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关键词： 滚圆机   DXF文件   数据解析算法   dxflib  

摘要： 滚圆机作为一种先进的金属型材成型设备,需完成精确的弧形管材加工工艺。为提高加工效率及加工精度,需开发一种DXF文件数据解析算法。基于DXF文件数据组成格式,调用dxflib开源库,开发了六辊二维滚圆机的自动控制系统DXF文件解析算法。在机床加工能力范围内,对二维平面图形(包含直线,圆弧,椭圆弧多轨迹连接图形)的DXF文件进行数据解析,获得所需图元信息。采用SolidWorks机械图纸验证该算法解析DXF文件图元信息的准确性,得到解析结果绝对误差不大于0.1,相对误差不大于5%,符合六辊二维滚圆机的自动控制系统DXF文件解析算法研究的设计要求。

关键词： 随机森林   广东省   天然气   影响因素  

摘要： 广东省粤港澳大湾区是我国天然气消费核心区域,是八大负荷中心中最重要的组成部分。以广东省为研究对象,采用随机森林方法筛选广东省中长期天然气需求影响因素,并进行排序,从而预测2024—2040年广东省天然气需求量。结果表明:第二产业占比、第一产业占比、电力消费占比、城市燃气普及率、第三产业占比以及二氧化碳排放量等因素是相对重要的影响因素;受到各影响因素的影响,广东省2024—2040年天然气需求量逐年增加,预计在2040年将达到634亿m3。本研究结果为规划建设广东省内天然气管道提供数据支撑。

关键词： 深度确定性策略梯度   机械臂避障   轨迹序列模式   奖励函数  

摘要： 机械臂在运动过程中,会产生大量的轨迹数据,由于传感器误差、环境不稳定性和其它因素的影响,采集到的机械臂轨迹数据包含噪声和不确定性,以上干扰会对模式挖掘的精度造成影响,使得成功样本提取变得困难。为解决上述问题,提出基于DDPG的机械臂避障轨迹序列模式挖掘方法。通过对机械臂避障问题分析,获取避障轨迹序列模式挖掘的根本目标,选择深度确定性策略梯度(Deep Deterministic Policy Gradient,DDPG)作为挖掘机械臂避障轨迹序列模式的基础算法,并为其设计奖励函数以提升算法收敛性,将SumTree引入DDPG的经验回放之中,建立加权采样DDPG,实现机械臂最优避障轨迹序列模式挖掘。实验结果表明,所提方法的挖掘成功率在96%以上、挖掘时间在2ms内,且有效提高累积奖励均值。

关键词： 改进白骨顶鸡优化算法   翻筋斗觅食策略   正余弦策略   随机因子  

摘要： 针对白骨顶鸡优化算法(COOT)全局搜索能力差、优化精度低和易陷入局部最优等缺陷,提出了一种融合翻筋斗觅食和正余弦策略的白骨顶鸡优化算法,引入一种翻筋斗觅食策略,增加了白骨顶鸡个体的多样性。此外,在领导者位置更新过程中采用正余弦策略和随机因子,以提高算法的搜索能力。通过10个标准检验函数,以及Wilcoxon秩和检验,对改进的COOT性能进行了全面评估,并将其与其他几种算法进行了比较。仿真结果表明,改进的COOT在迭代速度和收敛精度方面取得了显著的提升,并展现了出色的鲁棒性。

关键词： 强化学习   网络协议   网络参数   物联网   移动端   基础设施   非均匀分布  

摘要： 物联网(IoT)设备的数量预计在未来几年将大幅增长。这些非均匀分布的密集型网络将包括具有不同速度的移动端设备。这需要有效的算法来管理所有这些设备,同时将冲突和功耗保持在最低水平。长距离(LoRa)是领先的低功耗广域网(LPWAN)技术,LoRaWAN是LoRa的领先LPWA网络协议。LoRa使用Chirp扩频(CSS)技术,具有功耗低、抗干扰能力强等优点,另外,LoRaWAN网络需要的基础设施很少,其可扩展性可以通过向网络中添加更多网关来提高,这使得LoRaWAN成为一种有吸引力的低成本物联网解决方案,用于将数据从LoRa设备传输到用户,也可以将控制命令从用户传输到LoRa设备。

关键词： 深度学习   目标检测   噪声过滤   多尺度特征融合   边界框回归优化   注意力机制   差值注意力  

摘要： 针对RetinaNet特征金字塔存在噪声、特征融合不充分、融合时信息损失以及边界框回归不够准确、训练样本质量不平衡的问题,提出一种基于改进的RetinaNet目标检测算法。在特征提取模块中加入注意力模块对噪声过滤,将提出的基于差值注意力的多尺度特征融合模块添加到特征提取模块中,以充分融合特征并增强损失信息。将RetinaNet的损失函数替换为CIoU Loss,引入IoU作为加权系数,使模型向真实框与预测框重叠面积更高的方向优化,提升回归的准确性与速度,提高高质量样本的贡献值。实验结果表明,改进后的平均检测精度提高了1.8%。

关键词： 遗传算法   神经网络   配电系统   运维优化   策略研究  

摘要： 10kV配电系统是电力系统的关键组成部分,其运维优化对供电可靠性和经济性至关重要。研究提出了一种融合遗传算法与神经网络的优化策略,目的在于提升配电系统运维效率。配电系统模型构建后,采用数据预处理技术以适应模型输入需求。设计了遗传算法与神经网络的融合框架,利用遗传算法优化神经网络权重,实现配电系统运维策略优化。仿真实验结果表明,该策略在满足系统约束的同时,有效提升了系统性能,具有可行性和优越性。

关键词： 傅里叶变换   动态多目标优化问题   决策变量分类   动态多目标进化算法   预测策略  

摘要： 动态多目标优化问题(Dynamic multi-objective optimization problems,DMOPs)广泛存在于科学研究和工程实践中,其主要考虑在动态环境下同时联合优化多个冲突目标.现有方法往往关注于目标空间的时域特征,忽视了对单个决策变量变化特性的探索与利用,从而在处理更复杂的问题时不能有效引导种群收敛.为此,提出一种基于决策变量时域变化特征分类的动态多目标进化算法(Dynamic multi-objective evolutionary algorithm based on classification of decision variable temporal change characteristics,FT-DMOEA).所提算法在环境动态变化时,首先基于决策变量时域变化特征分类方法将当前时刻决策变量划分为线性变化和非线性变化两种类型;然后分别采用拉格朗日外插法和傅里叶预测模型对线性和非线性变化决策变量进行下一时刻的初始化操作.为了更有效地识别非线性决策变量变化模式,傅里叶预测模型通过傅里叶变换将历史种群数据从时域转换到频域,在分析周期性频率特征后,使用自回归模型进行频谱估计后再反变换至时域.在多个基准数据集上和其他算法进行对比,实验结果表明,所提算法是有效的.

关键词： 设备管理   工程机械   设备调试   物联网技术  

摘要： 工程机械设备管理极大影响工程项目建设效果,将五物联网技术引入到设备管理中,确保机械设备管控效率。本文先介绍了物联网技术在工程机械设备管理中的应用优势,再通过专业研究,找寻出机械设备管理中物联网技术的主要类型,然后将物联网技术运用到机械设备购置、安装、调试、运输与维修维护等环节中,满足工程机械设备专业管理需求,增进设备数据管理的精准性。

关键词： 知识库问答   意图识别   实体关注度   多实体   多意图  

摘要： 目前针对复杂语义和复杂句法的知识库问答(Knowledge Base Question Answering,KBQA)研究层出不穷,但它们多以已知问题的主题实体为前提,对问题中多意图和多实体重视不足,而问句中对核心实体的识别是理解自然语言的关键。针对此问题,提出了一种引入核心实体关注度的KBQA模型。该模型基于注意力机制及注意力增强技术,对识别到的实体引用(Mention)进行重要性评估,得到实体引用关注度,去除潜在干扰项,捕获用户提问的核心实体,解决了多实体、多意图问句的语义理解问题。此外,还将评估的结果作为重要权重引入后续的问答推理中。在英文MetaQA数据集、多实体问句MetaQA数据集、多实体问句HotpotQA数据集上,与KVMem,GraftNet,PullNet等模型进行了对比实验。结果表明,针对多实体问句,所提模型在Hits@n、准确率、召回率等评估指标上均取得了更好的实验效果。