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关键词： 农业机械化   调度   优化   数据库  

摘要： 【目的】解决农业机械化进程中存在的信息技术应用不足、农机调度效率低下及跨区域作业匹配难等挑战。【方法】以河南洛阳周边地区农业机械作业现状作为参考,设计了一套基于大数据的农业机械管理调度平台,涵盖多层面问题剖析、系统架构设计、数据库搭建与作业流程模型的深度优化等。研究融合了估时作业成本法与实地调研成果,构建了精准的作业耗时与调度时间预测模型,并首次引入成本效益评估方程,实现了调度成本的精细化管控。同时借助物联网与人工智能等前沿技术对模型实施智能优化,显著增强了平台规划的精确性与实践应用价值。【结果】新模型虽然在初始部署阶段耗时较长,但随着运行周期的延伸,其展现出超越常规模型的高性能与高效率。【结论】该农业机械管理调度模型不仅成功提升了农机作业效率与管理水平,还通过精细的作业流程规划与资源高效配置,实现了农业生产的精益管理,有助于推动农业向智能化、可持续转型。

关键词： 车间调度   秃鹰搜索算法   汽车零部件   启发式规则   反向学习策略   邻域搜索策略   局部搜索策略  

摘要： 汽车是现代社会不可或缺的交通工具,为了实现其零部件的高效生产,建立了以最小化最大完工时间为目标的智能排产调度模型,提出了一种混合优化策略的秃鹰搜索算法(MOBES)。首先,通过ROV编码方式与FAMFR和FCFS的正反向解码方式将算法离散化;其次,在种群初始化中引入启发式规则和反向学习策略,在算法迭代的过程中加入最优插入和最优交换策略、邻域搜索策略和多点位交叉策略,并对最优解进行局部搜索,使算法能更好地应对局部最优、全局搜索与局部开发不协调等问题;最后,通过Carlier测试集和某汽车零件制造厂的实际案例进行数据测试,并与其他算法进行比较。实验结果验证了秃鹰搜索算法在车间调度问题上的有效性和其混合优化策略的优越性。

关键词： 课程建设模式   多专业融合模式   反馈式教学   关联度  

摘要： 以OBE理念的产出为导向,从价值塑造、能力培养和知识传授三位一体的角度制定育人目标。首先,构建双专业教师融合的循环模式,打造“老中青结合、传帮带、师徒制”的课程教学团队;其次,创新课堂教学模式,提出反馈式课堂思政教学模式,通过多课程间的反馈教学,分析各课程间的重点难点关联度,以达到“知行合一”的教学效果。近年来的课程建设总结表明,教学效果显著,学生的综合素养得到了明显提升。

关键词： 优化算法   均衡化适应度值   适应度步长   协同搜索   工程优化  

摘要： 针对现有优化算法求解精度低的问题,提出一种适应度步长的全局局部协同优化算法.该算法通过均衡化个体适应度,动态分配每次迭代中个体的全局搜索步长和局部搜索步长,实现了算法在解空间内全局搜索和局部搜索的有效协同,进而提升了求解精度.实验结果表明,该算法在基准函数测试中展现了较高的精度和良好的稳定性,并通过仿真实验验证了其在解决复杂工程优化问题中的有效性.

关键词： 迭代模糊聚类   多源异构   电力数据集成   平均加权  

摘要： 在电力数据采集过程中,极易出现传感器故障、通信中断、数据丢失等问题,使得数据出现质量差异。多源数据格式与语义的不一致增加了数据集成的复杂性,导致电力数据集成效率较低。为此,提出基于迭代模糊聚类算法的多源异构电力数据集成方法。构建数据集成框架,通过语言生成器统一数据格式,利用迭代模糊聚类算法,模糊划分数据。反复迭代处理聚类中心和任意一个电力数据之间的欧几里得距离,获取最优聚类距离,采用频繁项集,获取数据功率谱密度,构建集成目标,设计电力数据集成流程。通过实验结果可知,应用该方法仅存在50 bit的数据集成误差,且电力数据集成效率较高。

关键词： 干眼症   泪河高度   泪膜破裂时间   睑板腺   深度学习  

摘要： 对当前干眼检测算法的研究进展进行总结和分析。首先,介绍干眼症基本概念和识别干眼症的重要指标。其次,将现有检查方法和算法按照泪河高度检查、泪膜破裂时间测定、睑板腺功能检查进行介绍和分析。通过对不同算法的总结和分析,比较各自算法的优点并归纳缺点。最后,对待解决的相关问题进行讨论,并展望干眼检测未来发展趋势。

关键词： 雪糕板   三维点云   点云分割   RANSAC算法   ICP配准  

摘要： 雪糕板表面三维点云的准确分割是雪糕板缺陷识别与检测的基础。提出了一种适用于多种深度缺陷类型雪糕板的三维点云分割算法,首先提取雪糕板表面断面数据,通过基准直线拟合、使用标准差判据来识别雪糕板属于弓弯类或近似平面类;然后对于这两类目标,分别利用随机采样一致性(RANSAC)算法或迭代最近点(ICP)配准算法实现雪糕板点云分割。实验结果表明,提出的方法能够可靠地对四类典型目标进行有效的区域分割,其分割准确度高于94.6%,完整度高于91.5%,为后续缺陷识别和定量检测奠定基础。该算法能够有效提升木质板材平面分割精度,具有实际工程应用价值。

关键词： 计算思维   任务驱动   Python编程  

摘要： 本文基于计算思维三维框架(计算概念、计算实践、计算观念)和任务驱动法的任务分类(封闭性任务、半开放性任务、开放性任务)构建面向计算思维培养的任务驱动式编程教学模型,并以“火柴棒摆数字”问题为例进行编程实践。实践证明,通过该模型进行教学对学生的计算思维有一定的促进作用。

关键词： 下肢畸形矫正   三维重建   医学影像处理   生成对抗网络  

摘要： 下肢骨畸形一直是骨科医疗中一个常见且治疗难度较大的病症,通常需要医生基于病人下肢骨正侧位X光片进行畸形程度判断。其诊断与手术方案设计高度依赖医生的专业程度与经验水平,是当前医疗领域非常重要的一个难题。为了降低医生诊断难度,需要给医生提供更加直观准确的下肢骨畸形模型展示。文中将人工智能深度学习技术应用到医疗影像处理与三维重建中,提出PSSobel-X2CTGAN模型以实现基于二维X光影片到三维CT图像的重建。主要研究内容包括:1)调研梳理CT影像归一化、裁剪缩放和DRR生成的数据预处理流程,使其能更好地应用于三维重建模型的训练和预测;2)将生成对抗原理运用于模型训练中,通过对生成器上采样过程的优化使得生成的三维模型更加接近真实情况;3)设计合理的损失函数,在基本的重建损失和投影损失基础上,引入sobel loss使得最终图片的边缘更加清晰,更适用于高精度的三维骨模型重建。在开源的盆骨和膝关节数据上进行实验,结果表明所提模型在各项评价指标上都优于原始模型,且从可视化的图片结果来看,该模型所提能取得较为满意的效果,对下肢畸形诊断具有实用价值。

关键词： 城市交通   路网容量   交通分配   交通承载力   超额需求  

摘要： 城市路网容量是指在路段容量限制下路网能够容纳的最大交通流量,是衡量城市供需平衡与指导政府投资方向的关键指标和重要依据。网络容量研究可以预测道路网络能够容纳多少额外需求,从而帮助管理者制定出切实有效的交通规划与管理政策。此类问题在数学上通常用一个双层优化模型来表述,上层模型的优化目标是最大化交通需求总量,下层则对出行者的路径选择行为和网络拥挤效应进行建模。但双层优化模型求解复杂且并不适用于大规模路网,大多双层模型在实际的应用中受到限制。因此,本文系统回顾了一种单层网络容量模型,即超额需求容量模型,并提出了一种高效的求解算法。算法的核心是利用基于路径的增广拉格朗日方法,多次求解一个考虑路段容量约束的用户均衡分配问题。数值实验结果表明,超额需求网络容量模型及其算法能够准确预测大规模城市交通网络在不同场景下的最大交通需求承载能力,为城市交通规划与管理提供有力的支持。在路网的承载极限状态下,某些流量已经达到或接近其容量的路段可能成为影响整个网络容量大小的瓶颈路段,可以据此为政府制定交通管控策略或道路改扩建投资提供依据,有望在实践中取得广泛应用。