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AI+计算机网络技术融合生产信息系统设计与实现

将大数据、人工智能等技术与生产信息化体系进行融合,已成为当前我国生产制造类企业为配合和适应产业升级必须采取的措施。文章以我国烟草行业为例,对大数据环境下人工智能技术在计算机网络、企业信息化体系中的运用进行了重点分析;构建了基于大数据技术和人工智能技术的烟草行业生产大数据管理信息系统;所构建系统采用C/S体系结构,能够较为准确地对烟草企业生产所需原材料供应情况进行分析,实际偏差较小,模型应用效果优良。

  • 2021-05-12
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海堤越浪量的人工神经网络模型算法_黄建

文章介绍了人工神经网络模型ANN在计算海堤平均越浪量方面的应用。该模型在具有18 000个物理模型试验数据的数据库上进行训练,通过模型算法预测出平均越浪量q。利用该模型可以预测结构形式复杂的各类斜坡堤、直立堤、混合堤的堤顶越浪量,比现有经验公式具有更广泛的适用性。文章旨在通过介绍这种国外已经深入研究并广泛应用于工程领域的人工神经网络模型在斜坡堤越浪量方面的应用现状及使用方法,为海岸工程结构物设计中准确、有效地估计越浪量提供一种新的思路和方法。

  • 2021-04-24
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人工智能产业创新STUIC模型及机理研究

推动人工智能(AI)产业创新有助于回应其发展过程中的不确定性,促进其持续健康发展。AI 产业 创新 STUIC 模型由科学、技术、用户、投资、竞争五个核心要素构成,这五个核心要素相互作用、相互影 响。AI 产业创新 STUIC 模型内在机理主要表现为联动触发效应、集群扩散效应、优劣析出效应。AI 产 业创新需要沿着从基础研究到应用研究的技术路线,并注重其内生动力和外在牵引的触发。AI 产业集群 发展有助于提高其产业竞争力,AI 产业的创新扩散则可以为 AI 产业拓展发展空间。把竞争机制引入 AI 产业发展中,可以促使其产业优化组合,进而提高 AI 产业的创新能力。

  • 2021-04-23
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基于粒子群算法的液体管道仿真模型参数校正方法_华东阳

针对液体管道模型参数存在偏差从而导致管道仿真模型与实际管道系统存在偏差的问题,提出一种管道模型参数校正方法。首先,根据管道内流体运动特性,建立流体动力学模型,分析管道模型不准确性产生的原因;其次,分析管长、内径、高程差、粗糙度等参数的不准确性对模型精度的影响;然后将参数校正问题转换为最优化问题,建立参数校正模型,并以粒子群算法求解该优化问题;最后,基于室内实验和仿真实验数据验证校正结果准确性、校正后模型适应性以及校正方法适用性。结果表明:对于准确性,基于26组室内试验数据的参数校正结果平均相对误差在2%以内;对于适应性,管长和内径校正后,分别有超过84.6%和96.1%的模型精度提升;对于适用性,10组仿真模型的参数校正结果相对误差均在1%以内,参数校正后,模型适应性显著提高,模型适应率从0.04%~0.53%降至0.01%~0.18%。(图7,表3,参25)

  • 2021-04-22
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基于OpenVINO的情绪识别反馈康复训练系统设计

设计基于开放视觉推理和神经网络优化(OpenVINO)人工智能工具套件的情绪识别反馈康复训练系统,方便康复人员在可调难度的游戏场景中进行康复训练,并可根据其情绪进行难度调整。方法:建立基于OpenVINO人工智能工具套件及Pygame程序模块的康复训练系统架构,利用Python的OpenVINO引擎进行情绪识别系统设计,利用Python的Pygame构建游戏场景。

  • 2021-05-12
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混沌鲸鱼优化算法及其在有限元模型修正中的应用_赵宇

为提高基本鲸鱼优化算法的搜索速度和寻优性能,提出了一种基于混沌映射的鲸鱼优化算法.该算法分别采用5种混沌映射扰动的惯性权重以协调算法的全局和局部搜索能力,通过测试函数对比得出,5种混沌映射均能提高算法的寻优性能,尤其是Gauss映射;最后,将加入Gauss映射的鲸鱼优化算法用于有限元模型修正问题中.仿真结果表明,改进后的鲸鱼算法能进一步提高模型修正精度.

  • 2021-04-20
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基于改进蚁群算法的汽车混流装配调度模型求解_李燚

针对某汽车总装车间混流装配过程涉及大量人工以及人机协同操作而导致工位过载、整车装配质量无法得到保证的问题,建立了瓶颈选装工位负载平衡化、考虑换装与提前作业时间的加工滞后次数最小化的分层序列双目标优化模型,同时设计一种改进蚁群算法。该算法在信息素全局更新以及概率转移规则过程中,使用一种特定启发式函数,并更改迭代过程中最优解的评价方法。仿真对比实验表明,该算法在优化目标函数过程中的收敛速度、收敛精度、最优解质量等各个方面均优于传统蚁群算法和对比遗传算法,验证了模型和算法的有效性。此外,该算法还可反向求解当加工滞后次数为零时的计划生产节拍,具有一定的生产指导意义。

  • 2021-04-22
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模糊需求下保障设施选址_路径模型及算法_孙凌

针对装备保障过程中被保障单位需求量不确定的问题,在详细分析保障设施选址-路径相关因素的基础上,利用三角模糊数对需求量进行标定。通过运用模糊综合评价与群决策思想确定保障设施备选址点权重,构建时间满意度函数与惩罚成本函数,建立模糊需求下带有时间窗及容量限制的选址-路径模型,并设计了基于聚类分析与蚁群算法的混合启发式求解算法。通过算例分析验证了模型的正确性及算法的有效性。

  • 2021-04-25
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