关键词： 四唑虫酰胺   马铃薯   残留   QuEChERS   高效液相色谱串联质谱  

摘要： [目的]基于经典的QuEChERS前处理方法,结合高效液相色谱串联质谱(HPLC-MS/MS)建立四唑虫酰胺在马铃薯及土壤中残留分析方法,明确四唑虫酰胺在马铃薯和土壤中的消解行为和最终残留。[方法]样品经乙腈提取,50 mg PSA、20 mg GCB和100 mg无水MgSO4净化,以5 mmol/L乙酸铵水溶液-乙腈为流动相进行梯度洗脱,HPLC-MS/MS测定,外标法定量。[结果]四唑虫酰胺在马铃薯块茎、马铃薯植株和土壤中0.001~1.0 mg/L质量浓度范围内色谱峰面积与质量浓度呈现良好线性(r>0.9995);在添加水平0.01~15 mg/kg下,3种基质中的四唑虫酰胺平均回收率均处于84.1%~108.1%之间,相对标准偏差(RSD)均处于1.1%~8.4%之间。四唑虫酰胺的定量限(LOQ)为0.01 mg/kg。四唑虫酰胺在马铃薯块茎、马铃薯植株和土壤中的消解动态符合一级动力学方程,半衰期分别为3.8~9.4、3.9~4.0、11.8~28.1 d,四唑虫酰胺在马铃薯块茎和土壤中的最终残留量为<0.01 mg/kg,在马铃薯植株中的最终残留量为<0.01~1.495 mg/kg。[结论]该方法简单、快速、可靠,符合农药残留分析要求,适用于马铃薯中四唑虫酰胺残留量的检测。试验可为四唑虫酰胺在马铃薯上的安全合理施用提供数据支持。

关键词： 人工智能   计算机网络交换机   决策算法   深度学习  

摘要： 传统的交换机决策算法主要基于固定的规则和策略,难以适应复杂多变的网络环境。随着人工智能技术的快速发展,机器学习和深度学习算法成为改进交换机决策的有力工具。这些算法能够通过学习和训练来自动调整交换机的决策策略,提高网络的效率和可靠性。主要介绍基于人工智能的计算机网络交换机决策算法的理论基础、应用技术和算法设计,以及几种具体的算法示例。

关键词： 云雾爆轰   燃料浓度   超压毁伤   人工神经网络  

摘要： 云雾爆轰毁伤范围的预测是云爆武器造成大规模毁伤的研究基础,但云雾爆轰后超压场分布规律与燃料浓度的依赖关系未知,制约了对于云爆毁伤范围的预测。因此,针对2种最为常用的多相云雾燃料,采用最小自由能法计算得到了液相燃料完全以液滴或蒸汽形式存在的多相云雾发生理想爆轰的CJ参数,并通过拟合,得到体JWL状态方程参数。在此基础上计算得到了不同浓度和状态的多相云雾理想爆轰造成的超压场,并借助人工神经网络获得了浓度范围在0.03~0.30 kg/m 3的气固两相和气液固三相云雾场爆轰峰值超压随比例距离衰减规律的代理模型并预测不同毁伤等级对应的毁伤比例半径随燃料浓度的变化,得到毁伤比例半径最大的最优浓度。研究结果表明:云雾区中液相燃料以液滴或蒸汽形式存在对云雾爆轰参数,产物JWL状态方程参数,与云爆爆轰后超压场分布规律的影响都比较微弱(<1.5%);在0.03~0.18 kg/m 3的燃料浓度范围内,Ⅰ级~Ⅲ级毁伤比例半径的最大和最小值分别相差21%、19%、6%,因此大装药结构形成的云雾场爆轰后,Ⅰ级和Ⅱ级毁伤半径与燃料浓度的依赖性更强。

关键词： MCI   随机森林   遗传算法   最优参数  

摘要： 近年来,作为正常与阿尔茨海默病过渡阶段的轻度认知障碍(Mild Cognitive Impairment,MCI)病症的研究备受关注。但目前的医学MCI人工诊断不仅参考的特征局限性较大,且依靠人工判定,易产生主观上的误差。因此,提出一种基于随机森林的MCI自动诊断方法,通过机器学习的方式,高效准确地判定MCI;同时应用遗传算法更高效地搜索求解模型的最优参数。结果表明,该方法与医学人工诊断方式相比准确率提高约5%,且在求取随机森林的最优参数问题上,与网格搜索相比,遗传算法所用时间约为其1/45。

关键词： 发动机控制系统   车辆性能   遗传算法   电控发动机   我国汽车产业   驱动系统   性能需求   优化设计方法  

摘要： 随着我国汽车产业的迅猛发展,对车辆性能的要求也在不断提高。为了更好地满足车辆的性能需求,改善车辆的动力性,必须对车辆的控制系统进行优化。为了解决这些问题,本文提出了一种基于遗传算法的发动机控制系统优化设计方法,通过遗传算法对发动机控制系统进行优化设计,然后根据优化后的系统进行实验分析,以验证本文提出的方法能够有效地提高电控发动机驱动系统的性能,使其具有良好的动力性和燃油经济性。

关键词： 射线追踪   电参数   遗传算法  

摘要： 针对射线追踪算法环境适应性差的问题,提出了一种基于有限实测数据的环境电参数表征方法。将遗传算法与射线追踪算法相结合,基于在目标环境中有限区域外场实验的测试数据,给出仿真环境最适电参数,提高射线追踪算法在此场景下的预测精度。仿真结果表明,该方法在节约大量外场测试时间的基础上,有效提高射线追踪算法的环境适应性,为电磁环境态势感知等工作的高效开展提供了一种可靠方法。

关键词： 薄壁件   ABAQUS   铣削   遗传算法  

摘要： 针对航空隔框类薄壁件在铣削加工中极易产生变形等问题,通过有限元软件ABAQUS研究了铣削过程中装夹布局和铣削参数对薄壁件加工变形量的影响。首先根据装夹有限元模型,分析装夹位置和夹紧顺序对薄壁件变形量的影响,并在装夹仿真的基础上建立了铣削加工模型,设计正交试验得到不同铣削加工参数下薄壁件的变形量;其次以仿真数据为样本,使用BP神经网络和遗传算法对装夹布局和铣削参数进行优化;最后对优化结果进行实验验证,结果显示仿真与实验数据比较符合,最小偏差为4.38%,最大偏差为9.35%。研究结果表明:通过有限元仿真试验辅助选取薄壁件的铣削加工参数,能充分地提高航空薄壁件的加工质量。

关键词： 云计算   电网负荷   电力系统   智能信息   最大负荷  

摘要： 为提供低时延、动态化的差异化服务,满足用户需求,提出云计算背景下电力智能信息数据网架构设计方案。数据网集合电网数据预测和业务网两部分,数据预测参考分类最大负荷、总负荷、分类电量和总电量4类预测量,选取1个作为预测起点,计算得到另外3个值,以并行的方式完成信息整理和负荷预测;业务网以业务实现层、软件定义层、基础资源层3个层次间的相互辅助,为数据网提供高效的数据转换与调用。仿真实验表明,所设计电力数据网得出的负荷值与真实值拟合程度高、均衡负载效果好,能够同时容纳更多的用户,方便工作人员智能操作。

关键词： 人工智能   云计算   资源分配  

摘要： 随着我国信息科学技术的不断发展,基于互联网应用产生的各类大数据信息越来越多,这些数据在网络上通过云平台进行存储。而对于这些数据进行调取计算是一个十分关键的问题,如何使得互联网上这些数据资源得到更加充分的利用就是云计算平台需要解决的问题,而随着当前世界各国在人工智能领域的不断研发,通过人工智能算法使得云计算平台的资源得到更加充分的调用,能够进一步提升云计算资源的分配效率。比如,利用机器学习以及对算法的优化,能够让网络上的不同用户在不同时段满足自身对于云计算需求的不用,通过人工智能进行充分调配,能够进一步对云计算资源的利用进行优化,同时也能够充分降低因重复进行数据运算而造成的资源浪费。因此,本文主要通过对云计算周围环境的规划,对人工智能技术的运用过程中的云计算资源分配工作进行分析,进一步提高我国的云计算服务水平。

关键词： 智能交通   计算机   信息技术  

摘要： 智能交通系统中计算机信息技术的应用旨在通过智能化手段解决城市交通问题。通过集成物联网、云计算、大数据分析和人工智能等技术,智能交通系统能够实时监测交通流量、分析交通状况,并智能调整交通信号,有效缓解交通拥堵,提高交通效率。此外,智能驾驶技术的引入进一步提升了交通安全性和驾驶体验。这些方法的应用显著降低了交通事故发生率,并改善了城市交通环境。因此,智能交通系统中计算机信息技术的应用不仅提升了交通管理的智能化水平,也为城市交通带来了更高效、更安全、更便捷的出行体验。