关键词： Computer science/business data processing  

ISBN: (数字)9781394308538 ISBN: (纸本)9781394244416

摘要： The next phase of the internet—multimodal, vision-enabled AI that will transform society Written by Irena Cronin, renowned consultant in the immersive space, and Cathy Hackl, globally recognized tech & gaming executive, futurist, and speaker, Spatial Computing: An AI-Driven Business Revolution reveals exclusive insider knowledge of what's happening today in the convergence of AI and spatial

关键词： 互相关   最大能量   模型道   相空间  

摘要： 在地震勘探剩余静校正阶段，遗传算法处理低信噪比数据时容易受到噪声干扰，迅速陷入局部最优。本文提出一种基于概率统计的慢速扩展遗传算法（Slow expansion genetic algorithm for residual static correction,SEGA）。以动校正后的共中心点道集数据作为输入，通过地震道与混波模型道互相关，分别获取炮点与检波点的互相关矩阵，并利用所提出的转换函数获得静校正量概率矩阵；根据该概率矩阵的值，进行种群的初始化、交叉、变异；通过选择最优染色体更新叠加剖面，并利用慢速扩展相空间来重新确定校正量的上下界；重复如上步骤直至收敛。实验结果表明，SEGA在某山区收集的地震数据上能显著提高叠加剖面的成像质量，与最大叠加能量法和基准遗传算法相比，叠加能量分别提升了6.61%、5.55%。

关键词： 高比例光伏   农村配电网   储能   低碳运行   自适应日前优化调度   遗传算法  

摘要： 在“双碳”目标和乡村振兴战略的引导下，高比例分布式光伏接入的新型农村配电网面临着安全、低碳、经济运行方面的巨大挑战。储能设备具有电能存储和时序转移的特点，可以促进光伏消纳，同时有效提高农村配电网的减碳效果。然而，现有的光储协同的低碳优化调度方法存在无法兼顾电压安全和减碳效果，以及缺乏精细化时空碳足迹追踪的问题。提出了一种计及减碳效益的高比例光伏农村配电网储能双模式自适应优化调度方法。该方法考虑储能设备在调峰、调压、减碳方面的作用，提出了农村配电网储能自适应双模式日前优化调度架构，并制定了双运行模式的切换准则。在此基础上，分别建立了以配电网安全运行和低碳运行为目标的储能调度模型，并利用遗传算法求解得到双模式协同的储能优化运行方案，以实现农村配电网的安全低碳运行。通过对改进的IEEE 33节点算例进行仿真测试，验证了所提储能自适应优化调度方法在调压调峰和减碳运行方面的优势。该方法能够在保证电压安全的前提下，有效提高高比例光伏接入农村配电网的减碳效果。

关键词： 物联网   僵尸网络   特征选择   遗传算法   流量检测  

摘要： 针对物联网Mirai僵尸网络流量数据的高维度和大规模数据导致传统检测方法存在检测时间长、资源消耗大和准确性欠佳的不足,文章提出了一种基于集成特征选择的物联网僵尸网络流量检测(IoT Botnet Traffic Detection Based on Ensemble Feature Selection,IBTD-EFS)方法。首先,为了降低网络流量数据样本的特征维度以便获取最优特征子集,文章提出了一种基于特征分组和遗传算法相结合的集成特征选择(Ensemble Feature Selection Based on Feature Group and Genetic Algorithm,EFS-FGGA)算法;然后,为了高效地检测Mirai僵尸网络流量,提出了基于极限梯度提升的物联网僵尸网络流量分类(IoT Botnet Traffic Classification Based on eXtreme Gradient Boosting,IBTC-XGB)算法;最后,联合上述算法,进一步提出了物联网僵尸网络流量检测IBTD-EFS方法。实验结果表明,IBTD-EFS方法能屏蔽物联网设备的异构性,对Mirai僵尸网络流量检测达到99.95%的准确率,而且保持了较低的时间开销。

关键词： 槽型钢-混组合梁   遗传算法   截面优化   遗传算法参数   多目标  

摘要： 槽型钢-混组合梁是当前应用较为广泛的一种桥结构形式。该研究以提升槽型钢-混组合梁设计效率为目标,采用创新的人工智能遗传算法,通过Python平台编译。该文针对钢-混组合梁进行全面优化,专注于13个关键截面设计参数,如钢板宽度与厚度、加劲肋个数、梁高等。通过合理选择遗传算法参数,实现快速、规范且经济的设计。研究创新之处在于将人工智能算法应用于桥梁设计,为设计工程师提供高效可靠的工具,显著提升设计效益。通过关键参数的优化,该文为槽型钢-混组合梁设计领域作出有益贡献,同时展示遗传算法在解决多目标、多参数工程优化问题中的显著便利。

关键词： 屏蔽泵   叶轮   水力优化   遗传算法   Kriging代理模型   水力特性  

摘要： 为改善屏蔽泵叶轮综合水力性能,搭建了ANSYS-Workbench与iSIGHT联合优化平台,采用优化拉丁立方设计对叶片骨线、前后盖板及叶缘厚度等共28个备选参数进行敏感性分析.基于各参数对目标函数影响程度,确定叶片前盖板及骨线处等9个参数作为最终优化输入参数,选取Kriging代理模型与非支配排序遗传算法NSGA-Ⅱ对效率及扬程迭代寻优,最终依据不同权重分配给出2种叶片优化方案.通过数值模拟验证,优化方案1与方案2在额定工况下效率分别提升1.98%和2.83%,扬程分别提升15.73 m和13.39 m,运行区间水力外特性均有明显提升.研究结果表明:前盖板参数z 3对效率及扬程影响最大,分别达到-18.99%与-30.10%;使用Kriging代理模型的预测精度最高,总误差E 0值为3.393%;在0.83 Q BEP~1.12 Q BEP运行区间,方案1与方案2的扬程明显高于原方案,方案1在最优流量工况的优化效果最为显著,达13.89%.

关键词： 多智能体强化学习   智能规划   启发式搜索   探索效率  

摘要： 目前深度强化学习算法在不同应用领域中已经取得诸多成果,然而在多智能体任务领域中,往往面临大规模的具有稀疏奖励的非稳态环境,低探索效率问题仍是一大挑战。由于智能规划能够根据任务的初始状态和目标状态快速制定出决策方案,该方案能够作为各智能体的初始策略,并为其探索过程提供有效指导,因此尝试将智能规划与多智能体强化学习进行结合求解,并且提出统一模型UniMP(a Unified model for Multi-agent Reinforcement Learning and AI Planning)。在此基础上,设计并建立相应的问题求解机制。首先,将多智能体强化学习任务转化为智能决策任务;其次,对其执行启发式搜索,以得到一组宏观目标,进而指导强化学习的训练,使得各智能体能够进行更加高效的探索。在多智能体即时战略对抗场景StarCraftⅡ的各地图以及RMAICS战车模拟对战环境下进行实验,结果表明累计奖励值和胜率均有显著提升,从而验证了统一模型的可行性、求解机制的有效性以及所提算法灵活应对强化学习环境突发情况的能力。

关键词： 微波消解   ICP-OES法   土壤和沉积物   金属元素  

摘要： 采用硝酸-盐酸-氢氟酸三酸体系作为消解液,运用微波消解前处理、电感耦合等离子发射光谱法测定土壤和沉积物中钾、镁、钠、钙、锡、钒、锰、镉、钴、铬、铜、镍、铅、硒、锑和锌等16种金属元素。此方法各元素的检出限在0.002~0.016 mg/L之间,各样品平行测定结果的相对标准偏差在0.40%~2.85%之间,平均加标回收率在85.7%~106.6%之间。该方法具有检出限低、精密度好、准确度高的特点,样品测定结果接近样品真实浓度。

关键词： 遗传算法   新能源汽车   荷电状态(SOC)  

摘要： 为解决目前新能源汽车电池荷电状态(State of Charge,SOC)估算方法存在的最大绝对误差偏大问题,文章提出一种基于遗传算法的优化方法。该方法通过构建物理电路模型来等效电池内部结构,并引入充放电分区机制补偿滞后状态,完成电流值修正。同时,离散化处理模型参数,并利用最小二乘法完成参数辨识。在神经网络(Back Propagation,BP)中,采用遗传算法估算并优化模型,以输出精确的SOC估算结果。实验结果显示,利用该方法估算的最大绝对误差稳定在0.0~0.2,显著提升了估算精度,满足预期的误差要求。

关键词： 流型识别   人工神经网络   数据驱动方法  

摘要： 流型是研究流动过程中一个十分重要的水力学状态参数,传统流型识别方法一般采用观测手段,往往需要苛刻的实验观测条件,难以应用在工程中。本文利用人工神经网络黑匣子特性通过人工神经网络对从水平管道内气液两相流流型测量实验中获取的数据进行学习,设计了一种无需使用直接观测手段而仅基于两相流速的流型识别的模型并进行了测试,效果良好,误差率低,提出了一种基于数据的流型识别方法。并对人工神经网络模型进行了神经网络结构无关性分析,研究了神经网络隐藏层神经元数对模型精度的影响。