关键词： 负荷预测   DesignBuilder   鱼鹰算法   人工神经网络  

摘要： 建筑空调冷负荷预测对于提前调整制冷站设备参数,降低卷烟厂中央空调系统能耗具有十分重要的意义。通过DesignBuilder负荷模拟软件建立了卷烟厂联合工房的建筑模型,完成了相关参数的设置,得到了全年逐时冷负荷数据。采用灰色关联度分析法筛选出对空调冷负荷影响较大的因素作为预测模型输入,在Matlab里建立BP、OOA-BP两种空调冷负荷预测模型,采用了RMSE、MAE、MAPE、MSE四项误差评价指标。仿真结果表明,OOA-BP相较于BP负荷预测模型RMSE降低了33.1%,MAE降低了42.22%,MAPE降低了40.6%,MSE降低了55.24%。基于OOA-BP负荷预测模型精度较传统的BP神经网络模型精度有了较大的提高,具有一定的实际应用价值。

关键词： 色彩转换   改进人工神经网络   色墨控制   印刷品质量  

摘要： 对平面设计最终成品印刷质量判断与提高的方法进行研究,提出了一种结合色彩转换与改进人工神经网络的印刷机自动控制系统。首先,采用BP神经网络来实现CDD相机采集数据从RGB色空间到LAB色空间的转换,并判断印品色差;然后通过改进的人工神经网络色墨控制模型,根据色差判别结果对印刷机的放墨量进行调整与控制,来提高印品质量。测试结果表明:BP神经网络对检测样本进行色彩转换,符合要求的样本共有178个,占总数的98.88%,仅有2个样本转换不符合要求,且有151个样本的色差在4以下,符合精细印刷品的色彩转换要求。改进后的人工神经网络色墨控制模型的最大控制误差为0.6μm,最小控制误差为0.19μm,且在第4次测试达到了稳定,维持在0.2μm左右,性能更优秀,可以达到对印刷机进行自动控制,来提高平面设计最终成品质量的目的。

关键词： 阻塞性睡眠呼吸暂停   阻塞性睡眠呼吸暂停通气综合征   人工神经网络   静脉血栓栓塞症  

摘要： 目的探讨人工神经网络(Artificial Neural Network,ANN)在预测阻塞性睡眠呼吸暂停(Obstructive Sleep Apnea,OSA)患者发生静脉血栓栓塞症(Venous Thromboembolism,VTE)中的价值,并与传统的Logistic回归模型进行比较,以评估其预测效能,为OSA患者VTE风险的预测提供理论依据。方法回顾性分析了2018年1月—2023年8月在昆明医科大学第二附属医院呼吸与危重症医学科住院治疗诊断为OSA的患者,将患者分为OSA合并VTE组(128例)和单纯OSA对照组(680例)。随机将数据集分为训练集(n=646)和独立验证集(n=162)。采用合成少数过采样技术(Synthetic minority oversampling technique,SMOTE)来处理数据不平衡的影响。然后在有和没有SMOTE的训练集上建立人工神经网络和Logistic回归模型。最后,使用准确性、敏感性、特异性、约登指数和受试者工作特征曲线下面积(Area under the curve,AUC)来评估每个模型的性能。结果当使用SMOTE对训练集进行过采样时,人工神经网络和Logistic回归模型的AUC都有所改善。采用SMOTE的人工神经网络模型预测效果最好,AUC值为0.935(95%CI:0.898–0.961),最佳切点处所对应的准确性为90.15%,特异性为87.32%,敏感性为93.44%,约登指数为0.808;采用SMOTE的Logistic回归预测模型,AUC值为0.817(95%CI:0.765–0.861),准确性为77.27%,特异性为83.80%,敏感性为69.67%,约登指数为0.535。在采用了SMOTE技术后,人工神经网络模型和Logistic回归模型之间的AUC差异有统计学意义(P<0.05)。结论人工神经网络模型在预测OSA患者VTE形成方面表现出较高的有效性。特别是在使用SMOTE过采样技术后,该模型的预测性能进一步提高,相较于传统的Logistic回归模型,更为精准和稳定。

关键词： Mini/Micro LED芯片   巨量转移   路径规划   蚁群算法   遗传算法  

摘要： 随着显示技术的迅猛发展,巨量转移成为Mini/Micro LED显示面板制造中的关键环节。为提升巨量转移过程中芯片路径规划的效率与精度,提出了一种基于区域划分与混合优化算法的显示芯片转移路径规划方法,将芯片分布区域划分为若干子区域,以降低路径规划的复杂度,在每个子区域内采用蚁群算法进行区域内路径优化,生成一条局部最优路径,并利用遗传算法对区域间路径进行全局优化。仿真结果表明,所提出的混合优化算法在路径总长度和计算时间方面显著优于传统的单一优化算法,尤其在处理数万颗芯片的情况下,表现出更高的效率和稳定性。该方法不仅提高了芯片转移的生产效率,降低了制造成本,还有效减少了转移过程中的误差,提升了最终产品的质量。

关键词： 涡流检测   碳纤维复合材料   电导率反演   三维曲面拟合   遗传算法  

摘要： 提出了一种基于电磁涡流和激励-接收型线圈探头的电导率迭代优化反演方法,以探索实现碳纤维复合材料各向异性电导率的非接触测量。基于毕奥-萨伐尔定律,建立了电导率与探头电压的关系,并利用有限元仿真计算了探头电压随不同方向电导率的变化,通过与两电极法电导率测量值以及探头电压实验值对比验证了仿真结果与实验数据的可靠性。通过三维曲面拟合,得出了电压与各向异性电导率的函数关系,并通过遗传算法迭代优化,实现了碳纤维复合材料电导率的反演。研究结果显示,该方法为CFRP材料电学特性分析和无损检测提供了新途径。

关键词： 纯电动汽车   复合电源   遗传算法   模糊控制  

摘要： 为了合理分配电动汽车动力电池和超级电容器的实际输出功率并延长电池寿命,基于MATLAB/Simulink仿真对比新欧洲驾驶循环(new European driving cycle,NEDC)工况下,逻辑门限控制策略、模糊控制策略、遗传算法(genetic algorithm,GA)优化模糊控制策略下的复合能量管理系统和整车行驶性能。仿真结果表明:GA优化模糊控制策略有效减小动力电池荷电状态下降速度及动力电池温度上升速度,提高车辆续驶里程;相比模糊控制策略,优化后电动汽车续驶里程增大12.1 km,最大爬坡性能提高0.3%,最高车速提高0.2 km/h;相比逻辑门限控制策略,优化后电动汽车续驶里程增大18.8 km,最大爬坡度提高0.6%,最高车速提高0.6 km/h。

关键词： 无人机   三维路径规划   进化多任务   应急物流   进化计算  

摘要： 当城市发生突发性事件时,高效的应急物资配送能力是降低生命和财产损失的有效途径之一.为了提高城市应急物资配送效率和效果,提出一种基于进化多任务的多无人机协同路径规划算法(MCPP-EMTO).首先,将原多无人机应急配送问题作为主任务,并将不考虑无人机续航能力和容量约束的多无人机应急配送问题当作辅助任务;然后,所提出算法将辅助任务得到的有用演化信息迁移至主任务来提高求解效率;最后,为了验证所提出算法的性能,设置3个不同的城市应急配送场景,并选用4种高性能多目标进化算法作为比较算法.仿真实验表明,相比于4种比较算法,所提出算法能够得到多样性和逼近性较好的帕累托前沿.

关键词： 融媒体平台   多目标约束   供应商选择   遗传算法   蚁群算法  

摘要： 媒体平台建设面临复杂的多目标约束下的供应商评价和选择问题。以县级融媒体平台的构建需求为例,采购范围涵盖了硬件设备、耗材以及虚拟产品、软件和云服务等。不同类型的产品或服务在选择供应商时,往往需要从不同的维度综合考虑。本文聚焦县级融媒体平台供应商选择所面临的产品种类多样化及动态采购决策问题,构建供应商指标体系、搭建供应商评价评估参数模型、提出ACO-GA组合评价模型的供应商评价方法帮助提高决策效率和决策质量。

关键词： 工业机器人模锻   神经网络   遗传算法   参数优化  

摘要： 传统神经网络(ANN)存在收敛精度不高的问题,因此,通过遗传算法(GA)对ANN进行改进,设计了一种基于GA优化ANN算法的工业机器人模锻参数优化方法,并开展可靠性试验测试分析。研究结果表明:设计的工业机器人模锻效率表现出来很高的变化趋势,在迭代11次之后达到稳定变化。GA优化ANN之后表面粗糙度变化量从0.106μm减小到0.018μm,表现出来很高的表面加工质量。

关键词： 微波消解   石墨炉原子吸收   百合   镉  

摘要： 本研究利用微波消解和石墨炉原子吸收技术建立了一种用于准确测定百合中镉含量的方法,并将其应用于实际样品检测。实验结果显示,在最佳仪器条件下,镉元素在0~2.0μg·L~(-1)线性关系良好,相关系数为0.999 3,方法检出限为0.000 4 mg·kg^(-1)。在3个加标水平下,样品的平均回收率在99.97%~101.67%,相对标准偏差(Relative Standard Deviation,RSD)在1.07%~7.07%。实际样品检测结果显示,该方法简便、高效、准确且精密度高,适用于百合中镉含量的测定。