基于启发式算法对木板切割方案的优化模型设计

针对尺寸固定的木板的切割下料、利用率最优和求总利润最大求最优解等问题,可以通过建立整数规划、最大利润等模型,幵基于启发式算法中的GA遗传模型算法和蚁群算法,综合使用MATLAB、LINGO等软件编程进行求解。在原有数据的基础上,最终的模型结果显示了单块木板利用率最高的设计方案以及利用率最高所需要的板块数。基于前两者的结论进而利用蚁群算法寻求仸务确定条件下木板切割全局最优解以及依赖木板成本构建出最大利润模型。     

Regional Merge K-means图像分割算法及其质量评价

K值是基于K-means聚类算法进行图像分割效果的关键因素,为了解决K值过小,图像分割不明显,K值过大,图像分割信息过于碎片化的问题,提出一种Regional Merge K-means(RMK)算法.首先对图像运用K-means算法进行聚类,然后运用区域合并(Regional Merge)优化图像分割效果,最后利用不同图像进行图像分割试验,并选用不同的质量评价指标对试验结果进行评价.结果表明,该算法能显著优化图像分割效果.     

引入全局算法的小批量K-Means

提出一种引入全局算法的小批量K-means.算法应用全局搜索算法,解决在大数据情况下运算耗时问题和传统K-means对初始中心点敏感的问题.实验结果表明,该方法在获得最佳结果的前提下可以节省大量的计算时间.     

技术人工物作为道德行动体:可能性、存在状态及伦理意涵

学界对"技术人工物能否作为道德行动体存在"有两种截然不同的观点。持肯定答案的观点较多关注技术人工物不断增强的社会角色,持否定答案的较多关注道德行动体的标准哲学概念及其既有定义、特征。回答该问题的关键在技术人工物是否满足道德行动体的必要条件。具有意向性和自主性是存在物成为道德行动体的必要条件。技术人工物基于技术功能和物理结构两重性之上的三元意向性、基于技术中介理论的差异自主性,使其满足了成为道德行动体的必要条件。在"人-技术"综合存在中只有技术人工物的自主性和道德敏感性强于人的时,它才作为道德行动体存在。技术人工物作为道德行动体存在,既扩展了技术设计者的伦理责任,又拓展了伦理学的理论视域。     

人造购物狂欢节现状调查——以蚌埠市为例

为探究人造购物狂欢节在三线城市的现状,以安徽省蚌埠市为例,对蚌埠市4个城区(龙子湖区、蚌山区、禹会区、淮上区)的消费者进行问卷调查,运用假设检验、列联分析等统计方法对问卷结果进行探究,发现女性比男性购物要频繁;中、高收入的中年群体属于"经常购物类型";"双十一"的主要消费人群为中、低收入居民,而"节假日购物节"的主要消费人群为高收入居民;服装配饰、日用百货和护肤彩妆更受消费者青睐,可能为连带销售商品;性别对消费结构、购买力度有影响等.基于此,针对商家提出政策性建议.     

仿生智能优化算法及其在盲源分离中的应用

传统盲源分离(Blind Source Separation,BSS)采用梯度方法对目标函数进行优化来确定最优解,但梯度算法无法解决收敛速度和稳态精度两者之间的矛盾,而且可能落入局部最优.为了解决上述问题,仿生智能优化算法逐渐被引入到BSS中,取得了传统优化算法无法比拟的优良特性,为BSS问题优化求解提供了一条全新的途径.介绍了几种仿生智能优化算法,描述了BSS的基本概念和数学模型,最后对几种仿生智能优化算法在BSS的应用情况进行了总结.     

信号设备故障诊断和智能分析系统

正卡斯柯信号有限公司开发的信号设备故障诊断和智能分析系统(SIDS)的主要研究内容及关键技术包括:(1)首创了基于信号设备的智能诊断关键技术,主要包括:故障推理演绎技术,该技术基于推理机的推理演绎技术,通过对故障二叉树的深度遍历算法来实现,其中推理机扮演了遍历过程的执行者的角色。隐患预警分析技术,通过提前发现     

使用王朗道蒙特卡罗算法和机器学习研究伊辛模型相变

文章以伊辛模型为例，首先利用王朗道蒙特卡罗算法构建了完备的数据集，相较于常用的Metropolis算法，避免了在相变点处的临界慢化效应和在低温下无法遍历到所有重要构型的不足。然后运用非监督机器学习方法进行研究：采用主成分分析法与K-means算法处理数据集，采用Calinski-Harabasz指标分析模型相变。最终得到伊辛模型的相变点，与传统方法结果一致。本文方法为使用机器学习研究统计物理中的相变现象提供了一种可行的解决途径。     

基于新型BBO算法的微电网优化调度研究

针对含微型燃气轮机的微电网经济性与环保性协同优化问题，引入具有弃风弃光消纳和碳捕获能力的电转气(pow to gas, P2G)系统，提出了一种基于新型生物地理学优化算法(novel biogeography-based optimization, NBBO)的含P2G系统的微电网优化调度模型。构建含P2G系统的微电网模型，并分析主要设备的工作原理；引入风机备用容量以降低风力发电随机性的影响；建立微电网运行成本最小的目标函数，运用提出的NBBO算法求解该目标函数。通过分析可知，含P2G系统的微电网可减少9.02%的发电成本，降低25.9%的含碳氧化物排放，验证了所提含P2G系统的微电网模型的可行性及改进算法的适用性和优越性。