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关键词： 密码算法   评价体系   实证分析   层次分析法  

摘要： 随着密码算法的多样化,如何评价密码算法成为一个关键课题。通过对国内外密码算法的比较分析,全面系统地研究了密码算法的有关理论与方法问题,建立了一种客观的密码算法评价体系。实证分析结果表明,此次建立的密码算法评价体系信效度较好,适用于密码算法的评价实践。

关键词： 人工智能   油气藏   地质工程一体化   机器学习   深度学习  

摘要： 采用机器学习和深度学习等智能算法实现油气藏地质工程一体化。通过卷积神经网络优化储层特征识别,利用强化学习提升钻井轨迹规划效率。实验结果表明,该方案可显著提高储层预测准确率和钻井作业效率,同时降低勘探开发成本。智能算法在地震数据解释、储层特征识别、钻井轨迹优化等方面的应用,有望解决传统油气藏地质工程一体化中数据利用不充分、跨学科融合不足等问题。

关键词： 计算思维   编程   Kitten   初中信息科技  

摘要： 随着科学技术的进一步发展,计算思维能力的培养越来越受到重视.在学科教学中,信息科技课堂是培养计算思维能力的主要阵地.在信息科技课堂中,编程教育是最直接有效的途径之一.Kitten作为一款图文编程软件,操作简单,画面卡通有趣,容易上手,适合初中生的能力水平,是信息科技教师的重要工具.首先概述kitten编程,接着研究基于kitten培养计算思维的现状,最后探索在初中信息科技课堂上如何利用kitten编程来实现对学生计算思维能力的培养,并对教学中的问题提出了参考意见.

关键词： RFM模型   K-Means聚类算法   协同过滤算法  

摘要： 随着互联网和大数据技术的不断发展,个性化推荐在电商平台中显得尤为重要。本文选取了美国某电商平台某月的销售数据,使用了RFM模型计算用户价值,并使用K-Means聚类算法根据用户价值将用户分为3类,分别为高、中、低价值用户。获取用户价值信息后,本文根据不同类别的用户通过协同过滤算法进行推荐。经实验,推荐模型具有一定的有效性,其F1值随着用户价值的提升而提升。因此,电商平台应通过有效的营销策略和服务提升用户价值,从而进一步优化个性化推荐效果,提升用户体验和平台的整体收益。

关键词： 深度学习   轻量化   目标检测  

摘要： 为解决YOLO算法难以兼顾模型轻量化与高精度的问题,提出了基于轻量级骨干网络的目标检测算法。首先,利用复杂度更小、特征提取能力更高效的MobileNetV2轻量化YOLOV5的骨干网络,减少原网络的复杂度和冗余;然后提出融合深度可分离卷积与大核卷积的特征图金字塔模块,实现空间维度和通道维度信息的转换,高效增加目标感受野,避免小卷积核的低效堆叠,从而提升网络特征提取能力;最后,通过引入CIOU优化激活函数,增加检测框尺度的损失,获取更为准确的预测框,提升网络检测精度。在VOC数据集和COCO数据集上对提出算法进行验证,实验结果表明提出算法在保持较小参数量与计算量的同时具有更高的检测精度。

关键词： 水电站管理   多目标优化   Pareto支配   海鸥算法  

摘要： 梯级水电站作为重要的能源供应手段,其优化管理对于提高能源利用效率、实现可持续发展具有重要意义。针对传统的水电站管理方法无法有效解决多个目标之间的冲突与平衡的问题,提出一种基于Pareto支配和海鸥算法的水电站多目标优化管理方法。在多种测试集和某梯级水电站实例中对算法进行实验仿真,结果表明,该算法在该模型上的优化结果优于传统的方法。

关键词： 高压直流输电系统   换流站   故障快速定位  

摘要： 随着全球能源结构的持续优化与电力需求的日益增长,高压直流输电(HVDC)系统以其高效、稳定、远距离输电的显著优势,在电力传输领域扮演着越来越重要的角色。但在HVDC系统中占据核心地位的换流站一旦发生故障,将对整个电力系统的稳定运行构成严重威胁。因此,研究和开发换流站故障的快速定位与恢复算法,对于提升HVDC系统性能、减少故障停运时间、确保电力供应的连续性和可靠性具有十分深远的意义。当前,换流站故障定位与恢复面临着诸多挑战,传统的故障定位方法受限于数据处理能力和定位速度,难以满足现代电力系统对故障快速响应的需求。因此,本研究旨在探索一种新颖独特的换流站故障快速定位与恢复算法,融合先进的信号处理技术、人工智能算法以及电力系统专业知识,实现故障的快速准确定位和系统的迅速恢复。

关键词： 车辆工程   水深检测   双目视觉   驾驶辅助   坐标转换   激光像点  

摘要： 涉水驾驶会给驾驶员及乘客的生命财产安全带来风险,为提高涉水驾驶的安全性,本文采用双目视觉与激光投射相结合的技术方案,基于水下虚像的成像规律,提出一种用于前方水深计算的双目视觉算法,该算法仅需自车传感器采集的数据。为验证本文算法的有效性,进行实验验证,结果表明:理想情况下,本文算法计算结果的相对误差在3%以内,面对实际场景时,求平均值、滤波的方法可以减小水面波动的影响,浑浊水体引入的相对误差最大约7%,这证明本文算法具有较好的准确性和鲁棒性,可以为驾驶员提供前方水深信息,辅助驾驶员判断路况。

关键词： 光伏系统   局部阴影   MPPT   改进SSA算法  

摘要： 针对局部阴影光伏发电存在功率多峰值问题,提出一种改进的松鼠搜索算法,为提高该算法的全局搜索能力,引入Tent映射和动态折射反向学习策略跳出局部搜索,进入全局搜索范围。通过仿真平台搭建30×50的光伏阵列,进行最大功率点追踪仿真,并且与传统仿生学算法——粒子群优化算法(PSO)进行对比。结果表明,改进SSA算法在保证响应时间短的情况下,调制过程中的波动小,GMPP追踪效果好,有效减少了光伏阵列发电过程中的能量损耗。

关键词： 电主轴   热变形   改进蝗虫优化算法(MGOA)   热膨胀系数  

摘要： 电主轴热变形问题严重影响着数控机床的加工精度。热变形的关键参数热膨胀系数存在较强非线性性质。为此,采用改进蝗虫优化算法(Modified Grasshopper Optimization Algorithm,MGOA)优化热膨胀系数,结合有限元仿真模型,计算电主轴的热变形量。实验结果表明,与热膨胀系数经验值相比,算法优化值得到的热变形量误差更小,更接近实测值。