课程文献中心 更多>>

关键词： 支持向量机   垃圾焚烧炉   排炉参数预测  

摘要： 本文对浙江宁波某电厂3号焚烧炉的排炉运行参数进行了预测,采用支持向量机(SVM)算法对垃圾焚烧炉排炉速度进行建模与分析。对原始DCS数据进行清洗和标准化处理,以消除噪声和异常值,提高了模型的收敛速度和性能。通过ReliefF算法评估特征与分类标签间的相关性,筛选出59个与燃烧炉排速度相关的特征,构建新的特征集,从而降低模型复杂性,并提高可解释性。结果表明,本文构建的模型在垃圾焚烧炉排炉参数预测中表现出色,具备良好的学习能力和泛化能力,为实际操作提供了重要的决策支持。本文研究为垃圾焚烧炉的优化运行和管理提供了理论依据和实践参考。

关键词： 水电站   电气设备   改进t-SNE算法   故障诊断  

摘要： 电气设备是水电站的核心设备,为保障电站安全稳定运行,采用以能量熵与数理统计为基础的方法,确定其健康状态边界,实现故障运行状态的监控数据筛选。为有效解决故障数据特征存在维度过高和信息冗余的情况,采用改进型t-SNE特征降维算法,降低特征数据维度,提高故障诊断效率。通过对选定电气设备若干故障情况下的特征提取,对比各模型算法下诊断的准确度和运行速度,表明该方法能够有效地实现水电站电气设备的故障诊断。

关键词： 算法组合   端边云   人工智能  

摘要： 本文基于算法模块组合的方式提出了端边云任务调度管理的新方法。面对当前人工智能在众多垂直行业领域算力资源利用不充分、端边云任务协调不足等技术难题,作者从行业技术需求研究背景、系统整体架构、管控平台架构、任务调度机制、创新点等方面进行了阐述,旨在构建灵活的“端边云”一体化算法任务调度管理机制,充分发挥算力资源优势。

关键词： 全球导航卫星系统(GNSS)   整周模糊度   粒子群算法   人工鱼群算法   融合算法  

摘要： 载波相位测量是实现全球导航卫星系统(Global navigation satellite system, GNSS)快速高精度定位的重要途径,而准确解算整周模糊度是其中的关键步骤之一.粒子群算法(Particle swarm optimization, PSO)收敛速度快但易陷入局部最优,人工鱼群算法(Artificial fish swarm algorithm, AFSA)全局优化性能好但收敛速度慢,因此融合两种算法的优点,提出一种GNSS整周模糊度种群融合优化算法(PSOAF).首先,通过载波相位双差方程求解整周模糊度的浮点解和对应的协方差矩阵.然后,采用反整数Cholesky算法对模糊度浮点解作降相关处理.其次,针对整数最小二乘估计的不足通过优化适应度函数来提高算法的收敛性和搜索性能.最后,通过PSOAF算法对整周模糊度进行解算.通过经典算例和试验研究表明:PSOAF算法可以更快地收敛于最优解,搜索效率也更为出色,解算的基线精度可以控制在10 mm以内,在短基线的实际情况下具有较高的应用价值.

关键词： 肺结节分割   全尺度跳跃连接   双项限制损失函数   空洞卷积  

摘要： 针对不同性质下肺结节难以精准检测的难题,提出全尺度通道特征聚合编解码网络(FCFA-Net)去辅助经验丰富的医师进行诊断。本网络由SMC、全尺度特征聚合器、自相关特征增强器、通道特征层级提取解码器以及双项限制损失函数构成,用于充分提取CT图像中的浅层与深层特征,以达到分割大小各异、形状各异的肺结节病灶。本文方法FCFA-Net网络相较于UNet、UNet++和TransUnet方法精准率分别提升9.66%、7.84%、3.75%,召回率提升5.50%、2.96%、1.37%,均交并比提升11.35%、7.16%、4.18%,F1分数提升8.07%、5.87%、3.10%,且消融实验表明各个结构均发挥作用,在参数接受范围内达到最佳效果。

关键词： 矩形件   二维排样   麻雀搜索算法   组合优化  

摘要： 基于改进麻雀搜索算法的矩形件二维排样优化研究有助于提高目前排样算法的排样效率,为实际工程应用提供理论基础。文章基于标准麻雀算法,引入帐篷Tent混沌映射和麦尔特洛夫Metropolis准则确定矩形件的排样顺序,并利用最低水平线算法排布矩形件放置位置。结果表明:采用Tent混沌映射初始化麻雀种群,会使种群分布更加均匀,增强了算法在矩形件二维排样过程中的全局搜索能力;采用Metropolis准则更新麻雀个体位置,增强了算法寻优过程中跳出局部最优解的能力;改进的麻雀搜索算法提升了3.5%的原料利用率、排样时间减少了55.5 s、消耗原料长度减少了355.5 mm,验证了最低水平线法和改进的麻雀搜索算法在矩形件二维排样问题中组合优化的可行性。

关键词： 糯玉米   高光谱信息   品种鉴别   机器学习  

摘要： 本文使用随机森林算法(Random Forest,RF)和高光谱技术对糯玉米叶片的检测信息进行了玉米品种分类鉴别实验。研究选取了“垦粒一号”“五彩蜜糯”和“银科糯”3个品种糯玉米,利用Field Spec 4光谱仪采集了同一区域的玉米叶片高光谱检测数据,并进行数据预处理、特征提取和分类模型构建。通过RF和CARS(竞争性自适应加权采样,Competitive Adaptive Reweighted Sampling)特征选择方法进行了模型优化,实验结果显示,分类准确率由89.6%提高到91.9%,提升了2.57%;特征波段由2151个降低到30个,降低了98%。实验表明,高光谱技术结合机器学习算法能够准确鉴别糯玉米品种,特征提取能够在保证准确率条件下实现模型轻量化,为农业生产提供了有效的技术支持。

关键词： YOLOv8   中药饮片   MSDA   MPDIoU   C2fMSDA  

摘要： 针对当前传统网络模型对中药饮片检测精度低,检测不准确的问题,提出一种基于YOLOv8n优化改进的MSDA-YOLOv8中药饮片检测模型。首先,在Backbone上使用SCConv代替部分C2f模块,使用DyCAConv代替部分Conv。其次,添加DilateBlock模块,强化特征信息,提高了检测模型的特征融合能力。在Neck上,设计全新的C2fMSDA模块代替C2f,并引入Inception板块,扩大特征感受视野。使用BiFPN思想,高效双向跨尺度连接和加权特征融合,提高网络性能;最后将原有的损失函数替换为MPDIoU边界损失函数,模型的边界框回归性能有了提高。实验结果表明,改进后的YOLOv8模型在原模型的基础上提高识别精确度0.7%、平均精度2.9%,参数量降低1.9%。综合说明,该模型提高模型识别精度同时降低参数量,优于原算法以及对比算法,满足边缘计算要求,具有实际应用价值。

关键词： 跑道排序   滑行道调度   联合调度优化   双层规划模型   自适应遗传算法  

摘要： 为提高机场场面运行效率,降低航空器延误与滑行时间,提出了基于机场场面联合调度的双层模型。该模型考虑跑道和滑行道之间的关系,以进离场顺序为上层规划,以滑行路径调度为下层规划进行建模,通过上下层模型协同调度来提高机场场面运行效率。设计自适应遗传算法对模型进行求解,自适应遗传算法通过动态调整交叉概率和变异概率,提高了算法的收敛精度和速度。通过国内某大型机场运行数据进行仿真验证。结果表明,该模型能够有效优化航班时刻分配和滑行路径分配,为机场场面联合调度提供决策支持。

关键词： 预测性维护   算法测评   诊断和预测   在线测试   离线测试   工业自动化  

摘要： 预测性维护(PdM)是智能制造背景下的运维模式,体现了人工智能技术的应用。PdM广泛应用于工业自动化领域,通过故障诊断和预测开展自动化设备的运维,以有效降低设备停机时间、提高生产效率。但目前PdM技术的应用缺少性能评估的指标体系,存在无法判断算法优劣的问题。通过回顾PdM性能评估指标体系的相关研究可知,部分学者提出了初步的评估指标体系,但由于定量指标缺少测试技术的支撑而导致该体系难以推广和实施。采用可被标准化的在线与离线融合评估指标体系,实现了PdM算法的有效测评。通过对多类型设备故障诊断算法进行定量指标测试验证,有效评估了指标体系的适用性。该研究为工业自动化仪表及装备的故障诊断和寿命预测算法测评提供了新思路与新方法。