关键词： 二元方程   核心素养   数学运算   选拔性   联考   数形结合   函数最值问题   正实数  

摘要： 1 考题呈现(2023届高三武汉市重点高中4月联考第16题) 已知正实数x,y满足xy^(2)(x+y)=9,则2x+y的最小值为______.分析:本题是二元方程约束条件下的二元目标函数最值问题,试题简洁、优美,设有陷阱并有一定的难度,呈现出一定的综合性与选拔性,需要较高的逻辑推理、数学运算、直观想象等核心素养.可以通过均值不等式法,或消参减元法,也可采取数形结合的方法来处理.

关键词： 动态状态空间模型   自适应   目标定位   遗传算法   粒子滤波  

摘要： 针对传统遗传算法粒子滤波容易因遗传操作参数恒定不变而陷入局部最优的问题,在遗传算法粒子滤波中引入自适应方法,提出自适应遗传算法粒子滤波。根据粒子适应度的大小,动态调节遗传操作的交叉、突变概率,从而在尽可能多地保留优势粒子的同时更有效地产生新的优势粒子,跳出局部最优。将自适应遗传算法粒子滤波应用于动态目标定位模型,并将其与遗传算法粒子滤波的性能进行比较。结果表明,自适应方法的引入可以增加算法有效粒子数,有效解决算法早熟问题,改善滤波精度,对于提高动态目标定位精度是有效的。

关键词： 卫星测控   资源调度   遗传算法  

摘要： 卫星测控任务的地面站资源调度问题是在特定的时间和约束条件下,根据卫星的常规任务要求,为卫星分配相应的地面站资源,从而得到能够满足卫星任务要求的资源分配和调度方案。基于实际应用,分析卫星测控任务的调度问题,考虑资源调度过程中涉及的卫星时间约束和资源约束,建立卫星测控任务中地面站资源调度的数学模型。设计2个阶段遗传算法,第一阶段选择卫星执行任务的圈数,第二阶段选择任务弧段,逐步减小搜索的解空间。仿真研究结果表明,2个阶段遗传算法能够较好地解决多卫星多约束的测控资源调度问题。

关键词： 润滑油添加剂   中红外光谱   经典分类算法   改进遗传算法   特征波段筛选  

摘要： 在润滑油中加入微少量添加剂就能使润滑油获得某种新的特性或改善润滑油中已有的某些特性的性质。针对机械设备润滑油中微小量添加剂多种类识别问题,基于python语言进行模型建立,采用基础油PAO-10和三种商用润滑油添加剂T321、 T534、 T307按照不同比例配制了8种不同样本。采用Thermo Scientific Nicolet iS5型傅里叶变换红外光谱仪采集了样本4 000~400 cm^(-1)范围附近的中红外光谱信息,并对样本中红外光谱数据采用Min-Max归一化进行预处理。使用两种经典分类算法,包括一对多支持向量机(OVR SVMs)、随机森林(RF),嵌入遗传算法(GA)实现中红外光谱特征波段筛选。为避免GA收敛过快和易陷入局部最优解,对GA的选择算子进行了改进,形成基于局部搜索算子的遗传算法(LGA),从而建立多类别分类模型的构建方法。结果显示:嵌入GA筛选波段后的新模型的种类识别准确率从利用经典分类算法对原始波长数据的OVR SVMs(83.33%)、 RF(87.50%)提升至OVR SVMs+GA(100%)、 RF+GA(100%);而嵌入LGA的新模型在保持原模型高准确率的情况下,RF+LGA筛选得到的特征区间长度为原光谱数据长度的36.7%,并且与添加剂物质的红外吸收峰有很好的对应情况。新模型不仅适用于只含单一添加剂的情况,对含有两种及两种以上添加剂的同步识别仍然具有近100%的较高识别率。表明所构建模型可以有效实现微小量润滑油添加剂的快速、准确、多种类同步识别。

关键词： 智能算法   计算机教学   个性化学习设计   虚拟现实  

摘要： 阐述基于智能算法的计算机教学价值,探讨应用与创新发展的策略,包括个性化学习设计、智能评估与反馈机制、虚拟现实和增强现实技术、自适应学习系统的发展、多模态学习环境的探索。

关键词： 多源数据   配电网   停电故障   优化配置   遗传算法   双层规划  

摘要： 针对配电网故障分析,提出了基于大数据和智能技术的主动配电网模式,以实现可靠性和经济性的双重协调。在该研究中,采用了多源多特征融合的研判方法,同时考虑了时空特性和选择合适的辅助决策方法。另外,研究针对分布式电源接入和N-1故障的挑战,从供电接入和故障情况下兼顾稳定状况与经济状况两个角度切入,建立双重配电网络。数据表明,潮流结果方面,双层规划相比单层规划更加平滑,并且趋于稳定在0 pu左右。双层规划年利润从6674万元提升到6785万元,网损从388万元降低到264万元。结果表明双层规划遗传算法在智能配电网停电故障配置优化中具有显著的效果,实现了可靠性和经济性的双重协调优化。

关键词： 大体积锚碇混凝土   BP神经网络   遗传算法   均匀设计   热学参数   反分析  

摘要： 针对BP神经网络收敛速度慢和易陷入局部极小值等不足,以及热学参数优化反分析计算效率较低和神经网络对初值的依赖性问题,提出了基于遗传算法(GA)优化BP神经网络的大体积锚碇混凝土热学参数反演分析。以四川省泸州市城东长江二桥锚碇大体积混凝土施工为工程实例,根据绝热温升试验与锚碇温度监控实测数据,利用均匀试验设计方法构建训练样本,通过网络训练,得到了训练成熟的GA-BP神经网络,建立了待反演热学参数与温度场之间的映射关系,采用该方法得到的热学参数能够很好地预测温度场,并能用于指导工程实际施工与温度监控,采用遗传算法(GA)优化的BP神经网络,网络收敛速度明显加快,能够明显减少网络的训练时间,提高网络效率。

关键词： 宏微复合驱动器   遗传算法   分数阶PID控制器   音圈电机  

摘要： 针对宏微复合驱动器控制系统中存在定位误差大和调节时间长的问题,提出了一种基于次最优分数阶PID的控制策略。简述了宏微复合驱动器结构及工作原理,并基于电磁驱动原理建立了宏动部分数学模型;设计了分数阶PID控制器,并采用遗传算法和次最优的方法对控制器进行参数整定;通过数值仿真和实验验证了分数阶PID控制器的有效性。结果显示,采用分数阶PID控制器相较于传统PID控制器在5 mm以及更大定位行程中位移超调量下降超过57%,调节时间减少超过24%,且行程越大驱动器采用分数阶PID控制器控制效果越明显。研究结果表明,分数阶PID控制器在宏微复合驱动器宏动系统中的控制效果明显优于传统PID控制器。

关键词： 智能技术   计算机图形   图像生成   图像处理  

摘要： 阐述人工智能在计算机图形领域的应用,包括计算机视觉、图像生成和图像处理。探讨其在计算机图形课程教学中的应用,主要有设计相关实践项目、引入机器学习算法和使用图形处理单元技术。

关键词： 装配语义   运动副   装配约束   图注意力网络   人工神经网络  

摘要： 作为装配体模型中的重要内容,即装配语义,目前大多采用人工交互的方式进行设置,过程往往费时低效.为解决此问题,提出一种双层次装配语义智能识别与设置方法.首先,改进现有的图注意力网络,将其拓展为双层次识别网络,实现透过各种几何形状,智能识别每个零件模型表面的典型运动副接口;其次,改进现有反向传播人工神经网络的网络结构以提高网络性能,智能识别每个零件模型所有运动副接口上蕴含的装配约束类型及关联的几何实体;最后,基于上述识别的信息,任意2个零件模型之间自动搜索配对的运动副接口和装配约束几何实体,并快速且半自动地设置它们之间完整的装配语义.为有效地支持上述网络模型训练,构建了一个包含2787个CAD零件模型的数据集.实验表明,该方法对运动副接口和装配约束的类型及关联几何实体识别的准确率均超过93.0%.同时,与现有的相关工作相比,所提方法具有有效地适用于快速设置各种装配体模型其装配语义的优势和潜力.