关键词： 生物化工   自控仪表设计   智能化优化   专家系统   人工神经网络   模糊控制  

摘要： 随着生物化工行业的不断发展,生产过程自动化水平的提高对产品质量和生产效率的影响日益显著。本文针对生物化工生产过程中的自控仪表设计和智能化优化策略进行了深入探讨。首先,分析了生物化工生产过程的特点及自控仪表设计的重要性;其次,针对自控仪表设计中存在的问题提出了相应的优化策略;再次,探索了智能化技术在生物化工生产过程优化中的应用,包括专家系统、人工神经网络和模糊控制等方法;最后,通过实例分析验证了所提出策略的有效性。本文的研究对提高生物化工生产过程的自动化水平和智能化程度具有重要意义。

关键词： 协同干扰   雷达组网   资源分配   干扰效果   遗传算法  

摘要： 在现代信息化战场上,相对于传统的雷达各自独立探测和制导的作战方式,多雷达组网探测预警的发展趋势日益明显,雷达组网后对突防飞机的安全造成了巨大威胁。远距支援干扰飞机在掩护突防编队作战过程中,为了发挥有限干扰资源的最大效能以保证突防飞机的安全,通过对多机协同干扰对抗雷达组网作战模式的分析,以突防飞机生存概率作为目标函数,建立约束条件下的干扰资源分配模型。重点分析了突防全过程的干扰掩护情况,利用遗传算法解决了最优资源分配方案求解的问题。仿真结果表明,突防飞机在支援干扰飞机协同掩护下的生存概率为96.72%。分配结果满足突防作战的要求,合理的分配干扰资源对充分发挥远距支援干扰飞机的协同作战能力作用显著。

关键词： 改进遗传算法   配电网   稳定性   负荷峰谷差   母线直流电压   可平移负荷  

摘要： 稳定性分析是了解配电网状态的重要手段,但随着配电网结构逐渐复杂,稳定性分析难度逐渐提高,在实践中分析结果与实际存在较大的差距,一致性系数较低,针对目前配电网运行稳定性分析存在的问题,提出基于改进遗传算法的配电网运行稳定性分析。以配电网运行负荷峰谷差最小和母线直流电压峰谷差最小为目标,建立配电网理想运行目标函数,并对配电网运行节点功率平衡、电压以及可平移负荷约束,建立配电网理想运行状态模型,利用改进遗传算法对数学模型寻优计算,量化配电网运行稳定性,实现基于改进遗传算法的配电网运行稳定性分析。经实验证明,设计方法分析与实际一致性系数在0.95以上,具有较高的分析精度。

关键词： 乳腺肿瘤   磁共振成像   乳房X线摄影术   机器学习  

摘要： 目的观察基于递归特征消除支持向量机(RFE-SVM)人工神经网络(ANN)模型鉴别乳腺导管原位癌(DCIS)及其伴微浸润(DCISM)的价值。方法回顾性纳入296例女性单发乳腺癌(DCIS 244例、DCISM 52例)作为训练集,另前瞻性收集120例女性单发乳腺癌(DCIS 87例、DCISM 33例)作为验证集;比较集间一般资料、乳腺钼靶及MRI表现,筛选最优特征子集并构建ANN模型;绘制受试者工作特征曲线,计算曲线下面积(AUC),评估ANN模型鉴别DCIS与DCISM的效能。结果位列前10的最优特征子集依次为Ki-67指数、最小表观弥散系数(ADC_(min))、核分级、ADC_(异质性)、病灶最长径、年龄、P63、病灶强化类型、病灶钙化状态及病灶坏死。ANN模型鉴别训练集DCIS与DCISM的准确率、敏感度、特异度、阳性预测值、阴性预测值及AUC分别为91.55%、63.46%、97.54%、84.62%、92.61%及0.950,在验证集分别为80.00%、69.70%、83.91%、62.16%、87.95%及0.896;其在训练集和验证集的校准曲线与理想曲线走行均基本一致(P=0.355、0.480),且具有较高临床净收益。结论RFE-SVM ANN模型可有效鉴别DCIS与DCISM。

关键词： 地震风险评估   模糊集合   判断矩阵   地震危险性  

摘要： 水利水电工程场外道路的地震风险判定,对工程项目实施进度起着重要作用。本文中以川滇地区工程场外道路为研究对象,采用模糊集合理论和判断矩阵法,建立地质环境和地震危险性两大因子破坏的综合评估数学模型,分析37个地州市遭受地震后道路破坏情况的可能性。分析表明:川滇地区工程场外道路遭受地震中等破坏的可能性较大,且位于四川的工程场外道路遭受到地震风险破坏的指数高于云南地区的地震风险评估值。

关键词： 人工神经网络   深度学习   红外图像识别检测  

摘要： 变电设备的安全运行是确保电力系统长期稳定工作的基石。对变电设备的运行状态进行实时监测,有助于及时发现设备故障,进一步预防潜在风险,确保电网的安全稳定运行。红外图像检测是一种用于变电设备的无损实时监测方法,广泛应用于变电设备的状态监测。设备监测的关键在于对设备红外图像的准确识别和定位。本文通过介绍传统算法和深度学习算法在变电设备红外图像中的识别检测技术应用,有助于研究人员选取合适的视觉检测方法,实现对变电设备的实时监测,提升站内主设备的运行状态监测与故障诊断能力。这样大大提高了变电站的安全性和可靠性,为站内主设备的安全运行提供保障,提升变电站运行效率,减少非计划停电时间,对提高电网运行效率具有重要意义。

关键词： 四酸消解   三酸消解   石墨炉原子吸收  

摘要： 本次实验使用全程序空白和标土作为样品,消解方式为盐酸(HCl)、硝酸(HNO3)、氢氟酸(HF)、高氯酸(HClO4)四酸消解,以及硝酸(HNO3)、氢氟酸(HF)、高氯酸(HClO4)三酸消解,两种消解方式处理样品经定容后,均使用石墨炉原子吸收分光光度计测定镉的浓度。石墨炉原子吸收分光光度计工作过程中使用硝酸钯(Pd(NO3)2)和磷酸氢二铵((NH4)2HPO4)做基体改进剂。结果表明两种消解方式的检出限、精密度、准确度都满足相关方法标准的要求。三酸消解的用酸种类少,引入干扰物质少,适用于土壤中镉的消解和分析。

关键词： 化肥   钙含量   微波消解   电感耦合等离子体发射光谱法   原子吸收分光光度计法  

摘要： 研究建立了微波消解-ICP-OES法和微波消解-AAS法测定化肥中钙含量的检测方法。分别使用国家标准GB/T 19203—2003中方法和两种方法对2种复合肥料标准物质以及12种不同钙含量的化肥样品进行测定。t检验结果表明,王水微波消解与GB/T 19203中硝酸-高氯酸电热板消解的提取效果无显著差异;AAS法、ICP-OES法和GB/T 19203中容量法的测定结果两两之间无显著性差异。两种仪器法的精密度均优于容量法,ICP-OES法的精密度、回收率以及标准曲线决定系数均略优于AAS法。微波消解-AAS法的回收率分别为106.2%,106.4%,6次平行测定的相对标准偏差(RSD)为1.63%。微波消解-ICP-OES法的回收率分别为104.6%,103.2%,6次平行测定的相对标准偏差(RSD)为1.58%。

关键词： 硒   罗伊氏乳杆菌   神经网络   发酵条件优化   遗传算法  

摘要： 为优化罗伊氏乳杆菌(Lactobacillus reuteri)的富硒发酵条件,采用反向传播人工神经网络结合遗传算法(back propagation artificial neural network combined with genetic algorithm,BPANN-GA)来优化罗伊氏乳杆菌的富硒发酵参数。选取培养温度、培养基pH值、硒质量浓度和加入硒的时间为输入变量,以菌体干重为输出变量建立神经网络模型,该模型的拟合优度达到了99.27%。模型建好以后,通过遗传算法对最佳培养参数寻优,选取符合设备条件的近似值进行实验验证,最终确定以菌体干重为目标的最佳培养参数是:温度为36.74℃、培养基pH值为6.56、硒质量浓度为1.43μg/mL、加入硒的时间为培养开始后的5.58 h,在该条件下获得的菌体干重为(13.15±0.03)g/L,其硒转化率为(20.23±0.39)%。且该条件下培养的罗伊氏乳杆菌在模拟胃液中3 h后的存活率为(89.40±0.42)%,在模拟肠液中3、6 h的存活率分别为(96.70±0.39)%、(95.80±0.25)%,具有较高的耐受性。该方法能够实现罗伊氏乳杆菌的富硒发酵条件优化,为相关研究提供理论基础。

关键词： AUV三维路径规划   融合智能算法   改进蚁群算法   改进粒子群算法   遗传算法  

摘要： 为了解决传统蚁群算法收敛速度慢,易陷入局部最优,传统粒子群算法搜索精度差,初始路径不规则等问题,提出一种融合了改进蚁群算法(IACO)、改进粒子群算法(IPSO)和遗传算法(GA)的IACO-GA-IPSO路径规划算法。首先定义三维海洋环境模型,将工作空间沿Z轴方向划分成水平的栅格平面;其次建立多标准的路径优劣评价模型;最后由融合算法规划路径:IACO算法生成次优种群,GA算法优化种群多样性,IPSO算法快速收敛到全局最优。实验结果表明,融合算法能充分发挥每种算法的优点,克服种群规模和收敛速度的矛盾,优化初始种群,提高全局搜索能力、局部搜索精度和算法运行效率,加快收敛速度并避免陷入局部最优路径。