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关键词： 高中生物教学   生命观念   情境教学  

摘要： 生命观念作为高中生物学学科核心素养的构成要素之一,逐渐融入当前高中生物学学科的主要教学目标中,而情境教学法作为培养学生生命观念素养的有效教学方法,也随之被广泛应用于相关教学实践.基于此,本文从学生生命观念素养培养的视角出发,对情境教学法在高中生物教学中的应用原则进行总结分析,同时为指向生命观念素养的高中生物情境教学提出可行建议,以期能够为高中生物教学方法创新有所帮助.

关键词： 车辆-无人机   协同配送   配送限制   蛙跳算法   路径优化  

摘要： 为了充分发挥无人机与车辆各自的优势,研究无人机起飞后可服务多个客户的车辆-无人机协同配送问题,其中考虑了车辆因区域限制、无人机因载重和续航限制导致2类运输工具配送范围均受到限制的约束.针对这类运输工具配送受限的车辆-多投递无人机协同配送问题(MDVCP-DR),以最小化总配送时间为优化目标,建立对应的数学模型,提出混合蛙跳算法(HSFLA)进行求解.提出新的编码与预调整解码方法,得到满足各种约束的可行解.建立基于4种交叉算子和精英表的个体生成方法,更新种群中的个体.设计自适应局部搜索策略来增强算法的局部开发能力,通过种群多样性检测策略来保证个体的多样性.通过仿真实验,验证了建立的数学模型的正确性和HSFLA的有效性.

关键词： 深度双分辨率   实时语义分割   跨空间多尺度   深监督   上下文提取模块  

摘要： 针对当前基于服装分割的实时语义分割算法(如Deeplab系列、ERFNet系列、BiseNet等)对服装边缘分割细节特征不足、分割精度差、推理速度慢等问题,提出了一种深度双分辨率融合多尺度的实时语义分割算法MDRNet。为提升服装图像特征的学习能力,采用双分辨率特征网络同时提取高分辨率与低分辨特征,通过双边融合模块将不同分辨率特征进行多次融合,改进了高分辨率网络的深监督输出结构,并添加跨空间多尺度注意力模块捕捉跨空间的特征信息,最后将上下文提取模块DAPPM改为并行模块PAPPM,在提升准确率的同时,可有效减少参数量和计算复杂度并有效提升了FPS。实验结果表明,MDRNet在服装分割DeepFashion-MultiModal数据集上相对于DeeplabV3+、BiseNetv2等算法平均交并比分别提升9.2%、8.1%,为语义分割在服装上的应用提供了更好的技术解决方案。

关键词： 多目标优化   海鸥优化算法   负荷分配   热连轧  

摘要： 为提高热连轧板带产品质量及生产效率,提出一种改进的多目标海鸥算法来优化热连轧负荷分配。采用非线性衰减与余弦递减策略以改善海鸥算法中种群个体的越界问题;采用Sobol序列映射初始化种群来增加海鸥算法的全局搜索能力,从而使初始值尽可能均匀地分布在解空间内。将改进后的海鸥算法与NSGA-II、MOEA/D和MOSOA通过测试函数进行对比,结果表明,该算法的求解精度更高且具有良好的收敛性和多样性。最后,将该算法应用到热连轧负荷分配优化计算中,得出的解集在多目标空间中获得了较好的Pareto前沿,同时由该方法获得的负荷分配数据优于经验法,能更好地控制板形,为现场工程技术人员提供了多样化的选择。

关键词： 配水模型   自适应遗传算法   Sigmoid函数   信息熵   种群多样性  

摘要： 为减少渠系在输水过程中的渗漏损失,提高渠系水利用系数,以两级渠系渗漏损失、水流波动最小为目标函数,以下级渠道配水流量、配水开始和结束时间为决策变量,构建配水模型,并采用改进的自适应遗传算法(SIGGA)进行实例求解.提出了一种基于Sigmoid函数的自适应交叉、变异算子,并通过引入信息熵和新种群来减少种群多样性的损失.与人工制定、向量评估遗传算法(VEGA)、多目标粒子群算法(MOPSO)、粒子群混合模拟退火遗传算法(GSPSO)的配水结果进行对比分析,SIGGA求解的配水时长由25.00,15.00,11.00,11.55 d缩短为10.00 d,渗漏损失由97.89×10^(4),71.76×10^(4),70.36×10^(4),32.63×10^(4) m^(3)减少到31.58×10^(4) m^(3),渠系水利用系数由0.651,0.706,0.745,0.828提高到***能够克服传统遗传算法(SGA),VEGA易陷入局部最优的缺点,可实现高效、精确地按需配水,为水资源的集约节约化利用提供理论参考.

关键词： 人工神经网络   皱环球盖菇   农业废弃物   培养基   优化  

摘要： 本文采用正交试验设计对农业废弃物的皱环球盖菇菌丝培养基配方进行优化,并对正交试验结果分别进行方差分析(ANOVA)和人工神经网络(ANN)分析。研究表明:ANOVA优化的培养基配方为木屑5 g/L、茶梗5 g/L、油菜秸秆30 g/L、小麦秸秆30 g/L;ANN优化的配方为木屑5 g/L、茶梗5 g/L、油菜秸秆29.99 g/L、小麦秸秆15.36 g/L。ANOVA和ANN优化条件下获得的实际值和预测值基本一致。ANN拟合模型的相关系数(R)、均方根误差(RMSE)、平均绝对误差(MAE)分别为0.92896、0.041463、0.00418,具有更高拟合能力和准确性,拟合效果更好,更适合应用于农业废弃物的皱环球盖菇菌丝培养基配方优化。

关键词： 广域保护   证据理论   故障识别   容错性  

摘要： 为了降低广域保护信息传输的通信量,并提高在信息丢失和错误较多情况下算法的容错性,该文提出了一种基于故障电荷量比较和改进证据理论融合的广域保护算法。该方法电气量信息采用故障电荷量比较,通过就地积分保留两侧故障电流的正负特征;开关量信息仅使用距离保护Ⅱ、Ⅲ段启动信息,将故障关联系数和门槛值进行比较,并综合考虑所有正方向邻线对本线路的基本概率分配,最后利用改进的证据理论进行融合判断,从而可靠识别出故障线路。仿真结果表明,与传统算法相比,该算法所需通信量少,且在复杂工况、多位信息丢失和错误情况下仍能够准确识别故障线路。

关键词： 港口   激光雷达   智能引导车   地面分割   IGV  

摘要： 为了提高港口智能引导车(intelligent guided vehicle,IGV)分割地面点云的能力,提升环境感知系统的稳定性,设计了一种基于增长同心圆的栅格地图点云分割算法。首先将原始激光点云划分为多个相同大小的栅格块和不同大小扇形区域,并筛选出种子点集;然后在同一栅格块中设定多个直线拟合条件拟合分段直线和整体直线,得到分段直线集和整体直线;最后遍历栅格块中的点,依据分段直线集和整体直线判断点与直线的正交距离,从而分割出地面点和非地面点。同时,在公开点云数据集Semantic KITTI和自建港口数据集上进行验证。实验结果表明,和其他地面分割算法相比,所提出的方法在保持一定准确率的情况下,召回率最多提升2.0%,准确率最多提升2.3%,且在港口环境下有效地分割出地面。

关键词： 图像识别技术   电气工程设备   运行状态监测   深度学习算法   故障预警  

摘要： 随着电气工程设备日益复杂和广泛应用,其运行状态的监测与分析显得尤为重要。本文基于图像识别技术,提出了一种新的电气工程设备运行状态监测与分析方法。该方法首先利用高分辨率摄像头采集设备运行图像数据,然后运用卷积神经网络(CNN)等深度学习算法进行处理与分析,以识别设备运行状态中的异常情况。研究结果表明,该方法能准确识别设备运行状态,及时检测异常,相比传统监测方法具有更高准确率和实时性。本文研究为电气工程设备的智能监测和故障预警提供了有效技术手段,具有重要实际应用价值。

关键词： 乙二醇   电渗析   脱盐   神经网络   算法   粒子群优化   模拟退火  

摘要： 利用小波神经网络和模拟退火-粒子群算法对电渗析法脱盐工艺进行参数优化。首先,通过单因素实验初步探讨了电渗析单位膜电压、操作时间、极板间距和极液浓度对脱盐效果的影响规律,然后利用小波神经网络模型对数据样本进行训练和预测,并对实验影响因素进行了Sobol灵敏度分析,最后将小波神经网络模型与模拟退火-粒子群算法相互耦合,得到了该体系下优化的电渗析条件及其对应的脱盐率。试凑法结果表明,4-10-8-1小波双隐层神经网络模型为适宜的预测模型;各因素对脱盐效果的作用程度由大到小依次为单位膜电压、操作时间、极液浓度和极板间距;当单位膜电压为0.42V/cm^(2)、运行时间为13.85h、极板间距为12.11cm、极液浓度为0.21mol/L时,预测的优化脱盐率可达97.13%,经统计检定值(t)检验该值与验证实验结果高度一致。该研究可为乙二醇电渗析法脱盐工艺的全面推广和深度应用提供准确可靠的理论支撑和数据来源。