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关键词： 电-气比例力控制系统   神经网络   遗传算法   比例方向控制阀  

摘要： 针对电-气比例力控制系统的非线性和时变特性导致力控制精度低问题,设计一种基于GA-BP神经网络的电-气比例力控制系统。建立系统数学模型,提出基于GA-BP神经网络的系统控制结构和算法,利用BP神经网络建立的系统内模型和经遗传算法优化的BP神经网络建立的系统逆动力学模型实现力控制,通过AMESim/Simulink联合仿真和实验研究了系统在变负载容腔和变负载位移情况下的随机力跟踪控制精度。结果表明:随机力跟踪控制平均绝对误差比常规PID控制降低48.6%。该算法简单实用,鲁棒性强,可为气动力控制系统的设计提供指导。

关键词： 锂离子电池   Arrhenius定律   减平均优化算法   双向长短期记忆网络  

摘要： 准确的健康状态(state of health,SOH)估算可以确保锂离子电池安全可靠运行,延长其使用寿命。针对当前许多健康特征无法表征电池老化机理,异常工况时无法准确追踪SOH变化趋势的问题,本文提出一种经验模型与数据驱动相结合的SOH估算方法。将锂离子电池负极固体电解质界面(SEI)膜增厚机理融入Arrhenius定律中构建经验模型,然后采用最小二乘法进行参数辨识,并分别计算每个参数与容量的Spearman相关系数。结果表明,它们与容量衰退都具有强相关性,可以作为估算SOH的健康特征。此外,为了克服双向长短期记忆(bidirectional long and short term memory,BiLSTM)网络参数较多且容易陷入过拟合的问题,本文使用减平均优化(subtraction average based optimizer,SABO)算法对BiLSTM的超参数进行寻优,建立SOH估算模型。最后,采用实验测试数据与美国航空航天局(National Aeronautics and Space Administration,NASA)数据验证了所提方法的适应性,并与长短期记忆(long and short-term memory,LSTM)网络、双向长短期记忆网络以及粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)的双向长短期记忆网络3种算法的估算结果进行对比。结果表明,采用SABO-BiLSTM算法估算4节电池SOH的平均绝对百分比误差分别为0.043%、0.053%、0.259%、0.230%,相较于LSTM降低了94.58%、 92.85%、 88.65%、 90.13%,相较于BiLSTM降低了89.11%、91.60%、77.90%、76.41%,相较于PSO-BiLSTM降低了58.65%、58.91%、65.37%、69.29%。

关键词： 深度学习   图神经网络   ROE格式   Euler方程   NS方程  

摘要： 近年来,融合物理信息的深度学习方法为偏微分方程的求解提供了一个新的思路.然而,到目前为止,大多数工作在解空间存在间断的问题上的计算精度不高,时间外推能力差.针对以上两个问题,该文提出了使用图神经网络结合流体计算领域的ROE格式融合方程或数据信息的模型———ROE-PIGNN.数值实验表明,该模型在求解由Euler方程控制的激波管问题时,可达到与传统ROE格式相当的计算精度,并具备一定时间范围的外推能力.最后,对由Navier-Stokes(NS)方程控制的二维圆柱绕流问题进行了求解,实验结果表明:模型可以预测后续的周期性流动,并实现对部分关键位置流动结构的更精确的复现,相比纯数据驱动,误差降低了60%.

关键词： 5G   基站节能   基站休眠  

摘要： 提出一种区域网络5G基站节能方案,用于降低区域网络内5G基站的能耗、节约5G运营成本、并保证区域网络内终端的服务质量。所提方案基于信道预测,从网络层面根据区域内终端的位置、测量、业务等信息,构建节能后业务以及能耗预测模型,基于预测结果,进行休眠基站的选择。通过Matlab仿真,结果表明相较于传统的基于PRB门限判断的基站休眠策略,本方案具有更好的节能效果以及更高的服务质量。区域网络基站休眠策略节能效率平均为31.2%,相比传统方案提升5.7%,并且更好的保证了终端服务质量。

关键词： 人工智能技术   机器学习   图像处理   可解释性   数据价值   神经网络   跨学科领域   生物医学成像  

摘要： 人工智能和机器学习作为当代科技发展的核心驱动力,正在深刻改变世界。近年来,深度学习模型的突破性进展,如生成对抗网络(GAN)和图神经网络(GNN),进一步拓展了人工智能的应用边界。但该领域仍面临如何提高模型的可解释性、增强其在复杂环境中的稳定性和泛化能力,以及如何在保护隐私的同时充分利用数据价值等挑战。围绕行业痛点与挑战,香港理工大学李青教授课题组(以下简称“课题组”)提出最小二乘生成对抗网络(LSGAN),解决了传统GAN面临的关键挑战,在图像处理、生物医学成像等多个跨学科领域实现了创新应用,推动了人工智能技术的跨界融合。

关键词： 集团   修理能力   LEAP   服务供应商   MRO   市场的需求   产品和服务   发动机  

摘要： 为了满足未来LEAP发动机MRO市场的需求,赛峰集团在不断扩建LEAP发动机的全球维修网络,预计未来全球LEAP发动机的授权服务供应商将超过20家。赛峰集团计划通过全球LEAP发动机MRO网络的建设,到2028年实现每年1200台发动机的修理能力。与此同时,赛峰集团也在不断地改进产品和服务,如提高高压涡轮叶片寿命、缩短TAT等,以形成对于全球维修网络的支撑。

关键词： 帮助信息网络犯罪活动罪   犯罪防治   口袋罪   轻罪   信息时代   罪名   起诉  

摘要： 帮助信息网络犯罪活动罪2021年起诉人数达到12.9万,2022年起诉人数超过12.9万,一跃成为起诉人数第三名的罪名,这一数据意味着,帮助信息网络犯罪活动罪已经呈现出了成为信息时代新型口袋罪的趋势。

关键词： 新媒体   网络信息安全意识   策略  

摘要： 互联网技术的发展带来了新媒体的兴起,为高职学生的学习和生活提供了便利,但同时也对其信息安全带来了挑战.本文从新媒体的视角分析了高职学生网络信息安全的现状,并从知识、意识、理念、法律法规四个维度提出提升高职学生网络信息安全意识和素养的策略,构建了一套评估学生网络信息安全素养的指标体系,旨在降低信息安全事件的发生频率,保障校园网络环境的安全与稳定.

关键词： 遗传算法   神经网络   光纤激光网络   回波信号增强   信噪噪声抑制  

摘要： 光纤激光网络中的回波信号会受到光衰减、色散等因素的影响,导致回波信号特征变得复杂多样,降低了信号增强的效果,因此,提出基于遗传神经网络的光纤激光网络回波信号增强方法。使用经验模式分解法,将原始回波信号分解为若干本征模态函数,并用粗糙惩罚函数进行平滑处理,抑制信号噪声。基于高斯函数拟合方法,提取与去噪后回波信号函数规则一致的特征。根据回波信号特征提取结果,基于遗传算法优化神经网络的权重和门限,多次训练运算,输出最优解序列,即回波信号增强结果,避免回波信号特征变化对增强结果的影响。实验结果表明,该方法能够有效抑制回波信号中的噪声,能够精准提取回波信号的波形变化特征,并且峰值信噪比最高达到了42.3 dB。

关键词： 军事信息网络   蜜罐技术   混合蜜罐   自适应能力  

摘要： 军事信息网络安全作为战争形态演变后的“兵家必争之地”,其特殊的战略意义成为网络战场攻防博弈、信息权斗取得胜利的首要前提,引入最能代表主动防御的蜜罐技术应用,对提升军事信息网络安全防御能力具有重要和深远的意义与价值。