关键词： 计算机   图像视频识别   智能监控  

摘要： 凭借计算机图像处理与识别技术的日益成熟,智能视频监控系统在各个领域展现出广阔的应用前景。该技术能够迅速识别海量视频图像信息,显著提升识别效率,为智能监控带来革命性变革。通过实时捕捉和分析监控画面,系统能够自动检测异常事件,实现自动化监控与智能调度。随着信息技术的不断发展,计算机图像处理与识别技术将进一步推动智能视频监控系统的优化与升级,为社会安全和管理带来更大的便利与效益。

关键词： 轮端轮毂   晶粒尺寸预测   遗传算法   神经网络   数值模拟  

摘要： 目的针对6082铝合金轮端轮毂在热处理过程中出现的粗晶问题,利用基于遗传算法优化的BP神经网络晶粒尺寸预测模型模拟优化锻造工艺方案,避免产生粗晶。方法以遗传算法替代梯度下降法优化神经网络各节点的权值和阈值,建立高精度的GA-BP神经网络晶粒尺寸预测模型,再以轮端轮毂为对象,设计锻造工艺方案并利用Deform进行微观组织仿真,研究压下速率、坯料初始温度对晶粒尺寸的影响,获得最优方案。结果优化模型预测的晶粒尺寸平均值和最大值的平均绝对百分比误差分别为2.55%、0.43%,与常规的BP神经网络相比,准确性有了较大提高。对比不同锻造方案的结果,得到轮毂较优的初始坯料温度为500℃,压下速率为200mm/s,经试验验证,锻件特征位置的晶粒尺寸预测值与实际值之间的误差均在10%以下,表明该预测模型具有良好的工程应用价值。结论遗传算法的引入大大增强了BP神经网络的全局寻优能力,提高了模型的准确性。在Deform中复现的预测模型对锻件的晶粒尺寸分布有较好的预测效果,并基于此成功模拟、优化了轮端轮毂的锻造方案。

关键词： 计算思维   初中信息科技   人工智能  

摘要： 《义务教育信息科技课程标准(2022年版)》最关注学生个性化、多样化的学习和发展需求,倡导教师在持续增强课程适宜性的基础上坚持与时俱进,同时也强调重视培养学生的核心素养。基于此,本文将新版课程标准的贯彻实施作为研究背景,以初中信息科技课程人工智能模块教学为例,从计算思维素养及其培养思路、人工智能模块教学中计算思维素养培养实践、培养策略三个维度展开分析,旨在为培养学生计算思维,提升人工智能模块教学实效性做出努力。

关键词： 微波消解   原子荧光光谱法   锑  

摘要： 通过优化实验程序,建立了微波消解-原子荧光光谱法测定食品中锑含量的方法。结果表明,锑在0~10 μg·L^(-1)时线性关系良好,线性相关系数为0.999 78,检出限为0.03 μg·L^(-1),加标回收率为95.5%~103.5%,相对标准偏差为0.2%~3.6%。该方法方便快捷,准确度好,精密度高,适用于饮料中锑含量的测定。

关键词： 滑坡位移   时序分解   阶跃项位移   蠕变模型   遗传算法   滑动检测  

摘要： 针对“阶跃式”滑坡位移时序分解模型力学解释性不强的缺陷,根据西原蠕变本构模型与自适应改进遗传算法模型,提出滑动R_(nl)阶跃点检测方法与改进加权移动平均修正阶跃项位移方法,并将该方法应用于白水河滑坡位移时序分解。将滑动R_(nl)阶跃点检测结果与MK检验结果、滑动t检验结果以及Bayes检测结果作对比。结果表明,滑动R_(nl)阶跃点检测结果更加准确与适用;同时将新型滑坡位移时序分解结果与二次移动平均时序分解结果、三次指数平滑时序分解结果以及VMD时序分解结果作对比。结果表明,新型滑坡位移时序分解方法解决了滑坡趋势项位移无规律、无力学解释性的问题,且在时序分解加法模式中单独引入滑坡位移预测中最重要的阶跃项位移,分析预测更具有针对性。因此,新型时序分解模型有一定的工程价值与时序预测借鉴价值。

关键词： 电动拖拉机   分布式驱动系统   多岛遗传算法   优化设计   联合仿真  

摘要： 针对分布式驱动电动拖拉机(Distributed drive electric tractor, DDET)牵引效率低、系统能量损耗大的问题,提出了一种基于多岛遗传算法(Multi-island genetic algorithm, MIGA)的分布式驱动系统参数优化设计与验证方法。根据犁耕作业工况,建立了拖拉机分布式驱动系统7自由度耦合动力学模型以及轮胎-土壤交互模型,完成了驱动系统关键部件参数设计和匹配选型。提出基于MIGA的前后轮边传动比参数优化策略,将轮边传动比作为决策变量,驱动系统能量损失最小为优化目标,驱动电机功率和转速为约束条件。搭建Matlab/Simulink-NI PXI联合仿真平台验证了参数优化策略的正确性和实时可执行性。结果表明,基于MIGA参数优化后的分布式驱动系统各方面性能得到了有效提升。犁耕循环工况下,拖拉机平均牵引力为10 610 N,最大牵引功率为31.25 kW;平均效率提升了0.38%,驱动电机能耗降低了7.53%。本研究可为分布式驱动电动拖拉机优化设计和系统控制提供理论基础和验证方法。

关键词： 核心素养   直观想象   教师指导   感悟数学   培养和发展   问题求解   函数图形   审美过程  

摘要： 数学的教学过程是知识的传授过程、学生个体的认识发展过程,也是学生在教师指导下的一个特殊审美过程.在数学教学中,教师若能够结合数学知识精心设计与数学美相关的认知活动,则可让学生在学习的过程中感悟数学美,进而追求数学美、创造数学美,最终在数学美的体验中培养和发展直观想象核心素养.

关键词： 电子技术   人工智能   计算机网络技术  

摘要： 阐述人工智能在计算机网络技术中具体应用,包括能够提高计算机网络安全、有效监测网络病毒数据、进行人工神经网络运用、优化计算机系统软硬件升级更新、自动识别个人固有生物特征、为用户智能分析数据信息,以及有效进行系统评价、数据收集、分析整理。

关键词： 机器学习   遗传算法   决策树   特征选择  

摘要： 天地一体化网络处在开放的电磁环境中,会时常遭受恶意网络入侵。为解决网络中绕过安全机制的非授权行为对系统进行攻击的问题,提出一种改进的遗传算法。该算法以决策树算法为适应度函数,通过删除数据集中的冗余特征,显著提高了对网络攻击的拦截率。通过机器学习进行异常分类,并利用遗传算法的特征选择功能,增强机器学习方法的分类效率。为验证算法的有效性,选用UNSW_NB15和UGRansome1819数据集进行训练和检测。使用随机森林、人工神经网络、K近邻和支持向量机等4种机器学习分类器进行评估,采用准确性、F1分数、召回率和混淆矩阵等指标评估算法的性能。实验证明,遗传算法作为特征选择工具能够显著提高分类准确性,并在算法性能上取得显著改善。同时,为解决弱分类器的不稳定性,提出一种集成学习优化技术,将弱分类器和强分类器集成进行优化。实验证实了该优化算法在提高弱分类器稳定性方面性能卓越。

关键词： 智能制造单元   数字孪生   端-边-云协同   遗传算法  

摘要： 智能制造单元作业数字孪生任务的高保真建模和调度优化是智能制造系统实现的关键问题之一。针对该问题,提出一种边-云协同下智能制造单元作业数字孪生任务的调度方法。基于智能制造系统端-边-云架构的虚拟现实交互框架,提出智能制造单元作业与数字孪生任务的映射方法,建立作业数字孪生任务调度的问题模型。考虑智能制造系统虚拟现实交互的快速响应性和偏差问题,提出一种基于端-边-云协同的数字孪生任务混合重调度策略。针对作业数字孪生任务调度的优化目标,设计环境自适应多因子优化遗传算法(Environmental adaptive multi-factor optimization genetic algorithm,EAMO-GA)。试验数据表明,EAMO-GA算法满足结果正确性验证,并且其有效性和收敛性都优于其他算法,可满足大规模、并行式数字孪生任务的调度场景需求。