关键词： 女性主义   公私二元论   正义理论   苏珊·奥金  

摘要： 以苏珊·奥金为代表的女性主义者们逐渐认识到,绝大多数西方主流正义理论从未将女性纳入正义议题的考察范围。为此,奥金先是批判了主流正义理论中对于公共领域与私人领域的二元划分传统,并在此基础上提出了家庭正义理论。该理论的核心方法是对于“公私二分法”的解构和重建,核心主张是将家庭领域纳入正义理论的考察对象和适用范围,核心观点是“私人的就是政治的”,即在私人领域中引入公共权力,从而实现性别平等和社会正义。奥金的家庭正义理论不仅在一定程度上丰富和拓展了正义理论的研究视野,还缓和了长久以来自由主义与女性主义之间的紧张关系。然而,用公共领域中的按劳分配原则替代家庭中的按需分配,可能会导致家庭成员之间的情感冷漠甚至家庭解体,此外,公共权力相较个人来说有着恐怖的支配力,因此公共权力对于家庭领域的直接介入和强制干涉极有可能使社会走向极权。

关键词： 列车   头型设计   生成式设计   形状文法   交互式遗传算法  

摘要： [目的]典型的列车头型美学设计方法普遍依赖于设计人员的主观经验和直觉,已不能满足快速迭代和大规模定制的设计与生产需求。因此,针对列车头型的美学设计问题,提出了一种结合形状文法与交互式遗传算法的列车头型生成式设计方法。[方法]对列车头型不同层次的形状特征线进行分析与提取,结合形状文法对设计元素特征线进行抽象创作;采用交互式遗传算法对造型设计特征进行编码,考虑到用户在评价方案过程中审美认知的模糊性,适应度采用模糊赋值方法,实现头型设计的智能多样化选择;以磁悬浮列车头型设计为例进行验证。[结果及结论]与传统交互式遗传算法的精确赋值相比,采用高斯隶属函数来模糊表示进化个体的适应度值,可以降低用户评价过程中的心理负担。结合形状文法与交互式遗传算法的列车头型生成式设计方法,可以有效改善概念方案质量,提升设计效率。在交互评价过程中,随着进化代数的增加,用户针对方案的平均交互评价时间逐渐减少,这体现了用户对方案理解的渐进性,也说明了交互式生成技术方法符合用户的认知模式。

关键词： 岩性识别   卷积神经网络   长短期记忆网络   遗传算法   混合神经网络模型  

摘要： 在油气田勘探和开发中,测井解释是表征储层物性参数和评价油气储量的重要手段之一。其中,岩性识别是测井解释的主要任务。针对用于储层岩性识别的机器学习方法普遍存在参数优化难、训练时间长、容易过拟合等问题,导致测井解释精度低及岩性相近易混淆等。本文将卷积神经网络(CNN)有利于特征提取的优点与长短期记忆神经网络(LSTM)可考虑测井曲线随深度变化的趋势性信息的优点相结合,提出CNN-LSTM混合神经网络构建测井数据与岩性类别之间的非线性模型,并采用遗传算法(GA)优化混合神经网络模型的超参数,提高识别效率。基于4069组样本数据评估了该混合模型的性能。研究结果表明,与传统的机器学习方法相比,CNN-LSTM-GA混合神经网络优化模型有效地克服了储层岩性识别研究中的问题,取得更好的岩性识别效果,对油藏精细描述和储量评价具有一定的实用价值。

关键词： 娱乐短视频   大学生   进取精神  

摘要： 人们的日常生活被短视频包裹,娱乐短视频以其直接性、碎片化、互动性的特点备受大学生青睐。但是,在给大学生带来满足和享受的同时,娱乐短视频也存在着一些负面影响,它通过时间的冲击、即时的快感和网红的诱惑三种形式消解大学生的进取精神。

关键词： 武器目标分配   遗传算法   蚁群优化   组合优化  

摘要： 针对演化算法求解武器目标分配求解精度不高的问题,提出了结合蚁群优化的遗传蚁群算法。使用混沌映射随机初始化方法,通过逻辑混沌映射初始化种群,提升初始种群的多样性;通过多样性交换策略,交换染色体部分区域值,进一步提高算法的多样性;基于蚁群优化思想,提出蚁群重组准则,利用蚂蚁的搜索行为增强算法的收敛性。使用12个测试用例进行消融实验,证明了各策略的有效性;与7种典型方法进行对比实验,验证了所提方法的优越性。

关键词： 大学合法性   大学理性   知识社会学   时代特征  

摘要： 大学是围绕高深知识、由学者与学生构成的理性共同体,其合法性作为一种价值判断,是组织内部理性与外界环境理性之间相互耦合、形塑、演化的结果,决定了大学不同性质的理性基础及与其相适配的各种合法性类型。基于知识社会学的理论框架,自中世纪大学出现至今,大学理性与合法性的关系经历了价值理性—道德合法性、工具理性—实效合法性、交往理性—认知合法性的嬗变与重构历程。在不断“建构—解构—再建构”的发展历程中,大学组织展现出不同的时代特征,由此反思在中国式现代化高等教育建设中大学存在的合法性危机并提出消解建议。

关键词： 机场安检通道配置优化   非平稳排队建模   服务台配置   积压后移平稳近似   遗传算法  

摘要： 针对机场旅客到达过程的非平稳性和随机性造成旅检通道需求不确定且具备高时变性、配置难度大这一问题,提出一种非平稳排队模型嵌入遗传算法的方法。建立具有多个并行服务台的单阶段服务系统的非平稳排队模型,将输入过程和服务过程拟合为一般分布,并提出拓展的积压后移平稳(stationary backlog-carryover,SBC)近似,以快速求解系统性能指标值。提出一种将拓展的SBC近似嵌入遗传算法的优化方法,设计实验算例和优化算例。通过解析结果与仿真结果进行对比,验证拓展SBC近似的精确性以及优化方法的有效性,并分析非平稳性对系统性能以及优化结果的影响。将该方法应用在实际案例中,结果表明,优化后的配置方案比实际配置方案减少了14.80%的旅检通道数量,这证明该方法是有效的。

关键词： BP神经网络   遗传算法   刀具加工   车削角度   控制方法  

摘要： 车削过程中产生的切削力会影响刀具的稳定性,使刀具发生倾斜或偏移,进而影响车削角度的控制。有效控制切削力的变化是提高角度控制精度的关键难点。为此,提出基于BP神经网络遗传算法的刀具加工车削角度控制方法。设计BP神经网络训练流程,使用BP神经网络预测刀具加工车削角度。利用遗传算法,校正刀具加工车削异常角度,实现刀具加工车削角度控制。实验结果表明:研究方法应用下,车削角度始终与最优角度保持一致,误差最大为0.05°,且刀具的加工路线与原计划设定的最优加工路线完全一致。

关键词： 布料机器人   路径优化   遗传算法   预制混凝土构件  

摘要： 研究基于遗传算法的布料机器人全局路径优化方法,以解决布料机器人生产复杂排布预制混凝土构件的布料路径优化问题。首先,通过解析不同规格构件的生产路径点组信息,将布料机器人的全局路径优化问题归结为组合优化问题;然后,建立布料机器人在间歇生产下的全局路径优化模型;随后,基于遗传算法设计布料机器人的全局路径优化方法。基于实际生产数据的实验结果表明,设计的遗传算法不仅能够实现布料机器人的全局路径优化求解,且路径长度较现有方法明显缩短,提升了布料机器人的智能决策水平。

关键词： 人工神经网络   聊天机器人   图像生成   黑匣子   神经元   新型架构   用户解释   物理学家  

摘要： 一种新型架构可能指引物理学家提出新的假设. 人工神经网络是现代人工智能的核心,是聊天机器人和图像生成器的基础.但由于有许多神经元和复杂的连接,因此它们可能是一个黑匣子,无法对用户解释其内部工作原理.