关键词： 舰艇油料补给   泊位分配   多目标优化   遗传算法  

摘要： 舰艇数量增加、性能提升、任务增多,使其面临着码头油料补给优化的重要课题。针对补给时间、泊位利用率、人员工作效率,以舰艇泊位分配为变量,建立了舰艇码头油料补给多目标优化模型,并基于精英策略的遗传算法,设计了泊位分配优化算法。然后,应用案例数据,分析了优化模型的应用。结果表明了上述方法的有效性,并探讨了针对不同补给任务的泊位分配优化方案选择的方法,以及相同泊位舰艇油料补给的排序优化问题。

关键词： 数字孪生   垃圾转运   遗传算法   动态调度  

摘要： 为实现生活垃圾转运体系的动态调度,提出了一种基于数字孪生的生活垃圾转运体系的调度优化方法,构建了包含物理转运体系、虚拟转运体系、转运体系孪生数据中心和生活垃圾转运体系调度管控系统4个主体的调度框架。通过遗传算法搭建了相应的虚拟转运体系模型,借助虚实交互实现生活垃圾以天为单位的动态调度,并以武汉市武昌区垃圾分类后的转运体系调度为例,验证了该方法的有效性。

关键词： 传统直流输电   柔性直流输电   可靠性分析   统计法   手册法   状态空间法  

摘要： 高压直流输电系统因具有输送容量大、能耗低且能实现电力系统非同步互联等优势而得到广泛应用,其可靠性分析可为系统提供重要的运维及决策依据。因此,围绕现阶段国内外高压直流输电系统可靠性分析方法进行了归纳总结。首先阐述了传统直流输电、柔性直流输电系统的组成差异,并对输电系统常用的可靠性指标作了相应归纳。其次,从统计法、手册法、状态空间法及其他方法等层面出发,分别对高压直流输电系统可靠性建模的基本原理及研究现状进行了分析,对各类方法的优缺点进行了对比,并探讨了柔性直流输电系统在可靠性分析方面存在的新挑战。最后,针对当前研究中存在的不足,对高压直流输电系统可靠性分析方法进行讨论与展望。

关键词： 糖尿病足   衰弱   Logistic回归   人工神经网络   风险预测模型  

摘要： 目的基于Logistic回归和人工神经网络构建老年糖尿病足(diabetic foot,DF)患者衰弱风险预测模型,并比较两种模型预测效能,为早期识别并预防老年DF患者衰弱的发生提供依据。方法2023年5-10月,采用便利抽样法选取天津市某两所三级甲等医院内491例老年DF患者为研究对象。通过问卷调查及病历记录收集资料,绘制列线图模型及人工神经网络模型;受试者工作特征曲线和曲线下面积评估模型预测能力,敏感度和特异度评估模型预测价值。结果建模组列线图和人工神经网络模型的曲线下面积(area under curve,AUC)分别为0.973、0.742,敏感度分别为92.90%、95.50%,特异度分别为91.10%、50.50%。结论构建的老年DF患者衰弱风险预测的列线图模型预测性能较好,对有效识别高衰弱风险的老年DF患者有临床价值。

关键词： 小肠病变   人工智能   薄层扫描CT   图像诊断描述  

摘要： 目的:运用图像识别和图像描述技术,研究512层螺旋CT薄层扫描结合计算机人工神经网络在小肠病变诊断上的应用价值。方法:建立基于ResNet 101、Faster R-CNN、LSTM的小肠CT图像识别描述人工神经网络模型,采用ResNet 101和Faster R-CNN联合提取图像特征信息进行ROI融合建立图像编码,采用LSTM进行图像解码输出CT图像诊断报告。设计11个病变图像特征标签,选择我院2020年1月—2022年1月行512层螺旋CT薄层扫描病例材料1572套,材料覆盖正常图像及出血、炎性息肉等9种病变类型,按7∶3随机分为训练组和测试组,对模型进行训练并展开性能测试,评价模型输出的CT诊断文字报告质量、诊断准确率及病变部位提取正确率。结果:文字报告质量评分为(4.0325±0.684)分,出现错误评估项样本占比0.8%,仅语句结合约35%存在不合理现象;各病变类型诊断准确率均在97%左右,仅腺癌存在轻微的诊断为腺瘤性息肉现象,整体病变类型诊断正确率97.17%;病变部位正确识别提取率99.43%。结论:基于ResNet 101、Faster R-CNN、LSTM建立人工神经网络模型,进行小肠512层螺旋CT扫描图像的诊断识别,可准确定位图像病变部位,根据病变部位图像特征准确进行病变类型诊断,并就11个CT图像特征进行文字化描述,输出符合医师阅读理解的图像诊断报告,并发现部分医师人工阅片遗漏错误的地方,可为医师提供更为丰富、有效、准确的CT图像诊断信息,有利于医师作出正确的诊断。

关键词： 三相不平衡   优化改造   遗传算法   台区损耗   目标函数   开关次数   适应度函数   二进制编码  

摘要： 目前,台区损耗的影响因素较多,存在三相电流差异大、线路损耗和功率损耗高的三相不平衡问题。为了提高配电台区的供电质量,提出考虑配电网三相不平衡性的台区降损方法。分析了三相不平衡对台区损耗产生的影响。在分析结果的基础上,将最小化三相电流在台区中的不平衡度、控制自动换相装置、在台区运行过程中调整开关次数最小作为优化目标。通过建立台区降损优化目标函数和采用遗传算法求解目标函数,获得台区降损优化目标函数的最优解。通过调整三相不平衡,完成台区的降损优化。试验结果表明,采用所提方法优化后,三相电流的值基本相符,且线路损耗、功率损耗减小。该方法有效降低了台区损耗。

关键词： 数字弱势群体   数字排斥   数字包容   数字乡村  

摘要： 在数字乡村背景下,保障乡村数字弱势群体合法权利是学术界研究的重点议题。从数字排斥转为数字包容的视角出发,尝试剖析乡村数字弱势群体权利保障的理论框架。研究发现,当前乡村数字弱势群体权利保障的现实症结主要表现在制度排斥、组织排斥、技术排斥与文化排斥等4个方面。基于此,提出从顶层设计层面探索制度包容的长效机制、从协同共治层面塑造组织包容的主体环境、从资源嵌入层面重视技术包容的研发应用、从全民共享层面传递文化包容的数字温暖的建议,以推进乡村振兴高质量发展。

关键词： LightGBM   遗传算法   室内定位   KNN  

摘要： 针对室内定位算法在定位时所用时间较长和定位精度较低的问题,提出了一种基于改进LightGBM(light gradient boosting machine)算法的室内定位算法。该算法首先针对指纹库中的数据进行预处理,通过KNN(K-nearest neighborhood)算法去除异常点和离群点,降低环境噪声干扰,提高数据可靠性。接下来,将样本集划分为训练集和测试集,使用LightGBM算法对进行建模。同时,使用遗传算法调整LightGBM算法中的参数,并根据适应度函数寻找最优参数,得到LightGBM+GA(genetic algorithm)坐标预测模型。最后,根据优化后的参数建立预测模型实现坐标预测。实验结果表明,该算法在WiFi定位的精度上较与极限梯度提升(extreme gradient boosting,XGBoost)算法提高0.1 m,相较于GBDT(gradient boosting decision tree)算法提高0.19 m,在定位时间上,LightGBM+GA算法比GBDT算法快5.10 s,比XGBoost算法快5.97 s,具有较好的实用性。

关键词： 碳市场   电力价格   价格传导   碳—电联动机制   人工神经网络  

摘要： 分析碳价对电价的传导机制,构建基于碳市场的电力市场价格预测模型,有利于促进碳—电市场协同发展,助力我国“双碳”目标的实现。在碳交易的背景下,电网的电源结构和形态都会发生显著的变化,影响电网的发电成本,进而引起电价变动。本文在碳中和愿景下,研究“碳—电”两个市场相互关系,量化分析全国碳市场对电价的影响。在综合考虑碳市场的影响、新能源结构等因素变化基础上,采用人工神经网络方法,开展电力价格水平预测。研究结果表明,随着碳市场中碳价的升高,未来电力价格呈现上升趋势。基于此,应结合碳市场开展电力价格预测工作,建立“碳—电”市场价格联动机制,以更好地服务“双碳”目标的实现。

关键词： 工业码垛机器人   机器视觉   多项式插补   遗传算法  

摘要： 随着智能制造的迅速发展,工业码垛机器人得到了广泛的关注和应用。目前的工业码垛机器人多数是采用示教的方式,不能实时感知机器人周围的环境信息,受生产环境的约束性较大。为解决这一问题,设计并开发了以四自由度机械臂为核心的工业码垛机器人系统。首先,采用机器视觉技术自动对物体进行信息采集与识别,包括物体的姿态和坐标,物体类别,以及机械臂工作空间的环境信息等;其次,建立了机器人的正、逆运动学模型,并采用遗传算法和五次多项式插补方法实现了机器人的运动轨迹优化。最后,设计并开发了码垛机器人的软硬件平台,将上述机器视觉和运动规划算法在实际的码垛机器人系统上进行了实验测试,获得了良好的实验效果。