关键词： BP神经网络   财务信用评级   建模   应用  

摘要： 为探究人工神经网络在财务信用评级评估中的应用,以资质评估指标、资产负债评估指标和信用历史指标为输入指标,神经网络隐含层选择正切S形函数,输出层选择对数S形函数,采用“试凑法”计算确认隐含层输入节点,构建3层的BP神经网络模型.通过15组个人信用样本测试模型的评估性能.结果表明,BP神经网络模型得到的信用评级结果与收集数据的信用等级一致.基于人工神经网络模型的财务信用评级方法为大数据智能风险控制提供了一定的借鉴意义.

关键词： 机队规划   教练机   飞行训练   整数规划   自适应遗传算法  

摘要： 为了优化民用航空器驾驶学校教练机机队规模与结构,降低航校运营成本,提出了一种基于自适应遗传算法的航校机队规划方法,考虑飞行训练周期与训练课时因素,建立飞行教员等训练资源约束,以航校运营成本最低为目标函数建立0-1整数规划模型,通过案例分析并设计自适应遗传算法进行MATLAB仿真求解,仿真结果较原机队规模得到了精简,优化了机队结构并提高了教练机利用效率,降低了航校运营成本。结合市场需求等因素的灵敏度分析,给未来航校机队建设和发展提供了参考的指标。

关键词： 人工智能技术   建筑工程施工进度预测   神经网络   遗传算法   模糊聚类  

摘要： 人工智能技术迅速发展,广泛应用于各行各业,建筑工程也不例外。本文研究基于人工智能技术的建筑工程施工进度预测。论述建筑工程施工进度预测的重要性,以及其对工程成本、质量和管理的关系。介绍人工智能技术的基本概念、原理和发展现状。以某建筑工程为例,采用神经网络、遗传算法、模糊聚类等人工智能技术对施工进度进行预测,并与实际施工进度对比分析,结果表明人工智能技术在建筑工程施工进度预测方面具有很高的准确性和效率。最后,针对研究过程中遇到的问题和不足,提出了改进与完善的策略,并展望了未来人工智能技术在建筑工程施工进度预测中的应用前景。研究表明,人工智能技术能够帮助建筑工程领域提高项目管理效率,降低施工风险,有很大的应用潜力和价值。

关键词： 空心钢管混凝土   极限承载力   遗传算法   模糊推理   混合机器学习  

摘要： 研究目的:本文针对空心钢管混凝土柱性能预测过程中存在的不确定性和误差问题,基于模型试验、有限元模拟及已有研究成果,构建包含构件几何参数、材料特性等在内的综合数据库。利用实数编码遗传算法(RCGA)与自适应神经模糊推理系统(ANFIS)相结合的混合机器学习模型,提出一种创新算法,用于精准预测CFST柱的极限轴压承载力。研究结论:(1)RCGA-ANFIS模型在处理高维、非线性和噪声数据方面表现优异,显著提升了预测的准确性和可靠性;(2)通过蒙特卡罗模拟和敏感性分析,验证了模型的稳健性和有效性,确保了其在不同条件下的高性能表现;(3)该模型不仅为CFST柱的极限承载力预测提供了精确、高效的工具,还为建筑设计与施工提供了技术支持,有助于实现更安全、经济和可持续的建筑设计决策;(4)本研究不仅为CFST柱的承载力预测提供了新的方法,还为CFST构件的设计与优化提供了有效的保障,具有工程应用价值。

关键词： 电力机器人   路径跟踪   自适应遗传算法   智能运维  

摘要： 随着电力系统智能化水平的不断提升,机器人在电力巡检、故障诊断等领域得到广泛应用。为实现机器人的高效自主作业,本文提出一种基于自适应遗传算法的路径跟踪控制系统设计方案。仿真实验表明,该控制系统能显著提高机器人路径跟踪精度,缩短运行时间,在变电站巡检、配电房测温等典型场景中具有良好适用性,为电力机器人的工程应用提供了新思路。

关键词： 神经架构搜索   遗传算法   进化计算   均匀训练   卷积神经网络   停滞检测   图像分类  

摘要： 为扩大遗传算法产生的子代种群和亲代种群间的差异,提出一种搜索算法,即广度单路径架构搜索算法。该方法将搜索过程分为两个阶段,第一阶段为扩张,使用一种新的交叉算子以及停滞检测算法增大子代种群和亲代种群间的差距,扩大搜索范围;第二阶段为收缩,使用前一阶段获得的若干个体,采用单点交叉做搜索,保证搜索的稳定性,得到最终的结果。在4个数据集上的实验结果表明,该算法搜索出的最优网络与手工设计的神经网络和基于传统遗传算法的神经架构搜索方法相比,能获得有竞争力的结果。

关键词： 文丘里蒸汽疏水阀   数值模拟   响应面优化法   热力学效应   遗传算法  

摘要： 为优化文丘里蒸汽疏水阀内件结构,提高其自适应调节性能,以最大疏水范围比为目标,采用Central-Composite响应面设计和遗传算法对文丘里蒸汽疏水阀内件结构进行优化,并对优化前后结构进行分析.结果表明,通过代理模型进行优化设计,大大降低了有限元计算量,提升了优化效率,利用遗传算法得到最佳结构参数为:收缩角为20.8°、喉部长度为4.3mm、扩散角为4.6℃.收缩角、喉部长度和扩散角三个几何参数相互关联,扩散角是影响疏水范围比的最有效参数,其中扩散角对疏水范围比具有负向影响,喉长和收缩角对疏水范围比具有非线性影响,且收缩角对疏水范围比的影响最小.

关键词： 大流量天然气处理   集成控制系统   关键设备   层次分析   遗传算法  

摘要： 海上大流量天然气处理上部模块结构复杂、控制设备繁多、控制要求高、安全要求高,其集成控制系统关键设备的选型及配置结果直接影响系统的控制性能和运行成本。基于此,综合考虑大流量天然气处理上部模块集成控制系统关键设备的成本及失效率,以成本低、可靠性高为优化目标,建立关键设备选型多目标优化模型。使用层次分析(Analytic Hierarchy Process,AHP)法确定成本与可靠性之间的权重,改进并运用精英个体保留策略的遗传算法对模型进行优化求解。以某大流量天然气处理上部模块的集成控制系统关键设备选型问题为测试算例,验证了提出模型的正确性和优化算法的有效性,为控制系统关键设备选型提供理论依据。

关键词： 容器云   资源调度   遗传算法   资源约束   负载均衡  

摘要： 容器云是一种应用级虚拟化技术,成为云计算环境下解决应用轻量级部署的趋势,容器云环境中资源的有效调度和管理是一个复杂且具有挑战性的问题。针对现有容器调度算法未平衡多目标问题和现有容器编排平台内置算法性能低等问题,提出基于改进遗传算法的容器云调度的方法。以遗传算法为基本方法,在资源约束条件下,通过改进种群初始方式、采用多种选择操作、设计自适应的交叉变异概率和优化目标函数来提升遗传算法在解决大规模任务调度问题时的性能,有效解决容器云环境下的资源利用率不高的问题,通过实验对比分析,在收敛速度、CPU与Menory负载均衡以及单位时间任务量等方面得到提升。该方法对容器云环境下的资源调度优化问题提供新的解决方案。

关键词： 氯氟氰菊酯   噻虫胺   韭菜   土壤   消解动态  

摘要： 探究2%氯氟·噻虫胺颗粒剂在设施韭菜(Allium tuberosum Rottler ex Spreng)上施用的安全性。本研究采用QuEChERS法结合液相色谱-串联质谱法(LC-MS/MS)和气相色谱-质谱联用法(GC-MS)建立噻虫胺和氯氟氰菊酯在韭菜和土壤中的残留分析方法,通过撒施方式对设施韭菜进行施药,研究了2种农药在韭菜和土壤中的残留消解规律。氯氟氰菊酯和噻虫胺在0.02~2 mg/L范围内呈良好的线性关系,决定系数R2均>0.99;在0.05~2 mg/kg添加水平下,氯氟氰菊酯和噻虫胺在韭菜中的平均回收率为87%~108%,相对标准偏差(RSD)为0.7%~4.6%;在土壤中的平均回收率为83%~97%,相对标准偏差(RSD)为1.1%~6.9%,方法的线性、回收率和精密度均满足农药残留分析方法的要求。采用所建立的方法对大棚韭菜和土壤样品进行测定分析:颗粒剂药效缓慢释放,高效氯氟氰菊酯和噻虫胺在韭菜植株和土壤中的残留量呈现出先增加后减少的趋势。试验结果可为2%氯氟·噻虫胺颗粒剂在韭菜中的科学使用提供参考。