关键词： 吹塑成型   径向基函数神经网络   Polyflow   多岛遗传算法   生产效率  

摘要： 为提高奶酪包装壳的吹塑成型效率,选用HDPE(高密度聚乙烯)作为包装壳材料,并将片材温度、吹塑压力、片材厚度作为设计变量。以吹塑成型时间最短和制品壁厚方差最小为优化目标,采用最优拉丁方设计试验表,在Polyflow软件中进行仿真实验,得出实验结果。通过应用径向基函数神经网络建立近似模型,并利用多岛遗传算法进行优化,最终获得最优工艺参数组合:A(吹塑压力)=1 MPa,B(片材温度)=240℃,C(片材厚度)=1 mm。采用该最优工艺参数组合进行仿真实验,得到最短吹塑时间为0.0547 s。研究结果表明,通过合理设置工艺参数,可以使吹塑成型时间缩短34%,从而提高制品的生产效率。

关键词： 中国自动化学会   OICT学院   工业智能边缘计算  

摘要： 2024年9月25日,由控制网(***)&《自动化博览》、OICT学院、中国自动化学会专家咨询工作委员会、中国自动化学会边缘计算专委会、上海市自动化学会智能自动化专业委员会、工业控制系统安全标准与测评工业和信息化部重点实验室、中国科学院沈阳自动化研究所、辽宁辽河实验室、东浩兰生会展集团股份有限公司联合主办,中国自动化学会、上海市自动化学会、边缘计算产业联盟、智能制造推进合作创新联盟、工业控制系统信息安全产业联盟平台支持的“工业智能边缘计算2024年会”在上海成功举办。

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： 人工智能   计算机网络课程   多元立体化教学模式   个性化服务  

摘要： 文章分析了计算机网络课程教学内容与要求,探讨了人工智能支持下多元立体化教学模式的构建路径,旨在培养符合人工智能时代能力要求的计算机人才。

关键词： 101计划   人工智能   智能计算   教材建设  

摘要： 为了构建全面而系统的知识体系,深化并拓展学生在智能计算领域的理解与应用能力,分析《智能计算模型与理论》教材建设的必要性、建设现状,介绍教材在内容设置、思政案例设计等方面的实践探索,总结教材的主要特色,针对不同高校的教学需求,阐述教材的典型使用方式,以期为相关教育工作者提供参考。

关键词： 交通工程   共享单车   公交接驳   遗传算法   选址优化  

摘要： 为了满足共享单车出行需求,改善与公交接驳的便利程度,研究了共享单车投放点的选址优化模型与算法。借鉴经典最短路径交通分配模型,在每次更新选址方案后,均重新分配共享单车流量。以投放点选址决策变量与单车配置数量为优化变量,以用户出行时间最少和企业运营成本最小为优化目标建立目标函数。基于公交接驳关系、投放点建设数量、各停放点容量和投放总量等多个因素构建约束条件,设计优化模型求解算法,开展案例研究。以厦门市共享单车出行订单数据为基础,采用自适应遗传算法(AGA)和枚举法优化求解,并分析求解精度与效率。结果表明,该模型与算法能够用较少的迭代次数求解得投放点最优选址方案的近似最优解。系统运营总成本的最小误差仅为4.4%,用户出行总时间误差为5%。就本案例而言,方案优化前、后运营成本降低12.9%,出行时间降低14.26%。此模型与算法能够处理共享单车停放点混乱与接驳公交的难题,减少出行者接驳成本,最大限度方便出行,增强接驳综合服务水准。

关键词： 滚刀磨损   敏感性分析   数理统计   反向传播神经网络   遗传算法  

摘要： 以汕头湾海底隧道盾构段的监测数据为基础,基于数理统计法和机器学习法探究不同影响因素对滚刀磨损的敏感性程度。确定4个对滚刀磨损有明显影响的因素,分别为掘进距离、转速、转程和旋转角;建立以上述4个影响因素作为神经网络输入节点的反向传播神经网络(backpropagation neural network,BPNN)的滚刀磨损预测模型,采用遗传算法(genetic algorithm,GA)对预测模型进行优化并开展预测研究。结果表明:相较于BP模型,GA-BP模型的决定系数R2从0.7064提高到0.8239,预测精度明显提升,说明GA能够明显提高BPNN模型的预测能力。

关键词： 改进遗传算法   煤矿企业   供电系统   多目标   无功优化  

摘要： 针对煤矿供电系统的特点,以多目标无功优化为研究对象,提出了一种基于改进遗传算法的无功优化策略。该方法通过引入多种群并行进化机制,增强了种群多样性和全局搜索能力;采用算术交叉和启发式交叉算子,提升了算法在处理约束优化问题和实值基因组方面的性能;结合精英保留策略,确保了优化过程的稳定性和收敛速度。仿真结果表明,相比于传统的无功优化方法,提出的基于改进遗传算法的多目标无功优化策略能够提升无功优化方案的综合质量。此外,还探讨了该领域未来的研究方向,包括结合深度学习和强化学习、考虑分布式电源和储能的协同优化、研究无功优化与电能质量控制的协同以及利用大数据技术进行更深层次的优化等,为进一步提升煤矿供电系统的运行效率和智能化水平提供了参考。

关键词： 大数据时代   人工智能   计算机网络   防火墙技术  

摘要： 新时代背景下,通过人工智能技术赋能计算机网络运行,能够提升计算机网络运行的智能性与安全性,从而迎合大数据时代发展趋势,为相关领域的高效发展提供充足、精准、及时的网络信息支撑。为此,对计算机网络中适用的人工智能技术进行梳理,阐述计算机网络实践中人工智能技术的用法,有利于人工智能合理、有效地应用,从而进一步推动计算机网络高质量运行与科学化发展。

关键词： 有源同时透射和反射可重构智能表面   移动边缘计算   计算卸载   资源分配  

摘要： 为弥补可重构智能表面(RIS)半空间覆盖和“乘性衰落”等不足,该文提出一种有源同时透射和反射可重构智能表面(aSTAR-RIS)技术用于提升移动边缘计算(MEC)卸载性能增益。首先,考虑MEC服务器计算资源、aSTAR-RIS能耗以及相移耦合约束,联合设计任务卸载比例、计算资源配置、多用户检测矩阵(MUD)、aSTAR-RIS相移以及用户上传功率,建立一个多变量耦合的加权总时延最小化问题。然后,借助块坐标下降法(BCD)将原问题分解为两个子问题,使用拉格朗日乘子法和罚项对偶分解法(PDD)交替优化子问题。仿真结果表明,相较于无源STAR-RIS方案,所提aSTAR-RIS辅助MEC方案加权总时延降低了12.66%。