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The Development of Highly Loaded Turbine Rotating Blades by Using 3D Optimization Design Method of Turbomachinery Blades Based on Artificial Neural Network & Genetic Algorithm 被引量:3
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作者 周凡贞 冯国泰 蒋洪德 《Chinese Journal of Aeronautics》 SCIE EI CAS CSCD 2003年第4期198-202,共5页
In order to improve turbine internal efficiency and lower manufacturing cost, a new highly loaded rotating blade has been developed. The 3D optimization design method based on artificial neural network and genetic alg... In order to improve turbine internal efficiency and lower manufacturing cost, a new highly loaded rotating blade has been developed. The 3D optimization design method based on artificial neural network and genetic algorithm is adopted to construct the blade shape. The blade is stacked by the center of gravity in radial direction with five sections. For each blade section, independent suction and pressure sides are constructed from the camber line using Bezier curves. Three-dimensional flow analysis is carried out to verify the performance of the new blade. It is found that the new blade has improved the blade performance by 0.5%. Consequently, it is verified that the new blade is effective to improve the turbine internal efficiency and to lower the turbine weight and manufacturing cost by reducing the blade number by about 15%. 展开更多
关键词 optimization design highly loaded rotating blades artificial neural network genetic algorithm
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Analysis of Transit Network Design Using GIS and Honeybee Algorithm in the City of Sanandaj, Iran
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作者 Armin Ahmadi 《Journal of Geographic Information System》 2020年第6期716-731,共16页
Public transit planning is a user-oriented problem, respectful of financial issues and involves different stakeholders such as the general public, the transportation provider and the local government. One of the main ... Public transit planning is a user-oriented problem, respectful of financial issues and involves different stakeholders such as the general public, the transportation provider and the local government. One of the main components of public transit planning is the transit network design (TND) problem. This research is an attempt to perform transit network design and analysis in the city of Sanandaj, Iran using the capabilities of GIS and Honeybee algorithm. Objectives of this study are formulating a multi-objective model of the TND problem, developing a GIS-based procedure for solving the TND problem and examination of the solutions using artificial metaheuristic methods such as honeybee algorithm. The transit network design approach in this research, aims to reduce the walking distance, the total travel distance and the total number of stops needed for a suitable transit service in Sanandaj, Iran. One of the contributions of this research is developing a transit network design with utilizing a spectrum of GIS software modelling functionalities and using the abilities of the artificial intelligence in modelling and assessment of the transit network. 展开更多
关键词 Transit network design (TND) GIS Honeybee algorithm COVERAGE Planning
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Development of an electrode intelligent design system based on adaptive fuzzy neural network and genetic algorithm
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作者 Huang Jun Xu Yuelan +1 位作者 Wang Luyuan Wang Kehong 《China Welding》 EI CAS 2014年第2期62-66,共5页
The coating on the electrodes contains many kinds of raw materials which affect significantly on the mechanical properties of deposited metals. It is still a problem how to predict and control the mechanical propertie... The coating on the electrodes contains many kinds of raw materials which affect significantly on the mechanical properties of deposited metals. It is still a problem how to predict and control the mechanical properties of deposited metals directly according to the components of coating on the electrodes. In this paper an electrode intelligent design system is developed by means of fuzzy neural network technology and genetic algorithm,, dynamic link library, object linking and embedding and multithreading. The front-end application and customer interface of the system is realized by using visual C ++ program language and taking SQL Server 2000 as background database. It realizes series functions including automatic design of electrode formula, intelligent prediction of electrode properties, inquiry of electrode information, output of process report based on normalized template and electronic storage and search of relative files. 展开更多
关键词 electrode design system adaptive fuzzy neural network genetic algorithm object linking and embedding
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Development and Comparison of Hybrid Genetic Algorithms for Network Design Problem in Closed Loop Supply Chain 被引量:1
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作者 Muthusamy Aravendan Ramasamy Panneerselvam 《Intelligent Information Management》 2015年第6期313-338,共26页
This paper presents four different hybrid genetic algorithms for network design problem in closed loop supply chain. They are compared using a complete factorial experiment with two factors, viz. problem size and algo... This paper presents four different hybrid genetic algorithms for network design problem in closed loop supply chain. They are compared using a complete factorial experiment with two factors, viz. problem size and algorithm. Based on the significance of the factor “algorithm”, the best algorithm is identified using Duncan’s multiple range test. Then it is compared with a mathematical model in terms of total cost. It is found that the best hybrid genetic algorithm identified gives results on par with the mathematical model in statistical terms. So, the best algorithm out of four algorithm proposed in this paper is proved to be superior to all other algorithms for all sizes of problems and its performance is equal to that of the mathematical model for small size and medium size problems. 展开更多
关键词 CLOSED Loop Supply CHAIN GENETIC algorithms HGA META-HEURISTICS MINLP Model network design Optimization
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Implementation of Hybrid Genetic Algorithm for CLSC Network Design Problem—A Case Study on Fashion Leather Goods Industry
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作者 Muthusamy Aravendan Ramasamy Panneerselvam 《American Journal of Operations Research》 2016年第4期300-316,共17页
The implementation of closed loop supply chain system is becoming essential for fashion leather products industry to ensure an economically sustainable business model and eco-friendly industrial practice as demanded b... The implementation of closed loop supply chain system is becoming essential for fashion leather products industry to ensure an economically sustainable business model and eco-friendly industrial practice as demanded by the environmental regulations, consumer awareness and the prevailing social consciousness. In this context, this research work addresses a closed loop supply chain network problem of fashion leather goods industry, with an objective of minimizing the total cost of the entire supply chain and also reducing the total waste from the end of life product returns. The research work commenced with a literature review on the reverse and closed loop supply chain network design problems of fashion and leather goods industry dealt in the past. Then, the identified CLSCND problem is solved using a mathematical model based on Mixed Integer Non-Linear Programme (MINLP) and then a suitable Hybrid Genetic Algorithm (HGA) developed for the CLSCND is implemented for obtaining optimum solution. Both the MINLP model and HGA are customized as per the CLSCND problem chosen and implemented for the industrial case of an Indian Fashion Leather Goods Industry. Finally, the solutions obtained for MINLP model in LINGO 15 and for HGA in VB.NET platform are compared and presented. The optimum solution obtained from the suitable HGA is illustrated as an optimum shipment pattern for the closed loop supply chain network design problem of the fashion leather goods industry case. 展开更多
关键词 Industry Case CLSC Fashion Products Leather Goods Luggage Goods Hybrid Genetic algorithm (HGA) META-HEURISTICS MINLP network design Reverse Supply Chain
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Helicopter Sizing Based on Genetic Algorithm Optimized Neural Network
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作者 卢新来 刘虎 +1 位作者 王钢林 武哲 《Chinese Journal of Aeronautics》 SCIE EI CAS CSCD 2006年第3期212-218,共7页
It is very important to estimate the basic parameters in helicopter preliminary design. Neural Network (NN) has the advantages in estimating accuracy and generalization over traditional methods. However, there are s... It is very important to estimate the basic parameters in helicopter preliminary design. Neural Network (NN) has the advantages in estimating accuracy and generalization over traditional methods. However, there are some difficulties in using NN, e.g., how to select a proper network structure and the number of hidden layers. In this paper, structure and connection weight of a three-layer NN are optimized by genetic algorithm, and the optimized network is applied to helicopter sizing. The proposed method can not only give an optimal NN structure and connection weight, but also reduce the prediction error and has the capability of self-learning when the latest data are available. Furthermore, this method can be easily applied to helicopter design systems. 展开更多
关键词 HELICOPTER conceptual design SIZING neural network genetic algorithm
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Literature Review on Network Design Problems in Closed Loop and Reverse Supply Chains 被引量:1
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作者 Muthusamy Aravendan Ramasamy Panneerselvam 《Intelligent Information Management》 2014年第3期104-117,共14页
The productivity of an organization is very much affected by non-value adding activity like logistics, which moves the resources from suppliers to factory, raw materials/semi-finished items within the factory and fini... The productivity of an organization is very much affected by non-value adding activity like logistics, which moves the resources from suppliers to factory, raw materials/semi-finished items within the factory and finished goods from factory to customers via a designated distribution channel called as forward logistics. In some cases, parts of the products such as automobiles, computers, cameras, mobile phones, washing machines, refrigerators, garments, footwear and empty glass bottles of beverages, etc. will be brought back to the factories as a product recovery strategy through reverse logistics network which is integrated in a sustainable closed loop supply chain network. So, it is highly essential to optimize the movement of the items in the reverse logistics network. This paper gives a comprehensive review of literature of the design of networks for the reverse logistics as well as for the reverse logistics coupled with forward logistics. The contributions of the researchers are classified into nine categories based on the methods used to design the logistics network. 展开更多
关键词 Supply CHAIN network design CLOSED-LOOP REVERSE LOGISTICS Models HEURISTICS algorithms
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Fuzzy Optimization of an Elevator Mechanism Applying the Genetic Algorithm and Neural Networks 被引量:2
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作者 XI Ping-yuan WANG Bing +1 位作者 SHENTU Liu-fang HU Heng-yin 《International Journal of Plant Engineering and Management》 2005年第4期236-240,共5页
Considering the indefinite character of the value of design parameters and being satisfied with load-bearing capacity and stiffness, the fuzzy optimization mathematical model is set up to minimize the volume of tooth ... Considering the indefinite character of the value of design parameters and being satisfied with load-bearing capacity and stiffness, the fuzzy optimization mathematical model is set up to minimize the volume of tooth corona of a worm gear in an elevator mechanism. The method of second-class comprehensive evaluation was used based on the optimal level cut set, thus the optimal level value of every fuzzy constraint can be attained; the fuzzy optimization is transformed into the usual optimization. The Fast Back Propagation of the neural networks algorithm are adopted to train feed-forward networks so as to fit a relative coefficient. Then the fitness function with penalty terms is built by a penalty strategy, a neural networks program is recalled, and solver functions of the Genetic Algorithm Toolbox of Matlab software are adopted to solve the optimization model. 展开更多
关键词 elevator mechanism fuzzy design optimization genetic algorithm and neural networks toolbox
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基于图神经网络铁路桥梁主梁推荐算法研究 被引量:1
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作者 柏华军 郑洪 +1 位作者 陈瓴 桂浩 《铁道标准设计》 北大核心 2025年第8期72-79,共8页
随着智能技术的发展,铁路桥跨方案布孔设计一直朝着一体化、数字化、可视化、智能化的方向发展。国内外针对铁路桥梁智能设计的研究主要集中在铁路桥梁模型构造与协同设计方向,关于桥梁智能布孔设计还属于技术空白。在此背景下,研发基... 随着智能技术的发展,铁路桥跨方案布孔设计一直朝着一体化、数字化、可视化、智能化的方向发展。国内外针对铁路桥梁智能设计的研究主要集中在铁路桥梁模型构造与协同设计方向,关于桥梁智能布孔设计还属于技术空白。在此背景下,研发基于图神经网络AGOAM模型的铁路桥梁主梁推荐算法,实现桥跨范围控制点的主梁选型,为桥跨方案智能决策算法提供支撑。深入研究前沿智能推荐技术,提出由预处理层、子图构建层、节点匹配层、图池化层和图匹配层组成的AGOAM模型,基于控制点-梁型的内外部属性交互技术和融合注意力机制的本体特征加强技术,实现控制点和梁型图谱嵌入表示优化和基于相识度算法控制点与梁型高效匹配。模型在验证集AUC、LogLoss、Precision、NDCG指标表明,算法准确度、排序能力和推荐质量效果良好。 展开更多
关键词 铁路桥梁 布孔设计 图神经网络 智能设计 注意力机制 推荐算法 相识度算法
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基于UWS预测神经网络的多功能超表面逆向设计方法
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作者 李勇 张雨 +4 位作者 杨国辉 傅佳辉 张狂 袁乐贻 李迎松 《太赫兹科学与电子信息学报》 2025年第6期625-630,共6页
超表面在多个领域已展现出广泛的应用潜力。在设计超表面的过程中,需针对偏振、幅度分布、相位分布等因素进行元器件的优化,这一过程通常需要专家参与且耗时较长。本文提出一种融合神经网络高精确度超宽带频谱正向预测和遗传算法的元器... 超表面在多个领域已展现出广泛的应用潜力。在设计超表面的过程中,需针对偏振、幅度分布、相位分布等因素进行元器件的优化,这一过程通常需要专家参与且耗时较长。本文提出一种融合神经网络高精确度超宽带频谱正向预测和遗传算法的元器件逆向设计方法。该方法能够同时预测0.5~2 THz频率范围内16×16高自由度离散网格结构的幅度和相位,其幅度预测精确度可达0.019,相位预测精确度可达4.332°,单个超表面单元的平均优化时间为1.5 min。设计并模拟了2组3 bit频率复用和极化复用的超表面,仿真结果验证了该方法的有效性。所提方法为面对复杂应用场景的元器件快速设计提供了一种新的范例,对超表面设计人员具有重要的参考价值。 展开更多
关键词 多功能超表面 频率复用 极化复用 残差网络 注意力机制 逆向设计 基因算法
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基于遗传优化算法-反向传播神经网络的机制砂聚合物改性砂浆力学性能预测 被引量:3
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作者 田浩正 乔宏霞 +3 位作者 张云升 冯琼 王鹏辉 谢晓扬 《复合材料学报》 北大核心 2025年第4期2034-2047,共14页
对聚合物改性砂浆(PMM)进行力学性能评价是保证安全使用的必要条件。为快速准确地获得具有优异力学性能的PMM,设计了拓扑结构为6-14-2的反向传播的神经网络(BPNN)预测模型,并使用遗传优化算法(GA)进行优化。GA-BPNN模型的输入层为水泥... 对聚合物改性砂浆(PMM)进行力学性能评价是保证安全使用的必要条件。为快速准确地获得具有优异力学性能的PMM,设计了拓扑结构为6-14-2的反向传播的神经网络(BPNN)预测模型,并使用遗传优化算法(GA)进行优化。GA-BPNN模型的输入层为水泥、纤维素醚、可再分散乳胶粉、消泡剂、凝灰岩石粉和粉煤灰的含量,输出层为抗压强度和粘结强度。数据集为520个,其中60%的数据用于建立模型,40%的数据用于验证模型。以实测抗折强度、抗压强度和粘结强度作为PMM的力学性能评价指标,通过相关性矩阵分析和主成分分析确定原材料与PMM力学性能之间的关系,同时对力学性能评价指标进行对比分析。结果表明:在7d和28 d时,可再分散乳胶粉和消泡剂与PMM力学性能发展呈正相关;7 d时,石粉、粉煤灰与抗压、抗折强度呈负相关,纤维素醚与粘结强度呈正相关;28 d时,水泥与抗压、粘结和抗折强度负相关,石粉、粉煤灰呈正相关。GA优化算法可以显著提升BPNN模型的预测精度,GA-BPNN对抗压强度和粘结强度的预测性能评价指标分别为决定系数R^(2)=0.918、平均绝对误差R_(MAE)=17.507、平均绝对百分比误差R_(MAPE)=0.299、均方根误差R_(RMSE)=7.849;R^(2)=0.922、R_(MAE)=17.101、R_(MAPE)=0.282、R_(RMSE)=8.077。因此,GA-BPNN可以为PMM在力学性能方面提供精确的预测并对其配合比设计进行指导,对于工程实践具有重要意义。 展开更多
关键词 聚合物改性砂浆 力学性能 反向传播神经网络 遗传优化算法 配合比优化 机制砂
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基于神经网络代理模型的门式墩优化方法及软件研发 被引量:1
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作者 柏华军 《铁道标准设计》 北大核心 2025年第3期106-112,共7页
针对门式墩结构设计影响因素多、计算耗时长、传统优化方法易陷入局部最优等问题,基于BPNN代理模型和NSGAII遗传算法研发了预应力混凝土门式墩结构尺寸优化软件。首先,建立以结构工程数量为优化目标、安全指标为约束条件的结构尺寸优化... 针对门式墩结构设计影响因素多、计算耗时长、传统优化方法易陷入局部最优等问题,基于BPNN代理模型和NSGAII遗传算法研发了预应力混凝土门式墩结构尺寸优化软件。首先,建立以结构工程数量为优化目标、安全指标为约束条件的结构尺寸优化数学模型;然后,基于有限元法构建门式墩训练样本集,采用拉丁超立方开展试验设计,建立BPNN神经网络代理模型;最后,采用NSGAII遗传优化算法对BPNN神经网络代理模型进行搜索,实现门式墩最优结构尺寸和钢束线形的搜索推荐。依托某门式墩结构设计,开展算法有效性和效率验证,结果表明,案例的优化时间由有限元法的45 h缩短至智能优化算法的15 min,优化算法在保证预测精度的同时提高优化效率180倍。 展开更多
关键词 铁路桥梁 门式墩 结构优化 BP神经网络 代理模型 多目标优化 NSGAII算法 拉丁超立方设计
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基于RBF-PSO算法的浮筏隔振系统性能优化及轻量化设计 被引量:1
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作者 徐明成 肖邵予 +1 位作者 王汝夯 张冠军 《中国舰船研究》 北大核心 2025年第4期185-193,共9页
[目的]为了解决工程中浮筏隔振系统轻量化设计过程工作量大、迭代周期长的问题,提出一种基于RBF-PSO多目标优化算法的轻量化设计方法。[方法]以板架式浮筏隔振系统为研究对象,基于ANSYS APDL建立有限元模型并分析其隔振性能和抗冲击性... [目的]为了解决工程中浮筏隔振系统轻量化设计过程工作量大、迭代周期长的问题,提出一种基于RBF-PSO多目标优化算法的轻量化设计方法。[方法]以板架式浮筏隔振系统为研究对象,基于ANSYS APDL建立有限元模型并分析其隔振性能和抗冲击性能。通过试验测试浮筏的隔振性能,并与数值仿真结果进行对比,验证数值仿真结果的准确性;采用完全有限差分法,对浮筏隔振系统进行参数灵敏度分析,通过灵敏度分析结果选择设计变量,并基于RBF-PSO多目标优化算法对浮筏进行轻量化设计。[结果]研究结果表明:轻量化设计后,筏架质量为63.03kg,相较原筏架减重31.92%。与此同时,浮筏隔振系统的隔振性能提升了2.48dB,设备的抗冲击性能也有所提升。RBF-PSO多目标优化算法优化值与数值仿真计算值误差小于1%。[结论]RBF-PSO多目标优化算法可有效应用于浮筏隔振系统的轻量化设计中。 展开更多
关键词 浮筏隔振系统 隔振 灵敏度分析 RBF神经网络 粒子群算法 轻量化设计
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基于邻域拓扑重建的人体工学产品定制设计方法 被引量:1
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作者 高铭宇 徐敬华 +2 位作者 张树有 王康 谭建荣 《浙江大学学报(工学版)》 北大核心 2025年第3期597-605,共9页
为了提高人体工学产品的设计效率和舒适度,提出基于邻域拓扑重建(NTR)的人体工学产品定制设计方法.通过结合医学图像邻域拓扑关系进行三维重建,克服传统移动立方体算法的二义性问题,同时避免移动四面体的高耗时问题.基于医学CT图像进行... 为了提高人体工学产品的设计效率和舒适度,提出基于邻域拓扑重建(NTR)的人体工学产品定制设计方法.通过结合医学图像邻域拓扑关系进行三维重建,克服传统移动立方体算法的二义性问题,同时避免移动四面体的高耗时问题.基于医学CT图像进行三维重建,得到具有个性化定制信息的复杂曲面构件原始形状,为人体工学产品定制设计提供数据支持.引入深度残差网络,利用神经网络分层提取模型层切面的多尺度特征,分层建立增材制造成本消耗与多尺度特征之间的非线性隐式关系,实现复杂概念设计原型的材料消耗预测与成本优化.根据流形原始形状和基于Laplace-Gauss曲线的变形算法获取手部按握姿态,根据姿态对普通鼠标进行方案演化,对人体工学鼠标进行概念设计.通过物理实验观察到的微观形貌表征了原型产品的高精度特征,预测能耗变化与实际能耗相近.实验结果证明,邻域拓扑重建和变形算法相结合可以为人体工学产品定制设计提供数据支持和实物参考,提高人体工学产品的舒适度. 展开更多
关键词 邻域拓扑重建 人体工学产品 定制设计 深度残差网络 分层增材制造 变形算法
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随机供水微灌管网系统同步优化与最优设计准则研究
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作者 马朋辉 宋常吉 +5 位作者 景明 胡亚瑾 梁冰洁 宋静茹 方鸣远 张会敏 《农业机械学报》 北大核心 2025年第2期444-453,共10页
灌区以地表水为水源且充足时,优化微灌管网需确定单个微灌系统的合理控制面积及布置形式并进行优化设计,目前管网优化方法对此情况下随机供水微灌管网系统的优化并不适用。为实现不限定面积情况下随机供水微灌管网系统布置与管径同步优... 灌区以地表水为水源且充足时,优化微灌管网需确定单个微灌系统的合理控制面积及布置形式并进行优化设计,目前管网优化方法对此情况下随机供水微灌管网系统的优化并不适用。为实现不限定面积情况下随机供水微灌管网系统布置与管径同步优化,并提出其最优设计准则,建立了微灌干管管网优化设计数学模型,并给出了基于混合编码遗传算法的模型求解方法。分析了干管管网单位面积年费用与管网布置的相关性,及毛管管径、灌水器设计流量、灌水器间距、灌水器流态指数等对干管管网及微灌管网系统单位面积年费用的影响。实例计算结果表明,基于毛管双向布置控制面积最大模型结果优化得到的微灌管网系统单位面积年费用最低,基于毛管单向布置单位面积年费用最低模型结果优化得到的微灌管网系统单位面积年费用最高。与毛管单向布置单位面积年费用最低模型相比,基于毛管双向布置控制面积最大模型结果优化得到的微灌管网系统单位面积年费用减小4.46%~15.74%。实际工程中应采用较小的毛管管径、灌水器设计流量、灌水器流态指数和较大的灌水器间距,并基于毛管双向布置控制面积最大模型优化田间管网,以此优化结果为基础进行干管管网优化可有效降低费用。研究可为不限定面积情况下随机供水微灌管网系统优化设计提供依据。 展开更多
关键词 随机供水 微灌管网系统 同步优化 遗传算法 设计准则
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考虑枢纽拥堵和网络中断影响的快递网络优化设计 被引量:1
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作者 田帅辉 孙家正 陈坚 《计算机工程与应用》 北大核心 2025年第13期368-377,共10页
为缓解快递网络转运枢纽的拥堵以及降低网络中断后的影响,以传统的轴辐式网络结构为基础,考虑由于枢纽拥堵产生的拥堵代价和拥堵时间,引入备份枢纽策略保障网络能够在中断后继续运行,以最小化正常和枢纽失效下的网络总期望成本为目标,... 为缓解快递网络转运枢纽的拥堵以及降低网络中断后的影响,以传统的轴辐式网络结构为基础,考虑由于枢纽拥堵产生的拥堵代价和拥堵时间,引入备份枢纽策略保障网络能够在中断后继续运行,以最小化正常和枢纽失效下的网络总期望成本为目标,建立了考虑枢纽拥堵和失效影响的快递网络优化模型。针对选址问题特点以及传统遗传算法深度搜索能力较弱的问题,设计了具有6种邻域结构的变邻域遗传算法(variable neighborhood genetic algorithm,VNGA),并基于Turkey网络数据集进行求解。在节点数为15的算例下,VNGA与粒子群算法、模拟退火算法求解结果的平均Gap值分别为-3.99%、-2.55%。最后对模型在两种不同情形下的结果进行分析,结果表明,同时考虑枢纽拥堵和失效影响的快递网络更为可靠。 展开更多
关键词 快递网络设计 拥堵控制 枢纽失效 变邻域遗传算法
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基于Box-Behnken响应面试验设计结合AHP-CRITIC法和BP神经网络-遗传算法优化参莲草方提取工艺
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作者 李春雨 刘伟朋 +5 位作者 郑爱竹 邱智东 石羽文 姜孟成 李钠 贾艾玲 《中国现代应用药学》 北大核心 2025年第7期1098-1105,共8页
目的利用BP神经网络-遗传算法结合AHP-CRITIC法优选参莲草方提取工艺。方法以去乙酰车叶草苷酸甲酯、野黄芩苷、出膏率为指标,以AHP-CRITIC法确定各指标混合权重系数,基于Box-Behnken响应面试验设计,以BP神经网络-遗传算法对参莲草方提... 目的利用BP神经网络-遗传算法结合AHP-CRITIC法优选参莲草方提取工艺。方法以去乙酰车叶草苷酸甲酯、野黄芩苷、出膏率为指标,以AHP-CRITIC法确定各指标混合权重系数,基于Box-Behnken响应面试验设计,以BP神经网络-遗传算法对参莲草方提取过程中加水倍数、提取时间、提取次数的非线性影响进行反映,确定最佳提取工艺,并对优化结果进行工艺验证。结果BP神经网络-遗传算法优选结果为加水倍数8倍、煎煮时间1.5h、煎煮次数2次,验证试验显示其综合评分为93.24。结论基于BP神经网络-遗传算法优选的参莲草方提取工艺稳定可行,可有效应用于该过程的工艺参数优化,同时此方法也为中药复方制剂提取工艺的优选提供一种新思路。 展开更多
关键词 参莲草方 AHP-CRITIC法 Box-Behnken响应面设计 BP神经网络 遗传算法
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基于融合Transformer的门尼系数预测建模研究 被引量:1
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作者 杨晔 卢建刚 《化工学报》 北大核心 2025年第1期266-282,共17页
门尼系数的精准预测是优化橡胶混炼工艺的关键一环,有助于橡胶轮胎生产过程及时把控胶料质量。为此,提出了一种基于融合Transformer的门尼系数预测模型(fusion Transformer,Fusformer),对橡胶混炼产生的时间序列变量与静态协变量数据进... 门尼系数的精准预测是优化橡胶混炼工艺的关键一环,有助于橡胶轮胎生产过程及时把控胶料质量。为此,提出了一种基于融合Transformer的门尼系数预测模型(fusion Transformer,Fusformer),对橡胶混炼产生的时间序列变量与静态协变量数据进行针对性建模,提取并融合各类数据特征,精确预测门尼系数。针对时间序列变量,模型引入有向图的概念,提出相对位置感知层与相对多头注意力机制,充分地捕捉时序依赖特征;针对静态协变量,模型引入门控线性单元并提出了静态特征富集模块,提取有效静态特征,最终将时序依赖特征与有效静态特征融合并输出预测值。实验利用大型橡胶轮胎企业的20万条实际采样样本测试了模型的预测性能,通过对照实验、消融分析以及参数灵敏度分析论证了模型设计的合理性。 展开更多
关键词 门尼系数 橡胶混炼 多变量时间序列预测 神经网络 静态协变量 优化设计 算法
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一种山区铁路设计的“桥梁-环境”耦合协调度优化调控方法
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作者 鲍学英 曹娅利 +1 位作者 贺振霞 李亚娟 《铁道学报》 北大核心 2025年第3期154-167,共14页
为实现对山区铁路桥梁绿色设计要素的协调优化控制,提出一种基于绿色设计要素简化网络的耦合协调度优化调控方法。通过分析并识别山区铁路桥梁绿色设计要素,结合复杂网络理论和要素间的耦合关系,建立要素双层耦合网络,依托节点综合重要... 为实现对山区铁路桥梁绿色设计要素的协调优化控制,提出一种基于绿色设计要素简化网络的耦合协调度优化调控方法。通过分析并识别山区铁路桥梁绿色设计要素,结合复杂网络理论和要素间的耦合关系,建立要素双层耦合网络,依托节点综合重要度和关联度对耦合网络“瘦身”。以耦合协调度最大化、“桥梁可持续能力≤环境承载水平”分别作为简化网络的目标函数与约束条件,构建山区铁路“桥梁-环境”简化网络优化调控模型,并针对模型特点设计一种粒子群优化(PSO)算法进行求解。以某山区铁路某特大桥为例,对其绿色设计要素构建耦合简化网络并进行优化调控,结果验证了本文构建的耦合协调度优化调控方法的合理性,可为桥梁绿色设计提供参考。 展开更多
关键词 山区铁路桥梁 区域环境 绿色设计要素 耦合网络 耦合协调度 PSO算法
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面向低延迟应用的5G网络切片优化算法设计与性能分析 被引量:1
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作者 邹超 《长江信息通信》 2025年第4期221-223,共3页
立足于5G网络技术的迅猛进展背景,低延迟应用的需求对网络切片算法提出了更为严苛的标准。鉴于传统算法的不足,文章创新性地设计了一款专为低延迟应用定制的5G网络切片优化算法。通过实时监测网络状态和业务需求,利用机器学习算法预测... 立足于5G网络技术的迅猛进展背景,低延迟应用的需求对网络切片算法提出了更为严苛的标准。鉴于传统算法的不足,文章创新性地设计了一款专为低延迟应用定制的5G网络切片优化算法。通过实时监测网络状态和业务需求,利用机器学习算法预测业务流量变化趋势,并提前调整资源分配,具体步骤包括资源分配、调度策略和实时调整三个方面。资源分配基于流量预测结果和实时反馈信息,动态调整资源分配比例;调度策略采用最短作业优先(SJF)结合优先级队列,优先调度低延迟业务;实时调整则根据网络状态监测数据,动态调整资源分配和调度策略。以期为提升5G网络切片算法在低延迟应用性能提供一定基础。 展开更多
关键词 低延迟应用 5G网络切片 优化算法设计
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