关键词： 人工智能   大数据   计算机网络   网络安全   数据挖掘  

摘要： 随着大数据时代的到来,海量数据的产生给传统的计算机网络技术带来了前所未有的挑战。人工智能作为一种新兴的技术手段,正在被广泛应用于计算机网络中。以此,文章通过文献分析与案例研究,阐述人工智能在计算机网络技术中的应用优势,详细讨论了人工智能在网络安全技术、网络信息安全、共享网络资源、代理技术和企业管理技术等方面的具体应用和未来发展趋势,旨在为计算机网络技术的发展提供新的视角和方法论参考。

关键词： 扇形推力轴承   边界滑移   遗传算法   优化设计   摩擦学特性  

摘要： 基于二元滑移模型,以低摩擦因数为优化目标,采用遗传算法对扇形推力轴承的边界滑移区域进行优化,讨论对比了具有无滑移、全滑移、半滑移和优化滑移表面的扇形推力轴承摩擦性能并揭示了作用机理,分析了轴承的宽度、收敛率和滑移长度对改善摩擦性能的影响规律,并对四种不同的滑移表面开展了摩擦学实验。结果表明:通过对扇形推力轴承边界滑移区域优化,得到了非对称阶梯型边界滑移区域优化方案,且该优化区域在轴承入口处沿润滑油流动方向逐渐变窄;这种优化滑移表面的承载力较无滑移、全滑移和半滑移表面分别提高了96.1%、279.5%和8.7%,摩擦因数分别降低了58.0%、59.8%和13.2%,其作用机理在于优化滑移表面增加了入口处润滑油的流量,增强了流体动压效应;对于较小宽度、较小收敛率和较大滑移长度的扇形推力轴承,这种非对称阶梯型边界滑移表面可显著提高轴承的摩擦性能;通过销-盘摩擦学实验验证了优化滑移表面较其他三种滑移表面具有较小的摩擦因数,这对于扇形推力轴承的设计和工程应用具有参考价值。

关键词： 支持向量机   人工神经网络   氨氮   总氮   通惠河  

摘要： 为探讨北京市通惠河水质氨氮和总氮之间的量化关系,采用两种机器学习算法(支持向量机和人工神经网络学习方法)构建模型。结果表明:1)支持向量机回归(SVR)、Fitnet神经网络回归模型在训练样本中的均方误差(MSE)分别为2.374×10^(-3)、5.756×10^(-3)mg/L,平均绝对百分比误差(MAPE)分别为4.422%、2.314%;在检验样本中的MSE分别为4.808×10^(-2)、2.213×10^(-2)mg/L,MAPE分别为18.338%、9.568%,相关系数分别为0.80383、0.94856。2)两种模型的线性回归线与理想线均非常接近,走势趋同,均具有良好预测性能。3)Fitnet神经网络回归模型预测性能优于支持向量机回归模型。

关键词： 人工智能技术   信息管理系统   计算机  

摘要： 人工智能是一门综合了计算机科学、神经科学和哲学等多学科知识,对人的智能进行仿真与拓展的一门学科。在不断演化的过程中,信息管理的功能也越来越多样化和智能化。人工智能技术在信息管理系统中的应用,包括网络管理、信息系统集成和人机交互等,其成功实施离不开智能决策系统、智能数据挖掘系统等先进的技术载体。基于此,本文主要对工智能技术的计算机信息管理系统进行深入研究。以期为有关人员进行借鉴。

关键词： 云计算技术   电网基建工程   工程量清单   智能编制   预算审核  

摘要： 目前国内电网基建项目工程量清单依赖人工编制,容易产生不规范、错漏、重复核算等情况,导致成本结余率偏差较大。为此,提出一种基于云计算技术的工程量清单智能编制与预算审核的方法:采用多渠道收集尽可能详细的电网基建工程数据,利用云计算技术的强大处理能力和智能编制工程量清单,确保其准确性和完整性;对编制完成的电网基建工程量清单进行自动校验核对,检索可能存在的误差和错漏处;借助云计算技术,对电网基建类预算工程量进行审核,为项目的成本控制提供有力支持。实验结果表明,该智能编制与预算审核方法,在材料价格、人力成本、设备、机械价格以及其他费用等类别上,成本结余率均达到了28%以上,证明该方法能够精准地识别电网基建工程中的成本优化点,并通过智能化的算法和数据处理技术,实现对预算成本的有效控制。

关键词： 遗传算法   通信基站   最优规划  

摘要： 在移动通信技术高速发展的背景下,现代社会对通信质量和效率提出了更高的要求,而通信基站规划建设的合理性与科学性,直接关系到通信质量以及运营成本,因此为保证通信基站规划的专业性,达成最优规划的目标,要加强对遗传算法的运用。基于此,本文立足于通信基站规划的最优目标,详细分析了在规划通信基站时遗传算法的应用方法,并采用实例分析的方式,阐述遗传算法实现路径,旨在寻找到最优建站方法,提高通信基站选址方案的可操作性,以期为从业人员提供参考和借鉴。

关键词： 变压器状态辨识   支持向量机   遗传算法   超参数优化   故障诊断  

摘要： 大型油浸式变压器的运行状态辨识对于确保电力系统的稳定至关重要。研究提出了一种基于遗传算法(GA)优化的支持向量机(HPO-SVM)方法,用于提高变压器故障诊断的准确性。该方法通过遗传算法自动调整支持向量机(SVM)的超参数,包括核函数的选择和正则化强度,以优化模型性能。实验结果表明,HPO-SVM在多个变压器故障数据集上的表现均优于传统SVM,显示出更高的辨识准确率和更快的收敛速度。研究为变压器的智能监控和维护提供了一种有效的技术手段,有助于提升电力系统的可靠性和经济性。

关键词： 核心素养   思考性   命题者   归纳提炼   初等函数   思维方法   问题求解   创新  

摘要： 函数中的“创新”问题,具有启发性、思考性、挑战性和隐蔽性等特点,是考查同学们核心素养,挖掘同学们潜力的较佳题型,因而受到命题者的青睐。下面对初等函数中“创新”问题求解的思维方法进行归纳提炼,希望对同学们的学习有所帮助。

ISBN: (纸本)9787030797469