关键词： 清代宫廷剧   内廷演剧   仪式戏剧   礼乐环境   礼乐文化  

摘要： 清代宫廷演剧活动体现了权力场域下礼乐制度建设对宫廷文艺的侵染。在戏曲和礼乐制度关系的维度,以道光七年(1827年)南府改制为分界点,宫廷仪式性演出和日常性演出所占比重呈现出明显的阶段性差异:前期,通过与礼乐文化的紧密结合,确立了内廷演剧活动的合法性,同时造成了仪式性演出对日常演出的压制,催生了大批以写实性呈现礼乐仪式的歌舞承应戏和内廷大戏,呈现戏以演礼的独特格局;随着礼乐制度建设的系统化,礼乐活动与戏曲演出在内容、形态上的关联被弱化,演剧的仪式性逐渐减弱,娱乐性增强,演剧活动摆脱礼乐束缚,演剧文本更加注重情节性和戏曲本体特征,戏曲演出不再刻意强调对礼乐制度的迎合与呈现,帝后对娱乐性的追求成为演剧活动展开的主导力量。在由礼乐导向转为权力导向后,内廷演剧活动实现了从礼乐附庸向戏剧本体的复归,礼乐庇护下歌舞承应戏、内廷大戏的昙花一现,说明了尊重艺术规律的重要意义。

关键词： 人工神经网络   BP神经网络   粒子群算法  

摘要： 在当今社会,人工神经网络已成为人工智能领域极其重要的组成部分。过去困扰科学家的瓶颈问题,在采用人工神经网络方法后都取得了异于传统的良好效果,因此人工神经网络被广泛应用于模式识别、机器学习和故障诊断等领域。BP神经网络是最经典的人工神经网络之一,但BP神经网络的不足之处在于其全局寻优能力不强,因此文章研究应用粒子群算法优化BP神经网络。

关键词： 棉花分拣系统   卷积神经网络   双目视觉   Sobel   Hough  

摘要： 首先,介绍了卷积神经网络的原理,并基于双目视觉搭建了棉花分拣视觉系统;然后,基于3×3窗口、Sobel和Hough等算法,实现了棉花图像的边缘检测和特征提取功能;最后,基于卷积神经网络对棉花图像进行特征提取和优劣分类,并利用双目视觉对识别的棉花进行空间定位。实验结果表明:棉花分拣系统的准确率为96.50%,能够有效地满足实际应用的要求。

关键词： 海洋环境噪声   空间相关特性   敏感度分析   遗传算法   BP神经网络   Pekeris波导   地声参数反演   海上实验  

摘要： 针对浅海环境下传统匹配场反演方法对地声参数估计精度低的问题,本文将遗传算法优化的BP神经网络算法(GA-BP)应用到地声参数反演领域。首先仿真分析了噪声场垂直空间相关系数对地声参数变化的敏感度值,研究了GA-BP反演地声参数的效果,最后使用GA-BP处理实测海洋环境噪声数据,估计了海底密度、声速和衰减。仿真与实验结果表明:GA-BP相比于BP神经网络算法具有更快的网络训练速度以及更高的反演精度,利用GA-BP可以准确反演得到Pekeris波导的地声参数。反演得到的海洋环境噪声场空间相关系数曲线与实验测量结果吻合较好,二者皮尔逊相关系数达到0.98。本文证实了GA-BP算法在地声参数反演中的高效性与可靠性,为基于海洋环境噪声的无源地声参数提供了的技术支撑手段。

关键词： 光储系统   虚拟同步发电机控制系统   无功优化   电压稳定性  

摘要： 针对传统光储虚拟同步发电机(VSG)控制系统在电压稳定性方面的问题,提出了一种基于光储VSG控制的无功优化策略。建立了以减少有功损耗和减小电压波动为目标的无功优化数学模型,通过引入含权重因子的遗传算法对光储VSG控制参数进行优化。利用Matlab/Simulink进行仿真测试,在冲击负荷场景下进行了电压稳定性测试与分析。结果表明,所提出的策略改善了光储VSG控制系统在冲击负荷下的无功处理能力,提高了系统的电压稳定性。

关键词： 人机交互   界面优化   飞机驾驶舱   遗传算法  

摘要： 合理的界面布局对飞行的安全性、效率等有很大影响,因此有必要对驾驶仪表的布局进行优化。结合飞行驾驶舱设计原则,在标准的遗传算法基础上融合反向学习、切片树策略和最优保存策略提出一种改进的遗传算法(OSG-GA),以提高算法的全局搜索范围,避免容易陷入早熟与收敛速度较慢的问题。通过实验获得一种飞行驾驶仪表的优化布局,验证了该算法的有效性与优越性,对于飞行驾驶舱的界面优化有一定参考价值。

关键词： 金刚石微粉   化学镀镍   镀层性能   BP神经网络   GRNN  

摘要： 用化学镀方法在M1/2、M6/12、M20/30金刚石微粉表面镀镍,并用人工神经网络预测金刚石颗粒粒径、次亚磷酸钠浓度、镀液温度、镀液pH值等化学镀工艺参数,对镀层沉积速率、镀层密度、镀层耐腐蚀性等镀层性能的影响。结果表明:构建的BP神经网络模型和GRNN模型,经过样本数据训练学习后适用于金刚石微粉化学镀镍层性能的预测;训练完成的BP神经网络和GRNN预测值与实际样品测量值相对误差绝对值的平均值分别为9.14%和5.07%,两者都有较好的预测效果;且在金刚石微粉化学镀镍层性能预测中,GRNN的预测性能优于BP神经网络的预测性能。

关键词： 算法社会   道德主体性之困   算法技术“向善”与“对齐  

摘要： 算法技术的加速扩张正经由认知窄化、情感操控、意志弱化、权力结构重塑等四重机制,全面侵蚀着人的道德主体性和道德人格完整性。道德认知层面,算法推送引发的“茧房效应”与知识垄断,窄化个体认知的同时不断消解公共理性;道德情感层面,情绪化推送催化价值对立,用户画像技术将情感降格为可计算的消费符号;道德意志维度,算法代理替代道德判断,技术理性不断挤压人类自我立法能力;道德实践领域,算法隐性操控引发社会权力结构重塑,数据偏见加剧社会歧视,算法技术不透明性致使伦理问责困难重重。化解算法技术扩张下的道德主体性之困,不仅要求大幅提升算法技术本身的透明性和可追溯性,而且要求建立起面向算法技术开发与运用的伦理审查和问责制度体系,以及持续加强算法伦理教育,积极培植算法技术“向善”的社会土壤。

关键词： 冷链物流   保温箱   反馈人工神经网络   保温性能   应用终端  

摘要： 目的实现基于反馈人工神经网络算法的冷链物流包装方案定制的应用终端研究与开发。方法通过实验,建立各种影响因素下的冷藏物流要求的保温箱保温性能数据集;总结经典反馈神经网络算法的固有局限性,在此基础上提出一种更稳健、更高效的算法——SAHId-Elman,基于该算法设计冷链物流包装方案定制的人机交互界面。结果所提出的SAHId-Elman模型在判定系数R^(2)、均方误差(Mean Squared Error,MSE)和平均绝对误差(Mean Absolute Error,MAE)等评价指标上均优于其他3种模型,分别达到0.99988、0.00638、0.05631;所设计的人机交互界面的应用终端,无需专业技术背景即可操作,单次运行时间仅为26 s,预估保温时间约12.86 h,与物理实验中的约12.92 h相比,误差仅为0.06 h,预估准确率达99.53%。结论基于优化的SAHId-Elman算法设计的应用终端能够准确预估保温时间,表明它在冷链物流包装方案制定应用中具有可行性和可靠性。

关键词： 微波消解   原子荧光光谱法   大米粉   总砷   重金属检测  

摘要： 为了提高检测效率,采用微波消解-原子荧光光谱法对大米粉中的总砷进行消解和测定。以微波消解作为样品前处理方式,建立了微波消解的最佳分析条件,明确了原子荧光光谱仪的参数设置以及影响砷测定的相关环境参数。对3种实验室标准大米粉样品中的砷进行测定,并对实际采集的大米粉样品进行回收试验。结果表明:采用微波消解-原子荧光光谱法对3种标准大米粉样品中砷的测定值均在证书参考值范围之内,其回收率为99.5%~107.0%,实际大米粉样品砷的加标回收率为100.4%~104.1%;结果良好,表明该方法操作简便,稳定性好,实用性强,适用于常规实验室大米粉中总砷含量的测定。