检索结果-南通市图书馆

基于改进LSTM的数码雷管模组印刷质量预测

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

沈阳理工大学学报 2025年第1期44卷 9-18,24页

作者：许可高宏宇宫华孙文娟沈阳理工大学理学院沈阳110159 沈阳理工大学自动化与电气工程学院沈阳110159 辽宁省兵器工业智能优化与控制重点实验室沈阳110159

由于数码雷管模组印刷过程中生产工艺复杂、强时序性等特点,其质量的精准预测已成为提高产品质量管理水平的关键。基于此提出一种改进长短期记忆(long short-term memory,LSTM)网络的数码雷管模组印刷质量预测模型。首先根据数码雷管模... 详细信息

由于数码雷管模组印刷过程中生产工艺复杂、强时序性等特点,其质量的精准预测已成为提高产品质量管理水平的关键。基于此提出一种改进长短期记忆(long short-term memory,LSTM)网络的数码雷管模组印刷质量预测模型。首先根据数码雷管模组印刷过程提炼机器运行参数、环境参数与检测参数作为印刷产品质量的原始特征,并对关键检测参数进行时序特征重构以增强特征表达能力;其次基于改进的LSTM网络建立数码雷管模组印刷特征提取框架,采用卷积神经网络提取空间特征避免LSTM挖掘高维印刷特征时隐含关系的不足,通过全局注意力机制自适应学习不同时刻印刷特征对印刷产品质量的贡献度,为LSTM提取的深层时序特征分配不同权值;最后以深层特征作为输入,通过全连接网络实现数码雷管模组印刷产品的质量预测。实验结果表明,相较于BP神经网络、门控循环单元网络、LSTM等预测方法,改进的LSTM网络有效提高了数码雷管模组印刷产品质量的预测精度。

关键词：模组印刷质量预测长短期记忆网络特征重构

智能时代的红树林知识服务展望:从植物图谱到知识图谱

同方期刊数据库博看期刊评论

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

中国科学:地球科学 2025年第1期 111-125页

作者：侯志伟荆文龙秦承志杨骥夏清尹小玲广东省科学院广州地理研究所广东省遥感与地理信息系统应用重点实验室广东省地理时空大数据工程实验室南方海洋科学与工程广东省实验室(广州) 中国科学院地理科学与资源研究所资源与环境信息系统国家重点实验室中国科学院大学资源与环境学院长沙理工大学交通运输工程学院

红树林关乎地球生态安全和人类福祉,其管理、保护与修复离不开生物、生态等多学科领域知识与时空信息的支撑.植物图谱等传统知识服务可以提供图文并茂的红树林知识.然而,这种面向信息检索的服务方式,无法有效挖掘和利用多源异构数据中... 详细信息

红树林关乎地球生态安全和人类福祉,其管理、保护与修复离不开生物、生态等多学科领域知识与时空信息的支撑.植物图谱等传统知识服务可以提供图文并茂的红树林知识.然而,这种面向信息检索的服务方式,无法有效挖掘和利用多源异构数据中的碎片化知识,面临“数据海量、知识难求”困境.知识图谱可将海量数据中蕴含的知识,提取、组织、融合为计算机可理解、可计算的语义网络,为实现智能知识服务提供了解决方案.本文聚焦红树林知识获取、形式化表达及智能服务的迫切需求,提出了红树林知识图谱和知识服务构想.首先分析了不同领域图谱概念的异同,认为红树林知识图谱是以红树林生态系统为核心,融合了多领域知识和时空信息的大规模知识库;然后提出了红树林知识服务的研究框架,该框架可实现多模态数据到智能知识服务的转变,包括泛在数据感知与汇聚、知识组织与图谱构建、智能知识服务等多个层次;接着重点介绍了红树林知识图谱的构建方法与流程;最后探讨了目前红树林知识服务面临的挑战,提出在人工智能时代,构建融合领域特色与时空特征的红树林知识体系,探索大模型支持下的知识抽取与融合方法,并研发面向典型场景的智能知识应用,是红树林知识服务的主要发展方向.

关键词：红树林图谱知识图谱多模态知识服务

同方期刊数据库

Si-PIN与CdTe探测器应用于X射线荧光能谱测量的研究

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

光谱学与光谱分析 2017年第1期37卷 262-266页

作者：胡传皓曾国强葛良全喻明福魏世龙张开琪杨剑陈川成都理工大学地学核技术四川重点实验室四川成都610059

半导体探测器具有优异的性能因而被广泛应用于能量色散X射线荧光测量,以传统型Si-PIN半导体探测器与复合型CdTe半导体探测器为研究对象,分别从材料属性、探测效率、能量分辨率等方面对两种探测器进行对比,重点分析探测器灵敏区厚度、入... 详细信息

半导体探测器具有优异的性能因而被广泛应用于能量色散X射线荧光测量,以传统型Si-PIN半导体探测器与复合型CdTe半导体探测器为研究对象,分别从材料属性、探测效率、能量分辨率等方面对两种探测器进行对比,重点分析探测器灵敏区厚度、入射X射线能量、后级电路成型时间等因素对其性能的影响,并对由逃逸峰、空穴拖尾效应所导致的X射线荧光能谱的差异进行分析;同时,针对探测器空穴收集不完全的问题,基于FPGA设计了带有上升时间甄别功能的数字多道脉冲幅度分析器,能够有效消除空穴拖尾的影响,提高能量分辨率。从实验结果可知:对能量低于15keV的射线,Si-PIN与CdTe探测器的探测效率基本相当;对能量大于15keV的射线,CdTe探测器的的探测效率明显占优;Si-PIN探测器的最佳成形时间约为10μs,CdTe探测器的最佳成形时间约为2.6μs,因而CdTe探测器更适用于高计数率条件;对于不同能量的X射线,Si-PIN探测器的能量分辨率优于CdTe探测器;CdTe探测器具有明显的空穴拖尾效应,将CdTe探测器与带上升时间甄别功能的数字多道脉冲幅度分析器配合使用,其能量分辨率显著提高。

关键词： Si-PIN CdTe 能量色散X射线荧光能谱测量

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

石英热释光年代测定中测量条件优化研究

原子能科学技术 2020年第7期54卷 1301-1307页

作者：王猛谷懿卢恒王浩孙坤成都理工大学四川省地学核技术重点实验室四川成都610059

本文基于石英热释光特性分析,通过实验方法分析石英在不同辐照剂量下375℃热释光峰的最佳预热温度和校正石英热释光灵敏度变化的最佳试验剂量,并依据实验结果对常规流程加以改进。最终,验证基于最优测量参数的改进流程对等效剂量测量准... 详细信息

本文基于石英热释光特性分析,通过实验方法分析石英在不同辐照剂量下375℃热释光峰的最佳预热温度和校正石英热释光灵敏度变化的最佳试验剂量,并依据实验结果对常规流程加以改进。最终,验证基于最优测量参数的改进流程对等效剂量测量准确度的提升。实验结果表明,若等效剂量较小,325℃热释光峰的信号较弱,选取较低的预热温度即可压制其对375℃热释光峰的影响。若等效剂量较大,则石英测片应先通过预热温度测试,根据再生剂量和试验剂量的最优预热温度进行等效剂量测量。石英测片再生剂量的取值处于0~1 000 Gy范围内时,200 Gy的试验剂量能对石英测片的热灵敏度变化起到校正作用,且10次重复测量结果的相对偏差小于5%。通过上述最优预热温度和试验剂量设置,分别降低325℃热释光峰残余信号干扰和校正石英热灵敏度变化。改进流程下400 Gy和700 Gy等效剂量测量值的相对偏差由常规流程的14.74%~47.15%和33.47%~197.71%均降低到±4%以内。本文为石英的375℃热释光峰年代测定准确度和年代测定范围的提升提供了重要参考依据。

关键词：石英热释光估计异常预热温度试验剂量

基于环境经济调度问题的空间自适应划分多目标优化

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

控制与决策 2015年第11期30卷 1974-1980页

作者：伍大清刘立郑建国朱君璇赵燕南华大学计算机科学与技术学院湖南衡阳421001 成都大学四川省模式识别与智能信息处理重点实验室成都610106 东华大学管理学院上海200051 四川理工大学四川省人工智能重点实验室四川自贡643000 农业部农业信息服务技术重点实验室北京100081

提出一种基于空间自适应划分的多目标优化算法.为了增强种群的收敛性和多样性,多维搜索空间被划分成多个网格,网格内的粒子通过共享"引导"粒子的经验信息调整自身的速度和位置,并引入年龄观测器实时记录引导粒子对Pareto解集所做的贡献... 详细信息

提出一种基于空间自适应划分的多目标优化算法.为了增强种群的收敛性和多样性,多维搜索空间被划分成多个网格,网格内的粒子通过共享"引导"粒子的经验信息调整自身的速度和位置,并引入年龄观测器实时记录引导粒子对Pareto解集所做的贡献,及时更新引导粒子,以增强算法的全局搜索能力.对多目标测试函数以及环境经济调度问题进行了仿真实验,实验结果表明,所提出算法能对解空间进行更加全面、充分的探索,快速找到一组分布具有较好的逼近性、宽广性和均匀性的最优解集合.

关键词：多目标优化环境经济调度自适应空间划分粒子群优化

求解多目标混合流水车间调度的改进NSGA-Ⅱ

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

计算机集成制造系统 2022年第6期28卷 1777-1789页

作者：宋存利大连交通大学软件学院辽宁大连116052 人工智能四川省重点实验室四川自贡643000

针对混合流水车间调度问题,以最小化能耗和最小化最大完工时间为求解目标,建立混合整数线性规划模型,提出求解该问题的改进快速非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)。算法染色体采用首阶段工件加工顺序码和设备分配码相结合的编码方式,最大程... 详细信息

针对混合流水车间调度问题,以最小化能耗和最小化最大完工时间为求解目标,建立混合整数线性规划模型,提出求解该问题的改进快速非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)。算法染色体采用首阶段工件加工顺序码和设备分配码相结合的编码方式,最大程度确保算法在问题的整个解空间搜索Pareto前沿解。针对染色体编码设计了3种不同解码方法,其中两种解码方法与问题目标密切相关,用于引导算法搜寻方向;设计了一种贪婪变异算子,在提高种群多样性的同时兼顾算法的局部搜索能力。为确保Pareto前沿解集的分布性和收敛性,避免算法陷入局部最优,在采用精英保留策略的基础上提出一种全新的选择算子,并通过实验证明了该选择算子的有效性。为进一步节约能源,针对调度方案提出先右移再左移的调整策略,在不改变总完工时间的前提下大大节约了设备的待机和开关机能量。最后通过实验验证了改进NSGA-Ⅱ的有效性。

关键词：混合流水车间调度快速非支配排序遗传算法多目标优化最小化最大完工时间最小化能耗

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

计及风光出力相关性的配电网多目标无功优化

电网技术 2020年第5期44卷 1892-1899页

作者：刘梦依邱晓燕张志荣赵长枢赵有林张楷智能电网四川省重点实验室(四川大学) 四川省成都市610065

风电-光伏机组的大量接入对传统的无功优化模型提出了新的挑战。提出了计及风光出力相关性的配电网多目标无功优化模型,采用粒子群优化神经网络(particle swarm algorithm-BP neural network,PSO-BP)依据过去天气预报和风电出力的历史... 详细信息

风电-光伏机组的大量接入对传统的无功优化模型提出了新的挑战。提出了计及风光出力相关性的配电网多目标无功优化模型,采用粒子群优化神经网络(particle swarm algorithm-BP neural network,PSO-BP)依据过去天气预报和风电出力的历史数据训练得到风电预测出力曲线,利用综合场景概率法生成光伏出力曲线。用斯皮尔曼相关系数将风光之间的出力相关性量化,再考虑风机和光伏机组共同参与无功优化。采用多目标粒子群算法(multi-obj ective particle swarm optimization,MOPSO)求解模型,以改进的IEEE 33节点配电网系统作为仿真样本,求得兼顾网损和电压偏差的Pareto最优解集,从中选择最优方案。算例结果验证了风光出力相关性对无功优化的影响,以及分布式电源接入配电网能有效降低网损和提高节点电压。在实际运行中,各地区的风光出力均满足一定的自然规律,可以以斯皮尔曼相关系数大小为参考依据,实现分布式电源(distributed generation,DG)和静止无功补偿装置(static var compensator,SVC)的协同优化运行,为配电网的安全经济运行保驾护航。

关键词：分布式电源 PSO-BP神经网络相关性多目标无功优化

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

计及灵活性资源的交直流混合配电网双层优化

电网技术 2022年第6期46卷 2259-2267页

作者：胡戎邱晓燕张志荣智能电网四川省重点实验室(四川大学) 四川省成都市610065

如何引导灵活性资源参与电网优化运行是智能电网面临的重要问题,而交直流混合配电网的分区化和多元化也给优化运行带来新的挑战。提出了一种考虑灵活性资源参与的交直流混合配电网双层优化方法。首先,分析了供需两侧灵活性资源模型,通... 详细信息

如何引导灵活性资源参与电网优化运行是智能电网面临的重要问题,而交直流混合配电网的分区化和多元化也给优化运行带来新的挑战。提出了一种考虑灵活性资源参与的交直流混合配电网双层优化方法。首先,分析了供需两侧灵活性资源模型,通过对负荷聚类划分峰谷时段并制定合理分时电价,并从供需平衡的角度定义运行灵活性评价指标;其次,综合考虑需求响应、风光不确定性等因素,建立兼顾灵活性和经济性的交直流混合配电网双层优化模型,其中,上层模型以柔性负荷调度策略为决策主体,下层模型侧重于灵活性供给资源的运行策略,并利用分布鲁棒优化方法进行求解。最后,算例仿真结果验证了本文所提优化方法的合理性和有效性。

关键词：交直流混合配电网灵活性资源分时电价双层优化分布鲁棒

基于模糊聚类分析与模型识别的微电网多目标优化方法

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

电网技术 2016年第8期40卷 2316-2323页

作者：赵劲帅邱晓燕马菁曼陈科彬智能电网四川省重点实验室(四川大学) 四川省成都市610065

在微电网调度过程中综合考虑经济、环境、蓄电池的循环电量,建立多目标优化数学模型。针对传统多目标粒子群算法(multi-objective particle swarm optimization,MOPSO)的不足,提出引入模糊聚类分析的多目标粒子群算法(multi-objective p... 详细信息

在微电网调度过程中综合考虑经济、环境、蓄电池的循环电量,建立多目标优化数学模型。针对传统多目标粒子群算法(multi-objective particle swarm optimization,MOPSO)的不足,提出引入模糊聚类分析的多目标粒子群算法(multi-objective particle swarm optimization algorithm based on fuzzy clustering,FCMOPSO),在迭代过程中引入模糊聚类分析来寻找每代的集群最优解。与MOPSO相比,FCMOPSO增强了算法的稳定性与全局搜索能力,同时使优化结果中Pareto前沿分布更均匀。在求得Pareto最优解集后,再根据各目标的重要程度,用模糊模型识别从最优解集中找出不同情况下的最优方案。最后以一欧洲典型微电网为例,验证算法的有效性和可行性。

关键词：微电网多目标优化模糊聚类模糊模型识别