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关键词： 结构化   数运算   算法   算理  

摘要： 义务教育的改革,对课程和教师都提出了新的要求.传统数学课堂教学,教师观念相对滞后,教材研读重“点”缺“联”;教学设计重“点”的细作,缺“块”的组合;课堂教学重“知识目标”的达成,缺“知识网络”的建立引导.因此,教学内容结构化是实施素养为本教学的基本要求.

关键词： 国有企业   统计数据   管理与共享机制  

摘要： 国有企业在数字经济时代背景下,其统计数据对战略规划和日常运营至关重要。管理与共享机制的不足,制约着数据价值的充分发挥。为了解决这些问题,文章深入探讨了国有企业统计数据管理与共享机制建设的重要性、现状问题以及相应策略。通过加强数据管理和构建有效的共享机制,国有企业能够更好地利用数据资源,提升决策科学性、运营效率和竞争力,以适应数字化时代的发展需求。

关键词： 挤压造粒机   石油化工   设备管理   故障处理   数字化技术  

摘要： 挤压造粒机是石油化工生产过程中塑料颗粒成型的核心设备,其安全稳定运行直接关系到生产效率和操作安全。然而,传统设备管理模式因缺乏对运行状态的实时数字化监控,时常导致非计划性停车事故,严重影响生产效益。基于数字化技术的故障处理模式为解决这一行业难题提供了创新性解决方案。通过数据集成、特征提取、预测模型构建和在线预警等环节,基于数字化技术的挤压造粒机实现了实时状态监测和故障预测功能,大幅提升了设备管理的智能化水平,推动企业向更高效、更安全的生产方式迈进。这一模式的应用不仅优化了设备管理流程,还为石油化工行业的智能化升级提供了重要参考。

关键词： 脑肿瘤   磁共振图像   计算机辅助诊断系统   多尺度特征   通道注意力机制   深度学习   分类  

摘要： 针对脑肿瘤MRI图像的自动分类,提出一种基于混合特征和通道注意力的脑肿瘤分类算法。采用双分支的网络结构,由特征图尺寸对齐模块、混合特征提取模块和分类模块组成。在混合特征提取模块中,利用多尺度特征提取子模块提取脑肿瘤图像中的局部细粒度特征信息,通过通道注意力机制,从通道角度建模多尺度特征之间的依赖关系;使用全局特征提取子模块建立肿瘤的全局相关性,强化全局特征与局部特征的联系,进一步提升模型的特征表达能力。在Kaggle公开脑肿瘤数据集准确率达到98.13%,表明该模型可以提高脑肿瘤分类的准确率。

关键词： 单车再分配   需求预测   分配调度模型   BP神经网络  

摘要： 共享单车成功解决了交通的最后一千米难题,但是,单车站点服务资源分配不均衡问题十分普遍,如取车点无车可用、目的地无位可还时有发生。针对站点单车供应不足,本文构建了一种单车高效再分配算法,基于历史用车数据提前估算站点在不同时段的用车需求,并建立单车调度约束条件,解决共享单车再分配问题。调度模型检验了本文所用方法的高效性和可用性。

关键词： 差分进化算法   物联网   传感器节点   异常定位   定位精度  

摘要： 传统物联网传感器节点异常定位因忽略节点实际通信范围限制,导致定位精度较差。对此,提出基于差分进化算法的物联网传感器节点异常定位研究。利用已知位置的锚节点和未知节点通信距离,估计未知节点的位置,构建最小化误差度量函数,并考虑所有锚节点作用及通信范围约束。通过差分进化算法的种群迭代操作逼近真实位置,定位异常节点。测试结果表明,采用提出的方法对传感器节点异常进行定位时,算法的异常节点覆盖率更高,具有较为理想的定位精度。

关键词： 冗余机械臂   路径规划   改进RRT算法   三维碰撞检测  

摘要： 为了解决冗余机械臂在复杂环境中的路径规划和避障问题,提出一种基于改进快速扩展随机树(Rapidly Exploring Random Tree,RRT)算法与三维碰撞检测的高效路径规划方法。利用改进算法生成无碰撞的平滑路径,对机器人姿态进行求解,并通过碰撞检测验证路径的可行性。改进的RRT算法采用基于概率的控制机制来优化随机点生成策略,结合路径平滑算法减少路径节点,同时引入三维碰撞检测技术以确保路径的有效性和安全性。试验结果表明:该方法在二维和三维复杂场景中均能显著提升路径规划效率,成功率和路径平滑性明显优于传统算法。研究成果可为冗余机械臂在复杂环境中的路径规划提供高效、可靠的解决方案,有助于进一步提升其在实际应用中的稳定性和适用性。

关键词： 客流量预测   粒子群优化   长短时记忆神经网络   注意力机制   公交IC卡数据  

摘要： 为提高公交客流量预测的准确性,提出一种改进的粒子群优化算法(PSO)来优化具有注意力机制的长短时记忆神经网络(LSTM-AM)的公交客流量预测模型。该模型利用注意力机制对LSTM的输入特征进行加权处理,突出对预测结果影响较大的客流特征,提高了LSTM对特征变量重要程度的提取和记忆能力。提出利用带有随机因子的非线性动态递减惯性权重并结合自适应柯西变异等操作来改进PSO的寻优性能,利用改进后的NACMPSO算法自动调整LSTM-AM模型的参数达到最优值,解决了LSTM-AM模型参数选取困难的问题,提升了客流预测精度。以公交IC卡数据和天气数据验证了该预测方法的有效性,并设置多组对比实验。结果表明,NACMPSO-LSTM-AM预测模型具有更高的预测精度和稳定性。

关键词： 贝叶斯算法   泊松分布规则   FastICA独立主成分分析法   EPC编码  

摘要： 针对射频识别(RFID:Radio Frequency Identification)系统的信道资源有限,当多个标签竞争同一个频率或时间槽时,会导致发生碰撞和冲突的问题,为优化广播信道的通信效率,对基于帧时隙ALOHA的物联网RFID广播信道防碰撞算法进行了研究。该方法引入帧时隙概念,对通信时间进行时间段划分;通过时隙内空闲、成功识别以及碰撞3种状态的发生概率分析,得到广播信道内的碰撞原因。结合贝叶斯算法与泊松分布规则,通过标签数目概率分布计算,实现读写器作用范围内标签数量的估计,并根据标签数量计算结果调整下一帧帧长。若调整后的帧时隙范围内仍存在标签碰撞问题,则通过FastICA(Indcpendent Component Analysis)独立主成分分析法,将帧时隙内的标签识别问题,转化为EPC(Electronic Product Code)编码生成问题,进而实现统一时隙内多标签的并行识别,避免发生碰撞。实验表明,所提方的标签数量的估算准确,能在保证通信信道稳定性的前提下,提高时隙内标签识别率,有效提高广播信道的传播效率。

关键词： 多式联运   路径规划   仿生算法   不确定性   绿色运输   可持续性  

摘要： 多式联运可有效提高物流企业的运作效率并降低经营成本,是现代物流的未来发展趋势之一.然而,其路径规划问题常常存在许多非线性约束,传统的精确算法在求解时也面临着模糊性、特殊性、动态性、高维性等挑战.鉴于仿生算法模拟生物系统时的智能优势在解决这一类复杂组合优化问题时具备广泛性和高效性,研究近年来基于多式联运路径规划的仿生算法,并将其分为3类:群智能算法、进化算法和基于物理的仿生算法,分别罗列了多式联运路径规划问题涉及到的特殊背景、关键特征和未来研究方向,广泛对比、分析了该问题下各仿生算法的原理、改进、优点和局限性,并为不同问题下的特殊场景提供了合适的仿生算法.最后,讨论了多式联运路径规划问题目前面临的挑战和未来的研究方向.