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关键词： 炼钢-连铸   浇次计划   蚁群算法   车辆路径问题   奖惩因子  

摘要： 针对炼钢-连铸调度中的浇次计划编制问题,结合结晶器在线调宽技术,以最小化加权成本(包括浇次间炉次切换成本、连铸机停机成本和结晶器在线调宽成本)为目标对传统模型进行改进,建立了新的浇次计划编制模型。同时,借鉴车辆路径问题的优化思路构建了改进的蚁群算法,算法设计了节点排序规则和节点选择规则,并引入奖惩因子和分位参数提高搜索广度和适应性。最后,利用实际生产数据验证了模型及算法的有效性。

关键词： 可追踪环签名   国密算法   SM9算法   密码累加器   基于标识的密码  

摘要： 为解决数字签名用户的隐私保护问题,并防止恶意用户滥用完全匿名性,提出一种基于国密算法SM9的可追踪环签名方案。国密算法SM9是我国自主研发的标识密码算法,具有较高的安全性和良好的性能,避免了公钥基础设施的建设成本和证书管理开销。通过引入密码累加器,环签名的生成和验证过程的计算量以及签名数据大小均降低至常数级。在随机预言机模型下,基于q-SDH困难问题证明了该方案具有EUF-CMIA安全性,并证明了在出现争议时可追踪实际签名者的条件匿名性。理论分析和测试结果表明,该方案的签名和验证效率分别达到现有同类方案的7.3倍和3.3倍,签名数据大小约为其1/5,在计算效率和通信开销方面具有显著优势。

关键词： Y形拱桥   影响矩阵法   无应力状态控制法   扣索力计算   索力优化  

摘要： 大跨度拱桥在施工条件受限时常采用缆索吊装斜拉扣挂法施工。在施工过程中,由于施工误差的存在和索力之间相互作用的影响,在对索力进行调整的过程中需要反复调索。基于此,提出了变影响矩阵法与无应力状态控制法相结合的施工控制方法。按照传统影响矩阵法求得扣索初始张拉力,然后求解该扣索索力对应下新的位移影响矩阵和应力影响矩阵,进而通过新的位移影响矩阵求得扣索索力。通过无应力状态法求得扣索无应力长度,在施工中仅需严格控制扣索的无应力长度,便可使结构最终状态与设计状态相同。以某Y形拱桥为例,将优化算法和几种传统的索力计算方法进行对比研究。结果表明,优化算法求得的扣索索力其成桥的拱肋线形与设计线形之间误差更小。拱肋应力更小,能很好地改善拱肋的受力状态。

关键词： 频谱分辨率   FFT算法   频谱识别   电动机故障   电流信号   硬件资源   级联   频谱数据  

摘要： 电动机故障诊断算法中故障频谱识别,需要根据采集的电流信号,通过FFT算法计算得到电流信号频谱数据,依据特征频谱数据完成电动机故障类型的诊断。实际计算中,由于嵌入式硬件资源上的不足,无法完成所有采集点数的FFT计算,影响频谱分辨率,降低电动机故障诊断识别的准确度。提出级联FFT在电动机故障诊断中的应用,避免在计算大数据量的FFT时,硬件资源不足的问题,提升了计算的效率和准确度。

关键词： 多目标决策优化   双深度Q网络   改进鲸鱼优化算法   高斯收敛  

摘要： 为了优化计算机对队列任务的调度效率,将双深度Q网络和改进鲸鱼优化算法相结合提出了一种基于多目标决策优化的任务调度模型.在该模型中,双深度Q网络主要用于拟合计算机的任务调度过程,以实现更加高效的任务分配与优化.改进鲸鱼优化算法用于协同分配生成的任务队列,以提升任务分配的整体效率,研究结果显示,与蚁群算法、粒子群优化算法、灰狼优化算法相比,该调度模型在迭代过程中的收敛速率最高,最终任务执行时间为182ms,且任务执行效率比其他算法提升了15.71%~31.34%.另外,在低任务量状态下,该模型的调度效果也明显优于其他对比算法,且任务逾期时间范围不超过10ms.上述结果表明,该模型经过优化后能够保持较好的任务调度效果,且可有效提升计算机对服务器资源的利用率,因此该算法可为计算机的任务调度提供良好参考。

关键词： 算法教学   分层教学   编程验证   螺旋式教学   人工智能   数字化技术  

摘要： 义务教育信息科技课程中的算法学习存在难度差异问题。从“用不用编程”和“用到何种程度”两个维度进行教学设计,采用分层教学方案和螺旋式上升的教学模式,可以满足多样化的教学需求。分层教学方案有效地适应了不同地区和学校的教学条件,帮助学生理解算法原理,并培养了他们的算法思维能力和问题解决能力。同时,通过灵活变通的编程实现方式和人工智能工具的应用,进一步提升了教学效果。该教学方案能够有效地解决义务教育信息科技课程中算法学习存在的问题,帮助学生掌握算法知识,培养他们的信息素养和创新能力,为未来学习和发展奠定基础。

关键词： 智能化算法   阀门   精确控制  

摘要： 智能化算法通过先进的数学模型和计算技术,对复杂系统进行建模、分析和优化,特别适用于工业自动化中的精确控制需求。在阀门精确控制中,智能化算法可以实现精确定位、自适应调节、故障诊断与预测维护,以及能效优化等功能。智能阀门系统应用于众多行业,且智能化算法在提高能效、减少能源消耗和提升设备可靠性方面的效果显著。智能化算法的应用提高了阀门控制的智能化水平,为工业自动化领域带来了革命性的进步,特别是在提高能源效率、降低成本、减少环境污染和提升设备运行稳定性方面。

关键词： 轧钢厂   电气自动化生产线   能效优化  

摘要： 随着工业4.0时代的到来,轧钢厂电气自动化生产线的能效优化与智能调度算法研究成为提高生产效率、降低能耗、增强企业竞争力的关键所在。当前,轧钢厂作的生产线的能效和调度效率直接影响到企业的经济效益和市场地位。然而,传统生产调度方式过多依赖于人工经验,存在调度效率低、响应速度慢、能耗高等问题。鉴于此,本文深入研究轧钢厂电气自动化生产线的能效优化与智能调度算法,希望具有一定的借鉴意义和参考价值。

关键词： 智能算法   铸牢中华民族共同体意识   数字社会   民族团结   政治传播  

摘要： 数智时代,随着信息传播的深度和广度不断拓展,智能算法在铸牢中华民族共同体意识方面发挥着日益重要的作用。智能算法通过信息整合、精准推送等技术,为中华民族共同体理念的传播带来前所未有的效率提升,使民族团结与民族共同体的理念能在多层次、多维度的受众中实现深度覆盖。与此同时,算法主导的传播体系也呈现了一些值得关注的问题:“去中心化”倾向使主流意识形态的权威性有所削弱;个性化推荐带来的“信息茧房”现象导致用户接触信息的同质化;“算法偏见”更是影响了民族团结内容的均衡传播。面对这些潜在风险,必须通过价值导向嵌入机制,将民族团结、社会共识等主流价值观融入算法推荐逻辑;通过引入多样化推荐机制、动态权重调整、透明度提升等手段进行技术偏见规制;通过信息素养提升行动,增强受众的内容鉴别能力和批判性思维;通过制度护航,从法律与伦理层面规范智能算法的设计和应用,确保算法符合社会公共利益,最终促进智能算法成为推动民族团结、构建民族共识的重要力量,为铸牢中华民族共同体意识提供全面助力。

关键词： 离散小波变换   混合变量选择算法   深度学习   叶片叶绿素含量   人参果  

摘要： 叶片叶绿素含量(Leaf Chlorophyll Contents,LCCs)作为植物重要的生理生化参数之一,其含量的变化直接或间接影响植物的生长发育。通过使用高光谱遥感技术对人参果LCC进行快速无损监测,有利于实现精准农业的发展。文章以人参果叶片高光谱数据和对应的人参果LCC为数据集,使用离散小波变换(Discrete Wavelet Transform,DWT)算法,提取人参果叶片高光谱数据0~10层低频小波系数,将0~10层光谱数据集与对应的人参果LCC进行Pearson相关性分析,然后将变量组合集群分析(Variable Combination Population Analysis,VCPA)与遗传算法(Genetic Algorithm,GA)结合,使用VCPA-GA算法提取人参果全谱和各分解层敏感波段,通过4种机器学习模型构建人参果LCC的估测模型。结果表明,DWT能提高人参果LCC的预测性能,在4种机器学习模型中,4层BP-AdaBoost模型的预测性能最好,R2达到0.919,MAPE=2.090%,RMSE=1.453,RPD=3.900,其次PSO-BPNN回归模型的预测性能也表现出较高的准确性。文章表明,人参果高光谱数据经DWTVCPA-GA算法处理后,使用4层低频小波系数重组的光谱数据构建BP-AdaBoost回归预测模型时对人参果LCC的估算性能最好。