关键词： 多岛遗传算法   Isight平台   离心泵   优化设计   数值仿真  

摘要： 离心泵的效率和汽蚀性能是关系到离心泵能效和稳定性的关键指标,本文以Isight多学科优化平台为基础,将参数化建模、网格划分、数值计算、优化分析等水力设计流程有机结合,构建了离心泵自动优化设计平台。以效率指标和汽蚀余量为目标函数,采用多岛遗传算法对比转速为202m, m^(3)/s的大流量离心泵进行了多目标性能优化。结果表明:多岛遗传算法能够有效提升大流量离心泵水力性能,其主要表现为离心泵设计效率提高0.4%,小流量工况效率整体提高2%~3%,设计工况汽蚀余量降低3m。

关键词： 智能科学   智能信息处理   机器学习   人工心理   计算智能   人工智能   专家系统   领域理论研究  

摘要： 期刊简介《智能系统学报》是中国人工智能学会的会刊,由中国人工智能学会与哈尔滨工程大学联合主办,旨在创办中国智能科学领域最具引领性的中文学术期刊,主要刊登人工智能与计算智能、智能控制与决策、智能信息处理、专家系统与知识工程、机器学习与知识发现以及人工心理与机器情感等内容,反映我国智能科学领域理论研究及科研进展情况,以促进和扩大国内外学术交流,为我国智能科学的发展和社会进步服务。

关键词： 意图识别   意图分类   RoBERTa模型   双向循环门控单元   PositionRank模型   多头自注意力机制  

摘要： 随着手机应用软件的流行,应用市场上出现了大量非结构化的中文用户评论。基于用户评论识别App用户意图,可以帮助开发人员对App软件进行有针对性的维护和改善。为了从中准确识别用户意图,提出一种基于融合模型和语义网络的App用户意图识别方法FSAUIR。使用百度工具Senta判断评论的情感倾向,构建基于RoBERTa的融合意图分类模型RBMS,通过RoBERTa模型将用户评论转化为语义特征表示,并将其输入到双向门控循环单元中,以提取评论的全局上下文语义信息,同时利用多头自注意力机制和SoftPool获取关键的特征信息,保留主要特征,通过Softmax进行归一化处理,得到意图分类结果。在意图分类的基础上,引入PositionRank模型提取各意图类别下评论的关键词,计算关键词之间的共现关系,构建关键词语义网络,从而更细粒度地识别用户意图。实验结果表明,相比BERT、RoBERTa、RoBERTa-CNN等模型,RBMS模型在人工标注数据集上具有较优的分类性能,准确率、精确率、召回率、F1值分别为87.75%、88.09%、87.80%、87.88%。此外,在意图分类的结果集中,FSAUIR构建的语义网络可以高效地挖掘出用户评论中有价值的信息。

关键词： 箱梁桥   正交异性钢桥面板   车辆荷载识别   机器视觉   遗传算法   应变影响线   数值模拟   模型试验  

摘要： 为方便快捷地识别正交异性钢桥面板箱梁桥的车辆时空信息,实现不依赖车辆横向位置精确识别车辆荷载,提出一种基于机器视觉和遗传算法优化组合应变影响线的车辆荷载识别方法。该方法首先通过桥梁侧面安装的摄像头采集车辆视频流数据,基于机器视觉技术识别车速、车轴数和轴距等信息;然后采集U肋下缘应变响应,利用已知轴重的标定车辆识别测点的应变影响线;再基于变异系数指标采用遗传算法优化确定对荷载横向位置不敏感的最优组合应变影响线;最后进行车辆荷载识别。以某正交异性钢桥面板箱梁桥为背景,开展数值模拟和缩尺模型试验,研究不同车型、车重、横向位置和噪声水平等多种工况下所提方法的识别效果,验证方法的有效性和抗噪声性能。结果表明:该方法对车速、车轴数和轴距识别具有较好的精度和稳定性;基于变异系数优化后的组合应变影响线对车辆横向位置不敏感,可在不预估车辆横向位置的情况下有效地识别车辆荷载;数值模拟的轴重和总重最大识别误差分别为5.57%和4.03%(考虑20%噪声),模型试验测试的轴重和总重最大识别误差分别为7.16%和4.90%,该车辆荷载识别方法具有较好的适用性和准确性,便于工程应用。

关键词： 人工神经网络   配电网   故障识别   故障定位  

摘要： 提出一种基于人工神经网络的配电网故障测距方法。为训练神经网络,从记录的继电器故障信号中提取一系列特定的特征,这些特性是通过对三相电流和序列进行小波变换并提取高频特性来获得的。由于故障发生时会产生高频,因此可以使用小波变换提取信号信息。经过小波变换后,可以使用统计学方法获得序列的小分量以及三相信号的熵,提取其中的隐藏特征,并将其单独呈现以训练神经网络。此外,由于所获得的用于神经网络训练的输入取决于故障角度、故障电阻和故障位置,因此应该选择训练数据,使得这些差异被适当地呈现,使得神经网络计算顺利进行。因此,选择信号处理函数、数据频谱以及随后的统计参数及其组合是非常重要的。最后,在实现神经网络后,可以估计故障截面、故障位置和故障电阻。仿真结果表明,神经网络对不同角度、不同位置、不同电阻的故障具有良好的性能。

关键词： 人工智能   信息   通用智能机制   符号主义   联结主义   行为主义  

摘要： 迄今为止,就类人智能意义上的通用人工智能核心机制而言,还没有形成真正可行的研究进路,但从信息层次可以清楚地看到,现有人工智能研究进路及其整合却都有程度不同的通用智能机制启示。符号主义进路主要涉及通用人工智能的机器机制基础,其启示主要是人类知识的符号表征和运演等在通用人工智能中不可或缺的地位;联结主义进路的启示主要在于智能体内部关系在人工智能中的地位,涉及基于内部结构的解释机制基础的重要性和局限;行为主义进路的启示主要涉及诠释及其与解释之间的具体关系机制;而人工智能研究进路整合的启示则是解释和诠释构成的双向循环理解。

关键词： 软件工程   遗传算法   项目调度优化   资源利用率最大化  

摘要： 项目调度是软件工程领域中的重要问题,影响着项目进度及资源的利用率。传统的项目调度方法存在着调度复杂度高、求解时间长等问题。为解决这些问题,以软件工程中的项目调度为研究对象,采用遗传算法作为优化方法,将项目调度问题转化为遗传算法的编码和适应度函数设计,进行种群进化和优化,得到最优的项目调度方案。实验表明,此方法资源利用率在46%~73%,可有效解决复杂项目的调度问题。

关键词： 项目调度   改进遗传算法   鲁棒性   多模式  

摘要： 针对于不确定环境下的资源受限多模式的项目调度,引入了三角模糊数表示工期,同时考虑解的鲁棒性和质量的鲁棒性,建立了以鲁棒性最大化为优化目标的数学模型,并设计了遗传算法来对模型进行求解。最后经过实验分析,并与其他算法相比较得出,该算法明显优于现有的经典优化算法。

关键词： 时间费用权衡   重复性项目   模糊机会约束规划   遗传算法  

摘要： 为了减少不确定性对项目业绩目标的影响,提高进度计划的鲁棒性,研究模糊工序工期下的重复性项目离散时间费用权衡问题。通过模糊风险度量,建立考虑决策者风险偏好的模糊机会约束规划模型,目标是确定所有工序的最优执行模式(即模式列表),从而在满足事先设定的工期延误和费用超支风险水平条件下最小化项目预算。提出模式列表已知条件下,计算模糊总工期和模糊总费用隶属度函数的正向递归过程,并据此设计搜索最优模式列表的基于电磁机制的改进遗传算法(GA-EM)。利用一个实际工程案例验证算法的有效性,并通过数值实验分析算法的计算性能。结果表明,GA-EM能够给出满足给定工期延误和费用超支风险水平的模糊进度计划,预算的平均和最大百分比误差分别不大于0.096%和0.239%。

关键词： 遗传算法   改进变异算子   平滑算子   路径规划   AGV   MATLAB  

摘要： 针对传统遗传算法路径规划时常出现路径较长和路径不平滑的问题,提出一种改进遗传算法的路径规划方法,引入了改进变异算子和平滑算子对路径进行优化。以锌锭智能搬运AGV为研究对象,利用MATLAB软件对改进遗传算法进行仿真实验。结果表明,在相同的算法参数下,改进遗传算法比传统遗传算法规划的路径不仅更平滑,而且长度更短,确认了改进遗传算法在AGV路径规划方面的优越性。所提出的方法提高了锌锭智能搬运AGV运行的平稳性,对其他类型AGV的路径规划具有一定的参考价值。