网络形式呈现关键词间的内在关联。结果表明:品牌方面,华为、荣耀相比其他品牌消极评论较多;性能方面,拍照效果、系统流畅度等有待提升;服务方面,物流、包装等环节需要改进。这些用户反馈的智能手机使用痛点,能够为企业明确产品性能的优化方向提供参考。