关键词： 脑机接口   人机交互   主体性   消解   重构  

摘要： 脑机接口作为科技发展和实现人机交互的关键技术,通过对脑电活动信号的监测、读取和解析,使人脑与机器之间可以更高效地交互,实现人类智慧与人工智能的直接交互与无缝融合,为人类社会发展带来福音。但是,在人类智慧和生物功能被机器进一步延伸甚至替代的过程中是否会导致主体性的缺失?当人类认知通过脑机接口技术实现从自然化到技术化转向,是否会加剧机器对人类意识和行为的过度控制?文章基于脑机接口技术发展,从认知、行为、社会三个维度揭示技术应用过程中对主体性的消解,防止技术滥用对主体性重构。正视这一技术引发的伦理困境,把握人与机器的边界,提出规避脑机接口技术伦理风险的应对策略。

关键词： 超级电容器   高频行为   电化学阻抗谱   遗传算法   电容成分  

摘要： 电化学阻抗谱(EIS)作为表征电极材料及电化学储能器件动力学行为的核心工具,可有效解析高频超级电容器中电荷转移与物质传输的耦合过程。为定量解析高频电容成分,本工作首先利用一阶RC模型提取电化学阻抗谱中能准确反映高频超级电容器性能的特征参数,随后将实测EIS数据作为特征输入参量,利用遗传算法对电容组分进行全局优化拟合,实现高频电容成分的定量解耦。为了验证该方法的普适性,选取石墨烯膜、碳纳米管膜、炭化三聚氰胺泡沫及商业化YP50F多孔炭为模型电极,开展高频EIS测试,并基于实测EIS数据开展电容成分分析。分析结果表明,高频电容呈现多弛豫特性——能量存储过程可解耦为C_(Debye)、C_(HN)和C_(RBM)弛豫过程,同时阐明弱短程离子相互作用是超级电容器优异高频响应性能的关键。本研究揭示了高频超级电容器电容成分的物理起源,所提出的分析方法为高频超级电容器材料筛选与界面工程提供了理论工具。

关键词： 法华经   一乘”思想   佛教圆融观  

摘要： 在当代全球化加速与文化冲突频发的背景下,宗教排他性引发的文明对立成为重大议题。基督教、伊斯兰教等一神论及印度教种姓制度均表现出排他性。而《法华经》的“一乘”思想为消解此问题提供了路径。本文以《法华经》为核心,探讨其“开权显实”与“会三归一”理论如何重构宗教对话范式:通过“诸法实相”否定真理垄断,以“佛性平等”瓦解选民意识,以“常不轻行”建立他者尊重。佛教圆融观以“空性”哲学解构排他性,视多元宗教为法界显现,为跨宗教对话开辟“和而不同”的空间,对构建人类命运共同体具有深远启示。本文将从真理观、救赎论、他者论三维度论证其非排他性的和解力量。

关键词： 遗传算法   协同优化   复杂系统   多目标动态优化   自适应参数调控  

摘要： 随着复杂系统建模与仿真技术的快速发展,协同优化算法在军事指挥、智能制造等领域的应用需求持续增长。本文系统梳理了改进遗传算法在协同的方法论演进与技术突破,重点分析其在多目标动态优化、混合智能架构、自适应参数调节等方面的创新实践。通过典型应用案例的对比研究,揭示算法改进路径与工程实现的内在关联,并探讨数字孪生、边缘计算等新兴技术带来的发展机遇。最后提出算法收敛理论体系构建、超大规模协同优化等未来研究方向。

关键词： 充电桩   数据预测   故障诊断   遗传算法   长短期记忆神经网络   归一化处理  

摘要： 电动汽车充电设施的充电数据包括电压、电流、温度、功率等时序数据,这些数据具有前一时刻影响关联下一时刻的特点。利用长短期记忆(LSTM)神经网络挖掘数据量中的关联特征,建立工作数据与故障之间的特征模型,可以进行充电桩故障诊断。但LSTM神经网络存在过拟合和易陷入局部最优解的问题,为此,提出一种遗传算法(GA)优化LSTM神经网络的充电桩故障诊断方法。使用遗传算法,通过模拟生物进化过程来搜索最优解,选择适应度高的个体进行繁殖,并引入变异操作逐步优化超参数组合,提高LSTM模型的性能与效率。经与LSTM神经网络的实验结果对比,GA-LSTM神经网络数据预测结果的RMSE值降低56.7%,MPAE值降低60.3%,故障诊断的准确率提升3.2%。因此,GA-LSTM神经网络可以作为一种深度学习技术应用于充电桩故障诊断。

关键词： 地铁选线   钢轨磨耗   神经网络   Sobol算法   敏感性分析  

摘要： 地铁空间线形显著影响钢轨磨耗,如果能在选线阶段即考虑空间线形对钢轨磨耗的影响,从而优化线路方案,则可从源头上降低钢轨磨耗。然而,可行的线路方案有无穷多种,在选线阶段需设计大量的方案进行比选分析,现有通过建立仿真模型计算钢轨磨耗的方式需耗费大量时间,显著影响设计效率,计算时长难以接受。对此,引入人工神经网络,发掘地铁空间线形与钢轨磨耗的关联关系,实现对不同地铁空间线形下钢轨磨耗的高效、准确预测。首先,以地铁A型车为原型建立钢轨磨耗计算模型,分析不同空间线形参数对内、外钢轨磨耗的影响并建立样本数据集;然后,基于分析结果建立考虑圆曲线半径、圆曲线长、缓和曲线长、坡度、坡度代数差、超高的钢轨磨耗预测神经网络模型,并提出基于Sobol分析的模型结构优化方法;最后,通过样本数据训练,建立地铁空间线形与钢轨磨耗的映射关系。研究结果表明:对于内、外钢轨,相同线形参数具有不同影响,对于内轨磨耗,缓和曲线长、圆曲线半径、超高为主要影响参数,对于外轨磨耗,圆曲线半径为主要影响参数,并且影响程度远高于其余线形参数;可根据地铁空间线形参数准确预测钢轨磨耗,内、外轨磨耗预测精度分别可达到98.11%、97.02%;通过Sobol分析优化模型结构,可提高模型预测准确度,内、外轨磨耗预测精度分别可提高7.14%和26.29%。

关键词： 量子遗传算法   机械齿轮   传动系统   参数优化   重合度   适应度  

摘要： 为避免机械齿轮传动系统参数优化过程易陷入局部最优的困境,研究基于量子遗传算法的机械齿轮传动系统参数优化方法。建立机械齿轮传动系统参数优化模型,该模型以最小化齿轮重合度相反数、齿轮啮合力均方根值以及传动系统质量作为多目标函数,并选取小齿轮数、大齿轮数、齿轮法向模数、齿轮螺旋角等参数作为设计变量,同时,设置包括齿轮齿面接触疲劳强度、齿根弯曲疲劳强度等约束条件;采用量子遗传算法对系统的设计变量进行编码与优化,通过量子位和量子门操作对个体进行编码、选择、交叉和变异等操作,结合个体适应度计算,模拟生物多次迭代进化,并引导算法向更优的参数配置进化,避免陷入局部最优,最终获取一组最优的齿轮传动系统参数配置。实验结果显示:该方法应用后,可以有效兼顾齿轮总重合度相反数、齿轮啮合力以及机械齿轮传动系统质量三项目标,获取最佳参数优化结果,提升系统的运行稳定性。

关键词： TSP问题   遗传算法   组合优化  

摘要： 旅游路径优化是旅行商问题(traveling salesman problem,TSP)问题的典型应用场景之一。传统遗传算法在求解TSP问题时,在搜索过程易陷入局部最优解等缺陷。这些缺陷在一定程度上限制了遗传算法在TSP问题求解中的进一步应用和推广。为此,文章在充分借鉴和吸收前人研究成果的基础上,对遗传算法做了两处改进,使用精英策略和进化逆转操作。通过MATLAB数学软件仿真和不同初始种群值对比分析,MATLAB实验结果表明,改进后的遗传算法在求解TSP问题时,不仅显著提升了求解质量,而且得到了更优的路线方案,有效缩短了总旅程距离。实验结果不仅验证了算法改进的有效性和可行性,也为遗传算法在TSP问题求解中的进一步应用和推广提供了有力的理论支撑和实践依据。同时,此项研究也为后续学者在遗传算法及其改进方面的研究提供了新的思路和方向。

关键词： 人工智能   意识形态   生成逻辑   消解策略  

摘要： 生成式人工智能作为人工智能领域的前端分支,在赋能信息生成与传播等方面彰显出卓越优势,但在资本逻辑内嵌、技术“自主性”衍生价值偏向和“把关”主体格局变革的共同影响下,易引发网络主流意识形态被侵蚀、被干扰及被弱化三重风险,对我国主流意识形态的凝聚力和引领力形成一定的冲击和挑战。消解生成式人工智能应用诱发的网络意识形态风险,应当强化主流意识形态价值引领,掌握生成式人工智能应用过程中主流意识形态话语权,从而推动我国网络意识形态安全治理现代化。

关键词： 深度强化学习   无人机博弈   路径规划   遗传算法  

摘要： 针对深度强化学习方法在复杂环境下面对无人机博弈任务时学习效率较低的问题,提出了知识和数据联合驱动的深度强化学习模型。首先,借鉴了模仿学习的思想,将遗传算法作为启发式搜索策略,并收集专家经验知识;其次,通过深度强化学习与环境进行交互,收集在线经验数据;最后,构建了知识和数据联合驱动的深度强化学习模型,用于优化无人机博弈策略。实验结果表明,所提模型有效提升了收敛速度和学习稳定性,经过训练的智能体具有较好的自主博弈路径规划能力。