关键词： 人工神经网络   骨干光通信   电力风险   预警  

摘要： 文章提出自适应风险判定阈值的电力风险分析与预警方法。本方法综合通信设备业务重要度、拓扑重要度和电网影响重要度,利用多通道人工神经网络深入分析通信设备影响度;基于贝叶斯学习分析不同故障诱因与故障因果与关联,构建并发型故障事件链网络及时发现故障隐患并发出预警。通过对风险预警结果与运维检修结果的分析,评估当前并发型的故障事件链网络风险预警准确度,提高通信设备预警精度、电网的安全性和可靠性。

关键词： 底板温度   翅片间距   平行冷板   霜层厚度   人工神经网络   Garson算法  

摘要： 为揭示和预测底板温度与翅片间距对平行冷板霜层厚度的影响,进行了不同底板温度(-10~-25℃)和翅片间距(1~3 mm)下的结霜实验,建立了人工神经网络预测模型。结果表明:与-25℃的底板温度相比,底板温度为-10℃时,霜枝交叉耗时延长123.3%,霜层厚度减少30.3%。当翅片间距为3 mm时,霜层厚度呈阶梯状增长,三段线性增长斜率依次递减,分别为1.20×10^(-6)、0.76×10^(-6)和0.56×10^(-6)。通过对已构建ANN模型的验证,发现相关系数高达0.9998,平均绝对相对误差低至1.3579%,验证了模型的准确性。此外,基于Garson算法对模型输入参数进行敏感性分析,揭示时间因素(占比48.30%)在霜层生长过程中占主导作用。

关键词： 遗传算法   数控机床   刀路智能重排  

摘要： 本文提出了一种基于遗传算法的数控机床刀路智能重排方案,该方案能够根据不同的加工对象和条件,自动寻找最优或近似最优的刀路顺序,以减少空走时间,提高加工效率,降低能耗和成本。该方案利用遗传算法的全局搜索能力和自适应性,通过模拟自然界中生物进化和遗传的过程,从一个初始的候选解集合出发,不断产生新的解,并评价每个解的适应度,最终得到问题的最优解或近似最优解的智能重排方案措施。

关键词： 机器人   人工神经网络   人工智能芯片   软硬件协同设计   硬件加速器  

摘要： 机器人+人工智能将引领新智能技术变革,人工神经网络在机器人感知方面应用潜力巨大。然而,AI算法日益复杂、CPU等通用处理器能效瓶颈问题突出,传统处理芯片无法有效适配大规模神经网络的推理计算任务。近年来,机器人AI芯片凭借高算力、低功耗特性成为神经网络在机器人系统应用部署的理想选择,受到广泛关注。本文面向机器人应用,研究AI算法现状,梳理AI芯片设计技术最新进展,提出技术难点及可行技术路线,探讨机器人AI芯片设计的技术趋势及挑战。

关键词： 风速预测   BP神经网络   遗传算法   风力发电  

摘要： 随着中国电力系统的快速发展,风能需求大幅增加,迫切需要准确预测风速以确保电网的安全与稳定。本文提出一种结合遗传算法与BP神经网络的短期风速预测方法,以解决BP神经网络在权重和阈值优化中的不足。通过分析确定输入层、隐含层和输出层的节点数,并利用遗传算法优化连接权重和初始阈值。仿真结果表明,该方法有效提高预测精度,且不论在风速波动较小或波动较大时,均能够有效预测短期风速。

关键词： SDN   进化算法   多控制器部署  

摘要： 对于逻辑上集中式和物理上分布式的多控制器软件定义网络SDN,控制器的放置直接影响网络的性能,包括时延、负载均衡等。因此,控制器放置问题MCP是软件定义网络中的一个非常重要的问题。基于上述分析,提出了一种融合遗传算法和k-medoid聚类算法的启发式SDN MCP机制,称为GA-K-Medoids MCP机制,旨在最小化控制器与交换机之间以及不同控制器之间的传播时延,采用Internet2 OS3E和Palmetto 2种常见的网络拓扑对所提出的MCP机制进行了性能评估,并与其他机制进行了对比。仿真结果表明,GA-K-Medoids MCP能够为多控制器软件定义网络提供有效的低延迟的控制器部署方案。

关键词： 人工神经网络   皱环球盖菇   农业废弃物   培养基   优化  

摘要： 本文采用正交试验设计对农业废弃物的皱环球盖菇菌丝培养基配方进行优化,并对正交试验结果分别进行方差分析(ANOVA)和人工神经网络(ANN)分析。研究表明:ANOVA优化的培养基配方为木屑5 g/L、茶梗5 g/L、油菜秸秆30 g/L、小麦秸秆30 g/L;ANN优化的配方为木屑5 g/L、茶梗5 g/L、油菜秸秆29.99 g/L、小麦秸秆15.36 g/L。ANOVA和ANN优化条件下获得的实际值和预测值基本一致。ANN拟合模型的相关系数(R)、均方根误差(RMSE)、平均绝对误差(MAE)分别为0.92896、0.041463、0.00418,具有更高拟合能力和准确性,拟合效果更好,更适合应用于农业废弃物的皱环球盖菇菌丝培养基配方优化。

关键词： 合页式可调畸变发生器   总压畸变   人工神经网络   稳态畸变指数   风洞实验  

摘要： 为研究一种新型合页式可调总压畸变发生器的畸变特性,并实现针对特定目标图谱,指导此型畸变发生器调节的目的。采用风洞实验方法对其畸变流场进行研究,利用遗传算法优化的反向传播人工神经网络进行建模与分析,得到了可通过来流马赫数及畸变发生器合页开合角度预测下游稳态总压畸变图谱的预测模型,并以此为依据开发了调节方案快速设计程序,为此类总压畸变发生器的实际使用建立了一套有效的方法。结果表明:预测模型可以快速有效预测畸变发生器下游测量截面处各测点的总压恢复系数,而调节方案快速设计程序可有效简化此型畸变发生器的使用流程。

关键词： 面板波浪力   波浪力预测   人工神经网络   鲸鱼算法   混合策略  

摘要： 针对面板波浪力预测问题,利用Matlab软件开展了神经网络预测模型的比较和优化。首先,选取GA-BP、SSA-BP、PSO-RBF和WOA-RBF四种神经网络模型分别进行波浪力预测,通过平均绝对误差和均方根误差等评价指标,分析得到WOA-RBF神经网络预测模型表现较优。其次,针对WOA-RBF模型在应用中存在的问题,提出一种优化的IWOA-RBF神经网络,并进行该神经网络的效果研究,表明IWOA-RBF模型预测误差小,精度更准。最后,分析IWOA-RBF神经网络的主要影响因素,给出应用建议。研究成果将对面板波浪力预测技术有所提升,可为船舶和海岸工程设计、施工及防护等工作提供参考。

关键词： 人工神经网络   视物模糊   戊乙奎醚  

摘要： 目的构建预测全身麻醉术后患者出现视物模糊的人工神经网络模型,以期为临床预防措施提供参考。方法对2023年3月至7月在本院接受全身麻醉的患者997例进行回顾性分析。收集患者的基本信息,包括年龄、性别、BMI、ASA分级、高血压病史、糖尿病病史、手术时间、手术体位、手术室室温、是否使用戊乙奎醚、术中是否使用阿托品、血压波动是否剧烈、手术补液量、术中失血量以及术中是否使用气腹等,利用这些数据构建人工网络预测模型。并通过模型评估各因素的重要性,计算模型的特异度、灵敏度和准确度,并绘制ROC曲线,计算AUC值。结果以可能的危险因素为输入层,全身麻醉后是否出现视力模糊为输出层,构建人工神经网络模型,预测模型结构为27-9-2。模型在训练集的特异度、灵敏度和准确度分别为91.7%、65.7%和87.8%;在测试集的特异度、灵敏度和准确度分别为92.2%、74.4%和89.5%,AUC值为0.889。模型预测显示,使用戊乙奎醚(0.193)、手术体位(0.155)、手术时间(0.120)和年龄(0.116)是导致全身麻醉后视力模糊的重要因素(标准化重要性>50%)。结论人工神经网络模型可以有效预测全身麻醉术后视力模糊的发生,为临床医师选择安全合理的预防治疗方案提供科学依据。