关键词： 知识图谱   智能化软件   描述信息   机器学习   大数据技术   网络协同   实体关系   关系映射  

摘要： 知识图谱表示学习旨在通过机器学习将知识图谱中的实体和关系映射到一个连续的低维的向量空间而获得其向量表示。通过家电、农业等产业链知识图谱构建实践发现,现有的大多数知识图谱实体关系表示方法存在不足,都仅考虑知识图谱中单一三元组信息。然而,实体对之间往往存在大量的有序关系路径信息,并且每一个实体通常都有相对应的实体描述信息。这些有序的关系路径和实体描述等信息蕴含着丰富的语义,能够为推理提供更确切可靠的辅助信息,从而能够显著提高知识图谱表示学习的能力,提高推理的准确性。

关键词： 越库   生鲜品   入库车中断模式   遗传算法   总衰减量  

摘要： 传统的生鲜品越库车辆调度问题通常采用非中断装/卸货模式,这较易造成所卸非所需,而所需货物未能及时卸载的问题。为加快生鲜品的越库转运,降低生鲜度损耗,提出采用允许入库车卸货过程可以中断的模式,并建立以新鲜度总衰减量最小为目标的生鲜品越库车辆调度模型。针对该模式,设计包含入库车序号、生鲜品种类、批次卸货数量的3层混合染色体编码方案,构建并采用基于批次卸货数量的自适应遗传算法求解。数值实验结果表明,入库车中断模式相较于传统的非中断模式,平均能降低13.90%的新鲜度总衰减量,且该优势会随着车辆转换时间、传送时间、批次卸/装货数量值、高衰减率生鲜品比重的降低而愈发显著。

关键词： 土壤   总磷   酸消解   ICP-OES  

摘要： 针对环境标准测定土壤总磷中存在的操作复杂、流程长、干扰因素多、结果不稳定等问题进行改进,通过对不同分析方法比对,探究了酸用量、升温程序测定对结果的影响。以HNO_(3)+HF+HClO_(4)+H_(2)O_(2)为酸体系,采用阶段式升温法与热溶法进行前处理,将待测液泵入电感耦合等离子体发射光谱仪(ICP-OES)进行分析,建立了快速酸消解-电感耦合等离子体发射光谱法测定土壤总磷的方法。方法学研究表明,该方法总磷的检出限为2 mg/kg,相对标准偏差和相对误差分别为0.56%~2.48%和0.42%~2.23%。方法操作简单、分析速度快,结果准确可靠,适用于土壤总磷的测定。

关键词： 缓冲结构   液压油缸   振动噪声   遗传算法   发射管  

摘要： 当水下发射装置盖板开闭时,冲击引发的结构振动传递给壳体后会激发较大的辐射噪声。通过设计合理的缓冲结构,可有效降低冲击振动。通过对油缸运动过程分析,完成了活塞运动过程的受力及负载、加速度及速度变化分析;推导计算了3种结构形式缓冲过程中压力随位移变化规律;然后对各种方案的缓冲效果进行了计算,并分析了工作压力、缓冲腔压力、活塞运动速度、缓冲行程等主要参量对缓冲效果的影响规律。9 MPa油源压力下开启或关闭前盖时间≤10 s,缓冲机构样机振动加速度级较现有方式降低3~5 dB(5 Hz~10 kHz)。采用变阻尼孔与平面盘式缓冲结构形式相结合的缓冲结构优化方案,能在缓冲过程中基本实现活塞均匀减速运动,各项参数指标满足设计要求并能够解决缓冲最后阶段的压力脉冲和振动冲击。

关键词： 改进帝国竞争算法   遗传算法   量子通信   多目标协同模型  

摘要： 量子态具有叠加的性质,即同一量子比特可以同时处于多个状态。这种叠加特性会导致配网系统的不确定性增加,难以准确控制配网系统中的状态变化,增加了能源损耗,降低了配网系统的整体性能。为此,提出了在量子通信优化下,针对配网系统日内多目标运行的方法。引入量子通信是其能够应对调度过程中的高不确定性、保障数据安全传输并提升调度效率。利用量子通信的高安全性、大容量传输和强抗干扰能力,解决传统通信方式在配电网调度中的局限性。该方法在计算功率损耗成本、协同控制投资成本及柔性负荷成本的基础上,构建了多目标协同优化模型。同时,考虑到量子通信的特性,建立了包括功率平衡、配网运行平衡、柔性负荷转移平衡及负荷波动等在内的约束条件,使模型能够更好地适应量子通信环境。为了求解这一多目标协同优化模型,将帝国竞争算法与遗传算法相结合,并引入了量子态概率的概念。通过遗传算法的交叉操作改进帝国竞争算法的种群进化和基因组合过程,从而避免陷入局部最优解,实现量子通信配网系统的优化协同控制。在仿真测试中,针对日内12小时的时间尺度,所提出的方法在应用中显著降低了配电网的功率损耗,使其低于50 kW,相比之下,现有研究方法的功率损耗则高于60 kW。同时,所提方法的配电网经济成本也较其他方法降低了50万元。这一结果表明,所提出的量子通信配网优化协同控制方法在提高系统经济性和稳定性方面效果显著,能够确保量子通信配网系统在日内时间尺度内的安全稳定运行。

关键词： 干扰效果评估   认知干扰   确定性信道建模   遗传算法  

摘要： 在复杂电磁环境下,干扰效果评估面临着信息非对称、通信行为多变以及信道条件动态变化等现实问题。同时,在人工智能和机器学习理论技术赋能非合作无线网络目标条件下,精准、稳健的干扰效果评估仍是制约干扰效能提升的主要挑战。针对以上问题,提出一种高效的认知干扰方法,基于确定性信道建模技术,利用双层遗传算法虚拟估计出不同干扰决策下非合作无线网络目标的性能上界,并以此作为不同干扰决策的干扰效果评估依据,实现最优/次优干扰决策选取。仿真结果和理论分析验证了所提方法的有效性和鲁棒性,为提升干扰效果评估、实现电磁频谱域认知对抗提供参考。

关键词： 中国计算机学会   人工智能   模式识别   学术活动   学术动态   CCF   最新研究成果   参会者  

摘要： 主办单位:中国计算机学会(CCF)承办单位:CCF人工智能与模式识别专委会,云南大学中国计算机学会人工智能会议(CCFAI,CCF Conference on Artificial Intelligence)是由中国计算机学会主办,中国计算机学会人工智能与模式识别专业委员会承办的人工智能领域盛会。该系列会议每两年举行一次,现已成为国内人工智能领域最主要的学术活动之一。会议旨在为人工智能领域从业者提供一个互动交流平台,使参会者了解人工智能前沿学术动态,分享人工智能领域的最新研究成果和创新思想,提高国内人工智能领域的研究水平。

关键词： 遗传算法   航空货运   “干-支”联动配载   装载率  

摘要： 随着“干-支”联运多级航空货运体系逐步形成,机场货运周转效率不高的问题日益突出,“干-支”联动式货物高效配载方法已成为解决上述问题的关键技术之一。建立了以“干-支”最大装载率为优化目标,同时满足干线货机和支线货机的舱室位置约束、舱室尺寸约束、重心约束和重量约束等多重约束条件下的整数规划联动配载模型,基于遗传算法开展了B757-200干线货机和ARJ21-700F支线货机的“干-支”联动货物配载的优化研究。发现“干-支”联动货物配载的平均装载率相比于“干-支”逐次配载提高了5.45%,达到72.05%。表明本文所提出的“干-支”联动配载方法能显著增加货运总体装载量,从而有效提升机场货运周转效率,为“干-支”联运多级航空货运体系进一步发展提供了理论基础与技术支撑。

关键词： 锥形接头   密封特性   响应面模型   遗传算法   数值计算  

摘要： 锥形接头是发动机管路连接中常用的一种结构。针对不同尺寸参数的锥形接头密封效果不同的问题,该文首先建立了锥形接头物理模型,然后采用数值计算的方法对74°锥角的锥形接头的密封特性进行了研究;为了获得锥形接头锥角的最优设计参数,采用响应面模型与多目标遗传优化算法相结合的方法对锥形密封接头的锥角进行了优化。结果表明:阳端头锥角为74.4°,阴端头锥角为74.2°时管路锥形接头的密封效果最佳。

关键词： 伪卫星导航   最优布局   几何定位精度因子   抗毁性   遗传算法  

摘要： 在高速公路桥梁、隧道等复杂环境中,全球导航卫星系统(GNSS)常因信号遮挡而导致定位精度下降甚至失效,地基伪卫星导航系统可弥补这一不足,但其星座布局需同时优化定位精度和抗毁性,以满足实际需求。针对现有优化方法仅关注定位精度的问题,本文结合遗传算法的思想提出了一种改进的基因池遗传算法。该方法在传统遗传算法的基础上引入交叉基因池和变异基因池,有效避免了交叉和变异过程中子代基因重复的问题,确保了伪卫星坐标选择的准确性和多样性。仿真结果表明,在伪卫星逐颗失效的情况下,该算法得到的星座分布表现出明显的抗毁性,其WDOP值随着伪卫星逐颗失效的恶化程度明显小于传统WDOP最优星座,可为工程实践提供重要的参考价值。