关键词： 工业CT   缺陷检测   遗传算法   BP神经网络   正确率  

摘要： 为了提高工业CT缺陷检测精度,本文提出一种基于GA-BP神经网络的CT缺陷检测方法。采用遗传算法,对BP神经网络的权值和阈值进行优化,建立基于GA-BP神经网络的工业CT缺陷检测模型;采用工业CT图片组成实验数据进行仿真分析,并与卷积神经网络和支持向量机的监测效果进行对比。结果表明:该方法可使GA-BP神经网络模型误检测次数更少,精度高达96.67%,且效果更好,具有较好的可行性和实用性。

关键词： 网络态势   深度学习网络   长短时记忆   遗传算法   评估预测  

摘要： 针对网络安全防护,提出一种融合神经网络与优化算法的态势评估模型。利用深度神经网络进行网络态势评估模型构建,并通过长短时记忆构建网络态势预测模型,利用遗传算法实现模型参数调优。结果表明,评估模型的平均误差率相比于浅层神经网络模型降低了3.88%。因此,研究设计的基于优化深层神经网络与长短时记忆网络的态势感知模型,具有较好的评估预测性能。

关键词： 电子工程   计算机技术教学   智能化技术  

摘要： 本文主要探讨了智能化技术在电子工程计算机技术教学中的应用与发展情况。首先分析了智能化技术在电子工程计算机技术教学中应用的重要性。其次介绍了电子工程计算机技术教学中应用智能化技术存在的问题。最后总结了电子工程计算机技术教学中有效应用智能化技术的相关措施。希望可以促使电子工程计算机技术教学中智能化技术的有效应用,加快职业院校改革步伐。

关键词： 雷达网   协同干扰   资源分配   模拟退火遗传算法   随机密钥  

摘要： 针对分布式干扰机掩护目标突防雷达网背景下的干扰资源分配问题,提出了一种引入随机密钥的改进离散模拟退火遗传算法(improved discrete simulated annealing genetic algorithm,IDSA-GA)对资源分配过程进行优化。基于雷达网融合检测概率构建干扰效果评估函数,利用IDSA-GA对函数寻优求解。IDSA-GA在模拟退火遗传算法(simulated annealing genetic algorithm,SA-GA)的基础上引入随机密钥,完成算法的离散化;并在迭代的过程中增加记忆功能,克服了过早收敛的现象。仿真结果表明,与GA相比,提出的IDSA-GA收敛迅速,寻优能力强,能有效解决干扰资源优化分配问题。

关键词： 科技工作者   科研基地   计算神经科学   高层次人才培养   计算机科学   多学科交叉   课题申报   教育部重点实验室  

摘要： 计算神经科学与类脑智能教育部重点实验室(以下简称实验室)依托复旦大学类脑智能科学与技术研究院,已建成了聚集数学、计算机科学、神经科学、系统科学与类脑智能等多学科交叉相结合的科研基地及高层次人才培养基地。为了促进实验室对外开放,加强与国内外同行间的交流与合作,现面向国内外接受2024年开放课题基金的申请,我们热忱希望国内外从事相关领域研究的科技工作者来实验室进行合作研究。

关键词： 人工智能技术   计算机网络   入侵检测  

摘要： 人工智能伴随着计算机、网络技术产生,作为新型智能集合体,将其应用于计算机网络技术,不仅可以简化计算机网络管理难度,同时能够全面提升计算机网络技术安全管理水平。研究以人工智能技术的特征为出发点,分析人工智能技术在计算机网络中的应用优势,重点分析网络入侵检测、网络安全节点控制、计算机网络综合管理、人工智能代理、智能化防火墙、数据挖掘等技术应用维度。

关键词： 水闸底板   优化设计   遗传粒子群算法   粒子群优化算法   遗传算法  

摘要： 为获得最佳的水闸底板设计方案,降低建造材料用量,对水闸底板尺寸进行优化设计。首先,以水闸底板总截面积为目标函数,底板抗滑稳定、底板基底应力为约束条,以底板尺寸为优化变量建立水闸底板尺寸优化数学模型;其次,提出了一种耦合粒子群优化算法和遗传算法的遗传粒子群算法,用于优化求解水闸底板尺寸优化数学模型。选取狮子山水闸为分析对象,计算结果表明:遗传粒子群算法对狮子山水闸底板尺寸的优化率为11.44%,其对于狮子山水闸底板尺寸的优化效率明显优于粒子群优化算法和遗传算法。

关键词： 冷连轧机   带钢轧制   工作辊   混合人工神经网络   粒子群优化算法  

摘要： 针对冷连轧机组辊系中工作辊沿带钢运动方向的水平力难以利用传统的数学模型进行计算的问题,提出了利用混合人工神经网络模型对其进行预测。分析了工作辊在轧制过程中的受力情况,并根据监测的状态参数,从中挑选了轧制力、弯辊力矩、张力、带钢厚度、弯辊力等几类对工作辊受到的沿带钢运动方向的水平力有影响的参数作为输入变量。提出了两种新型的粒子群优化算法,并对人工神经网络的初始化权值与阈值进行优化。通过对预测结果进行分析发现,提出的改进混合人工神经网络相比较改进前能够提高模型的预测精度,且拟合精度均达到90%以上,可用于指导实际生产。

关键词： 全自动石墨消解   电感耦合等离子体质谱法   土壤金属元素  

摘要： 建立全自动石墨消解-电感耦合等离子体质谱(ICP-MS)法同时测定土壤中16种金属元素(Li、Be、V、Cr、Mn、Co、Ni、Cu、Zn、Mo、Cd、Ba、Tl、Pb、Th、U)含量的方法。采用HCl-HNO3-HF-HCl O4消解液对土壤样品进行全自动消解,通过优化ICP-MS仪器参数,选择Rh和Re作为内标元素及碰撞池模式消除干扰,测定土壤中16种金属元素。结果表明,16种金属元素均呈现良好的线性关系,相关系数均大于0.999,检出限在0.002~7.18mg·kg^(-1)之间;使用HCl-HNO3-HF-HCl O4的全自动石墨消解方法,样品消解效果良好,对有证土壤成分分析标准物质GBW 07404(GSS4)和GBW 07405(GSS5)的测定值与标准值相符,相对标准偏差为0.72%~5.20%,相对误差为0.27%~8.33%;按所建立的实验方法对实际样品测定并进行加标回收实验,加标回收率在94.7%~101.2%之间。该方法精密度与准确度高,测试结果稳定,自动化程度高,满足对土壤中金属元素的分析测定要求。

关键词： 混合遗传算法   空调   识别   动力参数   热能   暖通  

摘要： 【目的】针对现有的暖通空调热能动力参数识别方法存在识别结果R-squared值较小,无法满足识别精度要求的问题,提出了基于混合遗传算法的暖通空调热能动力参数识别研究。【方法】首先对暖通空调热能多自由度动力振动正问题进行精细积分求解。然后利用混合遗传算法,建立反问题目标函数,并完成精英搜索。最后利用流体网络方程,完成暖通空调热能动力参数的辨识。【结果】通过对比实验,证明所提方法得到的结果R-squared值更接近1,说明该方法的暖通空调热能动力参数识别精度更高,方法性能更理想。【结论】该方法能够为暖通空调系统优化、节能减排、故障诊断、智能控制等提供更可靠的基础依据。