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关键词： 智能算法   思想政治教育   技术风险  

摘要： 在人工智能时代,思想政治教育的创新发展面临着新的技术风险。智能算法自身的资本风险、技术风险及应用风险不仅改变了个体价值观塑造的底层生态,更加消解了思想政治教育的话语效力。在智能算法权力化的越界进程中,思想政治教育愈发面临着教育关系、情感交往、服务资源等多维度的伦理困局。由此,要有效规制智能算法的负面影响,就要坚持从辩证发展的视域出发,通过风险体系建构、主体伦理纠偏及系统综合治理等多种视野来充分实现智能算法与思想政治教育的良性互构。

关键词： 包装法   递归特征消除   特征选择   随机森林   降水预测  

摘要： 准确有效地预测降水量有利于农业生产发展的规划、水资源管理以及自然灾害的预防等方面,对于干旱半干旱地区作用更为显著。该文利用庆阳市2023年1月至2024年1月的降水数据,基于包装法中的递归特征消除,迭代移除不重要的特征,后使用随机森林模型对该数据进行分析和预测。结果表明,通过对2种方法的整合使用,能够使模型具有良好的预测性能,且对庆阳市降水时刻与降水量作出较好的预测。该文研究内容对其他地市的降水量预测具有参考价值,也对当地的水资源合理利用以及促进当地社会经济可持续发展具有十分重要的意义。

关键词： 龙马溪组   孔隙度   深层页岩储层   机器学习算法   GDBT算法  

摘要： 以四川盆地泸州区块龙马溪组页岩为例,在岩心物性测试与测井数据基础上,对比分析了支持向量回归算法(SVR)、梯度提升决策树(GDBT)和极端梯度提升算法(XGBoost)3种机器学习算法预测结果并优选出适宜的评价模型,实现了深部页岩储层物性预测与有利勘探区优选。结果显示:1)3种热门学习算法在深部页岩储层物性预测方面均具有良好的应用效果,经过对比,认为GDBT为预测研究区深部页岩储层孔隙度最适宜的算法,XGBoost为预测研究区深部页岩储层渗透率最适宜的算法;2)基于上述优选模型,泸州区块龙马溪组页岩孔隙度为2.67%~9.67%,平均孔隙度为4.88%,渗透率为3.22~28.63μD,平均渗透率为11.34μD;3)依据龙马溪组页岩储层物性与含气量,可划分出7个I类有利区,3个Ⅱ类有利区和4个Ⅲ类有利区。该研究成果基于研究区实际情况,可为研究区与类似区块页岩储层评价及有利区预测提供参考。

关键词： 多无人机   信息地图   蚁群算法   人工势场   传感器覆盖  

摘要： 为提高多无人机组成的传感器网络在特定任务区域的覆盖效率,提出一种基于蚁群算法的优化方法。利用信息地图机制实现多架无人机的信息交互从而对区域进行协同搜索覆盖。实验结果表明:该方法能有效提高多无人机传感器网络的区域覆盖效率,并防止无人机间的相互碰撞。

关键词： 高压共轨   不同喷油器堵塞   堆叠稀疏自编码器   故障定位  

摘要： 燃油喷射系统的工作质量直接影响柴油机工作过程及性能,针对多缸机不同喷油器发生堵塞故障且故障程度不一时,传统故障诊断方法难以精准定位故障喷油器的问题,提出一种基于堆叠稀疏自编码器(Stacked Sparse Autoencoder,SSAE)的故障定位算法。通过SSAE提取不同喷油器发生堵塞故障时轨压信号的深层特征,以softmax网络实现故障部件定位。以一维轨压信号为输入,故障喷油器定位为输出,并研究算法超参数对算法精度的影响。研究结果表明,此算法能精准定位发生堵塞故障的喷油器,且精度不受堵塞程度的影响,故障诊断正确率可达96.7%。

关键词： 人工智能时代   中小学生   计算思维  

摘要： 人工智能时代为中小学生的教育带来前所未有的机遇和挑战,其中计算思维的培养成为教育变革的重要内容。计算思维,关系到学生今后适应社会的关键能力,是当前教育改革的核心内容之一。本文主要对人工智能时代中小学生计算思维培养的现状、价值及面临的问题进行分析,并对学生的计算思维能力提升提出策略,以期为教育工作者提供指导和建议,促进学生全面发展。

关键词： A*算法   栅格地图   遥感影像图   道路提取   路径规划  

摘要： 针对在高分辨率遥感影像上进行路径规划时所面临的算法搜索范围大,效率低且转折点较多等问题,提出一种基于A*算法的全局路径规划算法。在原始A*算法的启发函数部分引入余弦函数,减少冗余节点的搜索过程,缩小算法搜索节点的范围,提升算法运行效率;设计拐点优化方案,减少规划路径中不必要的拐点数,提升路径规划结果的平滑性。为验证改进方法的有效性,在Matlab软件中进行仿真实验,分析原始A*算法和改进后A*算法的搜索节点范围与路径中拐点数量,并在遥感影像的二值地图中进行真实路径规划对比实验,分析路径长度与运行时间。实验数据表明,改进后算法的扩展节点减少30%以上,非必要拐点数减少35%以上,路径规划长度缩短10.1%,运行时间减少10.7%,提升了寻求最优路径的效率。

关键词： 暗通道先验   图像去雾   图像加权融合   自适应直方图均衡化  

摘要： 针对可见光图像在采集过程,由于环境温差的变化导致镜头起雾所引起采集的可见光图像清晰度下降的情况,设计一种暗通道先验和自适应直方图均衡化生成图像进行加权融合的去雾算法,并将其用于植物采收机器人的去雾复原处理上。使用暗通道先验理论,得到大气光强和透射率,完成暗通道方法的去雾复原处理,再对原图进行限制对比度的自适应直方图均衡化,将两幅图像进行加权融合,使得生成的图像更加清晰。实验结果表明,该方法能够有效地完成图像去雾工作,与经典算法相比能得到更多的信息,图像更加清晰可见,具备一定的优异性。

关键词： 模板匹配   OCR识别   初始模板  

摘要： 针对当前智能电表示数在文字识别时图像矫正效果不佳导致识别模板无法生成、识别结果精度较低等问题,提出了一种基于多复杂关键词的模板图像匹配矫正算法。该算法通过选择合适的关键词,利用标注软件提取关键词的坐标实现智能电表的模板图像匹配矫正,为电表后续的示数识别提供了良好的识别模板。通过后续多种智能电表识别实验,证明该算法具有简单方便、鲁棒性强、矫正效果好和矫正成功率高等特点。与基于四点定位的图像矫正算法相比,所提算法矫正成功率的提升超过20%。

关键词： VDES   帧头检测   信道化   相关   恒虚警  

摘要： 为了提高VDES上行ID20信号在低信噪比和大多普勒频偏情况下的信号检测概率,提出了一种基于频率信道化的分段相关帧头检测算法。利用频率信道化将频偏范围缩小,在每个子信道内结合本地序列分段相关、非相干积累和与恒虚警门限比较等过程对信号帧头进行检测。介绍了ID20信号模型,描述了基于频率信道化的分段相关帧头检测算法原理,理论推导了虚警率与门限因子的关系,并对算法的性能进行仿真。仿真结果表明,该算法可以抵抗4 000 Hz大频偏,并且信噪比得到了明显改善,当检测概率为0.9时,相比于VDES中常用的差分帧头检测算法的检测性能,信噪比可以提高6.3 dB。