关键词： 云制造   云制造服务   服务组合优化   卷积神经网络   遗传算法  

摘要： 本文研究云制造服务组合问题,针对传统云制造服务组合采用单一的线性加权模型,不能动态地反映用户满意度的需求,提出一种基于卷积神经网络(CNN)的满意度动态模型,从而构建基于动态模型和改进遗传算法的云制造服务组合的优化算法。构造非对称的多尺度卷积神经网络,使用历史数据训练CNN,实现权值的动态调节,从而构建满足用户不同需求的云制造服务满意度的动态模型。对遗传算法采取了动态的精英策略并且引入排挤机制和快速非支配排序。结果表明,得到的云制造服务组合用户满意度相比线性加权模型提高了17.33%,相比BP神经网络构建的非线性模型提高了9.34%,均方误差(MSE)降至0.00226。在云制造服务平台中验证所提模型构造方法和算法策略的可行性和有效性,在高维度模型中收敛速度仍然很快,克服了以往使用固定权值的线性组合的弊端,使得满意度得到提高,同时具有较高的稳定性。

关键词： 人工智能技术   计算机信息安全   威胁检测   防火墙  

摘要： 随着信息技术的快速发展,信息获取及信息传播数量呈现指数级增长,随之而来的信息安全威胁事件频发,给信息安全带来了严峻挑战。人工智能技术具有强大的学习能力、自动优化能力、多源异构数据处理能力,有助于构建起全方位的安全监控体系。文中介绍了人工智能技术在信息安全防护中的应用、人工智能技术的优势及局限性,并探讨了基于人工智能的威胁检测和基于人工智能的防火墙技术的应用。

关键词： 三层框架   传感器优化布置   二重结构编码   改进遗传算法   部分匹配交叉   最优保存策略   有限元计算模型   搜索能力  

摘要： 本文研究的重点是基于改进遗传算法的三层框架结构传感器优化布置,运用二重结构编码进行种群的交叉、选择及变异,在操作期间分别采用的是部分匹配交叉、最优保存策略、逆位变异。总的来说,这种基于改进遗传算法的传感器优化布置方法能够得到最优解,且传统遗传算法所存在的收敛速度慢、数据冗长等问题都可以得到很好的解决。最后通过一个三层框架结构的实例分析,利用ANSYS建立有限元计算模型,可反映出该方法在可靠性、计算效率、搜索能力方面有着明显优势。

关键词： 协同演化   遗传算法   个体特征   缺失值插补   遗传编码   信息识别  

摘要： 在当前的个体特征信息分析过程中,依靠单一的遗传算法进行特征识别,只考虑了个体对自然环境的适应情况,使得最终识别结果AUC值较低。因此,提出基于协同演化遗传算法的个体特征信息识别技术(CEGA-IFIR)。运用贝叶斯网络构造最优分类器,从大数据中挖掘出个体数据,再展开局部低秩矩阵补全(LRMC)集成学习,实现个体数据集中缺失数据的插补处理。以信息熵概念为核心,设计个体特征向量信息增益评估函数。以最大特征信息增益为目标,结合协同演化算法和遗传算法进行个体特征信息识别求解,充分考虑多个个体在进化过程中的相互影响、相互适应特点,输出有效的特征信息识别结果。实验结果表明:CEGA-IFIR方法应用后,所得个体特征信息识别结果的AUC值相较于两种对比方法的AUC值(分别为0.74和0.61)更高,最大值达到0.93,满足了预期设计要求。

关键词： 热延迟特性   热源调度优化   非稳态热力   时延离散度   遗传算法  

摘要： 为了提高能源利用率,改善用户供热体验,本文提出了热源温度变化的非稳态热力优化(Con1)、单一热源温度的非稳态热力优化(Con2)、考虑时延及其离散度的准稳态优化(Con3) 3种热源调度优化方法,以改善调度优化时集中供热管网的热延迟特性,并以某市一次热网为例,对3种优化方法的优化效果进行分析。结果表明:Con2的总能耗费用最高且热力站满意度最低;Con3相比Con1热力站满意度仅偏低1.0%且总能耗费用仅高43.05元/h,优化得到的热源供水温度结果偏差在1℃以内,Con3计算效率显著提高;Con3可对热源供水温度及流量进行快速优化,并使总能耗费用节省452元/h,热力站满意度提升7.4%,优化效果良好。

关键词： 土壤水分   微波遥感   神经网络   遗传算法   特征选择  

摘要： 土壤水分是作物生长的重要影响因素,也是水文、生态和气候等环境因素中不可忽视的环节,对自然环境过程具有深远的影响。遥感技术发展与应用为区域地表土壤水分监测提供了有效手段。本研究以Sentinel数据为主要数据源,提取特征参数构建输入参数数据集,利用遗传算法优化的BP神经网络重构土壤水分反演模型。结果表明:借助Sentinel微波遥感影像与光学遥感影像提取20个特征参数,可基于BP神经网络反演研究区内土壤水分含量,但特征参数冗余导致模型运算效率较低,耗时较长。利用特征选择算法对特征子集降维后,借助XGBoost重要性得分进行特征筛选,最终确定8个最优特征变量,保留了特征数据集主要信息,有效减少数据冗余,反演结果R2为0.62,RMSE为0.59%,网络运行时间与内存占用情况较全要素的GA-BP神经网络明显改善,运行时间平均下降75s,内存占用平均减少863.86MB。反演研究区年内7月、9月土壤水分含量最高,土壤重量含水量最大值为38.29%,平均14.52%,1月土壤水分含量最低,土壤重量含水量最大值为15.71%,平均12.52%,与当年降水趋势相近。本文所提方案在满足较高反演精度同时,能实现较快速的区域土壤水分反演,为微波与光学等多源遥感数据结合反演农田地表土壤水分提供了新思路。

关键词： 污水处理   精确曝气   神经网络   遗传算法   预测  

摘要： 针对城市污水处理厂生化池曝气量的冗余问题,从节能降耗角度出发,提出了一种精确预测生化池曝气量的方法。首先,对从山东某污水厂采集的数据做预处理;其次,经相关性分析,建立以进出水指标和历史曝气量为输入、以当前曝气量为输出的反向传播(back propagation,BP)神经网络模型,并利用遗传算法优化BP神经网络的权值和阈值;最后,为了验证所提方法的有效性,将其与传统BP神经网络模型进行对比。实验结果表明,所提方法的均方根误差减小了39.88%,计算时间缩减了31.00%;且与实际测试数据相比,每月的曝气电费可节约892.80元。因此,所提方法对生化池曝气量的预测是有效和可行的。

关键词： 遗传算法   自压滴灌   管网干管   技术优化   农田灌溉  

摘要： 农田自压滴灌系统作为现代农业灌溉的关键组成部分,其设计对于提高农田水资源利用效率至关重要。其中,干管网络的设计直接影响系统的整体性能。传统的设计方法往往面临复杂的水力学和地形要素,因此,本研究采用遗传算法这一自适应优化算法,以全面考虑各种设计参数的组合,实现对干管网络的自动化优化。

关键词： 冷热电三联供   高速公路服务区   以电定热   约束条件   遗传算法   优化变量  

摘要： 在我国积极稳妥推进碳达峰碳中和的背景下,重新思考如何规划设计高速公路服务区的供能体系,使其成为交通运输领域低能耗、零碳排放的典范,意义重大。该文详细介绍冷热电联供技术的结构及其优势,着重分析锅炉、制冷设备(包括压缩式制冷机等)等设备的数学模型,以及由这些设备组成的系统的约束条件和优化思路。该文提出冷热电联供的研究思路,并选取燃气轮机额定容量、电制冷占比和燃气锅炉额定容量等作为优化变量,以满足服务区需求为目标函数。该研究对于提高高速公路服务区能源利用效率、降低能源消耗和环境污染具有重要的理论指导和实践意义。

关键词： 边值问题   正则化   再生核理论   支持向量回归  

摘要： 边值问题是方程问题中的一个热门领域,对常微分方程边值问题的研究已相当成熟。然而,当已知条件为离散点而非给定函数时如何求解边值问题仍有很大的研究空间。支持向量回归机是一种基于统计学习理论的机器学习方法,在逼近问题上有独特的优势,在经验风险最小化同时保证了泛化能力。因此,本文结合正则化、再生核理论和支持向量回归机对边值问题展开研究。将边值问题视为算子方程问题,利用再生核空间的性质得到方程解与已知条件的关系式,将问题转化为逼近问题后正则化为二次规划问题,然后利用支持向量回归机进行求解,最终得到一个由支持向量构成的稀疏解。通过Sobolev空间中的范数关系对所得数值解进行误差分析,给出了数值解与解析解的误差上界。以二阶三点边值问题为例,仅有离散值作为已知条件求解方程,实验结果表明该方法优于传统再生核方法和W-POAFD方法,验证了该方法的高精度和有效性。