关键词： 计算机视觉   智能交通   流量监测   目标检测  

摘要： 随着城市化进程加快,传统交通流量监测设备存在的精度低、维护困难等问题日益突出,难以满足现代交通管理需求。本研究设计一种基于计算机视觉的智能交通流量监测系统,该系统包括视频采集、车辆检测、轨迹跟踪和流量统计四大功能模块。结果表明,该系统在车辆检测准确率、车型分类、速率测量等方面均显著优于传统监测系统,在车流量峰值期、平峰期的复杂道路环境下均具有稳定可靠的性能表现,具有较强的实用价值。本研究成果为智慧交通建设提供可靠的技术支持,对推动交通管理智能化具有重要意义。

关键词： 中药饮片   果实   种子   煎煮得药量   人工神经网络   反向传播   自动煎药机  

摘要： 目的基于反向传播人工神经网络法构建果实及种子类中药饮片煎煮得药量预测模型。方法通过实验收集常用的166种果实及种子类中药饮片的煎煮信息,以浸泡时间、机器死体积、吸水系数、饮片质量、饮片厚度、平均体积、煎煮时间、加水量、煎煮温度、得药量为变量,采用反向传播人工神经网络法构建中药饮片煎煮得药量的预测模型。结果与实测值相比,36例验证组预测数据的误差均在0.5%以内,得药量的真实值和预测值的相关系数为0.994,预测结果较为理想。结论该模型可用于预测果实及种子类中药饮片煎煮得药量,有望为中药饮片煎药加水量提供依据。

关键词： 三阴性乳腺癌   新辅助化疗   病理完全缓解   极限梯度提升   人工神经网络  

摘要： 目的:探讨极限梯度提升(XGBoost)联合人工神经网络(ANN)构建模型预测三阴性乳腺癌(TNBC)新辅助化疗(NAC)后病理完全缓解(pCR)的价值。方法:回顾性收集我院2018年1月—2022年12月首诊为TNBC接受NAC并手术的患者治疗前的临床、血清、病理、影像、免疫组化指标以及NAC前后对侧正常乳腺腺体背景实质强化(BPE)特征,应用XGBoost联合grid search降低维度筛选出与pCR相关的重要特征子集,并构建ANN模型。通过受试者工作特征(ROC)曲线评估模型的诊断效能。前瞻性收集我院2023年1月—2024年6月符合条件的患者进行验证。结果:共收集163个病灶,pCR 63个。经XGBoost及greed search筛选出8个重要特征子集,依次为较高的异质性表观弥散系数(ADC)值、程序性细胞死亡配体‑1(PD‑L1)阴性、腋窝淋巴结阴性、较高的信号增强比(SER)值、雄激素受体(AR)阳性、Ki‑67指数低表达、NAC前BPE少许/轻度强化、血小板/淋巴细胞比值高,进一步构建ANN模型。该模型在训练集,测试集和验证组中均表现出优秀的诊断效能[ROC曲线下面积(AUC)分别为0.935、0.891、0.916]、校准能力及较高的临床净收益。结论:XGBoost联合ANN构建的模型能够预测TNBC患者经NAC后的pCR,为临床诊疗提供依据。

关键词： 遗传算法   光纤光栅传感   自适应解调   改进遗传算法  

摘要： 目前各类传感器层出不穷,但其在自适应解调方面仍旧存在一定问题,包括误差大,效率差等,为解决这些问题,提出一种基于改进遗传算法的光纤光栅传感自适应解调方法。首先通过学习反射波长以及传感应变的关系以获取光纤光栅传感器的理想工作状态,再研究应力和温度与传感器谐振波的关系,最后通过调节应力和温度造成的波长偏移实现自适应解调。实验结果证明,该方法解调误差小,最低仅为0.0003 nm,且效率高,最少仅用2 s即可实现解调,效果较好。

关键词： 汽车故障诊断   智能化技术   知识工程   大数据   人工神经网络  

摘要： 随着汽车电子电气系统日益复杂,传统的汽车故障诊断方法难以适应智能网联汽车发展的需求,将人工智能等智能化技术引入汽车故障诊断,能够快速、准确、全面地解决新型复杂汽车故障。本文在分析智能化技术在汽车故障诊断中应用现状的基础上,阐述了知识工程、大数据分析、人工神经网络等智能化技术应用于汽车故障诊断的优势,重点探讨了智能化汽车故障诊断系统在故障知识库构建、故障信息采集与预处理、智能诊断推理、诊断结果可视化等方面的关键技术,为智能化汽车故障诊断系统的研发与应用提供参考。

关键词： 面板模型   农村消费增长潜力   预测模型   人工神经网络   SCG-BP神经网络  

摘要： 农村居民消费增长作为决定经济快速可持续发展的重要因素之一,对释放农村地区消费潜力、拉动内需、增强内循环活力具有重要价值和意义。本文运用面板计量模型对全国各省2006-2022年相关数据进行实证分析,提出了SCG-BP预测模型,采用量化共轭梯度法训练BP神经网络,对农村居民消费增长趋势进行预测,有效解决了BP神经网络收敛速度慢、局部振动的缺点。结果表明,SCG-BP模型在预测精度上优于传统BP神经网络模型、灰度预测模型以及指数平滑预测模型;在训练集和测试集上的误差率均小于0.02%,具有较高精度。结合实证分析结果,从提高收入、完善保障、人才回流等方面提出促进农村居民消费增长潜力的合理性建议。

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： 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： 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： 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。