关键词： 电缆内部温度   非均匀分层   多层电缆微波辐射传输模型   BP神经网络   遗传算法  

摘要： 目的针对现有电缆监测系统无法实现无损式测量电缆内部温度的问题,方法提出一种基于微波辐射测量的电缆内部温度反演方法。首先,使用非相干方法构建多层微波辐射传输模型,利用指数函数进行分层,通过无限元仿真得到微波辐射计测量的亮温数据集,应用十折交叉验证划分数据集,为模拟实际测量中微波辐射计测得的亮温值易受环境噪声影响的情况,本文将测试集仿真值混合信噪比10~50 dB的高斯白噪声作为微波辐射计的实测值;然后采用遗传算法(genetic algorithm,GA)优化BP神经网络的权值和阈值,以此构建GA-BP神经网络模型,再向构建好的网络中输入样本,训练网络模型;最后利用实测值验证经过训练的GABP神经网络模型在反演电缆内部温度方面的能力。结果实验结果表明:相较于仅使用BP神经网络,使用遗传算法优化后的BP神经网络在反演电缆内部温度方面表现更优异;网络的反演效果和实测值添加的噪声信噪比呈正相关,噪声信噪比越大,神经网络的反演效果越好;当测试集中添加的噪声信噪比大于36 dB时,R^(2)>0.627,RMSE<5.55,反演效果较好;当混合噪声信噪比为50 dB时,反演效果最优,决定系数可达0.985。结论结果证明了GA-BP神经网络在电缆内部温度反演的有效性,为电缆内部温度反演提供了新思路。

关键词： 高速公路收费站   管理场区   造价   遗传算法   神经网络  

摘要： 本文采用遗传算法优化的神经网络(GA-BP神经网络)方法,选取26组高速公路沿线收费站管理场区作为工程实例,构建了高速公路收费站管理场区的GA-BP神经网络造价预测模型。GA-BP神经网络有着较高的收敛速度,模型预测值与实际值吻合较好,预测精度基本符合项目施工图预算的要求,验证了GA-BP神经网络方法预测造价的可行性和有效性。

关键词： 边缘计算   双智能反射面   能量收集   计算卸载  

摘要： 为解决计算密集型应用的终端物联网用户设备微电池能量难题,研究绿色可再生能量收集技术和双重构智能反射面技术赋能边缘计算,构建双智能反射面辅助的绿色物联网边缘计算系统,有效延长终端物联网用户设备计算寿命,提高系统计算吞吐量。首先,建立双智能反射面辅助的多用户级联衰落信道模型,建立绿色可再生能量收集的多时隙随机到达模型,建模物联网终端设备的能量供需因果约束条件。其次,以系统计算吞吐量最大化为准则,建模终端设备本地计算速率、边缘计算卸载功率、智能反射面相位的联合优化设计问题;该设计问题隶属一类复杂的非凸优化问题。为此,采用轻量级的多阶段优化技术,快速迭代设计本地计算、计算卸载、智能反射面相移等变量,完成绿色物联网边缘计算系统设计。实验结果表明,在较少的系统计算时间下,本文所提方案与基于半定松弛算法的性能增益相当,且优于已有的基准方案。

关键词： 茶叶   硝酸   电感耦合等离子质谱法   微波   消解  

摘要： 建立硝酸提取-微波消解-电感耦合等离子质谱法(ICP-MS)同时测定茶叶中Pb、Cd、As、Cu、Zn、Cr、Co、Mo等16种元素的最佳测定方法。茶叶标准物质GBW10052a(GSB-30a)经微波消解处理后,利用标准曲线法结合在线加入内标溶液,在碰撞模式下分别用外标法和标准加入法同时测定16种元素含量,研究茶叶基体对待测元素定量分析的影响。结果表明,该方法能同时测定多种元素,线性范围广,所测元素相关系数R^(2)为0.998~1.000,3个浓度水平添加回收率为88.56%~120.24%,相对标准偏差在0.72%~2.67%,方法检出限0.001~0.200 mg·kg^(-1),标准加入法能有效消除基体干扰影响,可用于日常茶叶样品中重金属元素的检测。

关键词： 配电物联网   边缘计算   电缆通道   综合评估  

摘要： 针对配电网智能化运维需求和数智化坚强电网发展趋势,融合物联网和边缘计算技术,提出一种配电物联网边缘计算场景下基于改进自适应神经模糊推理系统(adaptive network-based fuzzy inference system,ANFIS)的电缆通道综合评估及智能预警方法。首先,借助边缘物联终端的数据采集和处理计算优势,基于设备感知层、物联网络层、数据平台层和应用展示层4层结构,对电缆通道综合监测系统进行设计。然后,为实现通信延时和计算延时最小,构造出分层边缘计算模型,并从实时价值密度、执行紧迫性、重要性量化分析三个方面,提出相应的任务卸载及调度方案,提升资源利用和任务执行效率。最后,利用相空间重构对ANFIS进行改进,迭代训练后用于电缆通道运行状态的综合评估。并通过层次聚类将电缆通道标记为不同的风险等级,为运维人员提供支持。算例部分结合工程实验,验证了该方法的可行性。

关键词： 人工智能   益智类   计算机软件开发  

摘要： 在数字化时代,人工智能(Artificial intelligence,AI)在益智类计算机软件开发中展现出了巨大的潜力和影响力益智类计算机软件旨在挑战用户的思维能力、逻辑推理能力以及问题解决能力,而人工智能的引入使得这些软件更加智能化和个性化。基于此,本文简要讨论了人工智能技术在益智类计算机软件开发中的价值,深入探讨了人工智能在益智类计算机软件开发中的应用难点和要点,以供参考。

关键词： 多机器人装配单元   有限缓存   搬运时间   关键路径   遗传算法  

摘要： 【目的】解决在有限缓存约束下的装配与搬运作业整体调度问题。【方法】考虑单元内缓存容量约束和搬运时间对调度的影响,建立了考虑有限缓存约束的模型,并基于关键路径的改进遗传算法求解该模型,提出了适合该模型的三层编码方式和插入式解码方式,设计了基于关键路径的交叉和变异方法,通过标准测试算例对算法的主要参数进行优化求解,并通过实验验证了改进操作的有效性。【结果】1)各参数对算法求解性能的影响力由大到小依次是:多样性阈值thr、种群大小pop、交叉概率β、变异概率γ、轮盘赌筛选尺度k。2)随着种群规模的增大,能够搜索到最优解的概率更大,但在种群规模增大到150之后此影响将减弱。3)交叉概率β取80%,轮盘赌筛选尺度k取2,变异概率γ取10%较为合适。【结论】1)正逆工序两种初始化方式可以互为补充,通过添加补充种群的方式,可以使得遗传算法具有较好的进化动力并取得较优的计算结果。2)采用基于关键路径的交叉和变异方法,不仅能够提升种群中的信息交换效率,使得种群整体的进化更加优秀,也能够在一定程度上提升算法的局部搜索能力。3)将缓存容量设置为全部待调度工件的20%可以得到较优的调度结果。

关键词： 中国计算机学会   智能机器人   科技创新团队   认知计算   高层次人才   人工智能   学会副理事长   多模态信息  

摘要： 卢涛,教授,博士生导师,智能机器人湖北省重点实验室主任,入选湖北省青年晨光计划,湖北省高校优秀中青年科技创新团队负责人,兼任湖北省人工智能学会副理事长、中国计算机学会高级会员、中国人工智能学会青年委员会委员、美国电气与电子工程师协会会员等。2013年卢涛教授组建了多模态感知与认知计算研究团队,现有成员11人,其中湖北省高层次人才4人。

关键词： 配电网   项目施工工期   遗传算法   优化模型   科学调配  

摘要： [目的]随着配网建设投资规模屡创新高,工程项目与日俱增,配网工程项目的项目进度管控和项目管理面临着巨大压力,为了实现全过程管控与资源相结合,全面提升配电网施工管理水平,配电网施工人机资源科学调配的研究具有重要意义。[方法]首先,通过调研梳理各流程环节的先后逻辑关系,采用单代号有向网络图建立了配电网工程项目各工序的流程模型;然后,基于项目全过程工期影响因素的分析,构建了施工阶段指导工期测算模型;最后,提出了基于遗传算法的配电网施工人力机械资源科学调配方法,为项目全过程在时间维度上的不同种类的人力机械设备资源分配提供数据支持,实现资源最优分配并预测工期。[结果]根据某配网实际工程项目构建算例,对所提方法的有效性进行了分析,结果表明所提方法有效缩短了施工工期,并且可得出重要资源的每日分布情况以及项目关键路径,为进一步缩短工程工期提供理论指导。[结论]可见,所提方法有效实现了资源调配、辅助管理者决策的目的,同时提高了资源的利用率,间接减少不必要的资源成本,提高项目整体的工作效率。

关键词： 传动系统   遗传算法   微观修形   模态分析   传递误差  

摘要： 集中式传动系统布局紧凑,部件间距小,因此对其NVH(noise,vibration,harshness,噪声、振动与声振粗糙度)控制提出了更高要求。以某工程机械的集中式传动系统为研究对象,首先,进行了其振动噪声测试,并分析了齿轮微观修形原理;其次,考虑了系统模态共振与齿轮啮合的相互耦合,建立了该传动系统的有限元模型并进行仿真,结果显示,齿轮副接触斑点和模态的仿真结果与测试结果一致,验证了建模方法的可行性;接着,基于遗传算法求解了齿轮微观修形参数,实现了齿轮微观修形的最优设计,并通过模态优化来避免系统共振;最后,进行实验验证,结果表明,齿轮修形后传动系统的噪声降低至95.2 dB,比修形前下降了4.8 dB。采用基于遗传算法的齿轮微观修形和模态优化方法可以降低传动系统的振动噪声,这为集中式传动系统的NVH控制提供了一定参考。