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大模型与智能优化算法集成研究综述 认领 引用 被引量：11
1
作者 张浩然 李君 +2 位作者 邢立宁 杨若涵 吴健 《控制与决策》 EI CSCD 北大核心 2026年第4期871-891,共21页
大模型作为人工智能领域的一项突破性进展,在新一轮全球科技革命和产业变革中发挥着重要作用.智能优化算法凭借其在降本增效方面的优势,极大地推动了社会经济的稳步发展,两者的有机结合有望为应对复杂交叉的科学研究和工程实践注入新鲜... 大模型作为人工智能领域的一项突破性进展,在新一轮全球科技革命和产业变革中发挥着重要作用.智能优化算法凭借其在降本增效方面的优势,极大地推动了社会经济的稳步发展,两者的有机结合有望为应对复杂交叉的科学研究和工程实践注入新鲜血液.鉴于此,提出大模型与智能优化算法间相互赋能的综述.首先,从定义和分类两个方面介绍大模型和智能优化算法;然后,从大模型赋能智能优化算法和智能优化算法赋能大模型两条路线梳理最新研究进展:前者围绕代理辅助优化、自动优化建模、自动算法设计与生成、自动算法分析与改进、行业应用开展,后者基于参数优化、提示优化、联合优化进行,从通用基础和专用应用两个视角擘画两者的发展方向;最后,展望大模型与智能优化算法集成的机遇和挑战. 展开更多
关键词 大模型 智能优化算法 代理辅助优化 算法自动生成 模型优化
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机器学习在水库下泄水温预测中的应用分析 认领 引用 被引量：3
2
作者 陈俊光 杨世伟 +2 位作者 王远铭 梁瑞峰 李克锋 《水生态学杂志》 CAS CSCD 北大核心 2026年第3期172-178,共7页
探讨不同机器学习模型在水库下泄水温预测中的可靠性,构建高精度水温预测体系,为水库生态调度优化与水库管理提供可靠的技术支撑。以长江上游大渡河瀑布沟水电站为研究对象,采用Spearman相关系数筛选影响水库下泄水温的气象因子与水库... 探讨不同机器学习模型在水库下泄水温预测中的可靠性,构建高精度水温预测体系,为水库生态调度优化与水库管理提供可靠的技术支撑。以长江上游大渡河瀑布沟水电站为研究对象,采用Spearman相关系数筛选影响水库下泄水温的气象因子与水库运行参数,通过遗传算法优化随机森林(RF)、支持向量回归(SVR)、轻量级梯度提升机(LightGBM)、卷积神经网络(CNN)以及长短时记忆网络(LSTM)5种模型参数,开展下泄水温预测研究。结果表明:(1)露点温度与下泄水温相关性最高,相关系数为0.89,风速、云量、太阳辐射和坝前水位与下泄水温相关系数未能达到0.4;(2)遗传算法优化后的模型在训练集上都有较好的表现,其中RF模型表现最优,决定系数r2=0.997,LSTM表现最差(r2=0.953);(3)在下泄水温预测中,各个模型均有较好的拟合效果(决定系数r2>0.931,平均绝对误差≤0.662℃,均方根误差≤0.852℃),其中RF、LightGBM模型残差范围较小,SVR、CNN模型的最大残差更小。经遗传算法优化的机器学习方法可有效应用于水库下泄水温预测。 展开更多
关键词 水库下泄水温 水温预测 机器学习 遗传算法 模型优化
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基于机器学习的分形导数Maxwell混凝土徐变模型 认领 引用 被引量：1
3
作者 梅生启 李旭峰 +4 位作者 王兴举 刘晓东 吴黎明 李星艳 刘哲 《浙江大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2026年第3期487-494,共8页
为了解决现有混凝土徐变模型计算复杂且对多源分散数据预测精度有限的问题,通过物理模型与数据驱动融合的方式,结合具有物理意义的分形导数理论与XGBoost机器学习算法,提出可预测的分形导数Maxwell混凝土徐变模型.基于从NU混凝土徐变数... 为了解决现有混凝土徐变模型计算复杂且对多源分散数据预测精度有限的问题,通过物理模型与数据驱动融合的方式,结合具有物理意义的分形导数理论与XGBoost机器学习算法,提出可预测的分形导数Maxwell混凝土徐变模型.基于从NU混凝土徐变数据库中筛选出的746组试验数据,建立混凝土材料特性、环境条件与分形导数Maxwell模型关键参数(分形阶数和黏性系数)之间的映射关系,采用贝叶斯优化方法确定模型的最优超参数.研究结果表明,所构建模型在测试集上对分形阶数和黏性系数的预测决定系数分别达到0.919和0.908,在独立的验证集上,预测决定系数的评分为0.909,展现出良好的拟合性能和泛化能力.与既有模型相比,提出的物理-数据融合模型在保留理论解释性的同时,有效提高了整体的预测精度. 展开更多
关键词 混凝土徐变 分形导数理论 Maxwell模型 机器学习算法 预测模型
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基于蜘蛛蜂算法优化机器学习模型的滑坡易发性评价方法 认领 引用 被引量：1
4
作者 李泽闯 马强 王宏 《地球信息科学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2026年第2期335-351,共17页
【目的】为了解决滑坡易发性评价模型中最优超参数组合难以确定的问题。【方法】本文引入一种蜘蛛蜂优化算法用于寻找机器学习模型的最优超参数组合,通过蜘蛛蜂优化算法(Spider Wasp Optimizer,SWO)对随机森林(Random Forest,RF)、轻量... 【目的】为了解决滑坡易发性评价模型中最优超参数组合难以确定的问题。【方法】本文引入一种蜘蛛蜂优化算法用于寻找机器学习模型的最优超参数组合,通过蜘蛛蜂优化算法(Spider Wasp Optimizer,SWO)对随机森林(Random Forest,RF)、轻量的梯度提升机(Light Gradient Boosting Machine,LightGBM)、CatBoost(Categorical Boosting)模型进行超参数优化,得到模型最优超参数组合值,进而构建滑坡易发性评价模型。在此基础上,将SWO优化后的上述机器学习模型,采用Stacking集成方法进行模型组合。对比各模型评价结果,筛选得到最优滑坡易发性模型,并采用SHAP(SHapley Additive exPlanations)算法对最优模型评价结果进行可解释性分析。【结果】本文以黑龙江省亚雪公路沿线边坡为例,采用SWO优化算法对上述机器学习模型超参数组合寻优后,SWO-LightGBM、SWO-CatBoost和SWO-RF分别较优化前的模型AUC(Area Under the Curve)值提高2.4%、1.6%、2.2%,这表明SWO算法有效增强了机器学习模型整体性能,即滑坡易发性预测精度。其SWO-LightGBM模型表现最优,其AUC值达到0.939。4个Stacking模型评价结果AUC值在0.924~0.935之间,均低于SWO-LightGBM模型结果。最后,对SWO-LightGBM模型进行可解释性分析可知,坡度、距道路距离、年平均降雨量、距河流距离对滑坡易发性的贡献较大。【结论】本研究通过蜘蛛蜂优化算法寻找最优超参数组合,使模型的预测精度和结果准确性得到了有效提升。 展开更多
关键词 滑坡 易发性 机器学习模型 Stacking 优化算法 模型可解释性 防灾减灾
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边缘计算中轻量化人工智能算法优化方法研究 认领 引用 被引量：1
5
作者 杨雄 卓禀航 +2 位作者 吴志诚 陈儒晖 贺朋飞 《贵州大学学报（自然科学版）》 2026年第3期20-25,共6页
随着物联网与5G技术的快速发展,边缘计算因其低延迟、高带宽及数据本地化处理等优势,逐渐成为人工智能模型部署的重要计算架构。然而,传统深度学习模型在参数规模和计算复杂度上存在显著瓶颈,难以直接适应资源受限的边缘设备。本文围绕... 随着物联网与5G技术的快速发展,边缘计算因其低延迟、高带宽及数据本地化处理等优势,逐渐成为人工智能模型部署的重要计算架构。然而,传统深度学习模型在参数规模和计算复杂度上存在显著瓶颈,难以直接适应资源受限的边缘设备。本文围绕边缘计算环境下的轻量化人工智能算法优化展开研究,首先,分析了模型压缩、网络剪枝、参数量化、知识蒸馏等轻量化方法在边缘设备上的适用性与局限性;其次,构建了融合剪枝与量化的混合优化策略,并在典型边缘计算平台上进行了部署实验;最后,通过延迟、吞吐量、能耗及推理精度等指标对优化前后的模型性能进行对比分析。实验结果表明,该优化策略在保持精度下降不超过2%的前提下,将模型推理延迟降低约35%,功耗降低约22%,显著提升了轻量化算法在边缘计算环境下的综合性能。本研究为资源受限场景下人工智能模型的高效部署提供了参考。 展开更多
关键词 边缘计算 轻量化人工智能算法 模型优化 性能分析
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基于“BPNN+NSGA-II”模型的简支梁优化算法研究 认领 引用 被引量：1
6
作者 柏华军 潘昊阳 +1 位作者 肖祥 秦寰宇 《铁道标准设计》 北大核心 2026年第1期63-70,共8页
针对传统有限元法进行结构优化存在效率低的问题,通过对比不同代理模型和仿生优化算法特点,构建结构优化数学模型,研究BPNN神经网络和NSGA-II算法的架构原理及训练流程,并对比验证NSGA-II算法高效性和基于拉丁超立方设计(LHS)的采样方... 针对传统有限元法进行结构优化存在效率低的问题,通过对比不同代理模型和仿生优化算法特点,构建结构优化数学模型,研究BPNN神经网络和NSGA-II算法的架构原理及训练流程,并对比验证NSGA-II算法高效性和基于拉丁超立方设计(LHS)的采样方法优势,提出基于“BPNN+NSGA-II”模型的结构高效优化算法。其优化原理是基于有限元法构建的样本集对BPNN模型进行训练形成代理模型,使用NSGA-II算法对BPNN代理模型进行优化求解,形成“BPNN+NSGA-II”模型的高效优化算法。以某简支梁结构为例进行优化试验,结果表明:BPNN代理模型预测值与有限元模型计算值相比误差在2%以内,代理模型可靠性高;同时代理模型显著减少NSGA-II算法对有限元模型调用次数,提高优化效率。经优化的简支梁方案,承载能力安全系数接近规范限值,设计方案为近似最优方案。 展开更多
关键词 代理模型 优化算法 BPNN模型 NSGA-II算法 简支梁 拉丁超立方设计 蒙特卡罗采样
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基于风险感知的低空无人机三维路径规划算法 认领 引用 被引量：1
7
作者 蔡铭 方超凡 张韵婕 《华南理工大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2026年第6期88-99,共12页
随着城市空域中无人机应用的快速发展,多无人机在复杂三维环境中的安全协同飞行需求日益迫切。然而,传统路径规划方法多以最短距离为优化目标,未充分考虑建筑物障碍与无人机间动态交互风险,难以保障多机同时运行的安全性与可行性。为此... 随着城市空域中无人机应用的快速发展,多无人机在复杂三维环境中的安全协同飞行需求日益迫切。然而,传统路径规划方法多以最短距离为优化目标,未充分考虑建筑物障碍与无人机间动态交互风险,难以保障多机同时运行的安全性与可行性。为此,提出一种基于风险感知的三维路径规划算法。该算法在构建体素化城市环境并进行障碍膨胀处理的基础上,引入建筑物风险场与无人机间风险场以刻画环境静态风险和多机动态风险,并通过先来先服务(FCFS)策略确定规划顺序依次生成无人机路径。在路径规划过程中,算法基于全局静态风险场与已累积的动态风险场联合约束生成当前无人机的飞行路径;每条路径生成后,将其对应的无人机风险分布按时间叠加至全局风险图,形成时变的综合风险场,以引导后续无人机在综合风险作用下规避高风险区域。仿真结果表明,该算法在有效抑制无人机与建筑物、无人机与无人机间潜在碰撞风险的同时,可保持较优的路径长度,显著提升了多无人机在城市三维环境中的协同飞行安全性。 展开更多
关键词 城市空中交通 无人机 路径规划 A*算法 风险模型
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基于改进深度学习模型的干旱区城市PM2.5浓度预测与应用研究 认领 引用 被引量：2
8
作者 王圣节 张庆红 桑铭键 《干旱区地理》 CSCD 北大核心 2026年第2期343-355,共13页
随着全球城市化进程加速,干旱区城市PM2.5污染因其独特的地理气候条件,呈现强非平稳性与复杂时空特征,传统预测模型难以有效捕捉其动态规律。针对这一挑战,构建了“自适应噪声完备经验模态分解-常春藤优化算法-柯尔莫哥洛夫-阿诺德网... 随着全球城市化进程加速,干旱区城市PM2.5污染因其独特的地理气候条件,呈现强非平稳性与复杂时空特征,传统预测模型难以有效捕捉其动态规律。针对这一挑战,构建了“自适应噪声完备经验模态分解-常春藤优化算法-柯尔莫哥洛夫-阿诺德网络-双向长短期记忆神经网络”(CEEMDAN-IVY-KAN-BiLSTM)混合预测框架,以提升PM2.5浓度的预测精度。该框架通过降噪分解与参数优化联合提取多尺度特征,融合KAN-BiLSTM模型的强非线性拟合与双向时序建模能力,有效提升预测性能。结果表明:(1)2021—2024年乌鲁木齐市PM2.5浓度呈显著季节性波动,冬季因燃煤供暖和逆温层影响均值达41.97μg·m-3,夏季因大气对流增强,浓度降至全年低位附近,且整体呈逐年下降趋势。(2)对数据进行重要性排序可知PM2.5与空气质量指数、PM10、CO、NO2呈强正相关,与气温、露点温度呈负相关,表明燃煤排放、机动车尾气及气象扩散条件是主要影响因素,且模型有效分离了数据中PM2.5序列的高频波动(如沙尘事件)与低频趋势(季节性变化),降低数据非平稳性影响。(3)实验基于2021—2024年乌鲁木齐市逐日空气质量数据开展,结果显示本框架在决定系数、平均绝对误差与均方根误差指标上分别达到0.991、1.391和1.881,均显著优于传统机器学习和常见深度学习模型。验证了“分解-优化-集成”的深度学习框架在干旱区城市PM2.5预测中的适用性。 展开更多
关键词 PM2.5浓度预测 CEEMDAN分解 IVY优化算法 KAN-BiLSTM模型 深度学习 干旱区城市PM2.5
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基于AEA-XGBoost模型的爆破块度预测 认领 引用 被引量：1
9
作者 王晓雷 兰超 +2 位作者 李群 闫顺玺 杜潇潇 《金属矿山》 CAS 北大核心 2026年第2期157-165,共9页
爆破块度是影响露天矿山生产效率和成本控制的重要因素,准确预测块度对于优化爆破参数设计具有重要意义。为此,提出了一种基于阿尔法进化算法(AEA)优化的XGBoost混合集成模型。该模型通过97组爆破样本数据,利用AEA优化XGBoost模型的超参... 爆破块度是影响露天矿山生产效率和成本控制的重要因素,准确预测块度对于优化爆破参数设计具有重要意义。为此,提出了一种基于阿尔法进化算法(AEA)优化的XGBoost混合集成模型。该模型通过97组爆破样本数据,利用AEA优化XGBoost模型的超参数,并结合交叉验证评估其性能。研究结果表明,AEA-XGBoost模型在预测精度、稳定性和泛化能力方面表现优异。模型的决定系数最高为0.9214,方差解释率为92.75%,均方根误差为0.045,显著优于传统的人工神经网络、K近邻算法、梯度提升决策树、LightGBM及AEA优化的随机森林模型,表现出更强的鲁棒性和防过拟合能力。为进一步提高模型的可解释性,采用Shapley加性解释算法进行分析,揭示了弹性模量、堵塞长度与抵抗线比值以及原岩块度是影响爆破块度预测的关键特征。最后,基于8个实际爆破工程案例,验证了AEA-XGBoost模型的应用效果,预测值与实测值高度一致,证明了该模型在复杂地质条件和实际爆破环境中的可行性和有效性。 展开更多
关键词 混合集成模型 AEA优化算法 块度预测 Shapley模型解释
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人工智能与大模型算法在中医脾胃病研究中的应用 认领 引用 被引量：2
10
作者 李敬华 祖雅琪 +1 位作者 刘张怡 唐旭东 《中医杂志》 CSCD 北大核心 2026年第2期149-152,158,共4页
系统探讨了人工智能(AI)与大模型算法在中医脾胃病研究中的发展路径及创新应用,认为通过自然语言处理、深度学习等方法,可显著提升中医脾胃病文献的智能处理效率、深度知识挖掘及临床证据整合水平,有效支持临床决策,实现个性化治疗方案... 系统探讨了人工智能(AI)与大模型算法在中医脾胃病研究中的发展路径及创新应用,认为通过自然语言处理、深度学习等方法,可显著提升中医脾胃病文献的智能处理效率、深度知识挖掘及临床证据整合水平,有效支持临床决策,实现个性化治疗方案生成与疗效预测。基于对国内外脾胃病临床诊疗研究的比较与分析,提出未来需深化多模态数据融合、加强跨学科协作,并关注伦理规范,以推动中医脾胃病研究的标准化、智能化及国际化进程,为AI赋能中医药传承创新提供重要理论指导与实践参考。 展开更多
关键词 人工智能 大模型算法 中医脾胃病
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基于风光水火储暂态控制参数协调的新能源基地储能优化配置方法 认领 引用 被引量：1
11
作者 李正曦 王恺 +3 位作者 贾一超 安娜 张红颖 陈宁 《太阳能学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2026年第4期170-178,共9页
该文在采用风光水火储暂态控制参数协调优化的基础上,对新能源基地中的储能配置进行优化。首先,通过分析新能源基地中风光水火储的传递函数,确定各设备的暂态控制参数,建立新能源基地源-储综合控制模型;然后,在卷积神经网络的基础上,设... 该文在采用风光水火储暂态控制参数协调优化的基础上,对新能源基地中的储能配置进行优化。首先,通过分析新能源基地中风光水火储的传递函数,确定各设备的暂态控制参数,建立新能源基地源-储综合控制模型;然后,在卷积神经网络的基础上,设置3层卷积核大小不同的卷积层,并与长短期记忆网络相结合,建立混合神经网络模型,通过该模型对风光水火储暂态控制参数进行协调优化,提出新能源基地控制策略;最后,根据功率缺额建立储能双层优化目标函数,通过对比不同场景下储能的经济性和暂态稳定性提升能力,提出新能源基地储能优化配置方法,实现新能源基地安全、稳定、经济运行。 展开更多
关键词 暂态稳定 电储能 优化算法 神经网络模型 控制参数
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改进灰狼算法与机器学习混合模型的时间序列预测 认领 引用 被引量：3
12
作者 甘如美江 傅杰 +2 位作者 汪正 江雨燕 王付宇 《重庆工商大学学报（自然科学版）》 2026年第3期125-134,共10页
目的自人类文明诞生以来,与病毒的斗争便从未停止,因此传染病数据预测具有重要参考价值,提出一种新算法以解决灰狼算法易陷入局部最优解和全局搜索能力不足的问题。方法通过Halton序列搜索算法初始化狼群位置,避免灰狼算法陷入局部最优... 目的自人类文明诞生以来,与病毒的斗争便从未停止,因此传染病数据预测具有重要参考价值,提出一种新算法以解决灰狼算法易陷入局部最优解和全局搜索能力不足的问题。方法通过Halton序列搜索算法初始化狼群位置,避免灰狼算法陷入局部最优解和重复运算;引入Levy飞行和随机游动策略对灰狼算法的寻优过程进行优化,以增加算法的全局搜索能力;利用改进的灰狼算法优化6种机器学习模型的参数并进行预测;使用带约束的优化算法序贯最小二乘规划算法(SLSQP,Sequential Least Squares Programming)和灰狼优化算法(GWO,Grey Wolf Optimization Algorithm)得出各模型的最佳集成权重,采用3种评估函数对各模型以及混合模型的预测效果进行得分评估。结果改进的灰狼算法性能良好,在迭代测试中优于其他对比算法;利用改进灰狼算法优化的机器学习预测模型中,以优化梯度提升树模型预测效果最佳,相较于未进行优化模型的绝对平均值误差、均方根误差和拟合优度,预测精度提升了52%、52%和1%。结论基于灰狼优化算法加权后的机器学习模型加权混合得分出色,预测精度进一步得到提升,绝对平均值误差、均方根误差和拟合优度分别为0.07、0.24和0.99,对传染病感染人数的预测具有重要参考价值。 展开更多
关键词 改进的灰狼算法 加权集成模型 Halton序列 Levy飞行
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基于Stacking算法与钻进参数的岩石单轴抗压强度预测 认领 引用 被引量：4
13
作者 岳中文 龙思晨 +5 位作者 闫逸飞 张梦佳 胡昊 薛克军 马文彪 李杨 《采矿与安全工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2026年第1期198-207,共10页
针对传统岩石强度参数测试方法周期长、成本高的问题,本文提出一种基于Stacking集成算法的新型岩石单轴抗压强度预测方法。通过自主研发的岩石数字钻探测试系统,对不同强度材料的组合试件开展数字钻探试验;选择4种不同的机器学习算法(... 针对传统岩石强度参数测试方法周期长、成本高的问题,本文提出一种基于Stacking集成算法的新型岩石单轴抗压强度预测方法。通过自主研发的岩石数字钻探测试系统,对不同强度材料的组合试件开展数字钻探试验;选择4种不同的机器学习算法(包括支持向量机、随机森林、LightGBM和BP-神经网络),利用钻进数据训练相应的算法模型,探究钻进速度、扭矩和推进力与岩石单轴抗压强度之间的关系;采用双层Stacking框架融合4种抗压强度预测模型,构建集成算法模型,以解决单一算法模型预测精度不足、泛化能力差的问题。研究结果表明,Stacking算法模型在不同转速下对岩石单轴抗压强度的预测性能优异,300 r/min转速与400 r/min转速下对不同试件的单轴抗压强度预测结果决定系数R2基本高于0.9,优于其他4种基学习器,且平均绝对误差占实际强度值的比例小于5%。现场应用表明,Stacking算法模型能有效预测巷道岩层的岩石单轴抗压强度,可为岩体随钻探测研究提供新的思路和方法。 展开更多
关键词 钻进参数 Stacking算法 强度预测 集成学习 模型融合
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基于点云数据和启发式算法的复杂龙骨-面板结构智能数字化施工方法 认领 引用 被引量：1
14
作者 廖岳 李汉涛 +4 位作者 刘界鹏 曾焱 李来安 马晓晓 崔娜 《土木与环境工程学报（中英文）》 CSCD 北大核心 2026年第1期174-183,共10页
大型复杂龙骨-面板结构建造过程中,龙骨发生弯曲且扭转,影响面板安装;传统面板深化设计过程存在效率不高、智能化程度低等缺点。以广州南沙国际金融论坛会址为工程背景,开展基于点云数据和启发式算法的大型复杂龙骨-面板结构智能建造技... 大型复杂龙骨-面板结构建造过程中,龙骨发生弯曲且扭转,影响面板安装;传统面板深化设计过程存在效率不高、智能化程度低等缺点。以广州南沙国际金融论坛会址为工程背景,开展基于点云数据和启发式算法的大型复杂龙骨-面板结构智能建造技术研究:针对采光顶深化设计需求,提出适用于龙骨的逆向建模方法;针对骨架几何描述困难的问题,提出多边形弯扭构件轴线提取算法;针对手动划分面板效率低等问题,提出智能化的单元提取方法;基于Guillotine算法,采用不同策略生成面板排布方案并进行评估。研究结果表明:该逆向建模方法能以给定采样间距获取截面几何信息,所建立的龙骨模型重建偏差在6 mm以内,可用于面板深化设计;面板单元划分方法能自动提取各类面板尺寸信息,减少人工选点工作量;基于Guillotine算法生成的面板排布方案能将材料损耗率控制在15%以下。 展开更多
关键词 空间结构 智能建造 点云 逆向建模 启发式算法
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化工过程建模中的时序数据预处理算法及其应用 认领 引用 被引量：1
15
作者 赵祺铭 柳春 +3 位作者 黄新烨 张俊泽 陆璐 邱彤 《化工进展》 EI CAS CSCD 北大核心 2026年第6期3309-3317,共9页
化工时序数据常存在异常值、缺失值和噪声等,其质量直接影响智能化建模效果,但现有预处理方法场景依赖性强,缺乏系统化指导框架。本文构建了面向化工过程的时序数据预处理框架,从时间戳处理、缺失值处理、异常值处理和噪声过滤4个维度,... 化工时序数据常存在异常值、缺失值和噪声等,其质量直接影响智能化建模效果,但现有预处理方法场景依赖性强,缺乏系统化指导框架。本文构建了面向化工过程的时序数据预处理框架,从时间戳处理、缺失值处理、异常值处理和噪声过滤4个维度,系统归纳了预处理方法,深入分析各算法的原理、优缺点及适用性,并提出场景感知的策略选择框架。该框架创新性地将数据质量、建模任务和应用场景作为预处理策略选择的三大关键决策因素,建立了系统的影响机制分析。通过石油化工装置产品收率预测和无机合成装置过程监测两个典型案例验证,展示了差异化预处理方案的制订过程:预测建模任务采用小波降噪等稳健方法保留原始信号动态特征,过程监测任务则采用鲁棒统计和K-近邻填补等灵活方法最大化利用信息。研究表明,所构建的多维度决策框架有效克服了传统方法的场景依赖性问题,为工程技术人员提供了系统性的方法论指导,显著提升了化工过程数据预处理的针对性和有效性。该框架为化工领域数据驱动建模提供了坚实的数据基础,增强了智能化技术在复杂工业环境中的适应性与实用性。 展开更多
关键词 模型 预测 算法 数据预处理 化工时序数据 智能化建模
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金属箔电阻器关键材料性能参数组合的NSGA2和TOPSIS双步优化 认领 引用 被引量：1
16
作者 李登云 廖呈成 +3 位作者 赵玉顺 周峰 殷小东 姚力 《高电压技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2026年第3期1384-1394,共11页
金属箔电阻器是精密电子、电气仪表的关键组件,阻值稳定性和发热特性是这种高精密电阻器的两项关键性能,这两项关键性能受制于电阻器上各种材料之间的性能参数配合。从优化材料参数配合的角度,对影响金属箔电阻器阻值精密性和稳定性的... 金属箔电阻器是精密电子、电气仪表的关键组件,阻值稳定性和发热特性是这种高精密电阻器的两项关键性能,这两项关键性能受制于电阻器上各种材料之间的性能参数配合。从优化材料参数配合的角度,对影响金属箔电阻器阻值精密性和稳定性的电阻温度系数以及影响其使用寿命的最高温升开展了协同优化研究。分析了同时影响电阻温度系数和最高温升的关键材料参数,采用有限元法计算了不同组材料参数对应的电阻温度系数和最高温升。通过NSGA2遗传算法获得了Pareto解集,并构建了TOPSIS优化模型,获得了优化后的材料参数,且通过仿真进行了验证,最后制备了样机与原厂电阻进行对比进一步验证了该方法的有效性。结果表明,同时影响电阻温度系数和最高温升的关键材料参数为:金属箔的电阻率ρm、热膨胀系数αm、陶瓷基板的热膨胀系数αc以及粘接剂的导热系数λr。优化后的材料参数为:ρm=1.2μΩ·m,αm=14.8×10−6℃−1,αc=7.4×10−6℃−1,λr=0.8 W·(m·K)−1。按照优化后的材料参数,制备出改进后的金属箔电阻器样机,其电阻的温度系数为1.92,最高温升为63.9℃。较未改进电阻器分别下降了38.26%及32.81%。按照材料上述研究方法可为金属箔电阻器多性能协同优化提供一定的参考价值。 展开更多
关键词 金属箔电阻器 有限元仿真 NSGA2遗传算法 TOPSIS优化模型 材料参数优化
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单幅图像去雾的生成式方法研究综述 认领 引用 被引量：1
17
作者 曹倩雯 李恭如 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2026年第1期23-34,共12页
图像去雾算法通过对含雾图像进行分析与处理,从图像中去除雾气干扰,恢复清晰、真实的场景信息,对于提升复杂天气条件下计算机视觉系统的感知鲁棒性具有重要意义。近年来,生成式建模方法在图像去雾任务中的引入,极大丰富了算法模型与学... 图像去雾算法通过对含雾图像进行分析与处理,从图像中去除雾气干扰,恢复清晰、真实的场景信息,对于提升复杂天气条件下计算机视觉系统的感知鲁棒性具有重要意义。近年来,生成式建模方法在图像去雾任务中的引入,极大丰富了算法模型与学习范式,逐渐成为该领域的研究热点。为系统梳理当前基于生成式方法的研究进展与发展趋势,围绕单幅图像去雾任务,重点介绍并分析了典型的生成式图像去雾方法,包括基于生成对抗网络(GAN)、扩散模型与Transformer融合架构等代表性模型;随后对主流图像去雾数据集与常用质量评价指标进行了整理与比较;最后结合现有方法的优劣与局限,展望了未来生成式图像去雾的发展方向与挑战,旨在为相关领域研究提供理论支撑与结构化参考。 展开更多
关键词 图像去雾 图像复原 生成式算法 扩散模型 生成对抗网络
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基于负荷可行域和可靠性跟踪的电力系统扩容规划及其求解算法 认领 引用 被引量：2
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作者 李轩 谢开贵 +1 位作者 邵常政 胡博 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2026年第2期200-210,I0003,共11页
电力系统可靠性评估计算复杂度高,难以嵌入电力系统扩容规划模型中.为了实现考虑可靠性的系统扩容规划,提出一种基于负荷可行域和可靠性跟踪的电力系统扩容规划模型及其求解算法.建立基于负荷可行域的近似距离模型,将可靠性评估中的切... 电力系统可靠性评估计算复杂度高,难以嵌入电力系统扩容规划模型中.为了实现考虑可靠性的系统扩容规划,提出一种基于负荷可行域和可靠性跟踪的电力系统扩容规划模型及其求解算法.建立基于负荷可行域的近似距离模型,将可靠性评估中的切负荷计算从优化问题求解转变为方程求解,降低可靠性评估计算复杂度.基于近似距离模型,建立可靠性指标对设备容量的灵敏度模型,实现针对设备容量的可靠性跟踪.最后提出以可靠性提升为目标的电力系统扩容规划模型,以及基于可靠性跟踪和贪心算法的优化求解算法.结果表明:近似距离模型能够有效降低可靠性评估的计算复杂度;灵敏度模型能够正确反映设备容量变化对系统可靠性的影响;扩容规划模型及求解算法能够达到最优的系统扩容规划结果. 展开更多
关键词 扩容规划 可靠性跟踪 负荷可行域 近似距离模型 贪心算法
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无人机覆盖路径规划方法综述 认领 引用 被引量：6
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作者 孙伟昌 罗志浩 +1 位作者 石建迈 刘忠 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2026年第4期709-727,共19页
无人机具有成本低、机动灵活、贴近侦察等优点,在执行区域覆盖扫描任务时能够有效提高作业效率,被广泛应用于战场侦察、农业植保、野外搜救、林区监测等军事和民用领域.当前无人机覆盖路径规划问题已成为无人机自控领域的研究重点.本文... 无人机具有成本低、机动灵活、贴近侦察等优点,在执行区域覆盖扫描任务时能够有效提高作业效率,被广泛应用于战场侦察、农业植保、野外搜救、林区监测等军事和民用领域.当前无人机覆盖路径规划问题已成为无人机自控领域的研究重点.本文系统梳理了近年来无人机覆盖路径规划问题的主要研究文献,分析了问题的概念、特点和分类,从环境建模方法、问题模型和规划算法3个方面进行了分类综述.其中,在路径规划算法中,对研究中涉及的经典算法、构造式启发式算法、元启发式算法和以及学习类等算法进行了分析总结.最后,对无人机覆盖路径规划问题研究的发展趋势进行了总结和展望. 展开更多
关键词 无人机 覆盖路径规划 环境建模 规划模型 路径规划算法
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智能司法背景下的类案同判 认领 引用 被引量：4
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作者 孙海波 《中国应用法学》 CSSCI 2026年第1期153-165,共13页
类案同判是一项重要的司法原则,也是司法追求的重要价值目标。最高人民法院确立的案例指导制度以及类案检索机制,均是朝着实现类案同判作出的重要努力。即便运用案例数据平台检索到案例之后,仍需作类案相似性的判断。数字化发展给类案... 类案同判是一项重要的司法原则,也是司法追求的重要价值目标。最高人民法院确立的案例指导制度以及类案检索机制,均是朝着实现类案同判作出的重要努力。即便运用案例数据平台检索到案例之后,仍需作类案相似性的判断。数字化发展给类案同判同时带来了机遇和挑战,量化或计算仅仅在一定程度上能够解决表面相似性的证立,深层相似性的判断本质上仍依赖于价值判断,通过计算证成类案的命题难以成立。司法裁判固有的复杂性、法律大数据模型的技术壁垒以及类案同判运行的内在机理,使得通过数字化精准预测裁判结果的设想最终难以实现。类案同判的甄别和实现,最终要回归司法规律、人类理性和价值判断。 展开更多
关键词 人工智能 数字化 算法 法律大模型 类案同判
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