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关键词： 页岩气勘探开发   非常规油气增储上产   数字化转型  

摘要： 为解决页岩气勘探开发面临的稳产压力大、开发成本高、科研协同效率低等问题,西南油气田页岩气研究院以数字化转型为重点,以数据管理体系建设与多学科融合研究为抓手,在打造数据高效共享新生态、驱动一体化科研协同新发展、开辟页岩气效益增产新赛道等方面持续用力,通过“感、传、聚、智、行”协同联动,初步构建起“数据+算力+应用”数智化发展新模式,并开发应用了贴近科研和生产实际的智能工具与场景,在大幅降低技术人员劳动强度、提升科研质效的同时,实现了数据生态的共享创效、生产跟踪的快捷高效、科研协同的提质增效和辅助决策的智能提效,为非常规油气增储上产提供了有力支撑。

关键词： 五轴联动数控机床   刀具切削加工   切削路径   平滑插补   反馈补偿  

摘要： 为了提高切削加工轨迹的平滑性,设计了考虑反馈补偿的五轴联动数控刀具切削加工平滑插补算法。采用平滑插补的方式,根据反馈偏差角补偿值修正刀具切削路径,以确保切削轨迹的平滑性。应用该方法后,刀具的加速度在2.3~2.8 m/s2之间波动,说明该方法有效降低了切削加速度,使切削加工的轨迹更加平滑。

关键词： 计算思维   人工智能   项目式教学  

摘要： 本文以人工智能课程内容为载体,以计算思维、项目式教学为理论基础,设计了人工智能课程教学的一般教学过程,并以《人脸识别机器人》为例进行了实践教学。实践发现,基于人工智能课程的一般教学过程,能够有效促进学生的计算思维发展。

关键词： 城市电网   检修计划优化   粒子群算法   混沌搜索  

摘要： 基于风险状态视角研究城市电网检修计划,充分考虑了城市电网的检修风险与故障风险,构建了基于风险状态视角的城市电网检修计划优化模型。设计基于混沌搜索的改进粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)算法进行模型求解,有效改善了粒子群算法过早陷入局部最优解的缺陷。最终,实验验证结果表明,所研究的基于混沌搜索的改进粒子群算法,不仅将粒子群算法的搜索迭代次数从51次降低至42次,而且最终的风险损失也减少了13.06%,有效降低了城市电网检修风险。

关键词： Transformer网络   边缘注意力网络   快速注意力网络   多层感知器  

摘要： 针对长期目标跟踪中出现模型退化和跟踪漂移的问题,提出了一种融合快速边缘注意力的Transformer跟踪算法TransFEA(fast edge attention on Transformer)。使用ResNet-50作为Siamese网络的骨干网络,并在其每个残差块后端引入注意力网络进行特征提取,增强目标的关键信息和全局信息;边缘注意力网络(edge attention network,EA)提取模板与搜索区域的特征向量,快速注意力网络(fast attention network,FA)计算注意响应值,确定两个区域的相似度,以此调整目标位置。设计多层感知器预测边界框,避免过多超参数,使跟踪器实现了准确性与轻量化的平衡。实验结果表明,TransFEA在LaSOT数据集上成功率和准确率分别为65.3%、69.1%,运行可以达到90 FPS,提高了长期跟踪的成功率和准确率。

关键词： 资源调度   人工蜂群算法   莱维飞行   深度神经网络   机器学习  

摘要： 为了实现在应急情况下医疗资源的优化调度,文中提出了一种融合蜂群算法框架的资源优化调度算法。该算法利用莱维飞行机制改进人工蜂群算法,解决了原算法优化速度较慢的问题。同时,还将改进后的蜂群算法与深度神经网络进行融合,优化深度神经网络的权重参数,从而提高网络的全局优化效率和预测性能。以人力资源数据集为样本进行的实验结果表明,利用改进后的蜂群算法能够对深度神经网络进行有效优化,通过与其他多种算法的对比实验证明了所提资源优化调度算法具备一定的优越性,其相关系数R 2相比于表现最优的SVR提升了0.187。

关键词： 图像分割   鲸鱼优化算法   类间方差   莱维飞行   自学习机制  

摘要： 针对多阈值图像分割计算代价高、分割精度差的不足,提出融入自学习与多领导者的改进鲸鱼优化Otsu多阈值图像分割算法。为了提升传统鲸鱼算法的寻优精度和收敛速率,引入具备记忆机制的多领导者策略增强种群全局搜索能力,避免迭代后期陷入局部最优;设计针对领导者的个体自学习机制提高种群多样性;利用莱维飞行机制提升算法鲁棒性,避免早熟收敛,进而实现改进鲸鱼算法MLWOA。以Otsu类间方差函数评估个体适应度,利用MLWOA对图像分割多阈值寻优,确定最优阈值。通过图像分割实验及峰值信噪比、结构相似度和特征相似度等指标对比,证实该方法分割精度和分割效率优于同类算法。

关键词： 蚁群算法   双起点   路径规划   信息素   栅格地图  

摘要： 针对现实环境的全局路径规划中蚁群算法搜索精度不足且易陷入局部极值以及迭代次数过多、求解目标单一等问题,本文提出了一种双起点蚁群算法。通过模拟栅格地图,在蚁群算法的基础上将起始位置进行调整,改进了传统蚁群算法中只能固定单向移动搜索的方式,设置两个起点,并在此基础上优化了信息素的更新策略,使其能够指导下一次迭代的进程,缩短路径搜索的时间,降低蚁群算法在前期搜索中的盲目性,且随着迭代次数的增多算法在前期所能得到的解的多样性增加,提高了得到最优解的概率,还能避免算法易陷入局部最优的问题,加快算法后期的收敛速度。通过对双起点蚁群算法进行模拟实验,实验结果表明该算法具有较好的寻优性能和迭代收敛性。

关键词： 煤矿设备数据   管理系统设计   数据采集   数据传输  

摘要： 基于Hadoop平台设计了煤矿设备数据管理系统,该管理系统立足于煤矿领域,能够实现煤矿设备的实时管理。数据采集系统采用OPC服务器,将来自不同协议的数据桥接到OPC客户端应用程序。在Redis的基础上设计了煤矿设备数据传输架构,实现煤矿设备数据采集、传输、处理和应用。通过设计管理系统的人机交互界面,实现设备数据信息数据的监控,并对管理系统的性能进行了测试。该管理系统具有良好的稳定性。