关键词： 煤低温氧化预测   支持向量机   遗传算法   参数寻优  

摘要： CO是煤低温氧化预测的关键参数。基于采空区内的实测数据,采用遗传算法对支持向量回归模型进行参数寻优,建立煤低温氧化预测的模型;在保持测试集和训练集相同的情况下,建立了标准SVR模型、随机森林模型和神经网络模型,以MAE、MAPE与RMSE、R^(2)为指标,与GA-SVR模型的预测结果进行对比。结果表明:SVR、RF、BPNN和GA-SVR模型训练集预测结果的平均绝对百分误差为2.4814%、2.4917%、2.0852%和1.3683%;测试集的平均绝对百分误差为14.2920%、14.0555%、16.0402%和6.5266%,相应的拟合优度为0.7382、0.7562、0.6455和0.9345。GA-SVR模型的预测效果最好,说明GA-SVR模型具有更好的泛化性和鲁棒性。利用GA算法优化SVR模型参数能够提高预测精度和准确度。

关键词： 自然语言处理技术   人工神经网络   循环神经网络   长短期记忆网络   转换器模型   自注意力机制  

摘要： 文章探讨了基于人工神经网络的自然语言处理技术,首先,阐述了人工神经网络的定义、结构、工作原理,以及与深度学习的关系。其次,详细研究了基于人工神经网络的自然语言处理技术,包括神经网络模型、词嵌入技术、循环神经网络、长短期记忆网络、转换器模型与自注意力机制等,并分析了这些技术面临的挑战。最后,通过实验设计与结果分析验证了所提出方法的有效性。文章研究内容对于推动自然语言处理技术的发展和应用具有重要意义。

关键词： 优化   遗传算法   磁性磨料   磁力研磨   抛光性能  

摘要： 通过改变黏结法磁性磨料的制备工艺参数来设计正交试验,制备不同系列规格的磁性磨料,并对其进行形貌和成分检测.以3D打印AlSi10Mg板为加工对象,通过平面磁力研磨试验,揭示磁性磨料制备工艺参数对磁力研磨质量的影响规律.基于回归分析,建立参数与响应之间的回归模型,通过遗传算法实现参数优化.结果表明,在SiC粒径为18~25µm,Fe与SiC的质量比为4.7,环氧树脂与聚酰胺的质量比为2,固化温度为100℃的条件下,材料去除率为1.7 mg/min,表面粗糙度由原始的3.90µm降低至0.27µm,降低率为93.1%.

关键词： 军用座舱配色   深度表征学习   交互式遗传算法   色彩感知  

摘要： 军用座舱色彩设计作为载人军事设备工业设计中较为主观的一部分,设计的合理性至关重要。为提高军用座舱色彩设计的科学性,提出一种基于深度表征学习和遗传算法的军用座舱配色方法。利用深度表征学习模型预测军用座舱配色方案,并根据色彩感知理论建立军用座舱配色模型,将其作为生成方案的限制条件。同时,引入交互式遗传算法到智能配色系统中,通过人工引导的方式优化神经网络的参数,对预测的配色方案进行有效迭代。实验结果表明:该方法生成的配色方案符合军用座舱配色模型,结合遗传算法的模型预测准确率比单一的深度表征模型提高了16%~18%。相较于人工色彩设计方案,军用座舱智能配色方法生成的方案满意度略优、设计周期缩短了80%~88%,色彩稳定性提高了6%~12%。

关键词： 汽车工程   智能驾驶系统加速测试   代理模型   遗传算法   拉丁超立方采样  

摘要： 提出了一种基于代理遗传优化的智能驾驶系统加速测试方法。首先,通过场景要素层次分析权值与优解区域特征改进参数采样模块中的拉丁超立方采样区间,实现了采样效率与优化效果的协同提升;其次,利用参数采样结果和重复度筛选机制增加遗传寻优模块的种群多样性,克服了传统遗传算法的局部收敛难题;然后,利用基于循环更新机制的代理筛选模块对场景测试结果进行预测,平衡了加速算法与代理模型应用之间的效率与精度矛盾;最后,搭建仿真平台在高维时序分解的前车变速场景下对待测智能驾驶系统进行加速测试与验证。结果表明,本文提出的方法可有效搜寻大量关键场景并提升测试效率。

关键词： 主成分分析   遗传算法   极限梯度提升树   水资源承载力   吉林省  

摘要： 为了提高水资源承载力评价的效率和准确性,提出了一种基于主成分分析(PCA)、遗传算法(GA)和极限梯度提升树(XGBoost)的指标评价模型。定义了以水资源、社会经济、生态环境为子系统的14项评价指标;采用主成分分析法对评价指标进行降维处理;基于梯度提升决策树对吉林省2011—2021年的水资源承载力进行评价分析,并利用遗传算法对极限梯度提升树中4个参数进行优化。结果表明:经主成分分析简化评价指标后,PCA-GA-XGBoost模型的相关系数等指标均优于GA-BP、GA-SVM、GA-XGBoost和XGBoost;2011—2021年吉林省水资源承载力位于0.192~0.724,为先上升后下降再上升趋势,承载力状况逐年改善;利用模型内置的特征值重要度排序功能,识别得出重要度最大的指标为每公顷化肥施用量(0.5307),是影响吉林省水资源承载力的关键因素。

关键词： 应急车辆   调度决策   遗传算法   交通疏散   双层规划  

摘要： 针对城市中可能同时发生多起事故的严峻形势,研究拥堵交通状态下的应急救援问题,构建了一种疏散与调度协同决策的双层优化模型。上层模型考虑行程距离得到备选救援路径;下层模型以救援最公平和行程时间最小为目标,以救援需求和时间窗为约束优化应急车辆调度方案,以路段最大流量和事故严重程度为约束优化交通疏散方案。为求解下层协同决策模型,设计了一种具有基因表达调控策略编码的改进遗传算法。算例结果表明:沿救援路径进行交通疏散,救援总行程时间较疏散前降低了24.02%;与BA、SFLA两种群智能优化算法相比,改进遗传算法最优解的平均目标值分别减少了10.17%、13.19%。

关键词： 遗传算法   水文频率曲线   参数优化   Python  

摘要： 水文频率曲线用于计算水利水电工程设计值,其参数精确度影响设计值。文章基于遗传算法优化水文频率曲线参数,通过计算偏差系数、变差系数、离差绝对值和最小准则作为遗传算法最优适应度函数,对皮尔逊Ⅲ型分布参数进行优化,提高了理论频率曲线和实测数据的拟合精度,证明遗传算法应用于水文频率曲线是一种有效的分析方法。

关键词： 变频压力机   摆动力平衡   有限位置法   遗传算法   平衡优化  

摘要： 对一种基于零耦合度平面六杆机构的变频压力机作摆动力平衡设计。首先,分析计算了机构的自由度和耦合度;其次,在位置分析的基础上,依次求得了滑块的位移、速度和加速度曲线;最后,添加由有限位置法求出的配重,实现了机构摆动力的完全平衡,并通过机构平衡后的总质心与总摆动力曲线加以验证;此外,基于实际情况的考虑,进行了机构摆动力部分平衡优化设计,采用遗传算法得到设定范围内的最佳配重值。结果表明:质心曲线在x和y方向上的变化幅度分别减少了52.2437%和8.9392%,总摆动力在x和y方向上的变化幅度分别减少了49.4924%和2.7584%,验证了部分平衡优化的有效性。

关键词： 油菜   自动间苗   YOLO v5   激光器   遗传算法  

摘要： 间苗是保证直播油菜增产的一项关键技术措施,为解决人工间苗劳动强度大、机械间苗不精确的问题,采用机器视觉的方式,基于深度学习算法YOLO v5平台,设计并搭建自动间苗装置。机器视觉系统评估幼苗种群的合理密植情况,间苗算法以间距和幼苗叶展为评估标准,实现控制幼苗间距和筛选优质苗的功能。选用遗传算法对间苗行进路径进行规划,相较于未规划路径可缩短最低为50%的行进距离,最终采用激光器高温烧除的方式完成间苗作业。选取油菜苗作为试验材料,间苗阈值α是划定幼苗最小间距的参数,设置不同的间苗阈值α进行试验。结果表明,间除苗的数量随着间苗阈值α的增加而增加,幼苗平均密度下降的同时种群分布趋于均匀,对间除苗的叶展长度分类统计,α为0~75 mm时,间除苗叶展长度全部在0~20 mm范围;α为75~200 mm时,间除苗叶展长度为0~40 mm,其中叶展长度为20~40 mm的最高占比约为76%;α为200~350 mm时,间除苗叶展长度在40 mm以上的幼苗开始增加,最高占比约为14%,间除苗叶展长度梯次分布证明了间苗算法具备筛选优质苗的性能。间苗执行阶段耗时占据间苗作业总耗时的90%以上,以激光走线参数L、激光器功率P、间苗距离阈值为试验因素,三因素三水平正交试验结果表明:选择合适的激光走线参数L能有效提高间苗死亡率、降低间苗误伤率和减少间苗耗时,在参数L为30 mm、P为7.5 W、α为250 mm下开展土槽台架性能验证试验,激光间苗平均死亡率为93.29%,平均误伤率为5.19%,平均总耗时为15.19 min,为开发基于机器视觉的激光自动间苗机提供了理论基础和技术支撑。