关键词： 砷   原子荧光光谱法   微波消解   百合  

摘要： 建立了微波消解-原子荧光光谱法测定百合中砷含量。采用高温高压密闭消解罐消解百合样品,避免了易挥发元素砷的损失。采用原子荧光光度计测定,灯电流为40 mA,负高压为280 V,原子化温度为200℃,载气流量为300 mL/min。砷元素的质量分数在0.1~2.0μg/kg范围内与光谱强度线性关系良好,相关系数为0.9999,检出限为0.0042μg/kg。精密度试验测定结果的相对标准偏差为1.79%(n=6)。3种不同浓度加标水平下,平均回收率为96.5%~102%。该方法操作简便、快速、灵敏度高,经国家一级标准物质GBW 10022验证和样品加标回收试验,结果显示该方法准确可靠。

关键词： 微波消解   分光光度   水质   总磷检测技术   检测技术  

摘要： 城市废水及工业废水排放量越来越多,水体富营养化的问题也越来越严重,因此准确快速地监测水质总磷含量对于防治水体富营养化至关重要。基于此,研究结合微波消解和分光光度设计新的水质总磷检测技术,该技术采用微波消解技术结合分光光度法,通过优化消解条件和显色处理,对水体中的总磷含量进行测定。实验结果显示,研究方法的平均检测准确度为95.61%,高于硫酸铵消化法和干燥灰化法,并且研究方法的平均检测时间仅为24.12min。结果验证了研究方法的有效性。研究为水质总磷检测提供了更为高效准确的检测技术,对环境保护具有重要的实际应用价值。

关键词： 机器学习   人工智能   人类智能   计算机   日常生活   科技界   模仿  

摘要： 在当今科技飞速发展的时代,人工智能和机器学习无疑是两个备受瞩目的概念。它们不仅在科技界引发了广泛的讨论,而且在日常生活中也变得越来越重要。那么,人工智能和机器学习究竟是什么?它们又是如何模仿人类智能的呢?

关键词： 模拟退火算法   遗传算法   多目标规划   动态规划  

摘要： 针对旅游爱好者对不同类别旅游景点的需求和如何规划最有效的旅游路线这类组合优化问题,提出了基于启发式算法,构建最优多目标旅游路线模型。通过采集并处理旅游相关数据,以旅行商问题为基础,结合时间成本、经济成本和景点评分等多重目标,采用启发式算法计算最优解,并结合动态规划方法处理路径优化问题。结果表明,该模型能够有效平衡多重目标,提供更优的景点选择与路线规划方案。

关键词： 弹药贮存   弹药调度   遗传算法   优化设计  

摘要： 当前,世界各国对于如何高效、可靠、准确地开展机载弹药保障作业高度的关注。机载弹药贮存舱作为保障的基础和对机供弹流程的起点,贮存位置和舱室内贮存弹药类型等问题与最终的弹药保障效率密切相关。因此,论文针对美国“尼米兹”级航母贮运资源进行梳理,以响应不同作战任务的保障需求和弹药调度的时间约束为前提,采用智能算法,研究机载弹药贮存方案设计问题,以期获得最优或较优的贮存方案。

关键词： 充电桩布局   K-Means聚类   LSTM-ARIMA模型   遗传算法   整数规划  

摘要： 在“双碳”目标的引领下,发展新能源汽车成为了我国汽车产业高质量发展的战略选择,具有广阔的发展空间。然而,充电桩作为新能源汽车的配套基础设施之一,存在着区域分布不均、数量较少的现象。本文以长沙市为例,考虑其9个区的街道数量、占地面积、人口数量和GDP四种因素,利用K-Means聚类方法将该市划分为现代化发展区、生态友好区和传统经济区。进一步,结合该市新能源汽车的历史销售数据,采用LSTM-ARIMA模型预测了该市2024年各月新能源汽车的销售量。接着,以最大化投资回报为目标,考虑地方财政支出、充电桩总数量、充电桩成本范围和用户充电习惯等四个因素,构建了整数规划模型。最后,利用遗传算法求解得出了长沙市各区各街道的充电桩数量。结果表明,相较于2023年,充电桩的空间利用率提升了21.47%。与新能源汽车销售量预测的针对各区各街道的充电桩数量分配增长趋势一致,说明该布局方案在满足充电需求和提升基础设施利用效率方面具有积极作用,提出了一种合理的布局方案。Under the guidance of the “dual carbon” goal, the development of new energy vehicles has become a strategic choice for the high-quality development of China’s automotive industry, with broad development space. However, as one of the supporting infrastructure for new energy vehicles, charging stations have uneven regional distribution and limited quantity. This article takes Changsha City as an example and considers four factors: the number of streets, land area, population, and GDP in its nine districts. Using K-Means clustering method, the city is divided into modern development zone, eco-friendly zone, and traditional economic zone. Furthermore, based on the historical sales data of new energy vehicles in the city, the LSTM-ARIMA model was used to predict the sales volume of new energy vehicles in each month of 2024. Next, with the goal of maximizing investment return, an integer programming model was constructed considering four factors: local fiscal expenditure, total number of charging stations, range of charging station costs, and user charging habits. Finally, the number of charging stations in each district and street of Changsha city was determined using genetic algorithm. The results show that compared to 2023, the space utilization rate of charging piles has increased by 21.47%. Consistent with the growth trend of the distribution of charging piles for each district and street predicted by the sales volume of new energy vehicles, this layout scheme has a positive effect on meeting charging demand and improving infrastructure utilizatio

关键词： 航空运输   机位分配   多目标优化   遗传算法  

摘要： 机位资源是机场资源中重要的组成部分,合理准确的机位分配方法有利于保障机场运行各环节的安全、高效。针对大型机场繁忙时段机队规模大而停机位资源紧张的问题,本文提出了一种多目标停机位预分配优化方法,在综合考虑安全裕度、航班类型、机体大小等实际条件的基础上,从靠桥率和机位利用均衡度两个方面建立多目标机位分配优化模型,并设计遗传算法对模型进行求解验证。最后采用国内某大型机场机位分配数据驱动模型进行仿真,实验结果表明优化后的分配方案比机场初始方案,在各机位空闲时间均方根误差减少了1.64,靠桥率提高了2.5%。

关键词： 锂电池   故障诊断   遗传算法   支持向量机  

摘要： 为了缓解石油资源过度使用产生的影响,世界各国都在大力发展新能源汽车产业,伴随着锂电池技术的突破发展,新能源汽车开始逐步取代燃油汽车。同时,各种动力电池事故频发,电池安全性引发了大众的关注,为保证车辆行车安全,动力电池的故障诊断显得非常重要。目前,电池故障诊断以阈值检测法和数据驱动检测法为主,本文在此基础上结合多种算法的优势,提出了一种基于支持向量机和遗传算法的电池组故障诊断方法,首先介绍了支持向量机算法的基本流程,进而介绍了利用遗传算法进行参数寻优的流程。故障诊断准确率可达到95%以上,并与相关算法进行对比分析,在诊断准确率上领先同类型算法。

关键词： 智能计算思维   高中数学建模   测评研究  

摘要： 智能计算思维中包含的四要素与数学建模过程有着高度的统一性,本研究在此基础上形成了以智能计算思维为导向的高中数学建模测评框架,并使用“汽车加油”这一完整的建模活动,通过测试法调查了上海市2所高中的327名高一学生.分析测评结果发现高中生在数学建模中的智能计算思维薄弱,并探讨了智能计算思维对数学建模的多环节导向作用.

关键词： 人工智能   中职教育   计算机教育   个性化学习   教育改革  

摘要： 随着人工智能技术的迅猛进步,教育领域正积极探寻如何借助AI技术来优化教学质量与增强学习效果。特别是在中职计算机教育中,人工智能的融入为个性化学习开辟了全新路径。本文深入探讨了人工智能在中职计算机教育中的应用实践,特别是在个性化学习路径规划、教学内容动态调整、即时学习反馈等方面的创新尝试。通过对人工智能基本概念及其在中职计算机教育中具体应用的剖析,本文提出了一系列具有针对性的优化策略,诸如构建智能化教学平台、实施大数据驱动的学习路径设计等。结果 显示,人工智能不仅能有效激发学生的学习兴趣,还能依据学生的个体差异提供量身定制的学习方案,进而实现教育公平与教学质量的双重飞跃。