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锂离子电池早期剩余寿命预测方法综述
1
作者 陈勇 王俊磊 +2 位作者 王鹏 王岩松 范国栋 《电池》 北大核心 2026年第1期222-230,共9页
锂离子电池由于内部老化机制复杂、外部工况多变,在早期数据不足的情况下,准确预测寿命仍比较困难。系统综述锂离子电池早期寿命预测的关键技术与研究进展,重点从基于模型、基于数据驱动和基于融合模型等3类方法展开讨论。在模型方法中... 锂离子电池由于内部老化机制复杂、外部工况多变,在早期数据不足的情况下,准确预测寿命仍比较困难。系统综述锂离子电池早期寿命预测的关键技术与研究进展,重点从基于模型、基于数据驱动和基于融合模型等3类方法展开讨论。在模型方法中,分析经验模型、等效电路模型与电化学模型在寿命预测中的应用能力与局限性;在数据驱动方法中,探讨健康因子的构建与选择在特征工程中的关键作用,以及面向数据稀缺与跨域泛化的深度学习算法;在融合模型方法中,介绍模型与滤波算法的融合、物理约束神经网络等兼顾可解释性与预测精度的研究。评估各类方法的优缺点,并针对不同技术路线,提出未来的研究方向与发展建议。 展开更多
关键词 锂离子电池 早期寿命预测 模型 数据驱动算法 融合模型
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自适应Transformer-LSTM的滚动轴承故障预测方法研究
2
作者 董辛旻 职帅轩 崔富源 《重庆理工大学学报(自然科学)》 北大核心 2026年第2期96-104,共9页
针对滚动轴承故障预测中,模型预测精度低、参数难以确定等问题,提出一种自适应Transformer编码器与长短期记忆神经网络(long short-term memory, LSTM)的滚动轴承故障预测方法。提取轴承全周期振动信号24维时频特征,并基于信息熵、鲁棒... 针对滚动轴承故障预测中,模型预测精度低、参数难以确定等问题,提出一种自适应Transformer编码器与长短期记忆神经网络(long short-term memory, LSTM)的滚动轴承故障预测方法。提取轴承全周期振动信号24维时频特征,并基于信息熵、鲁棒性和相关性构建综合指标对特征进行筛选。采用核主元分析将优选特征进行融合,构建能够反应轴承退化状态的退化指标。综合时间序列全局特性与长短期特性,构建Transformer编码器与LSTM结合的故障预测模型,并引入极光优化算法(polar lights optimization, PLO)进行参数自适应寻优,应用XJTU-SY与IMS滚动轴承数据集进行方法分析验证。结果表明:所提模型在轴承故障预测中表现出良好效果,相较于经典的时域卷积网络(temporal convolutional network, TCN)、双向门控循环神经网络(gate recurrent unit, GRU)等,预测精度有较大提升。 展开更多
关键词 滚动轴承 故障预测 数据驱动 TRANSFORMER 优化算法
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数据驱动的资源受限项目调度问题求解器推荐研究
3
作者 曾鸣 戴业东 刘万安 《计算机工程与应用》 北大核心 2026年第5期346-363,共18页
资源受限项目调度问题(RCPSP)广泛存在于工程管理等领域,高效求解该问题对项目管理至关重要。然而,RCPSP固有的NP-hard特性,使得现有求解方法的性能表现出强烈的项目实例依赖性,难以找到一种通用的高效算法。为此,提出一种基于数据驱动... 资源受限项目调度问题(RCPSP)广泛存在于工程管理等领域,高效求解该问题对项目管理至关重要。然而,RCPSP固有的NP-hard特性,使得现有求解方法的性能表现出强烈的项目实例依赖性,难以找到一种通用的高效算法。为此,提出一种基于数据驱动的RCPSP求解器推荐框架,实现针对不同项目实例的智能化算法选择,从而克服现有算法选择方案的盲目性,提升求解效率。该框架的构建源于对RCPSP问题特征与算法性能之间复杂关系的洞察,试图利用机器学习方法挖掘这种潜在关系,并将其转化为指导算法选择的知识。构建了包含网络拓扑、资源和时间三个维度特征集的RCPSP求解算法推荐数据集;结合特征选择方法提取最优特征子集,构建基于树集成算法的推荐模型,以学习这种复杂映射关系的内在规律,实现精准的算法推荐;利用SHAP模型对推荐模型进行归因分析,剖析影响算法选择的关键项目特征,为项目管理人员提供更具解释性的决策支持。实验结果表明,所提出的推荐框架在四个数据集上的推荐准确率均超过70%,且在各项指标上均优于其他推荐算法。资源强度、项目工期下界和网络宽度等特征被证实对算法选择具有重要影响,该研究验证了数据驱动方法在破解RCPSP算法选择难题方面的可行性和有效性,为项目管理人员提供了科学化、智能化的算法选择方案,有效降低了决策难度,有助于提升项目管理效率。 展开更多
关键词 资源受限项目调度 求解器推荐 数据驱动 树集成算法 SHAP模型
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基于数据驱动的路网连续交通流短时预测方法综述
4
作者 刘伟 钟灿 曹文明 《交通运输工程学报》 北大核心 2026年第2期24-43,共20页
为掌握数据驱动下的路网连续交通流短时预测技术发展最新动态,基于人工智能计算和实时交通数据采集技术快速发展的背景,对短时交通流深度学习预测模型、数据处理技术和预测效果进行了综述与总结。该研究梳理了交通流预测的经典统计模型... 为掌握数据驱动下的路网连续交通流短时预测技术发展最新动态,基于人工智能计算和实时交通数据采集技术快速发展的背景,对短时交通流深度学习预测模型、数据处理技术和预测效果进行了综述与总结。该研究梳理了交通流预测的经典统计模型、机器学习模型及深度学习模型的演变历程,重点分析了各类模型的优势与局限性;归纳了2024年至今的短时交通流预测方法研究进展,详细对比研究了循环神经网络、图卷积网络、多头注意力机制与Transformer架构、神经微分方程、超图理论及轻量化架构等短时交通流预测模型,以及联邦学习、迁移学习、生成对抗网络和多源数据融合等短时交通流预测数据处理技术;基于对均方根误差、平均绝对误差和平均绝对百分比误差三大核心指标的对比,总结了主流模型在标准化数据集PEMS上的性能,评估了代表性模型的泛化能力与稳定性。结果表明:深度学习方法相对于传统模型在短时交通流预测的精度、泛化能力及稳定性上具有明显优势;具备动态时空关系建模、多尺度周期数据结构、计算效率改进方法及增强鲁棒性机制等特征的短时交通流预测模型有更优异的性能;数据处理技术可有效改善数据隐私、跨区域差异、数据稀缺与异常缺失等实际问题,提升短时交通流预测模型的工程应用性能与可扩展性。未来可从时空特征挖掘、数据融合、模型轻量化、知识迁移以及模型工程应用等方面深化研究。 展开更多
关键词 交通工程 交通流 综述 短时预测方法 数据驱动 深度学习算法 数据处理技术
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基于监测数据的藏式古建砌体裂缝特征解析及其与温度相关关系研究
5
作者 杨娜 王烁 付颖煜 《土木工程学报》 北大核心 2026年第4期32-46,共15页
通过深入挖掘结构健康监测数据,探究砌体结构裂缝发展的影响因素,可以更准确地监控建筑结构的健康状况。文中以藏式古建筑砌体结构裂缝为研究对象,基于砌体结构裂缝增量监测数据与内部场环境温湿度监测数据进行特征分析,明确环境温度是... 通过深入挖掘结构健康监测数据,探究砌体结构裂缝发展的影响因素,可以更准确地监控建筑结构的健康状况。文中以藏式古建筑砌体结构裂缝为研究对象,基于砌体结构裂缝增量监测数据与内部场环境温湿度监测数据进行特征分析,明确环境温度是导致裂缝季节性变化的主要原因;采用自相关系数和皮尔逊系数作为层次聚类算法的指标,将砌体裂缝分为休眠裂缝和活跃裂缝两类,有助于监测重心和维护资源的分配;识别并剔除受“滞后效应”影响的数据时间段后,依据数据变化特征将其分为两类时间段,研究砌体结构活跃裂缝宽度监测数据与环境温度之间的相关关系表达式,经对比发现基于经验模态分解(EMD)的多项式函数拟合方法的精度相较于单一多项式以及基于奇异谱分解(SSA)的多项式拟合方法更高,其多项式模型中的高次项揭示了裂缝低温敏感性等特征;最后,通过对修正“滞后效应”获得的整时间段监测数据进行相关关系式拟合,进一步验证基于EMD-多项式拟合方法的可行性。 展开更多
关键词 藏式古建砌体裂缝 数据驱动 皮尔逊系数 层次聚类 滞后效应 经验模态分解
原文传递
量测驱动的多站无源水下多目标跟踪算法
6
作者 吕盈 齐滨 +3 位作者 郝宇 梁国龙 李宇昂 惠晨昕 《声学学报》 北大核心 2026年第2期559-573,共15页
在水下多站无源声呐系统中,融合多站纯方位量测数据以实现多目标联合跟踪定位时常面临目标先验位置未知、量测关联复杂度高等问题。本文提出了一种量测驱动的多站联合观测的无源水下多目标跟踪算法。该算法基于广义标签多伯努利框架融... 在水下多站无源声呐系统中,融合多站纯方位量测数据以实现多目标联合跟踪定位时常面临目标先验位置未知、量测关联复杂度高等问题。本文提出了一种量测驱动的多站联合观测的无源水下多目标跟踪算法。该算法基于广义标签多伯努利框架融合多源观测信息,并引入量测驱动机制动态生成新生目标组件。随后结合次模优化理论,选取关键量测与预测组件进行关联,有效降低计算复杂度。实验结果表明,即使在存在漏检、虚警和测量噪声等复杂环境下,所提算法仍表现出良好的稳定性。与现有方法相比,其平均最优子模式分配度量提升了28.36%,同时显著降低了计算开销,为构建高效的多站水下感知系统提供了算法支撑。 展开更多
关键词 多目标跟踪 无源声呐 广义标签多伯努利算法 量测驱动机制 次模优化理论
原文传递
基于对称性先验的船舶点云补全方法
7
作者 曾银川 郑博 +1 位作者 王宪保 项圣 《应用科学学报》 北大核心 2026年第1期166-180,共15页
受制于单视角扫描的固有局限性和船体复杂结构的空间遮挡效应,现有采集系统普遍面临背侧点云大范围缺损的技术瓶颈。针对这一挑战,本文提出了一种基于对称性先验的船舶点云补全方法。该方法无需标注数据,利用船舶对称结构特性作为先验驱... 受制于单视角扫描的固有局限性和船体复杂结构的空间遮挡效应,现有采集系统普遍面临背侧点云大范围缺损的技术瓶颈。针对这一挑战,本文提出了一种基于对称性先验的船舶点云补全方法。该方法无需标注数据,利用船舶对称结构特性作为先验驱动,实现船舶背侧点云的有效补全。首先,基于船舶几何拓扑分析建立多类型船舶的船体纵剖面特征提取模型;其次,提出对称变换场生成算法,将缺损点云沿船体纵剖面进行镜像补全,构建候选补全点云集合;再次,设计候选点云与原始点云间的平均最近邻质量评估函数,实现最优补全结果的鲁棒性筛选。实验结果表明,该方法在无任何训练样本条件下,能够对尖头船、平头船等典型船型的背侧点云进行有效补全,且满足实时采集场景的需求。 展开更多
关键词 对称驱动补全 点云降噪 无监督算法 特征提取
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基于模型-数据混合驱动的配电网线损异常诊断方法
8
作者 艾渊 李家浩 +3 位作者 孙立元 刘兴龙 张益鸣 杨昊 《电测与仪表》 北大核心 2026年第1期115-122,共8页
线损包括技术线损和非技术线损,是电网经济运行的重要技术指标。针对当前线损异常检测中标记样本较少,难以确定异常位置的问题,文中提出了基于数据混合驱动的异常诊断方法,包含三个阶段:异常馈线检测、异常时段检测和异常位置检测。在... 线损包括技术线损和非技术线损,是电网经济运行的重要技术指标。针对当前线损异常检测中标记样本较少,难以确定异常位置的问题,文中提出了基于数据混合驱动的异常诊断方法,包含三个阶段:异常馈线检测、异常时段检测和异常位置检测。在异常馈线检测阶段,先进行异常馈线检测特征提取,当标记样本不足时,采用聚类算法进行检测,积累足够的标记样本后,采用分类算法进行检测,提高准确率;在异常时段检测阶段,引入X-bar控制图理论,将超出控制上下限的时段判定为异常时段;在异常位置检测阶段,构建了三个风险指标,并基于此提出了变压器风险等级判定准则,定位异常位置。最后,基于实际运行数据进行仿真分析,验证了文中方法的正确性和有效性。 展开更多
关键词 线损 异常诊断 数据驱动 聚类算法 X-bar控制图
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基于DEIM爆管侦测方法的青东供水调度管理优化策略研究
9
作者 冯偲慜 《工程建设与设计》 2026年第3期68-70,共3页
针对青东地区供水系统爆管侦测精度低、调度响应滞后的问题,论文以“青东供水系统的爆管精准侦测+调度管理优化”为核心研究对象,提出了一种DEIM爆管侦测方法(一种集成压力扰动提取与孤立森林算法的数据分析方法),并以该方法的侦测结果... 针对青东地区供水系统爆管侦测精度低、调度响应滞后的问题,论文以“青东供水系统的爆管精准侦测+调度管理优化”为核心研究对象,提出了一种DEIM爆管侦测方法(一种集成压力扰动提取与孤立森林算法的数据分析方法),并以该方法的侦测结果为依据,融合压力波动规律与用水需求预测,提出了多目标供水调度优化策略。 展开更多
关键词 供水调度管理 爆管侦测 孤立森林算法 数据驱动 供水系统管理
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任务驱动的立体无线Mesh网络多维资源智能协同算法研究
10
作者 顾浩 李侍阳 朱晓荣 《物联网学报》 2026年第1期202-215,共14页
为应对未来应急通信场景下无线Mesh网络中资源受限、网络拓扑和用户需求动态变化带来的多维资源分配问题,提出了一种面向6G网络的动态Mesh网络切片端到端服务稳定匹配算法。首先,根据不同业务的差异化服务需求,基于Gale-Shapley匹配思想... 为应对未来应急通信场景下无线Mesh网络中资源受限、网络拓扑和用户需求动态变化带来的多维资源分配问题,提出了一种面向6G网络的动态Mesh网络切片端到端服务稳定匹配算法。首先,根据不同业务的差异化服务需求,基于Gale-Shapley匹配思想,将多业务端到端服务问题表述为层次化二分图稳定匹配问题;然后,建立服务请求方和提供方的偏好列表,在接入侧和回程侧分别进行终端-切片-基站和业务流-服务路径的稳定匹配,完成区分任务类型的端到端服务。仿真结果表明,所提稳定匹配算法在降低网络成本、提高业务服务成功率以及满足高可靠、低时延、大带宽等差异化业务需求方面,都表现出良好的性能。 展开更多
关键词 立体无线Mesh网络 任务驱动 端到端切片 稳定匹配算法
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AI赋能的案例驱动式“算法分析与设计”课程教学模式研究
11
作者 岳秀芳 王思敏 杜辉 《计算机应用文摘》 2026年第7期64-66,69,共4页
针对“算法分析与设计”课程中存在的理论与实践脱节、学生能力差异大及编程指导不足等问题,提出一种AI赋能的案例驱动式教学模式。该模式将智能工具与真实案例深度融合,通过超星学习通平台和Trae工具,实现算法过程的可视化与代码智能诊... 针对“算法分析与设计”课程中存在的理论与实践脱节、学生能力差异大及编程指导不足等问题,提出一种AI赋能的案例驱动式教学模式。该模式将智能工具与真实案例深度融合,通过超星学习通平台和Trae工具,实现算法过程的可视化与代码智能诊断,并以京东物流路径优化等真实场景为载体,设计分层任务链。实践结果表明,该模式能够有效提升学生的算法应用能力和工程素养,实现“技术赋能认知、案例驱动思维”的教学目标。 展开更多
关键词 算法分析与设计 AI赋能教学 案例驱动 教学改革
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基于多智能体追逃的强化学习教学改革研究
12
作者 关亚村 《教育教学论坛》 2026年第2期58-61,共4页
强化学习作为人工智能领域的核心技术,其课程教学面临理论抽象、概念难懂的挑战。传统的理论先行教学模式导致学生对马尔可夫决策过程、策略优化等核心概念理解困难,缺乏学习动机。提出基于多智能体追逃问题的项目驱动式教学模式,以直... 强化学习作为人工智能领域的核心技术,其课程教学面临理论抽象、概念难懂的挑战。传统的理论先行教学模式导致学生对马尔可夫决策过程、策略优化等核心概念理解困难,缺乏学习动机。提出基于多智能体追逃问题的项目驱动式教学模式,以直观的追逃博弈场景为载体,引导学生从具体问题出发,逐步理解和掌握强化学习的核心理论与算法实现。构建了“问题引入—算法设计—效果验证—拓展应用”的完整教学链,设计了分层递进的教学内容体系。通过对比实验验证,该教学模式显著提升了学生的学习兴趣、理论理解能力和算法实现能力,为强化学习课程教学改革提供了有效路径。 展开更多
关键词 强化学习 项目驱动 追逐博弈 教学改革 算法设计
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基于蜂群算法的轮毂电机驱动电动汽车悬架系统参数优化设计
13
作者 张海涛 卢琴云 《佳木斯大学学报(自然科学版)》 2026年第1期75-78,共4页
轮毂电机驱动电动汽车是目前新能源汽车发展的主流趋势,而如何提高汽车的平顺性和舒适性是关键,其主要集中在悬架系统弹簧刚度、减振器阻尼、电机悬置刚度和阻尼等系统参数的研究。本文利用蜂群算法对这些参数进行优化设计,并利用MATLA... 轮毂电机驱动电动汽车是目前新能源汽车发展的主流趋势,而如何提高汽车的平顺性和舒适性是关键,其主要集中在悬架系统弹簧刚度、减振器阻尼、电机悬置刚度和阻尼等系统参数的研究。本文利用蜂群算法对这些参数进行优化设计,并利用MATLAB中的Simulink模块对其动力学模型进行建模和仿真,通过对比仿真得出其优化性能的优劣,为轮毂电机驱动电动汽车的设计和研发应用提供参考,节省设计周期和成本。 展开更多
关键词 轮毂电机驱动电动汽车 蜂群算法 参数优化设计 动力学模型
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660 MW火电机组全工况下凝结水节流动态模型的研究
14
作者 卫龙飞 陈伟威 +1 位作者 郭志鹏 韩晓明 《现代电子技术》 北大核心 2026年第2期87-94,共8页
为解决火电机组中凝结水节流模型难以兼顾准确性、快速性和泛化性的问题,提出一种结合机理建模和数据驱动建模的混合建模方法,深入分析了凝结水节流对除氧器内部压力的动态影响,并引入参数辨识技术。首先,根据凝结水节流系统的动态特性... 为解决火电机组中凝结水节流模型难以兼顾准确性、快速性和泛化性的问题,提出一种结合机理建模和数据驱动建模的混合建模方法,深入分析了凝结水节流对除氧器内部压力的动态影响,并引入参数辨识技术。首先,根据凝结水节流系统的动态特性和静态特性,建立准确性高的复杂机理模型;其次,在保证模型精准度的前提下,借助数据驱动方法找到复杂模块中某些复杂变量之间的关系,降低模型的复杂度并提高模型的快速性;最终,采用粒子群优化(PSO)算法,根据所提出的关于负荷、除氧器容积和压力偏差的适应度函数,对不同工况下模型中未知参数进行辨识,提高模型的泛化性。仿真结果表明,在260 MW和450 MW工况下,所提模型的均方根误差(RMSE)、Pearson相关系数等评价指标均有较好表现。证明该模型具有较高的准确性、快速性和泛化性。 展开更多
关键词 火电机组 凝结水节流系统 动态模型 机理建模 数据驱动建模 粒子群优化算法 适应度函数
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数据驱动的过程工业不确定性优化综述 被引量：2
15
作者 刘波 王彧斐 《数字化转型》 2025年第2期65-74,共10页
数字化转型过程中,过程工业面临着设计和运行中的不确定性挑战。这些不确定性挑战的来源多种多样,且信息量大,需要借助优化技术来处理。本文分析了传统与数据驱动的不确定性优化方法的优势和局限,对传统优化方法(如鲁棒优化)、随机规划... 数字化转型过程中,过程工业面临着设计和运行中的不确定性挑战。这些不确定性挑战的来源多种多样,且信息量大,需要借助优化技术来处理。本文分析了传统与数据驱动的不确定性优化方法的优势和局限,对传统优化方法(如鲁棒优化)、随机规划和数据驱动优化方法(包括数据驱动的鲁棒优化、随机规划和分布式鲁棒优化)等进行了对比分析。在此基础上探讨了能源系统、炼油和石化以及供应链等多种场景中面对不确定性时如何应用数据驱动的优化方法解决设计、优化、控制、决策等多种类型的问题。最后指出了过程工业应用这些方法时面临的一些挑战及潜在的改进路径。 展开更多
关键词 过程工业 不确定性 数据驱动优化 算法 应用
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应用数据驱动的分布式配电网故障诊断与保护研究
16
作者 陈扬哲 《微型电脑应用》 2026年第1期72-76,共5页
传统的径向配电网的故障诊断保护方法无法准确识别网络配电网架构下的故障方向,从而无法有效应对网络配电网系统中发生的故障。为了提高网络配电网系统中故障诊断的有效性和准确性,提出一种应用数据驱动的分布式配电网故障诊断与保护方... 传统的径向配电网的故障诊断保护方法无法准确识别网络配电网架构下的故障方向,从而无法有效应对网络配电网系统中发生的故障。为了提高网络配电网系统中故障诊断的有效性和准确性,提出一种应用数据驱动的分布式配电网故障诊断与保护方案。对配电网故障的特征参数进行分析,并介绍基于通信系统的故障保护协调方案。借助基于长短期记忆(LSTM)的故障电流确定算法实现对故障方向的确定,与连接的断路器共享数据以确定故障路段,并在故障路段确认后及时切断该区域以实现故障隔离。在IEEE-14总线系统上对所提出的方案进行验证,验证结果表明,所提出的方案能够在约84 ms内完成对故障类型的诊断处理和故障区域的隔离,在拥有98%诊断准确率的同时,还能在特定故障场景下解决传统故障诊断保护方法无法解决的故障方向识别问题。 展开更多
关键词 分布式配电网 故障诊断保护 数据驱动技术 故障方向识别 长短期记忆 故障电流确定算法
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基于GWO-SSA混合算法的绳驱动蛇形臂结构优化设计
17
作者 夏楷捷 孙国瑞 汤腾飞 《轻工机械》 2026年第1期19-29,共11页
针对现有蛇形臂机器人尺度优化困难、单一元启发算法存在局限性等问题,课题组提出一种具有12自由度的绳驱动蛇形臂机器人及组合优化算法。采用具有2自由度(绕垂直轴旋转(Yaw)和绕横轴旋转(Pitch))的万向节关节结构,实现蛇形臂的灵活运动... 针对现有蛇形臂机器人尺度优化困难、单一元启发算法存在局限性等问题,课题组提出一种具有12自由度的绳驱动蛇形臂机器人及组合优化算法。采用具有2自由度(绕垂直轴旋转(Yaw)和绕横轴旋转(Pitch))的万向节关节结构,实现蛇形臂的灵活运动;基于D-H参数法与数值优化方法建立正/逆运动学模型,并利用蒙特卡洛法与网格搜索方法求解工作空间;提出融合灰狼优化算法(Grey Wolf Optimizer, GWO)与麻雀搜索算法(Sparrow Search Algorithm, SSA)的自适应混合优化策略,引入基于种群分布多样性的动态切换机制,以优化蛇形臂结构。研究结果表明:在受限工作场景下,蛇形臂可达工作空间体积提升了30%。课题组研制的绳驱动蛇形臂机器人结构轻便、模块化程度高,所提出的混合算法在收敛精度与稳定性方面均表现更优。 展开更多
关键词 蛇形臂机器人 万向节结构 绳驱动 工作空间 灰狼优化算法 麻雀搜索算法
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人工智能嵌入教育治理的内在逻辑、现实张力与优化路径 被引量：5
18
作者 吴伟 冯历 《现代教育管理》 北大核心 2025年第10期44-54,共11页
全球科技革命推动人工智能逐渐嵌入教育治理领域,促使其治理模式发生深度转型。人工智能不仅提升治理效率与决策精准性,还推动多元主体协同,弱化传统科层治理结构,实现从行政管理到教学科研的全方位覆盖。同时,数据驱动的智能化治理促... 全球科技革命推动人工智能逐渐嵌入教育治理领域,促使其治理模式发生深度转型。人工智能不仅提升治理效率与决策精准性,还推动多元主体协同,弱化传统科层治理结构,实现从行政管理到教学科研的全方位覆盖。同时,数据驱动的智能化治理促进决策从经验导向转变为数据支持。然而,人工智能的广泛应用也带来诸多现实挑战。在治理目标上,技术依赖可能导致教育价值取向单一,忽视多元需求。在治理主体上,技术规训会削弱教师与学生的自主性,形成隐性操控。在治理内容上,算法推荐易固化信息流,导致内容僵化与决策失真。在治理方式上,算法僭越可能削弱管理者的决策权,影响治理公平性与透明度。为优化教育治理路径,应合理利用人工智能的“乘数效应”。首先,平衡技术效率与人文价值,确保治理效能提升的同时维护教育公平。其次,强化个体自主与数据透明,防止权力过度集中。再次,优化算法与决策智慧融合,兼顾标准化与个性化需求。最后,避免技术滥用,维护管理者的决策权,实现智能化治理与人本治理的协调发展。 展开更多
关键词 人工智能 教育治理 数据驱动 智能决策 算法偏见
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基于多核数据合成的离线小数据驱动的进化算法 被引量：1
19
作者 李二超 刘昀 《浙江大学学报(工学版)》 北大核心 2025年第2期278-288,共11页
为了增强离线数据驱动的进化算法在小数据情景中的表现,削弱代理模型对数据集规模的依赖,提出基于多核数据合成的离线小数据驱动的进化算法(DDEA-MKDS).考虑到代理模型易因小数据陷入过拟合,通过经验公式与遍历法找出针对离线数据集的... 为了增强离线数据驱动的进化算法在小数据情景中的表现,削弱代理模型对数据集规模的依赖,提出基于多核数据合成的离线小数据驱动的进化算法(DDEA-MKDS).考虑到代理模型易因小数据陷入过拟合,通过经验公式与遍历法找出针对离线数据集的最优隐含层节点数,以简化模型结构.为了弥补数据量的不足,训练了3个不同核函数的径向基网络生成合成数据,通过轮盘赌法选择其中的部分数据与原数据集合并,使用新数据集训练代理模型.将DDEA-MKDS与其他5种流行的离线数据驱动的进化算法在6个单目标基准测试问题上进行对比,实验结果表明,所提算法在数据量极小的条件下能够取得良好的效果,寻优效率显著优于其他算法. 展开更多
关键词 离线数据驱动 进化算法 小数据 代理模型 隐含层节点 合成数据
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任务牵引的数据结构与算法在线实训建设
20
作者 张俭鸽 刘晨阳 +1 位作者 杨奎武 金凯忠 《计算机教育》 2025年第12期257-261,共5页
针对数据结构与算法课程实践现状,提出任务牵引的在线实训模式,介绍在线实训建设思路,阐述在线实训设计策略,从实训内容、实训设计、实训模式3个方面介绍任务牵引的在线实训建设,最后进行效果分析,总结在线实训建设特色及优势。
关键词 数据结构与算法 任务牵引 在线实训
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