关键词： 伊犁绢蒿   高光谱   草地监测   随机森林   支持向量机   人工神经网络  

摘要： 机器学习算法广泛应用于光谱分类领域,不同算法模型的选择将直接影响地物的分类效果。本研究以伊犁绢蒿荒漠草地的3类主要地物伊犁绢蒿(Seriphidium transiliense)、角果藜(Ceratocarpus arenarius)及土壤为分类对象,在植被生长旺盛期采集草地植被群落高光谱数据,通过分析不同地物的光谱反射率差异,筛选出特征波段代入最佳指数因子(OIF)并合成假彩色图像,采用随机森林(RF)、支持向量机(SVM)、人工神经网络(ANN)3种不同机器学习算法建立分类模型进行研究。结果表明:1)植物光谱反射率在可见光波段呈现出倒“U”型趋势,在近红外波段开始骤升,出现“红边”现象;土壤的光谱反射率变化趋势较为稳定,随波长增加而逐渐上升。2)利用OIF计算出的最佳分类波段组合为499.69、535.78、633.28 nm,OIF值为0.10。3)3种不同的机器学习算法的总体分类精度均大于90%,随机森林算法分类模型精度最高,总体精度达到97.54%,Kappa系数为0.95;不同算法下3类地物的分类精度表现为土壤>伊犁绢蒿>角果藜。总体而言,采用随机森林算法对伊犁绢蒿草荒漠地主要地物分类效果最佳。

关键词： 自适应遗传算法   电控滑台   运动控制  

摘要： 在自动化智能制造蓬勃发展的当下,电控滑台作为关键运动部件,其控制性能的提升至关重要.本研究聚焦于基于自适应遗传算法的电控滑台控制优化.对电控滑台的结构及其控制系统进行分析;深入研究自适应遗传算法,包括基本遗传算法原理及自适应改进策略.在研究基础上构建电控滑台控制模型,确定位置跟踪、速度控制等目标,将自适应遗传算法融入其中,完成系统建模、编码解码、适应度函数设计等工作.通过仿真实验,分析验证该算法在提升电控滑台控制性能上的有效性与优越性,为自动化智能制造工程中的电控滑台精准高效运动控制提供创新策略与实践依据.

关键词： 幼儿绘本   表征 爱国主义   教育意义  

摘要： 本文基于符号学视角,从家国情怀、文化认同、创新思维三个维度深入研讨绘本里的爱国主义呈现形式,并剖析其同幼儿的认知发展、心理成长以及道德教育的相互关联,同时探讨了爱国主义表征的教育意义,为幼儿绘本教学提供一定的参考。

关键词： 人工免疫   遗传算法   无人机航迹规划   路径优化  

摘要： 针对传统遗传算法在无人机航迹规划问题中的效率低下和结果不一致性,本研究提出了一种创新的基于人工免疫的遗传算法(genetic algorithm based on artificial immunity, AIGA)。AIGA通过建立动态疫苗库,根据迭代次数动态调整,增强了对不良解的识别与淘汰,有效提升了路径规划的质量和效率。本算法与多种进化算法在路径优化和无人机航迹规划问题上进行了比较,实验结果证明,AIGA能为无人机生成安全且经济的飞行路径,并在路径优化问题上显示出与其他启发式算法相比的显著优势,显示出广阔的应用潜力。To address the inefficiencies and inconsistencies associated with traditional genetic algorithms in UAV path planning, this study introduces an innovative approach known as the Genetic Algorithm Based on Artificial Immunity (AIGA). AIGA enhances the identification and elimination of inferior solutions by employing a dynamic vaccine repository that adjusts according to the number of iterations, thereby significantly improving the quality and efficiency of path planning. Comparative experiments with various evolutionary algorithms on path optimization and UAV path planning problems have demonstrated that AIGA can generate safe and economical flight paths for UAVs. It shows a distinct advantage over other heuristic algorithms in path optimization issues, indicating its broad potential for application.

关键词： 项目管理   质量成本   遗传算法  

摘要： 质量、进度与费用是舰船装备采购合同履行监督的主要目标,三者之间相互影响、相互制约。为更好地在管理实践中加强对合同履行整体情况的监督控制,通过质量成本模型以及时间成本函数构建出综合优化模型,避免单因素分析中可能出现的偏差,集成管理各个因素。并通过遗传算法,深度搜索项目进展的最优方案,提高预测能力,合理调整项目履行中可能出现的各种偏差。

摘要： 城市轨道交通能够缓解地区交通压力、满足居民出行需求以及加快城市经济建设.结合我国城市轨道交通调度运营现状,部分地区严格按照列车运行图安排车辆发车,且车辆段也根据运行图制订行车计划,但不同时间段内的客流波动不同,导致传统的分时计算方法难以高度契合地区客流量变化,影响了车辆的使用效率.

关键词： 石墨消解   电感耦合等离子体质谱仪(ICP-MS)   汞   砷   土壤   沉积物  

摘要： 建立了一种以离心管作为前处理容器,石墨消解仪加热前处理,ICP-MS法测定土壤和沉积物中汞与砷的方法。经标准物质、实际环境样品验证,汞、砷的检出限分别为0.002 mg/kg、0.008 mg/kg,相对标准偏差为0.51%~3.70%,加标回收率为91.4%~98.8%,标准物质的测定结果与标准物质证书的值相符。该方法操作简便,检出限、精密度和准确度均可满足分析要求,适用于测定土壤和沉积物中的汞与砷。

关键词： 人工神经网络   石蜡   熔点   算法   计算机模拟   预测  

摘要： 对于特种石蜡产品来说,有些石油蜡性能的微小差异就会显著影响产品的性能。为了缩短特种石蜡研发时间,提高产品开发效率,更好地指导特种石蜡的生产,提出了基于人工神经网络的石蜡熔点预测模型。以石蜡化学组成C_(18)~C_(37)、异构烷烃、环烷烃、烯烃的质量分数为输入,以总熔点为输出,建立了石蜡熔点神经网络模型。得到的熔点神经网络模型对石蜡熔点预测准确率为99.2646%,表明熔点神经网络模型能精确预测石蜡熔点。

关键词： 改进遗传算法   风电场   风机UPS   故障   自动检测  

摘要： 针对传统风电场风机UPS故障检测手段存在的精确度问题,提出了基于改进遗传算法的自动检测方法.该方法通过数据采集系统采集UPS运行数据,采用变换算法提取故障信号特征,构建全局与局部坐标系精确定位UPS模型,并采用动态调整策略改进遗传算法.结合小波变换和小波神经网络,实现了故障自动检测.实验结果表明:该方法能有效判断风电场风机UPS的运行状态,准确识别故障类型,输出电压检测结果与实际情况相符,检测准确性高.

关键词： 可再生能源   发电系统   容量配置   遗传算法  

摘要： 可再生能源如风能和光能,由于其固有的间歇性和波动性,使得其发电功率难以获取,从而给发电系统的稳定性和可靠性带来了挑战,增加了系统运行的复杂性。为了解决这一问题,提出一种针对发电系统的容量配置方法。综合考虑了风力机在特定轮毂高度处的风速以及桨叶扫略面积,计算风力发电机的实际输出功率。同时,依据光伏电池的输出电流,估算光伏发电系统的发电能力。在明确发电系统容量和最大输出功率的基础上,构建容量配置的目标函数,旨在实现发电系统的最优配置。设定风光接入发电系统时的需求功率,采用遗传算法求解目标函数,获取发电系统容量配置最优解,从而提高系统的稳定性和可靠性。根据仿真结果,有效验证了所提方法应用下风电和光伏两种可再生能源的互补性,在时间段内能够更贴近合成曲线的输出,显示出较好的容量配置性能。