关键词： 野营器材   云自适应   遗传算法   路径优化模型   仿真  

摘要： 针对野营器材运输投送过程中存在的及时性不强、精准性不高和匹配性欠佳等问题,论文围绕现代联合作战保障和现代军事物流体系建设,综合考虑野营器材运输投送中的时间要求、经济成本和风险制约,构建运输路径优化模型,并采用基于云自适应遗传算法优化求解,以期制定合理的野营器材运输方案,供野营器材保障决策参考。

关键词： 空预器排烟温度控制   计算机智能控制   神经网络   模糊逻辑  

摘要： 本文聚焦于空预器排烟温度控制的重要性和现状,探讨计算机智能控制技术在此领域的应用。通过采用神经网络和模糊逻辑等先进的智能控制理论,本研究构建适用于空预器排烟温度控制的智能控制策略。研究发现,这些策略能显著提高控制精度和系统适应性,同时面临数据处理、系统复杂性等挑战。本文不仅总结智能控制方法的优化策略和应对挑战的方法,还对未来智能控制技术在工业应用中的发展趋势进行展望,为相关领域的研究提供理论和实践参考。

关键词： 人工智能   机器学习   计算机电路   故障检测诊断  

摘要： 文章旨在探讨基于人工智能的故障检测与诊断技术在计算机电路系统中的应用。通过综述当前电路系统故障检测与诊断技术的发展现状,分析其局限性与挑战,引出基于人工智能的解决方案。研究当前机器学习和深度学习在故障检测中的关键技术,如数据预处理、特征提取以及模型训练。借助机器学习算法高效识别电路系统中的潜在故障模式,并实现准确的故障诊断。此外,强调基于人工智能的故障检测与诊断技术在提高电路系统可靠性和维护效率方面的巨大潜力,为未来智能化维护系统的发展提供了重要启示。

关键词： 湿消化   过硫酸铵   混酸   原子荧光   总砷  

摘要： 目的比较硝酸、硫酸、高氯酸混酸与过硫酸铵两种消解法-原子荧光测定尿中总砷的方法。方法前处理分别用硝酸、高氯酸、硫酸混酸在310℃下对尿样消解1 h后加硫脲-抗坏血酸还原样品和用饱和过硫酸铵溶液在310℃下对尿样消解1 h后加入硫脲-抗坏血酸还原,进入原子荧光仪检测。结果在1.00~20.00μg/L砷含量范围内,标准曲线回归方程:y=106.587 x-11.979,相关系数优于0.9990,混酸消解法的精密度2.06%~3.03%,平均加标回收率101.2%~104.3%,检出限0.012μg/L;饱和过硫酸铵消解法的精密度3.31%~4.05%,平均加标回收率97.9%~101.6%,检出限0.006μg/L。结论两种方法的准确度、精密度均符合卫生标准《尿中砷的测定氢化物发生原子荧光法》(WS/T 474-2015)的要求,适于大批量尿中总砷含量的检测。

关键词： 雷斯青霉   遗传操作系统   基因敲除   潮霉素B   原生质体  

摘要： 雷斯青霉Penicillium raistrickii能够产生丰富的次级代谢产物,然而,对其生物合成途径和沉默基因簇的产物研究鲜有报道,这是由于高效遗传操作系统的缺乏严重阻碍了其分子生物学机制研究和天然产物的开发利用。本研究建立了未作为特定对象广泛研究的非模式真菌雷斯青霉CGMCC 3.1066的遗传操作系统。我们逐步确定了孢子萌发培养条件、抗生素筛选浓度、原生质体制备条件和转化DNA片段浓度,利用PEG介导的原生质体转化技术,成功敲除了5个长度分布在1-10kb的基因,平均敲除阳性率为17.5%。此外,我们敲除了雷斯青霉中黑色素前体1,8-dihydroxynaphthalene(DHN)-melanin的合成基因。结果表明,该基因的缺失会导致雷斯青霉孢子颜色变为白色,但不影响正常生长,这使得该位点可作为以雷斯青霉为宿主的异源表达整合位点,可快速可视化辨别整合外源基因的转化子。雷斯青霉遗传操作系统的建立,将为其基因功能鉴定、化合物生物合成途径解析等研究奠定基础,同时为其他非模式丝状真菌转化体系的建立提供重要参考。

关键词： 鲜食玉米   产量预测   神经网络   遗传算法   全局寻优   粒子群优化算法  

摘要： 鲜食玉米因其营养丰富、用途广泛、市场潜力大等优势而备受关注,目前,我国鲜食玉米种植面积逐渐扩大,鲜食玉米产量的高效预测对制定其生长期间的精准管理决策具有重要意义。针对传统BP神经网络在预测中存在测试精度低、鲁棒性差等问题,利用遗传算法(Genetic Algorithm,GA)对BP神经网络模型进行优化,构建GA-BP神经网络模型。基于2010—2021年间田间物联网获取的气象因子(大气湿度、大气温度、降雨量)、田间水热因子及鲜食玉米实际产量,分别采用BP神经网络、GA-BP神经网络模型及粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization,PSO)优化BP神经网络(PSO-BP)对所选地区鲜食玉米产量进行预测与相关性分析。结果表明,鲜食玉米产量与月最低土壤温度、月平均土壤温度、月大气最高温度和月平均大气湿度相关性极显著,相关系数高于0.8,与月最高温度、月土壤平均含水率、月大气平均温度、月降雨量相关性显著,与月大气最低温度相关性较弱。GA-BP神经网络模型精度明显高于PSO-BP及BP神经网络模型,R^(2)达到0.9564。因此,通过GA-BP神经网络模型可以更科学、合理地对鲜食玉米的产量进行预测,从而对鲜食玉米生产及管理措施的调整具有重要的指导意义。

关键词： 供热负荷预测   BP神经网络   遗传算法   支持向量回归机   长短期记忆网络  

摘要： 为保证用户的用热需求,提高能源利用率,精准预测供热负荷,将用户投诉率、室外气象条件以及历史负荷作为输入特征,利用BP神经网络、遗传算法优化BP神经网络(GA-BP)、支持向量回归机(SVR)和长短期记忆网络(LSTM)分别建立了4种供热负荷预测模型,对未来一段时间的供热负荷进行逐时预测,并以实际供热数据进行训练和验证。研究结果表明:相较于其他3种预测模型,GA-BP的预测精度最高,拟合优度R 2可达0.994,平均绝对百分比误差最小为1.20%,可应用于实际供热负荷预测与调控。

关键词： 捷克   超现实主义   符号学   马克思主义   布拉格学派  

摘要： 在捷克斯洛伐克超现实主义运动的两次高潮中,符号学与马克思主义的交锋与对话发挥重要作用。20世纪20–30年代,受布拉格学派符号功能论影响,以“旋覆花社”为主的左翼先锋诗人结合日常生活诗学、技术唯物主义、弗洛伊德主义提出“诗歌主义”构想,受到恪守“社会主义现实主义”的马克思主义者的批判。20世纪50–60年代,以斯维塔克、埃芬伯格、史云梅耶为代表的战后超现实主义实践者致力于寻求先锋形式与社会批判间的对话,在“捷克新浪潮”电影实验的激活下,推动人道主义马克思主义与符号学的结合。捷克超现实主义运动是考察捷克马克思主义符号学变迁的棱镜,具有别于其法国同道的文化本土性。

关键词： 多光谱测温   发射率   BP神经网络   遗传算法  

摘要： 传统多光谱测温是假设发射率与波长之间的函数关系,通过上述函数关系式把多光谱测温模型转化为单目标规划问题来求解待测温度,然而发射率与波长的函数关系的准确性是亟待解决的关键问题。现分析了BP神经网络算法在发射率模型分类上的准确性,结果表明,BP算法最佳分类准确率基本都能保持在80%以上,甚至可以接近90%。

关键词： 核电热力系统   改进式多种群遗传算法   参数优化   循环热效率  

摘要： 核电机组二回路热力系统是将热能转化为机械能并进行发电的关键部分,在保证安全的基础上提高其效率具有重要意义。对此,首先根据热平衡法建立热力系统的数学模型。其次,在多种群遗传算法的基础上增加并行机制与协同策略,结合自适应策略提出一种改进多种群遗传算法,并利用测试函数测试其寻优性能。最后,以机组循环热效率为目标函数,回热再热抽汽流量为决策变量,在约束条件下采用改进算法对热力系统进行优化设计。结果表明:改进多种群遗传算法比标准遗传算法与多种群遗传算法更有效率且收敛精度高;采用该优化算法后,机组循环热效率提高了1.18%。