关键词： 梯形闸门   自由出流   淹没出流   BP神经网络   RBF神经网络   流量预测  

摘要： 对新型平板闸门——梯形闸门自由出流和淹没出流的过闸流量进行计算。基于反向传播(BP)神经网络和径向基函数(RBF)神经网络建立了多变量、多组合单输出的流量计算模型,模型输入变量为边坡系数、闸门开度、闸前总水头、水力半径、闸后收缩水深、下游渠道水深,输出变量为实测流量,利用试验实测数据集对模型进行训练和检验,充分验证后发现2种人工神经网络模型的预测效果良好。人工神经网络模型在梯形闸门自由出流和淹没出流的流量计算上适应性好、预测精度高,对灌区各级渠系上设置的梯形闸门过闸流量可以进行精确预测,实现精准控流。

关键词： 产教融合   专业学位   培养模式   研究生教育  

摘要： 深化产教融合是国家推动教育优先发展、人才引领发展、产业创新发展的战略性举措。专业学位研究生教育是培养高层次应用型专门人才的主渠道,为我国经济社会发展作出了重要贡献。近年来,高等院校积极开展校企合作、协同育人,不断探索产教融合创新实践路径,提升专业学位研究生培养质量,取得了良好成效。然而,基于产教融合的专业学位研究生培养还存在一些问题,相关教育工作者要在未来实践中认真思考并加以解决。文章结合江南大学人工智能与计算机学院的探索与实践,分析了计算机技术专业学位研究生产教融合培养模式的发展现状和存在问题,并提出了对未来发展路径的若干思考,以期为同类高校的相关研究提供借鉴。

关键词： 虚拟现实技术   虚拟仿真   软件工程   计算技术   西安科技大学   科技创新团队   电脑游戏   投身其中  

摘要： 虚拟仿真技术通常以虚拟现实与媒体计算技术为基础,打造出一个对应的“数字孪生”世界。西安科技大学智能媒体计算科技创新团队教授马天正投身其中,力图用自己所学所感,将虚拟现实技术与不同行业深度融合,在探索未知的道路上使其转化落地。与很多初出茅庐的学子一样,马天在攻读本科期间,对自己的职业选择还很迷茫。那时候,电脑游戏刚开始盛行,游戏背后的支撑算法和运行机理引起他强烈的兴趣。他在不知不觉间就找到了自己未来的职业方向——虚拟仿真技术。博士期间,在软件工程和通信等多学科交叉的学术背景下,他又选择跟随导师的引导,“学知识、学本事、学做人”,投入水下对抗仿真态势的研究事业。

关键词： 强对抗环境   电子防空   光电干扰   目标分配   遗传算法  

摘要： 针对强对抗环境下空袭的变化,分析了光电干扰目标特点,建立了对多模制导和多模探测目标的光电干扰目标分配模型,并通过基于约束条件生成的初始种群与分段交叉变异的策略相结合的遗传算法改进求解过程。仿真结果表明,所提出的模型可以有效解决强对抗环境下光电干扰目标分配问题,算法的运行速度也可以较好地满足光电干扰的作战需要。

关键词： 计算机   数据挖掘技术   农机设备状态   智能检测  

摘要： 在分析支持向量机分类法和蚁群算法在数据挖掘中的应用特点基础上,阐述了支持向量机分类方法在农机设备状态智能检测中的应用的优势。进而分析了计算机数据挖掘技术在农机设备状态检测过程中数据分析与数据整合的机制,以实现人工智能在农机设备检测中的应用,并显著降低了检测数据和结果的误差,为提升农机设备的作业效能提供相关的技术支持。

关键词： 新媒体   传统武术   污名化  

摘要： 文章运用文献资料法、逻辑分析法、访谈法等研究方法,以新媒体视域下传统武术污名化现象的关键叙事为逻辑起点,对传统武术污名化现象的流变特征与现实致因进行深层次剖析,并在此基础上提出传统武术污名化现象的消解策略。

关键词： 大数据   人工智能识别   数据质量   技术瓶颈  

摘要： 本文探讨了大数据环境下计算机人工智能识别技术的应用。首先,人工智能识别技术提升了数据处理效率和精度,推动了各行业的智能化转型,并促进了新兴应用的发展,对经济增长和社会发展具有重要意义。然而,当前面临的数据质量与安全问题、技术和算法瓶颈、法律和伦理问题以及人才短缺和教育不足等挑战,制约了技术的进一步发展。为应对这些问题,本文提出了提升数据质量与安全、突破技术和算法瓶颈、完善法律和伦理框架、加强人才培养和教育、推动多领域融合应用以及增强国际交流与合作等措施,以促进人工智能识别技术的健康发展和广泛应用。

关键词： 微波消解   电感耦合等离子体质谱法   文蛤  

摘要： 建立基于微波消解技术及电感耦合等离子体质谱法(ICP-MS)的文蛤样品中铬(^(52)Cr)、铁(^(57)Fe)、镍(^(60)Ni)、铜(^(63)Cu)、锌(^(66)Zn)、砷(^(75)As)、镉(^(111)Cd)、铊(^(205)Tl)、铅(^(208)Pb)的测定方法。以微波消解法处理样品,采用HNO_(3)作为消解用酸,并加入H_(2)O_(2)增强其消解能力。设定ICP-MS等离子体射频功率为1550 W,利用碰撞/反应池技术,以99.999%高纯氦气为碰撞气,流量为4.1 mL/min,采用动能歧视模式(KED)有效消除多原子分子产生的质谱干扰,以^(45)Sc、^(72)Ge、^(115)In、^(209)Bi作为内标元素,通过内标元素校正法有效降低基体干扰。9种元素的质量浓度在0.1~100.0μg/L范围内与目标元素荷质比信号强度线性关系良好,相关系数均大于0.999,方法检出限为0.001~0.150 mg/kg,样品加标回收率为83.4%~113.9%,测定结果的相对标准偏差为0.2%~3.4%(n=6)。所建立的方法简便高效,准确度好,灵敏度高,可满足文蛤中9种元素含量的测定要求。

关键词： 固体推进剂   力学本构关系   人工神经网络   细观损伤   细-宏观映射  

摘要： 作为一种高夹杂比颗粒增强聚合物基复合材料,固体推进剂的宏观力学性能主要由其细观结构决定。外加载荷下,初始缺陷或细观颗粒团聚均可诱发局部应力集中,导致颗粒-基体细观界面脱粘,材料宏观力学性能劣化。如何构建细观损伤与宏观性能间的映射关系,已成为推进剂细观实验结果合理运用、固体火箭发动机结构灾变准确预报的关键。为此,本文发展了基于连续介质力学框架的人工神经网络,以变形梯度的不变量为输入、自由能为输出,遴选现有自由能函数和损伤增长函数形式为神经网络设计激活函数,使神经网络先验地满足变形连续性、坐标不变性、热力学一致性等要求。基于上述物理相容性,神经网络能在稀疏训练数据条件下快速收敛,还能够自下而上地实现损伤状态的遗传映射。最后,采用有限元分析获取的数据集,验证了该网络模型对不同预损伤下的推进剂在单轴拉伸、等双轴拉伸、纯剪切3种加载条件下的宏观刚度预报能力。

关键词： 隧道工程   位移曲线   位移预测   Sigmoid函数   遗传算法  

摘要： 隧道围岩位移能够综合反映隧道施工过程中围岩稳定性及支护效果,但实际工程中掌子面前方围岩位移难以监测,导致难以得到围岩全过程位移曲线。为了获取隧道围岩全过程位移曲线,基于Sigmoid函数、遗传算法及数值计算方法,建立了隧道围岩全过程位移曲线,并验证了该曲线的预测效果。选取某公路隧道不同围岩级别工况下的典型位移监测数据,对所提出的预测方法进行验证,结果表明:基于Sigmoid函数的隧道围岩全过程位移曲线能够较为准确地预测围岩位移,预测精度和可靠性较高,适用于不同围岩级别及开挖方法,可为施工阶段围岩稳定性评价提供参考。