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关键词： 市域铁路   车辆检修   工艺设备   管理系统   系统设计  

摘要： 随着轨道交通车辆检修检测工艺设备设计和制造水平的提升,轨道交通车辆检修工作中自动化装备应用日益广泛,如车辆入库360°检测系统、巡检机器人等。这些设备逐渐替代人工,车辆检修工艺设备也从检修辅助角色转变为作业主体。在这样的背景下,对车辆检修工艺设备的管理亟待转变思路,从传统孤立、分散式管理的模式向可整合、可共享、以服务车辆检修为导向的新管理模式转变,并积极导入云平台、大数据计算、物联网、数字孪生等技术,实现信息化管理。以即将开通的上海市域铁路机场联络线为例,阐述市域铁路车辆检修工艺设备管理系统的设计,为轨道车辆检修工艺设备管理提供参考。

关键词： 量子遗传算法   光谱角绘图   湿地植被   高光谱波段选择  

摘要： 高光谱数据往往具有数百个连续的窄波段,能够反应地物必要且详细的光谱反射信息,因而被广泛应用于地物精细分类中。然而,由于高光谱窄波段间较强的相关性和冗余性,将整个原始高光谱数据应用于实际分类中,并不能获得令人满意的精度。因此,特征波长或波段选择一直以来都是高光谱实际应用的关键和难点所在。前期的特征波段选择方法不仅计算效率低,容易陷于局部优化,而且波段指向性和解释性不强。以鄱阳湖湿地连续极端干旱情况下1月—5月份枯水期植被物种精细分类中的特征波段选择为例,采用便携式地物光谱仪(SVC HR1024)实测的包括青蓼、藜蒿、紫云英、风花菜、长刺酸模、看麦娘、虉草、苔草、南荻、芦苇等10种湿地植物物种的高光谱反射数据,引入量子遗传算法(QGA),综合基于k近邻分类器的光谱角分类方法(KNN-SAM),提出基于量子遗传k近邻光谱角分类算法(QGA-KNN-SAM),获取适用于湿地植被高光谱精细分类的特征波长,同时采用k中心点聚类算法确定特征波段区间。该算法与基于传统遗传k近邻光谱角分类算法(GA-KNN-SAM)进行对比实验发现,QGA-KNN-SAM的平均分类精度为95%左右,明显高于GA-KNN-SAM的平均分类精度90%;且基于QGA-KNN-SAM算法的特征波长点及波段相对聚焦,其跨度为589~634.4 nm,明显低于GA-KNN-SAM的1107.6~1205 nm。与传统植被的精细分类不同,湿地植被的精细分类除考虑反应植被的光谱波段外,还需要考虑反应地表水文特征的波段信息。与目前常见的多光谱及高光谱卫星影像的波段分布对比发现,QGA-KNN-SAM算法选取的特征波段的指向性和可解释性更优。该算法既提高了波段选择的计算效率和可解释性,又弥补了在波段选择研究中QGA方法的缺失,可为同类研究提供科学支撑。

关键词： 智能营销   算法   算法偏见   伦理规制  

摘要： 随着信息技术不断发展,算法推荐技术已被广泛应用于各个领域。随着算法在智能营销传播领域的普及应用,算法偏见、大数据杀熟及“信息茧房”等问题也渐次浮现,算法逐渐开始左右人们的认知习惯和消费偏好,并遮蔽了“算法权力”背后的决策偏见与市场力量。基于此,文章以促进算法推荐技术规范健康发展为目标,聚焦智能营销传播领域,通过剖析算法偏见的成因,多维度审视算法偏见给传统规制理论和实践体系带来的适用困境,进而提出了提升算法透明度与保障用户知情权,建立全方位的问责与监管机制,倡导开放伦理原则下的共同治理模式等具体建议。

关键词： 图像去雾   图像复原   图像处理   方法依赖   数据需求   先验知识   复杂场景   物理模型  

摘要： 图像去雾是图像处理中的关键任务,传统方法依赖物理模型和先验知识,但在复杂场景中效果不佳。近年来,卷积神经网络(CNN)和Transformer模型在图像复原上取得了进展,但仍面临训练数据需求大和复杂度高的问题。为解决这些问题,本文提出了一种基于5阶段U-Net结构的图像去雾模型,该模型结合了并行的大核卷积(Large Kernel Convolution,LKC)模块和增强型通道与空间注意力(Enhanced Channel and Spatial Attention,ECSA)模块。

关键词： 船舶停留   散货码头   轨迹规划   时间序列优化估计算法   靠泊控制   状态约束  

摘要： 为了降低船舶总停留时间,提升散货码头运营效率,提出基于时间序列优化估计算法的船舶停留轨迹规划方法。通过引入时间序列分析方法,构建船舶停留时间预测模型。在此基础上,以最小化船舶总停留时间为目标,构造船舶停留轨迹规划的目标函数,并确定约束条件。选取遗传算法求解目标函数,通过其迭代优化过程,获取最优的船舶停留轨迹规划方案,从而实现船舶停留轨迹的有效规划。试验结果显示:应用时间序列优化估计算法获得的船舶停留轨迹规划模型求解迭代次数最小值为7次,船舶总停留时间降低至28 min。以上结果表明,该方法的船舶停留轨迹规划合理,提升了散货码头运营效率。

关键词： 深度强化学习   TD3算法   整定   控制器   直立车  

摘要： 传统的PID(proportional integral differential)算法在用于控制一些模型复杂、参数时变的对象时存在参数整定过程繁琐、控制性能不佳、无法解决控制对象实时变化状态的影响等问题。针对上述问题,提出了一种基于双延迟深度确定性策略梯度(twin delayed deep deterministic policy gradient,TDDDPG,以下简称TD3)算法的PID参数自整定算法。该算法将TD3算法与PID算法相结合,对TD3算法中的神经网络结构、奖励函数进行设计,能够实现控制器参数的自整定。以两轮直立车为实验对象,针对直立车的角度PID控制器进行参数整定实验。实验结果表明,与传统的参数整定算法(Z-N(Ziegler-Nichols)参数整定法)和基于强化学习的动态PID参数自整定算法相比,所提出的算法具有更优的控制效果,能够通过神经网络学习拟合更优的控制策略,提升控制器的动态响应性能和鲁棒性。

关键词： 化工   设备管理   机械   维修保养  

摘要： 文章对化工设备管理与机械维修保养技术进行了论述,其目的是为化工设备管理与维修工作提供一些有用的借鉴与参考。本文在阐述机械维修保养对确保化工设备的正常工作所起到的关键性作用的基础上,对机械维修保养工作内容进行分析,主要有日常维护,预防性维护等、故障性维修三方面,最后,文章分别探讨了化工设备管理中传统的和现代的机械维修保养技术。分析表明:机械维修保养对确保化工设备平稳运行和生产效率的提升起到了关键作用。面对目前化工行业的发展新情况与新要求,我们应该不断地对机械维修保养策略进行优化,提升维修保养的效率与质量,减少维修成本,从而满足市场竞争与企业发展需要。

关键词： 算法治理   算法影响评估   人工智能治理   大模型治理   合作治理  

摘要： 人工智能技术和应用的迭代创新正在推动算法影响评估作为一种新的并在全球兴起的技术治理制度。虽然继承了环境影响评估、数据保护影响评估等类似制度的部分要件,但算法应用浮现出的社会嵌入性、难解释和难穷尽、公平性悖论等新特征,要求算法影响评估作出新的制度发展。在比较既有两类影响评估制度逻辑的基础上,指出算法影响评估的制度内涵在于平衡“开放性”和“责任性”,并最终致力于形成合作治理框架,以实现动态积累治理经验与知识的目标。通过对欧盟、美国、英国、加拿大等主要国家或地区算法影响评估的实践梳理,认为列表清单、底线规制、放权赋能等三种实践模式在体现各自特征的同时仍然存在不足。由此启发,算法影响评估的制度构建应围绕“合作治理作为制度目标、探索平衡开放性与责任性的关键机制、坚持‘技术-组织-社会’的系统论思维”三个维度展开,而相应的机制设计将助力算法影响评估制度的改革完善与实践应用。

关键词： 蚁群算法   铝土矿   运输网络   智能调度   最优调度方案  

摘要： 由于铝土矿运输网络具有复杂性和动态性,在进行调度时往往导致IDG值居高不下。为了解决上述问题,提出基于蚁群算法的铝土矿运输网络智能调度研究。建立综合考虑成本、时间与距离的优化调度模型,通过精确计算运输成本、行驶时间与等待时间,并优化载重量与行驶距离,以实现资源分配的最优化。为了确保调度方案的可行性,制定包括载重量、生产能力以及装载与卸载效率在内的详细约束条件。利用蚁群算法,通过模拟蚁群觅食的高效协作机制,智能输出铝土矿运输网络的最优调度方案。实验结果表明,研究方法能够在多种铝土矿运输网络调度场景中保持较低的IDG值,有效优化运输效率,为运输系统提供更为精准、高效的调度方案。

关键词： 搬运机器人   蜣螂优化算法   路径规划   Chebyshev混沌映射   黄金正弦算法   动态权重   栅格地图  

摘要： 针对基本蜣螂优化算法在路径规划方面存在的路径较长、迭代次数多以及局部最优等问题,提出一种改进蜣螂优化算法。首先利用Chebyshev混沌映射优化其初始群体,以提升个体质量;其次将黄金正弦算法引入觅食蜣螂位置更新策略中,以提升算法的收敛速度,使得算法搜寻有效性得以提升;最后在偷窃蜣螂位置加入动态权重,以扩大算法的搜索范围,降低算法提前收敛的概率。利用栅格地图法建立环境地图,模拟搬运机器人的工作环境,利用MATLAB仿真软件,将改进蜣螂优化算法与基本蜣螂优化算法在不同的栅格地图中进行仿真。通过分析仿真数据得出在3种不同的栅格地图中改进蜣螂优化算法在平均路径长度上比基本蜣螂优化算法分别缩短了31.25%、10.31%和8.59%;在平均迭代次数上分别减少了22.26%、12.19%和26.24%;在平均拐点个数上分别减少了35.11%、9.52%和35.09%。仿真结果证明改进蜣螂优化算法在搬运机器人路径规划方面拥有更好的效果,验证了改进蜣螂优化算法的可行性。