关键词： 冷轧带钢   板形预测   反向传播神经网络   遗传算法  

摘要： 为了提高冷连轧过程中板形预设定和闭环反馈的控制效果,以1450 mm五机架UCM冷连轧机组为研究对象,对1742个实验数据进行分类和预处理,以74个工艺参数变量作为输入特征,20个不同位置的板形值作为输出结果,构建了反向传播(backpropagation,BP)神经网络模型,并采用遗传算法(genetic algorithm,GA)进行优化,得到了基于遗传算法的反向传播(GA-BP)神经网络模型.结果表明,所构建的GA-BP神经网络模型在拟合优度、预测精度和稳定性等方面均优于BP神经网络模型,其RMSE值从0.9818 I降至0.4476 I,MAE值从0.6225 I降至0.2193 I,R^(2)由0.7454增至0.9131.

关键词： 视觉焦点预测   全卷积神经网络   飞行模拟座舱   遗传算法   意象仿生设计  

摘要： 座舱视域认知聚合性较低是影响飞行模拟座舱驾驶训练效率的关键问题之一,对此提出基于全卷积神经网络(Fully convolutional networks,FCN)优化遗传算法(Genetic algorithm,GA)的飞行模拟座舱意象仿生视觉焦点预测模型。首先,依据色格镶嵌的方式结合眼动仪兴趣区域确定座舱视域分区,借助眼动蜂群图及问卷法验证现有座舱认知聚合性。其次,通过数据集筛选和眼动灰度图优化形成仿生设计数据集,训练面向生物、产品、线稿图像的FCN模型。结合FCN模型预测生物外形本征视觉焦点热力图与数字矩阵,计算生物视觉认知评分并将分区按主观认知评分排序,同时建立意象仿生映射关系进行表征分区简图设计表达。最后,借助FCN模型建立适应度函数,利用GA对表征分区简图寻优,解码视觉认知与主观认知匹配最优的座舱因子编码并细化设计,验证设计方案的视觉认知。结果表明,FCN优化GA的预测模型能够提高仿生设计效率,所设计的座舱视域具有较高的认知聚合性,能够显著优化驾驶员对座舱视域主观认知与视觉认知的匹配性。

关键词： 图像数据处理   云计算   人工神经网络  

摘要： 针对大规模图像数据处理的计算需求,提出了一种基于云计算的人工神经网络训练与优化方法。通过搭建Kubernetes集群和利用TensorFlow分布式计算模块,实现了高效的多节点协同计算,并结合Ceph分布式文件系统,以确保数据和模型权重的快速存取。选用ResNet和GAN作为核心模型,分别应用于图像分类和生成任务,并在CIFAR-10数据集上进行实验验证。结果显示,该云计算分布式架构不仅显著提升了训练速度,同时优化了模型性能,证明其在大规模图像处理任务中的有效性和可扩展性。

关键词： 机制砂混凝土   配合比设计方法   最少浆体理论   人工神经网络   遗传算法  

摘要： 根据最少浆体理论优化机制砂混凝土(MSC)的抗裂性能,采用人工神经网络建立名义水灰比、等效水灰比、粉煤灰掺量、矿渣掺量、石粉掺量、平均浆体厚度与MSC坍落度、抗压强度和氯离子扩散系数的非线性映射关系.利用遗传算法对MSC配合比进行优化,提出和验证基于最少浆体理论与智能算法(人工神经网络和遗传算法)的机制砂混凝土配合比设计方法.研究结果表明,在满足坍落度、28 d抗压强度及氯离子扩散系数设计要求下,优化后的MSC配合比中水泥用量和碳排放减少,实现固废利用的同时降低了混凝土单方造价,其经济效益及环境效益明显.

关键词： ChatGPT   生成式人工智能   数字政府   算法权力   主体地位  

摘要： 数字政府建设是实现国家治理体系和治理能力现代化、完善服务型政府的重要举措。以ChatGPT为代表的生成式人工智能的出现,为加快我国数字政府建设提供了有利契机。将ChatGPT类生成式人工智能算法嵌入数字政府建设,既能带来正向的功能价值,也能引发对行政法中“人”的主体性地位的冲击。通过对ChatGPT算法权力的行使和运行,可能超越、背离或独立于行政法律关系主体的权力(利),引发主体性地位危机,包括对行政主体权力的解构以及对行政相对人行政权利的消解。因此,应慎重选择智能化决策范围,强化行政相对人知情同意保护权,赋予行政相对人算法解释请求权,明确“责任链条”中的各方责任。

关键词： 旋转倒立摆   数学模型   PD控制   遗传算法  

摘要： 针对传统试凑法选取的倒立摆PD(Proportion Differentiation)控制器参数具有主观性强,系统响应能力不佳等问题,采用遗传算法整定控制器参数,进行模型仿真分析并最终运行于QUBE-Servo2旋转倒立摆实验系统。实验表明,相比于试凑法,用遗传算法得到的PD控制器参数能使系统的响应性能进一步优化,且不受主观经验限制,摆杆和摆臂的稳态误差都在±0.01 rad以内。

关键词： 煤炭   秦皇岛港   智能排产   遗传算法   经典算法  

摘要： 为提高秦皇岛港煤炭生产调度作业效率,减少流程冲突和火车在港时间,新建煤炭智慧化排产系统。系统基于SSM框架开发,分为智能调度、模型生成、系统管理等3大功能模块,整体采用可插拔式组件设计方案,将核心算法以模块的方式组织到系统中,算法实现采用经典算法和遗传算法,通过对比验证,经典算法和遗传算法推荐的调度方案均能减少火车在港时间,为相关工作人员提供流程参考和决策支持。

关键词： 电梯维保   维保调度   分解法   K-Means++算法   改进遗传算法  

摘要： 传统的电梯维保工作模式是定期保养,即针对每台电梯而言,需要每半个月去保养一次,然而电梯设备的分布和保养进度的复杂性决定了人为排定的维保路线不能够最大限度地解决维保资源。为此提出基于K-Means++算法和改进遗传算法的维保站维修调度方法,首先使用分解法的思想将问题进行拆分,然后采用K均值聚类算法将维保任务分配到合适的维保站,建立总路程最短的维保调度模型,最后利用改进遗传算法进行求解,获取最优路线规划结果,对缩减维保工作时间,提升维保工作效率,从而提升电梯使用的安全性和可靠性有一定的意义。

关键词： 电力巡检   多无人机   任务分配   强化学习   遗传算法  

摘要： 在无人机电力巡检过程中,一个待巡检部件通常对应多个位置不同且均符合拍摄要求的任务点,这些拍摄任务点构成一个集合任务.为了保证巡检质量,通常要求无人机多次采集待巡检部件的图片,即访问集合任务中的多个拍摄任务点.本文针对上述特点,将面向集合任务的多无人机电力巡检任务分配问题建模为最小最大化多站点家庭旅行商问题(minmax multi-depot family traveling salesman problem,Minmax-MDFTSP),并设计了一种强化遗传算法框架.在该框架下,提出了染色体校验及修正机制、组合交换变异算子、基于贪婪策略的局部调优算子,设计了基于强化学习的遗传算法参数调优方法.性能实验结果表明,本文方法在求解质量和求解效率方面均具有明显优势.此外,通过消融实验验证了强化遗传算法框架中各个部分的有效性.最后结合实际场景下的具体案例,通过实地飞行验证了本文方法相对于现有巡检方式的优势.

关键词： 改进量子遗传算法   无线传感网络   节点   覆盖   优化  

摘要： 在无线传感网络中,经常由于节点分布不均匀导致部分区域出现监测盲区,造成能量空穴现象。为解决这一问题,提出基于改进量子遗传算法的无线传感网络节点覆盖优化方法研究。该方法先进行网络节点定位,并以此为基础构建覆盖优化模型,然后引入智能调整机制,根据网络环境的变化动态调整节点的位置和能量使用策略,最后利用量子遗传算法的并行搜索能力,结合Pareto方法求解覆盖优化模型,实现无线传感网络节点覆盖优化。实验结果表明,应用所提方法,节点分布更加均衡,能量空穴现象减少,且其覆盖率达到98%,具有更大的应用价值。