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_智慧教育时代我国人工智能教育应用的发展路径探究——美国《规划未来,迎接人工智能时代》报告解读及启示

人工智能技术的应用渗透到各行各业,教育作为关乎国际民生的核心,利用人工智能促进教育公平似乎是题中应有之义。

  • 2021-06-16
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基于修正JC模型和BP-ANN算法预测HNi55-7-4-2合金高温流变行为的对比

采用 Gleeble-3500型热模拟试验机,分别在变形温度为873,923,973,1023,1073K, 应变速率为0.01,0.1,1,10s-1 条件下对 HNi55-7-4-2合金进行等温热压缩试验,研究了该合金的 高温流变行为;基于试验数据,分别采用修正Johnson-Cook(M-JC)模型和反向传播人工神经网络 (BP-ANN)算法构建本构模型,对比分析这2个模型的预测精度。果表明:HNi55-7-4-2合金的 流变应力随着应变速率的增加而增大,随着变形温度的升高而降低。基于 M-JC 模型和 BP-ANN 算法建立的本 构 模 型 预 测 得 到 真 应 力 与试 验 结 果 间 的 平 均 相 对 误 差 绝 对 值 分 别 为 14.63%, 0.35%,相关系数分别为0.9787,0.9999;基于 BP-ANN 算法的本构模型的预测精度更高,可以较 好地描述HNi55-7-4-2合金的高温流变行为

  • 2021-06-16
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基于模糊规则和BFS算法的行人疏散模型研究

为建立更加真实的行人疏散模型,基于模糊规则和广度优先搜索(BFS)算法,利用元胞自动机,提出 1 种优化的行人疏 散模型。 引入动态模糊速度规则,建立移动速度与周边环境的模糊对应关系,从而模拟行人在不同环境下的运动速度;通过设定 危险度规则,使用基于双端队列的 BFS 算法快速计算每个格子距离安全出口的“静态危险度”,并与出口处人群密度的“动态危 险度”耦合,使元胞自发地向“总危险度”更低的方向移动;结合动态速度规则建立 1 种基于排队理论的出口疏散机制。 结果表 明:所建模型能够再现行人流自组织现象,真实地反应行人不同的移动方式以及疏散的具体过程;模型考虑了出口排队疏散机制 对疏散时间的影响,使疏散效率得到提高,为行人疏散模型的建立以及公共场所的设施布局等应急疏散预案提供有效参考。

  • 2021-06-15
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基于隐马尔可夫模型的多真值发现算法

数据量的增长加大了信息获取的难度 ,如何从大量数据中准确获得有效信息是当前的研究热 点 。 借鉴隐马尔可夫模型的状态转移概率 ,构建了基于图模型的多真值发现算法 GraphTD ,借助各数据 源中描述的可信度转移矩阵 ,计算出数据值为真的概率的收敛值 。 同时 ,提出改进的初始真值的确定算法 CVote ,可有效提高 GraphTD 的正确率 ,避免了投票法在多真值发现中存在的诸多不足 。 在书籍作者数 据集上的实验结果表明 ,基于图模型的 GraphTD 真值发现算法能够提高真值识别的准确率 ,CVote 算法 通过对初始真值选择的改良 ,可以有效提高真值发现算法的正确率 。

  • 2021-06-15
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基于FP-growth算法与分层线性模型交互的招生数据挖掘

为了进一步提高招生数据挖掘的有效性,将 FP-growth 算法与分层线性模型相结合,用于高等院校的招生数据挖掘;利用 FP-growth 算法,通过频繁集的生成与关联规则,从高校历史招生数据中获取置信区间大的关联数据;采用单层和多层线性模型,将学生层面变量与学校层面变量相结合,确定招生数据挖掘有效变量;在分别建立单层线性模型和多层线性模型后,借助多层线性模型软件库,求解模型的系数和显著性检验水平。实例仿真结果表明,通过对比不同变量的系数和显著性检验水平,所提出的模型能够有效分析不同变量对招生录取的影响。

  • 2021-06-15
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计算流体力学的时空观_模型的时空关联性及算法的时空耦合性

流体力学中波的有限传播、粒子的碰撞、各种力之间相互作用,无不体现时空关联效应.本文从计算方法 的视角探讨计算流体力学的时空观,即流体力学模型的时空关联性和计算方法的时空耦合性.从流体力学微团法 建模出发,明确模型时空关联性的涵义,建立有限体积格式的基本原理,阐述算法时空耦合的必要性,实现流体力 学基本控制方程物理建模与有限体积格式数学原理的统一.在实践中,给出时空耦合高精度数值方法设计思路, 利用算例比较它与时空解耦方法的差别.期望通过时空观的建立,对未来计算流体力学的算法研究提供帮助.

  • 2021-06-15
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基于遗传算法和非线性规划求解信息交互的光伏阵列模型鲁棒参数辨识方法

对光伏阵列进行建模不仅可以研究温度、光照等囚素对V I特性f}f【线的影响,还可以用模型代替实际光伏阵列进行各种光伏实验,降低实验成本,节省实验时间;参数辨识可以使光伏阵列模型的参数值设置更精确,使其与实际值相一致;针对基于非线性规划的光伏阵列模型鲁棒参数辨识方法容易陷入局部搜索的问题,提出了遗传算法与非线性规划求解信息交互的鲁棒参数辨识方法;将遗传算法与非线性规划求解信息交互,既u、『以进行全局搜索,又町以进行局部搜索,以得到问题的全局最优解;通过仿真测试,使用该方法得到的结果均方误差降低』,8倍,均力‘误差量级达到J,1.oE 3,表明J,该力‘法在光伏阵列模型参数辨识方面具有较高的精确度。

  • 2021-06-15
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混合模型下的雅可比矩阵退火算法优化

火算法可有效发现网络结构的聚类分布情况,但在不同的网络中算法处理结果的准确性有待提高.为更精确地识别混合模型网络结构中的数据分布,解决混合模型易陷入局部最大值和收敛等问题,提出混合模型下雅可比矩阵退火算法.首先利用逆温度参数卢对模型进行初始化,然后迭代执行计算期望步骤和最大化步骤2个任务;采用雅可比矩阵计算模型的后验概率,直至算法达到设定的准确性或收敛.将建立的雅可比矩阵退火算法与半监督高斯混合模型下的逆模拟退火聚类算法在真实网络上进行对比分析.实验结果表明,基于雅可比矩阵的算法在混合网络模型中的;住确性更优.该算法不仅能防止陷入局部最优,而且能提高分析网络聚类分布的准确性.

  • 2021-06-15
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