关键词： 知识论   文化冲突   范式   理一分殊   规约原则  

摘要： 现代各种文化相互交流的过程中产生的冲突达到了前所未有的激烈程度,其中比较有代表性的冲突就是全球性的科学或范式与地方性文化之间的冲突,以及“两种文化”——科学与其他知识之间的冲突。本文以全球性的范式与地方性文化之间的冲突和消解为基础,阐释刘述先在重新诠释“理一分殊”理论时提出的“规约原则”出发,讨论这一概念对于解决此问题的重要意义。刘述先认为传统的儒家智慧相对于当代的全球文化冲突问题来说并没有丧失用武之地,应在现代学说的重新发掘与洗礼之后重获新生,以儒家哲学之中蕴含的独到的中国古代智慧来解决当代问题。而刘述先就是基于此思想,在结合了西方“卡西尔哲学”之后提出对中国宋明理学之中“理一分殊”思想的新诠释,希望以此从根源上解决文化之间,或者说全球性范式与地方性文化之间的冲突问题。The conflicts arising from the exchange of various modern cultures have reached an unprecedented level of intensity, among which the most representative conflicts are the conflicts between global science or paradigms and local cultures, as well as the conflicts between “two cultures”—science and other knowledge. This article is based on the conflict and resolution between global paradigms and local cultures, explaining Liu Shuxian’s “principle of convention” when reinterpreting the theory of “one division of reason and one difference”, and discussing the important significance of this concept in solving this problem. Liu Shuxian believes that traditional Confucian wisdom has not lost its place in contemporary global cultural conflicts, and should be revived after the rediscovery and baptism of modern theories, using the unique ancient Chinese wisdom contained in Confucian philosophy to solve contemporary problems. Based on this idea, Liu Shuxian proposed a new interpretation of the “the unity of principle and the diversity of manifestations” in Chinese Neo Confucianism during the Song and Ming dynasties, combining Western “Cassier philosophy”. He hoped to solve the conflict between cultures, or in other words, between global paradigms and local cultures, from the root.

关键词： 工作流   遗传算法   布局优化  

摘要： 遗传算法是一种模拟自然进化的计算模型,在数学和计算机科学等多个领域有着广泛的应用,在建筑设计中同样具有重要的应用价值。文章提出了一种基于遗传算法的逆向优化方法,并构建了设计工作流,为前期批量生成合理的建筑布局方案提供了一套解决方法。此工作流通过参数化形态建模和遗传算法对建筑性能进行优化分析,并以增加建筑冬至日采光时间作为优化目的,在冬至日平均采光时间由最小的0.59 h提高到1.12 h,结果表明该工作流可用于批量生成优化布局方案,为建筑布局优化提供了一种有效的解决思路。

关键词： 遗传算法   最短路径   无人机   最佳航线  

摘要： 本文主要解决无人机在复杂环境下最短路径下规划问题。此本文主要采用遗传算法和最短路径算法等机器学习算法,研究无人机的最佳航线,解决基于遗传算法下无人机路径规划问题。最后本文对模型进行了误差分析,采用距离判别法对上述分类问题进行随机检验,检验结果表明,本文所采用的模型算法是合理且有效的,据此将模型进行评价和推广。This paper primarily addresses the problem of path planning for drones in complex environments, focusing on the optimization of the shortest route. Various machine learning algorithms, including genetic algorithms and shortest path algorithms, are employed to investigate the optimal flight path for drones, offering a solution to the drone path planning problem based on genetic algorithms. Finally, the paper conducts an error analysis of the model, utilizing the distance discrimination method for random verification of the classification problem. The verification results indicate that the model algorithms employed in this paper are both reasonable and effective. Based on this, the model is evaluated and recommended for further application and extension.

关键词： 香菇片   挤压膨化   制备工艺   遗传算法   品质分析  

摘要： 为研究挤压膨化香菇片的挤压工艺,采用双螺杆挤压制备香菇片,并通过响应面耦合遗传算法优化挤压膨化工艺参数。结果表明,香菇片挤压膨化最佳工艺参数为:物料含水率20%,喂料量10 kg/min,螺杆转速300 r/min,在此条件下,香菇片的膨化度为3.57。与挤压前物料相比,挤压膨化后的香菇片水分、淀粉、蛋白质和脂肪含量明显降低,吸水性指数、水溶性指数及糊化度显著升高,产品容重显著降低。按照最优工艺制备的挤压膨化香菇片感官品质符合GB 17401—2014《食品安全国家标准膨化食品》的要求。本试验可为香菇挤压膨化产品的应用和开发提供理论依据。

关键词： 拖拉机   NOx排放   预测模型   神经网络   遗传算法   长短期记忆神经网络  

摘要： 准确预测NOx实际工况排放对于控制区域污染物排放具有重要意义。文章以拖拉机为研究对象,采用车载排放测试系统对拖拉机在实际作业工况下的NOx排放进行测试。通过选择影响NOx排放的因素进行相关性分析,确定拖拉机实际作业工况下影响NOx排放的主要因素,并运用这些因素建立NOx排放预测模型。在建立农用拖拉机NOx排放预测模型方面,分别采用了反向传播(BP)神经网络、长短期记忆(LSTM)神经网络以及遗传算法(GA)优化后的BP神经网络和LSTM神经网络,并对这些模型进行对比分析,进而评估其预测效果。研究结果显示,在所建立的模型中,经过优化的GA-BP神经网络模型在预测NOx排放方面效果最佳,该模型在各项评估指标上的结果都优于其他神经网络模型,RMSE、MAE、MAPE和R2分别为5.679×10^(-3)、4.057×10^(-3)、3.751%和0.9915。因此,使用GA-BP神经网络模型预测农用拖拉机NOx排放是可行的。

关键词： 熔铸装药   凝固前沿   B样条神经网络   遗传算法   工艺参数优化  

摘要： 熔铸装药成型过程中药浆凝固前沿的轮廓特征与成型后药柱内的缩孔缩松等缺陷具有显著相关性。为改善熔铸装药成型质量,提出凝固前沿轮廓特征度量指标,探究该指标与药柱缩孔缩松体积和最大孔隙率等缺陷的相关性。通过熔铸装药温度场仿真数据集训练装药关键工艺参数与药浆二维瞬态温度场的B样条神经网络模型,进而建立工艺参数与指标参数的代理模型,再基于遗传算法以极大化凝固前沿轮廓特征度量指标为目标,对装药关键工艺参数进行优化。研究结果表明:工艺参数组由初始参数P^(0)=[100,85,0.25,0.25,90,5,0.6]^(T)优化至最佳参数P^(*)=[91.725,94.961,0.498,0.151,100,6,0.595]^(T)后,缩孔缩松体积和最大孔隙率等成型质量参数由19.832 mm^(3)和4.71%降至3.129 mm^(3)和0.66%,实现了熔铸装药成型质量的快速预测和优化;新提出的方法为熔铸装药的工艺优化提供了新思路和新策略,为高性能装药的发展贡献了解决方案,对提高生产效率、降低成本以及确保成型质量一致性具有借鉴意义。

关键词： 改进遗传算法   多目标优化   航线网络   路径规划  

摘要： 针对现有航线路径规划模型,单一成本规划难以解决不同机型及运输时间条件下最优路径规划的问题,将机型配置、运输时间和系统成本相结合,通过枢纽城市位置、非枢纽城市节点向枢纽城市节点的流量分配、机队飞行时间以及机队规模建立枢纽航线网络优化模型。以飞行时间与系统总成本为最小化求解目标,利用熵值法建立染色体选择机制,引入自适应交叉率改进遗传算法,通过改进算法(IGA)对最佳航线及枢纽节点位置分布优化求解,并与传统遗传算法、人工蜂群算法和灰狼算法进行对比。研究表明,将不同机型配置、运输时间进行组合,优于单一成本路径规划。以改进算法对枢纽航线网络模型进行优化求解,系统总成本降低了3.41×10^(10),为机队资源的合理配置提供了借鉴。

关键词： 弹性   任务重要度   备件   遗传算法   恢复策略  

摘要： 针对基本遗传算法在网络弹性恢复路径规划领域存在的初始种群随机性过大、进化算子效率低等问题,提出了一种基于改进遗传算法的网络弹性恢复方法。首先,采用商模型来度量弹性,利用任务重要度进行网络弹性的建模。其次,将时间和备件约束以及并行分组维修机制纳入弹性的研究范围,并对遗传算法的初始种群生成以及突变算子两个方面进行改进。最后,利用改进的遗传算法求解规定时间内网络弹性恢复的任务重要度最大值,获得模型的最优解。仿真算例中,通过对比表明应用此算法的系统拥有更高的弹性恢复能力,证明了该模型和算法的有效性。

关键词： 人工神经网络   色谱分析   保留值预测   谱图分析   模式识别  

摘要： 综述了人工神经网络在色谱分析中的应用。介绍了人工神经网络基本原理和优势,以及几种在色谱分析中应用较广的人工神经网络,总结了人工神经网络在预测色谱保留值、分析色谱图和化学模式识别等方面的应用。在预测色谱保留值中,人工神经网络能精准预测色谱保留时间和保留指数,具有高精确度和高准确度;在色谱图分析中,人工神经网络能处理色谱峰,包括分离分析重叠峰,检测和积分峰值等,处理能力强,准确度较高;在化学模式识别中,人工神经网络能识别、分类和鉴定目标物,具有高效性、无损性。持续优化人工神经网络、加深对深度神经网络的研究与应用是未来人工神经网络发展趋势。

关键词： 人工智能   技术异化   消解途径  

摘要： 人工智能技术是人类科技发展史上的新里程碑,具有无限的发展潜力。但是其在促进社会向前发展的同时,也给社会带来了许多新的问题,成为了一种新的外在的异己力量。例如,人工智能导致了人自身逻辑思维能力和创造力的弱化、侵犯他人的隐私和破坏了传统的伦理道德。我们必须重视人工智能技术异化带来的风险,应从人工智能技术的商业价值、政府的管理和技术上瘾等角度分析技术异化产生的原因,探寻消解人工智能技术异化带来的风险的途径。只有坚持人本主义的原则、建立新的幸福观念、建立数字伦理委员会,才能克服人工智能技术的异化,构建起人与智能机器和谐发展的新时代。