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集中降雨影响下辽南仙人洞国家级自然保护区滑坡灾害多因子风险评价 被引量：3
1
作者 郑德凤 潘美伊 +3 位作者 高敏 闫成林 李媛媛 年廷凯 《地质科技通报》 北大核心 2025年第2期48-58,共11页
位于辽宁省南部的仙人洞国家级自然保护区及毗邻区域,近年来在集中降雨期间多次发生滑坡等地质灾害;然而,针对集中降雨影响下该区域滑坡灾害易发性与风险评价还很少探究,因此亟待开展深入研究,这对有效减轻保护区地质灾害危害、提升地... 位于辽宁省南部的仙人洞国家级自然保护区及毗邻区域,近年来在集中降雨期间多次发生滑坡等地质灾害;然而,针对集中降雨影响下该区域滑坡灾害易发性与风险评价还很少探究,因此亟待开展深入研究,这对有效减轻保护区地质灾害危害、提升地质灾害应急和风险防控能力具有重要意义。首先利用SMOTE-Tomek综合采样法、耦合XGBoost模型,对地形地貌、地质岩性、水文气象和人类工程活动因子等12个指标进行深入分析,以获取滑坡灾害易发性评价结果;其次,着重考虑短时间集中降雨和连续性降雨影响,利用研究区周围4个气象站的日降雨数据,计算2018-2023年平均暴雨强度和3 d累计降雨量,作为危险性评价指标,实现对滑坡灾害危险性的量化评估。在此基础上,考虑承灾体的易损性特点和区域防灾减灾能力,构建适用于研究区的多因子滑坡灾害风险评价模型,进而得到滑坡灾害风险评价分区图。结果表明:较高及以上等级风险区约占研究区总面积的10%,主要分布在仙人洞镇东北部、步云山乡北部、长岭镇北部和荷花山镇西南部。未来应重点关注滑坡地质灾害风险较高的仙人洞镇和步云山乡,加强监测和预警工作,为整个研究区的地质灾害防控提供决策支持。 展开更多
关键词 滑坡灾害 易发性评价 风险评价 SMOTE-Tomek算法 XGBoost模型 防灾减灾能力 自然保护区 集中降雨
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面向防疫物资分区配送车机协同路径规划问题 被引量：2
2
作者 马华伟 闫伯英 《系统仿真学报》 北大核心 2025年第1期234-244,共11页
针对目前防疫物资车机协同配送中没有满足疫区无接触配送需求的问题,提出车机协同分区配送问题。以最短配送时间作为优化目标,建立线性规划模型,并提出一种两阶段启发式算法,其中第一阶段通过贪婪算法生成初始解,第二阶段设计了一种混... 针对目前防疫物资车机协同配送中没有满足疫区无接触配送需求的问题,提出车机协同分区配送问题。以最短配送时间作为优化目标,建立线性规划模型,并提出一种两阶段启发式算法,其中第一阶段通过贪婪算法生成初始解,第二阶段设计了一种混合遗传算法(tabu search algorithm with genetic algorithm,TSGA),将禁忌搜索算法思想与遗传算法相结合进行求解,通过引入禁忌表与节点交换算子和节点变异算子,改进了染色体方式,提升了算法的求解性能。实验结果表明,TSGA与基于遗传思想的自适应算法以及混合禁忌模拟退火算法对比,其解质量与求解时间均优。综上,该两阶段算法能够有效解决VRPD-ZD问题,提升防疫物资车机协同配送效率。 展开更多
关键词 车机协同 分区配送 防疫物资配送 两阶段启发式算法 遗传算法
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基于修正q-威布尔分布的矿用卡车可靠性分析
3
作者 刘威 高琪 +2 位作者 刘光伟 白润才 朱乙鑫 《辽宁工程技术大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第2期237-246,共10页
为了更加准确地描述露天矿矿用卡车的失效规律,提高可靠性分析的准确性,构建了一种新的alpha变换。在此基础上,提出了一种四参数修正q-威布尔分布模型,并采用蜣螂优化算法与极大似然估计相结合的方式对模型的参数进行估计。通过实例对... 为了更加准确地描述露天矿矿用卡车的失效规律,提高可靠性分析的准确性,构建了一种新的alpha变换。在此基础上,提出了一种四参数修正q-威布尔分布模型,并采用蜣螂优化算法与极大似然估计相结合的方式对模型的参数进行估计。通过实例对比验证了使用修正q-威布尔分布模型评估矿用卡车可靠性的合理性和有效性。数值试验结果表明,利用修正q-威布尔分布模型对矿用卡车故障间隔时间进行分析,制定相应的预防性维修周期能够更好地保障矿用卡车安全、稳定运行。 展开更多
关键词 矿用卡车 可靠性分析 修正q-威布尔分布 蜣螂优化算法 预防性维修周期 极大似然估计
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基于人工势场的防疫机器人改进近端策略优化算法
4
作者 伍锡如 沈可扬 《智能系统学报》 北大核心 2025年第3期689-698,共10页
针对防疫机器人在复杂医疗环境中的路径规划与避障效果差、学习效率低的问题,提出一种基于人工势场的改进近端策略优化(proximal policy optimization,PPO)路径规划算法。根据人工势场法(artificial potential field,APF)构建障碍物和... 针对防疫机器人在复杂医疗环境中的路径规划与避障效果差、学习效率低的问题,提出一种基于人工势场的改进近端策略优化(proximal policy optimization,PPO)路径规划算法。根据人工势场法(artificial potential field,APF)构建障碍物和目标节点的势场,定义防疫机器人的动作空间与安全运动范围,解决防疫机器人运作中避障效率低的问题。为解决传统PPO算法的奖励稀疏问题,将人工势场因子引入PPO算法的奖励函数,提升算法运行中的奖励反馈效率。改进PPO算法网络模型,增加隐藏层和Previous Actor网络,提高了防疫机器人的灵活性与学习感知能力。最后,在静态和动态仿真环境中对算法进行对比实验,结果表明本算法能更快到达奖励峰值,减少冗余路径,有效完成避障和路径规划决策。 展开更多
关键词 PPO算法 人工势场 路径规划 防疫机器人 深度强化学习 动态环境 安全性 奖励函数
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基于深度极限学习机的暂态稳定预防控制方法
5
作者 刘颂凯 曾羽聪 +5 位作者 张磊 李彦彰 王秋杰 刘龙成 陈萍 赵文博 《广西师范大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第5期64-74,共11页
在电力系统暂态稳定预防控制中时域仿真计算复杂,同时系统存在样本不平衡问题,影响机器学习模型的性能。针对上述问题,本文提出一种基于深度极限学习机(deep extreme learning machine,DELM)的暂态稳定预防控制方法。首先采用过采样技... 在电力系统暂态稳定预防控制中时域仿真计算复杂,同时系统存在样本不平衡问题,影响机器学习模型的性能。针对上述问题,本文提出一种基于深度极限学习机(deep extreme learning machine,DELM)的暂态稳定预防控制方法。首先采用过采样技术处理样本不平衡;然后利用DELM发现平衡数据集的潜在信息,建立电力系统运行特征和暂态稳定指标之间的映射模型,在预防控制中引入基于DELM的暂态稳定预测模型来代替暂态稳定约束最优潮流(transient stability constrained optimal power flow,TSCOPF)模型中含微分代数方程的暂态稳定约束,减少计算复杂度,并采用萤火虫算法对模型进行求解,获取最终策略;最后在IEEE 39节点系统进行仿真验证。结果表明,在预防故障发生时,本文所提的预防控制方法能够以2042美元的优化调整成本实现系统暂态稳定性的提高,将暂态失稳的情况调节为稳定,且采用的萤火虫算法求解的计算时间可以控制在20 s以内,表明本文提出的基于DELM暂态稳定预防控制方法能够有效提升系统的暂态稳定性,且在具有较快的计算速度的同时具有良好的经济性。 展开更多
关键词 暂态稳定 预防控制 最优潮流 样本不平衡 深度极限学习机 萤火虫算法
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基三众核架构中基于同步哈密顿环的无死锁策略
6
作者 李春峰 Karim Soliman +1 位作者 计卫星 石峰 《计算机研究与发展》 北大核心 2025年第4期930-949,共20页
确保片上网络(network-on-chip,NoC)中的数据传输无死锁,是NoC为多处理器片上系统(multi-processor system-on-chip,MPSoC)提供可靠通信服务的前提,决定了NoC甚至MPSoC的可用性.现有的通用防死锁策略难以发挥出特定拓扑结构的自身特点... 确保片上网络(network-on-chip,NoC)中的数据传输无死锁,是NoC为多处理器片上系统(multi-processor system-on-chip,MPSoC)提供可靠通信服务的前提,决定了NoC甚至MPSoC的可用性.现有的通用防死锁策略难以发挥出特定拓扑结构的自身特点和优势,甚至可能会增加网络延迟、功耗以及硬件复杂性.另外,由于路由级和协议级死锁存在显著差异,现有无死锁方案较难同时解决这2类死锁问题,影响了MPSoC的可靠性.利用基三众核架构(triplet-based many-core architecture,TriBA)中拓扑结构自身具有的哈密顿特性提出了基于同步哈密顿环的无死锁策略,该策略依据拓扑结构自身的对称轴和哈密顿边对数据传输进行分类,预防了协议级死锁并提高了数据传输速度;同时使用循环链表技术判断同一缓冲区内数据同步传输方向,消除了路由级死锁并降低了数据传输延迟.在优化前瞻路由算法基础上,设计了基于同步哈密顿环的无死锁路由机制HamSPR(Hamiltonian shortest path routing).GEM5仿真结果表明,与TriBA现有方法相比,HamSPR在合成流量下的平均数据包延迟和功耗分别降低了8.78%~65.40%和6.94%~34.15%,吞吐量提高了8.00%~59.17%;在PARSEC测试集下的应用运行时间和平均数据包延迟分别最高实现了16.51%和42.75%的降低.与2D-Mesh架构相比,TriBA在PARSEC测试集下的应用性能实现了1%~10%的提升. 展开更多
关键词 众核处理器 片上网络 基三众核架构 哈密顿特性 路由算法 死锁预防
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基于改进鲸鱼算法的含风电电力系统动态安全预防控制策略
7
作者 葛晓琳 章国耀 +2 位作者 符杨 钱嘉 严鑫 《中国电机工程学报》 北大核心 2025年第1期98-110,I0008,共14页
高渗透率的风电给电力系统稳定运行带来了严重冲击,面向时间断面的预防控制方法已难以适用,为此提出一种新的电力系统动态安全预防控制策略。首先,针对风电不确定集难以客观描述的问题,利用贝叶斯多元非线性模型构建计及风向影响下的风... 高渗透率的风电给电力系统稳定运行带来了严重冲击,面向时间断面的预防控制方法已难以适用,为此提出一种新的电力系统动态安全预防控制策略。首先,针对风电不确定集难以客观描述的问题,利用贝叶斯多元非线性模型构建计及风向影响下的风电功率不确定集;其次,建立考虑期望损失的故障集分类,在不大幅增加预防控制成本下,将部分故障集从紧急控制集转移至预防控制集,提升系统的暂态稳定防御能力;接着,针对含风电电力系统运行点变化剧烈的问题,引入动态安全指数描述预想故障对应的动态运行曲线,在此基础上提出连续时间动态安全预防控制方法;最后,针对鲸鱼算法求解预防控制策略难以获得高质量解的问题,构造基于马氏距离的自适应鲸鱼算法进行求解。仿真算例验证表明,所提模型和方法能有效提升系统的动态安全性并降低预防控制成本。 展开更多
关键词 动态安全域 预防控制 暂态稳定 鲸鱼算法
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基于地理探测器和AdaBoost算法的侏罗系煤层顶板富水性评价
8
作者 刘杰 施龙青 +2 位作者 高红星 马明 韩进 《煤炭工程》 北大核心 2025年第7期156-164,共9页
为探究影响侏罗系煤层顶板富水性的关键因素并对其富水性状况做出合理评价,以邵寨煤矿为研究对象,采用地理探测器分析岩性、构造因素及其相互作用与富水性的关联,筛选出主要影响因素,再结合AdaBoost算法对研究区富水性水平进行评价。结... 为探究影响侏罗系煤层顶板富水性的关键因素并对其富水性状况做出合理评价,以邵寨煤矿为研究对象,采用地理探测器分析岩性、构造因素及其相互作用与富水性的关联,筛选出主要影响因素,再结合AdaBoost算法对研究区富水性水平进行评价。结果表明:砂泥互层数(0.62)、砂岩等效厚度(0.45)、砂岩厚度(0.42)、砂泥比(0.31)及岩性影响指数(0.09)是研究区富水性评价的关键因素。其中砂泥互层数是侏罗系煤层顶板富水性评价的最重要因素,而构造因素对富水性的影响较弱。研究区富水性空间分布特征为:高富水性区域主要位于东北部,中等富水性区域分布在中西部及中东部小部分区域,大部分区域富水性偏低。 展开更多
关键词 富水性评价 地理探测器 ADABOOST算法 侏罗系煤层 水害防治
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基于内-外因理论和Apriori算法的动火作业事故分析 被引量：7
9
作者 国汉君 江益 +4 位作者 姚勇征 曹海滨 唐珂 刘伟 康荣学 《中国安全生产科学技术》 CAS CSCD 北大核心 2024年第11期101-109,共9页
为研究动火作业事故致因及其相互作用,采用Apriori关联规则算法和内-外因理论相结合的方法,对2013-2023年100起动火作业事故致因进行深入分析。根据内-外因事故致因理论,从作业人员、设备设施、作业场所和作业管理4个方面对事故原因进... 为研究动火作业事故致因及其相互作用,采用Apriori关联规则算法和内-外因理论相结合的方法,对2013-2023年100起动火作业事故致因进行深入分析。根据内-外因事故致因理论,从作业人员、设备设施、作业场所和作业管理4个方面对事故原因进行分类,分析不同事故原因的发生频数,构建动火作业事故致因因素集;采用Apriori算法挖掘事故致因间的关联关系,对强关联规则进行具体分析。研究结果表明:作业前检查不到位、安全教育培训不到位、安全主体责任落实不到位等是导致动火作业事故发生的关键致因因素,在此基础上提出针对动火作业安全的预防措施,并构建动火作业安全管控策略。研究结果可为揭示动火作业事故预防的关键点,减少动火作业事故的发生提供参考。 展开更多
关键词 动火作业 APRIORI算法 致因因素 事故预防
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改进蚁群算法的森林防火移动机器人路径规划 被引量：10
10
作者 杨松 洪涛 朱良宽 《森林工程》 北大核心 2024年第1期152-159,共8页
为解决森林防火移动机器人在森林地形条件的最优路径规划问题,提出一种基于拓展邻域的改进蚁群算法。首先引入定向邻域拓展策略,并将搜索邻域从8个拓展至10个拓展,以求扩大搜索效率与范围;然后综合考虑影响移动机器人的多种因素,利用路... 为解决森林防火移动机器人在森林地形条件的最优路径规划问题,提出一种基于拓展邻域的改进蚁群算法。首先引入定向邻域拓展策略,并将搜索邻域从8个拓展至10个拓展,以求扩大搜索效率与范围;然后综合考虑影响移动机器人的多种因素,利用路径长度和能耗改进启发函数;接着通过位置信息改进初始信息素;最后结合最大-最小蚂蚁系统(MMAS)和精英蚂蚁等算法模型的优点,改进信息素更新规则。结果表明,所提出的改进蚁群算法与传统蚁群算法、基于多启发因素的改进蚁群算法相比,路径长度分别缩短7.66%、6.53%,能耗指标分别下降62.2%、49.3%,综合指标分别下降32.6%、23.1%。研究显示所提出的改进蚁群算法具有更强的全局搜索能力和较好的应用价值。 展开更多
关键词 拓展邻域 路径规划 蚁群算法 移动机器人 森林防火
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算法推荐场域中的意识形态安全风险防控机制研究 被引量：6
11
作者 潘莉 龚迎迎 《南昌大学学报（人文社会科学版）》 CSSCI 北大核心 2024年第3期22-31,共10页
随着数字智能技术的蓬勃发展,由算法推荐技术构建的算法推荐场域已成为人们获取信息的重要来源地,因此可通过根本立场方向、话语解释权力、信息呈现样态和信息筛选分发模式等路径深刻影响意识形态建设。当前,多样错误价值对主流意识形... 随着数字智能技术的蓬勃发展,由算法推荐技术构建的算法推荐场域已成为人们获取信息的重要来源地,因此可通过根本立场方向、话语解释权力、信息呈现样态和信息筛选分发模式等路径深刻影响意识形态建设。当前,多样错误价值对主流意识形态的置换、技术中立对价值观念内核的隐藏、资本逻辑主导对人本逻辑回归的梗阻和特定信息投送对整体事实面貌的遮蔽共同呈现了算法推荐场域中意识形态安全的风险样态。针对此,必须协同构建主流价值引领机制、算法素养培育机制、算法技术管理机制和算法法律规制机制,有效防控算法推荐场域内的意识形态风险,维护意识形态安全。 展开更多
关键词 算法推荐技术 算法推荐场域 意识形态安全 防控机制
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考虑运输时间和机器预维护的柔性作业车间绿色调度 被引量：4
12
作者 张洪亮 徐公杰 +1 位作者 鲍蔷 余乐安 《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2024年第9期3111-3124,共14页
针对柔性作业车间调度问题,在同时考虑运输时间、机器预维护和能耗等约束的情况下,建立了最小化完工时间和总能耗的混合整数规划模型,并提出一种多目标离散Jaya算法进行求解。根据问题的特点,设计了基于工序和机器的双层编码方式,并采... 针对柔性作业车间调度问题,在同时考虑运输时间、机器预维护和能耗等约束的情况下,建立了最小化完工时间和总能耗的混合整数规划模型,并提出一种多目标离散Jaya算法进行求解。根据问题的特点,设计了基于工序和机器的双层编码方式,并采用均衡加工时间和能耗的种群初始化方法产生高质量的初始种群。为了将解转化为可行有效的调度方案,设计了带有预维护动态调整策略和考虑运输时间的贪婪插入解码方法。根据解的不同情况,采用不同的方式更新个体。将本文设计的算法与常用的多目标优化算法在18组不同规模的测试算例下进行对比分析,验证了所提算法的有效性。实验结果表明,所提算法能够有效解决考虑运输时间和机器预维护的柔性作业车间绿色调度问题。 展开更多
关键词 柔性作业车间调度 运输时间 预维护 能耗 多目标离散Jaya算法
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基于PSO-Elman神经网络的井底风温预测模型
13
作者 程磊 李正健 +1 位作者 史浩镕 王鑫 《工矿自动化》 CSCD 北大核心 2024年第1期131-137,共7页
目前井下风温预测大多采用BP神经网络,但其预测精度受学习样本数量的影响,且容易陷入局部最优,Elman神经网络具备局部记忆能力,提高了网络的稳定性和动态适应能力,但仍然存在收敛速度过慢、易陷入局部最优的问题。针对上述问题,采用粒... 目前井下风温预测大多采用BP神经网络,但其预测精度受学习样本数量的影响,且容易陷入局部最优,Elman神经网络具备局部记忆能力,提高了网络的稳定性和动态适应能力,但仍然存在收敛速度过慢、易陷入局部最优的问题。针对上述问题,采用粒子群优化(PSO)算法对Elman神经网络的权值和阈值进行优化,建立了基于PSO-Elman神经网络的井底风温预测模型。分析得出入风相对湿度、入风温度、地面大气压力和井筒深度是井底风温的主要影响因素,因此将其作为模型的输入数据,模型的输出数据为井底风温。在相同样本数据集下的实验结果表明:Elman模型迭代90次后收敛,PSO-Elman模型迭代41次后收敛,说明PSO-Elman模型收敛速度更快;与BP神经网络模型、支持向量回归模型和Elman模型相比,PSO-Elman模型的预测误差较低,平均绝对误差、均方误差(MSE)、平均绝对百分比误差分别为0.376 0℃,0.278 3,1.95%,决定系数R^(2)为0.992 4,非常接近1,表明预测模型具有良好的预测效果。实例验证结果表明,PSO-Elman模型的相对误差范围为-4.69%~1.27%,绝对误差范围为-1.06~0.29℃,MSE为0.26,整体预测精度可满足井下实际需要。 展开更多
关键词 井下热害防治 井底风温预测 粒子群优化算法 ELMAN神经网络 PSO-Elman
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SMOGN过采样下导水裂隙带高度的MPSO-BP预测模型 被引量：2
14
作者 刘奇 梁智昊 訾建潇 《煤田地质与勘探》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第11期72-85,共14页
【目的】导水裂隙带高度是顶板(涌)突水、地下水资源流失的重要影响因素之一,是矿井防治水研究的重点。【方法】为了准确地预测煤层顶板导水裂隙带高度,选取开采深度、采高、煤层倾角、工作面斜长、硬岩岩性比例系数和开采方法作为导水... 【目的】导水裂隙带高度是顶板(涌)突水、地下水资源流失的重要影响因素之一,是矿井防治水研究的重点。【方法】为了准确地预测煤层顶板导水裂隙带高度,选取开采深度、采高、煤层倾角、工作面斜长、硬岩岩性比例系数和开采方法作为导水裂隙带高度的主要影响因素,搜集200例导水裂隙带高度实测样本作为模型数据集。首先,采用自适应高斯噪声过采样方法(synthetic minority over-sampling technique for regression with Gaussian noise,SMOGN)对原始数据集进行过采样,结合8折交叉验证,将平均绝对误差(EMA)、均方根误差(ERMS)和决定系数(R2)作为回归模型评价指标,确定最优的BP神经网络结构,然后采用变异粒子群优化算法(mutation particle swarm optimization,MPSO),对神经网络的初始权值和阈值进行优化,最后将优化后的预测模型进行工程现场应用。【结果和结论】结果表明:该数据集下,BP神经网络采用Huber loss和Adam一阶优化算法,训练速度和稳定性均得到提升,最优激活函数为Tanh,最优隐藏层节点数为12。当MPSO种群数量为50时,模型性能最好,经过SMOGN过采样和MPSO超参数优化,最终训练集的EMA为0.163,ERMS为0.216,R2为0.948,验证集的EMA为0.260,ERMS为0.341,R2为0.901。在现场应用中模型预测的相对误差均在9%以下。结果表明结合SMOGN技术和MPSO超参数优化技术,显著提高了模型的稳定性和泛化性能,改善了样本分布特征,提高了样本利用效率和模型预测效果,对导水裂隙带高度模型的训练和预测具有重要的借鉴意义。 展开更多
关键词 煤矿防治水 回归过采样 导水裂隙带 高度预测 变异粒子群算法 模型优化
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金融大模型:应用、风险与制度应对 被引量：12
15
作者 罗世杰 《金融发展研究》 北大核心 2024年第6期70-78,共9页
作为新质生产力的要素之一,金融大模型的应用具有高度的技术优越性、行业契合性与实践可行性。但金融大模型在给金融业带来巨大效益的同时也将引发一系列风险,主要体现为算法可信风险、数据安全风险和法律监管风险。然而,风险的出现并... 作为新质生产力的要素之一,金融大模型的应用具有高度的技术优越性、行业契合性与实践可行性。但金融大模型在给金融业带来巨大效益的同时也将引发一系列风险,主要体现为算法可信风险、数据安全风险和法律监管风险。然而,风险的出现并不意味着应当停止对金融大模型技术本身的应用。应对金融大模型的应用风险进行类型化与法律化检视,并融合算法伦理、数据相对安全和功能性监管三大理念,从“技”“制”二元共治视角建立可行的法律风险防范制度。通过健全相关制度,借助体系化制度工具应对金融大模型的法律风险,促进其安全、可信落地应用,为我国实现金融数智化转型和建设金融强国蓄力。 展开更多
关键词 新质生产力 金融大模型 算法可信 数据安全 功能性监管 风险防范
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考虑群组预维修的多目标柔性作业车间调度
16
作者 李立威 邓蕾 +2 位作者 廖雯竹 汤宝平 王义 《重庆大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第9期1-13,共13页
柔性作业车间系统能满足社会对个性化、小批量及定制化产品的需求,该车间系统具有设备众多、工艺路线复杂、故障频次多等特点,但目前只是采取单机预防性维修策略来避免设备故障,势必会增加维修次数和维修成本,影响生产活动。针对传统单... 柔性作业车间系统能满足社会对个性化、小批量及定制化产品的需求,该车间系统具有设备众多、工艺路线复杂、故障频次多等特点,但目前只是采取单机预防性维修策略来避免设备故障,势必会增加维修次数和维修成本,影响生产活动。针对传统单机预防性维修带来的问题,提出将群组预防性维修策略应用于柔性作业车间系统,并建立了群组预防性维修和多目标柔性作业车间联合优化模型。为了克服传统算法局部搜索能力不足的问题,设计了一种新的多目标进化算法求解多目标柔性作业车间调度问题,并展示了如何在柔性作业车间系统应用群组预防性维修。实验结果表明:所设计多目标进化算法能求出更多的最优解,具有更快的收敛速度,且能收敛到更优目标值;群组预防性维修比单机预防性维修的维修次数更少,维修成本更低,对生产活动影响更小,算例结果显示群组预防性维修相比于单机预防性维修在维修次数和维修成本方面均降低了150%;对将群组预防性维修策略应用于半导体代工厂生产设备的维修进行了展望。 展开更多
关键词 柔性作业车间系统 群组预防性维修 多目标优化算法 半导体设备
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自动化集装箱码头防台应急箱区整理方法比较 被引量：1
17
作者 陆志勇 刘慧波 马翠芳 《上海海事大学学报》 北大核心 2024年第2期46-52,共7页
针对自动化码头在汛期以防台风为目的的箱区整理问题,以最小化总移箱次数为目标,建立箱区整理移箱策略。提出基于优先搜索策略的贪心算法(算法1)和基于优先搜索策略的最长加减箱序列算法(算法2),分别与遗传算法进行对比分析。结果表明:... 针对自动化码头在汛期以防台风为目的的箱区整理问题,以最小化总移箱次数为目标,建立箱区整理移箱策略。提出基于优先搜索策略的贪心算法(算法1)和基于优先搜索策略的最长加减箱序列算法(算法2),分别与遗传算法进行对比分析。结果表明:算法2求得的移箱方案中总移箱次数比算法1的减少了12%,比遗传算法的减少了36.9%;算法2的求解速度比算法1的快了61.8%,相较于遗传算法更是有了极大的提高,能够适用于对自动化集装箱码头进行箱区整理的大规模任务。 展开更多
关键词 汛期防台风 移箱 优先搜索策略 最长加减箱序列算法 贪心算法 遗传算法
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基于混合遗传算法的无人机森林防火巡护路径研究
18
作者 张峰玲 童红卫 +5 位作者 黄天来 陈哲 李勇 叶婷婷 项小军 程爱林 《浙江林业科技》 2024年第5期132-139,共8页
本研究提出了一种混合遗传算法,即K-means聚类分析结合基于模拟退火改进的遗传算法,以优化无人机森林防火巡护路径规划。首先,通过K-means聚类分析对巡护点进行分类,有效降低解空间,并适应无人机的续航限制。接着,初始化种群时采用自然... 本研究提出了一种混合遗传算法,即K-means聚类分析结合基于模拟退火改进的遗传算法,以优化无人机森林防火巡护路径规划。首先,通过K-means聚类分析对巡护点进行分类,有效降低解空间,并适应无人机的续航限制。接着,初始化种群时采用自然数编码表示每个巡护点,形成初始解集。在进化机制中,采用改进的顺序交叉(OX)技术进行基因交换,并通过模拟退火算法优化选择操作,增强局部寻优能力,防止陷入局部最优。文章以浙江省青田县腊口镇为例,实证结果表明,K-means聚类分析将腊口镇防火巡护点分为2个簇,使用改进的遗传算法对每个簇进行优化,均能达到全局最优解。仿真实验结果表明,改进后的混合遗传算法在不同规模的防火巡护点路径规划中表现出色:当巡护点规模为10个以下时,传统遗传算法和混合遗传算法没有明显差距,当巡护点规模增加20个以上时混合遗传算法优化结果优势明显。当巡护点规模为30个时,优化时间增加约3.37秒,但最优路径长度减少了23.90%。当巡护点规模为40个时,优化时间增加约4.83秒,但最优路径长度减少了30.18%。结论显示,K-means聚类分析有效降低了解空间并适应无人机续航限制,遗传算法的全局寻优与模拟退火的局部寻优相结合,显著提高了无人机巡护效率和资源配置效果,为无人机在森林防火中的应用提供了新思路。 展开更多
关键词 遗传算法 K-MEANS聚类算法 无人机 森林防火 路径规划
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基于YOLOv5的早期林火监测方法研究 被引量：3
19
作者 罗将 《森林防火》 2024年第2期14-19,共6页
研究采用深度学习技术,基于YOLOv5算法识别森林火灾初期图像,提高预警效率,减少生态及社会损失。在YOLOv5算法的基础上进行了网络结构优化,提出了一种能够在野外识别林火中火焰特征的模型方法,通过对数据集采用数据预处理、数据增强、... 研究采用深度学习技术,基于YOLOv5算法识别森林火灾初期图像,提高预警效率,减少生态及社会损失。在YOLOv5算法的基础上进行了网络结构优化,提出了一种能够在野外识别林火中火焰特征的模型方法,通过对数据集采用数据预处理、数据增强、模型训练与优化等步骤得到检测模型,通过指标评估得到模型的检测精度。该算法在林火监测中具有较高的准确率和实时性,能够有效降低火灾发生的概率,减少火灾带来的损失。基于YOLOv5改进网络的早期林火监测算法研究具有重要的理论价值和广泛的应用前景。 展开更多
关键词 森林防火 深度学习 目标检测 YOLOv5算法 注意力机制
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考虑设备周期性维护的流水车间生产调度优化算法 被引量：14
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作者 张思源 陆志强 崔维伟 《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2014年第6期1379-1387,共9页
针对流水线车间,在考虑周期预防性维护的基础上,以最小化最大完工时间为优化目标,分别建立了置换车间与非置换车间两种不同情形下的数学优化模型。设计了结合增量式进化策略、局域搜索机制、种群密度管理的混合遗传算法,对问题进行优化... 针对流水线车间,在考虑周期预防性维护的基础上,以最小化最大完工时间为优化目标,分别建立了置换车间与非置换车间两种不同情形下的数学优化模型。设计了结合增量式进化策略、局域搜索机制、种群密度管理的混合遗传算法,对问题进行优化求解。提出了以NEH思想为基础的快速启发式算法,该算法结合了邻域搜索与基于解序列破坏重组的广度搜索机制。在不同问题规模下,混合遗传算法的解与CPLEX精确解的对比结果表明:混合遗传算法可有效求解此类问题,而所提出的启发式算法可在保证解的较优性的基础上大幅度提高运算速度。随着工件数量和维护频次的增加,非置换车间的柔性使得其表现相比置换车间更加优异。 展开更多
关键词 流水车间 生产调度 预防性维护 遗传算法 启发式算法
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