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智能优化算法及人工神经网络在催化裂化模型分析中的应用进展_杨帆 (1)

催化裂化是一个由多种高度非线性和相互强关联因素影响的复杂工艺过程,对其工艺过程和产品收率优化的数学建模分析一直是石油加工领域研究的热点和难点。集总动力学模型是机理分析层面最为常用的研究方法。选用合适而快捷的参数估算和求取方法,是集总动力学模型构建过程中的重要一环。遗传算法、粒子群算法和模拟退火算法等智能算法一定程度上克服了经典算法对初值依赖性,难寻找全局最优的问题,同时还保证了算法的收敛性,对于集总动力学模型的发展起到了极大的促进作用。此外,通过构建原料油性质、催化剂性质、操作条件和产品分布之间的神经网络模型,可以从统计学的角度找到产物分布的影响机制,分析得到常规集总分析方法忽略的一些因素,且可对产物分布进行进一步的预测,是构建催化裂化分析模型的一种新型且有效的手段。笔者对现有关于人工智能算法在催化裂化工艺模型构建中应用的研究成果做一整理,以期对后续的研究提供帮助。

  • 2021-04-24
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改进Faster_R_CNN模型的汽车喷油器阀座瑕疵检测算法_朱宗洪

为完成喷油器阀座常见的瑕疵识别,对深度检测模型进行研究,提出基于Faster R-CNN模型的喷油器阀座瑕疵识别改进方法 .首先,对常规生产下的喷油器阀座瑕疵图像进行采集、处理,构造出相关数据集;其次,在Faster R-CNN模型上对候选框和特征网络进行改进,获得比原有模型更高的精确度.实验结果表明:改进的Faster R-CNN模型在喷油器阀座瑕疵识别中精确度得到加强,识别精确度可达71.79%,相比原有模型精确度提升了近3.9%.说明该深度学习方法能够有效实现喷油器阀座瑕疵的识别,为后续自动一体化检测研究提供了基础.

  • 2021-06-16
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基于航空旅客隐私数据保护的联邦学习算法应用模型研究_郭睿

文章对目前人工智能算法在航空领域存在的数据孤岛问题和数据隐私保护问题进行分析,并提出面向数据隐私保护的联邦学习航空出行预测方法。在数据隐私保护的前提下,融合高铁出行数据、第三方应用APP记录的居民消费数据进行联邦学习,极大提高了航空出行预测的准确性和可靠性,同时解决了多企业多行业数据融合机器学习带来的数据隐私保护问题。

  • 2021-04-22
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基于YOLO多模型交叠桥接策略的人脸检测算法_朱泽群

时变重力场是研究地球内部介质物性变化的重要手段。本文提出了一种适用于地面流动重力测量获得的时变重力信号的场源反演方法,该方法采用球坐标系下的六面体单元来模拟场源介质,适合大尺度地震流动重力测量数据的等效源模型构建。通过引入重力时变信号的一阶光滑先验条件,压制了时变重力信号中的短周期高频分量,可用于提取与地震孕育相关的长周期信号。通过理论和模型实验证明了本文算法的可靠性和稳定性,并使用南北地震带南段2014—2017年的流动重力实测数据进行了反演解释,获得了地壳内部等效场源的视密度时变信号,变化量级在正常地壳密度的±0.7‰之间,其空间形态受川滇菱形块体边界控制。研究成果可用于时变重力场模型解释和深部场源特征提取,可为地震重力前兆信号分析和相关研究提供完备的方法保障。

  • 2021-04-20
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构建基于科技文献知识的人工智能引擎

如何利用科技文献中的知识对深度学习算法模型进行训练改进,以获取知识、发现知识是情报研究的重要课题。为充分挖掘和利用科技文献中的知识,本文提出构建基于科技文献知识的人工智能引擎的目标。

  • 2021-04-26
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图解最常用的10个机器学习算法

在机器学习领域,有种说法叫做“世上没有免费的午餐”,简而言之,它是指没有任何一种算法能在每个问题上都能有最好的效果,这个理论在监督学习方面体现得尤为重要。

  • 2021-04-16
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通用EIV平差模型的线性化估计算法_曾文宪

近年来,深度学习被广泛应用于各个领域并取得了显著的进展,如何利用深度学习高效管理呈爆炸式增长的三维模型一直是一个研究热点。本文介绍了发展至今主流的基于深度学习的三维模型检索算法,并根据实验得出的算法性能评估分析了其优缺点。根据检索任务的不同,可将主要的三维模型检索算法分为两类:(1)基于模型的三维模型检索方法,即检索对象与被检索对象都是三维模型,按照对三维模型的表示方式不同,可进一步分为基于体素、基于点云和基于视图的方法;(2)基于二维图像的跨域三维模型检索方法,即检索对象是二维图像,被检索对象是三维模型,包括基于二维真实图像和基于二维草图的三维模型检索方法。最后,对基于深度学习的三维模型检索算法目前存在的问题进行分析和讨论,并展望未来发展的新方向。

  • 2021-04-21
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多模型融合推荐算法——从原理到实践

互联网时代也是信息爆炸的时代,内容太多,而用户的时间太少,如何选择成了难题。电商平台里的商品、媒体网站里的新闻、小说网站里的作品、招聘网站里的职位……当数量超过用户可以遍历的上限时,用户就无所适从了。 对海量信息进行筛选、过滤,将用户最关注最感兴趣的信息展现在用户面前,能大大增加这些内容的转化率,对各类应用系统都有非常巨大的价值

  • 2021-04-17
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时序大模型是面向时间序列数据的基础大模型,以 Transformer 等架构为核心,通过在海量多领域时序数据上进行预训练,学习时间维度上的通用模式、周期规律与长距离依赖关系。区别于传统时序模型针对单一任务单独训练,时序大模型具备强大的迁移能力,只需少量样本微调或零样本提示,即可适配时序预测、异常检测、缺失值补全、时序分类等下游任务。在工业场景中,它能够直接处理传感器、设备测点产生的海量时序信号,挖掘设备状态演变规律,支撑设备故障预警、工况识别与生产趋势预判,为工业智能落地提供底层模型能力。如:中服云的CServerAIR

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2025年,全球人工智能市场规模达到3909亿美元,中国人工智能核心产业规模突破9000亿元。AIAgent细分市场以49.6%的年复合增长率高速扩张,制造业应用大模型的企业比例在一年之内从9.6%跃升至47.5%。从2024年初,中国日均词元(Token)调用量为1000亿;至2025年底,跃升至100万亿;2026年3月,已突破140万亿,两年增长超千倍。这些数字背后,是一场深刻变革的加速到来-人工智能正在从"能力突破"走向“系统重构”。

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