文章-世纪中文出版社

我国矿山资源丰富，分布广泛，但大量的开采往往导致矿区地表沉陷，进而给地面建筑物、道路等带来严重损害。因此，加强对矿区地质沉降预测，对做好矿区科学开采和保护具有现实价值和意义。而传统的地表沉陷监测通常只能得到主断面的移动规律，并借助该规律进行反演推算整个矿区的变形情况，如三角测量、GPS测量等。这种传统的方法存在很大的缺陷，存在建筑物损害，变形评估结果不准确的问题。本文主要分析微型无人机在矿山地质工程测绘中的应用。

论算法推荐在新闻资讯客户端的应用下载：162 浏览：1692

陈祯《新闻传播研究》 2022年3期

摘要:

算法技术在各大新闻资讯类平台的应用，实现了新闻信息的“私人订制”，大大减轻了受众进行信息检索的负担，但也带来了一系列问题，如选择性接触、群体极化、信息茧房、媒介侵权等。本文分析了算法和人工智能在信息传播领域的应用逻辑，并在技术源头优化、平台引导主流价值、用户提高媒介素养这三个方面提出建议。

基于随机共振与自适应滤波的机车信号降噪算法研究下载：28 浏览：725

师淅雨1 张驰沣2 刘一帆3 《电气学报》 2024年11期

摘要:

随着科技的进步，机车系统的复杂性与运载能力日益增强，所产生的信号数据量也随之显著增加。机车在运行过程中会受到多种干扰因素的影响，如环境噪声、电气干扰以及机械振动等，这些因素导致信号质量下降，从而影响机车的运行安全及性能，有效地从噪声中提取有用的信号成了一个亟待解决的重要课题。

探究大数据环境下机器学习算法趋势下载：136 浏览：1528

黄舟《中国环境保护》 2023年6期

摘要:

当前信息库中的信息数量越来越多，信息处理的过程越来越复杂，在创建起大数据环境的同时，对于相关技术也就提出了更高的要求。同时，人工智能技术已经得到广泛应用，机器学习作为其中的核心，受到了越来越多的关注。相对于既往的分析方式来说，机器学习可以大幅度提升数据分析的效率和应用价值，所以需要在积极研究机器学习算法，以提升大数据环境下的机器学习应用效果，所以本文主要针对大数据环境下机器学习算法趋势进行探究，以供参考。

基于智能算法的石油化工自控仪表性能改进研究下载：78 浏览：909

张志《中国石油工业》 2024年5期

摘要:

本文着重探讨了智能算法的定义和特点，并研究了智能算法的有效应用改进石油化工自控仪表性能的关键步骤。通过遵循这些步骤，石化企业可以更好地优化生产流程，降低生产成本，提高生产质量、安全性和可靠性，因此迎来全新的发展机遇。

基于深度学习算法的集成电路信号处理技术研究与应用下载：50 浏览：826

陈逸扬《电气学报》 2024年1期

摘要:

传统的IC信号处理技术通常依赖于专业领域知识和经验规则进行数据分析和处理，但随着IC芯片设计复杂度的增加和制造工艺的精密化，传统方法逐渐显露出局限性。相比之下，基于深度学习算法的IC信号处理技术具有对复杂、大规模数据进行高效、自动化处理的优势，能够更好地适应IC信号处理的多样性和复杂性。本文主要分析基于深度学习算法的集成电路信号处理技术研究与应用。

智能控制算法下新能源汽车电池管理系统优化研究下载：105 浏览：1085

吴卫忠《能源学报》 2024年10期

摘要:

电池作为新能源汽车的主要驱动力，并且电池管理系统在提升电池稳定性、可靠性方面，有着十分重要的作用。但是，传统电池管理系统在面对新能源汽车中，存在着诸多不足，例如：适应性限制、电池参数估算精度较差等问题，直接影响着电池性能。对此，本文将智能控制算法作为背景，提出新能源汽车电池管理系统优化对策，目的就是解决传统电池管理系统中存在的不足，优化电池使用性能和寿命，满足新能源汽车长期行驶的需求。

火力发电厂汽轮机过热器性能优化研究下载：64 浏览：743

师浩翔吴晓军杜建凯王亚斌杨福男刘婧晨《中国电气工程》 2024年6期

摘要:

火力发电厂作为我国主要的电力供应载体，其汽轮机的热效率直接关联着电力生产的成本和环保问题。基于此，本研究专聚于火力发电厂中汽轮机过热器的性能优化问题。本研究首先建立了过热器的性能预测模型，并通过灵敏度分析找出影响过热器性能的主要因素。在此基础上，进一步对过热器的设计参数进行优化，成功提高了热效率并验证了模型的有效性。本研究有望对火力发电厂的热效率提升、运行成本降低、环境污染减少等方面产生实际应用价值。希望本研究结果对于提高火力发电厂的热效率、降低运行成本和减小环境影响具有一定的实际参考价值。

基于大数据的机器学习算法在人工智能应用中的研究下载：37 浏览：952

曹明《人工智能研究》 2024年9期

摘要:

随着大数据技术的发展，机器学习算法在人工智能应用中的重要性日益凸显。本文探讨了基于大数据的机器学习算法在智能推荐系统、图像识别和自然语言处理中的应用。通过分析和总结当前的研究成果，本文详细介绍了决策树、支持向量机、神经网络和集成学习等主要算法在大数据环境下的应用，并结合实际案例展示了其效果和挑战。研究表明，大数据为机器学习提供了丰富的数据资源，而机器学习算法能够从大数据中提取有价值的信息，提升智能系统的性能。未来研究可以进一步优化算法，提升其计算效率和预测准确性，同时关注数据隐私与安全问题，确保人工智能技术的合法合规应用。本文的研究成果为大数据和机器学习领域的研究者和从业者提供了参考，推动了人工智能技术在各行业中的应用和发展。

基于大数据的人工智能算法优化研究下载：82 浏览：730

胡燕《人工智能研究》 2024年5期

摘要:

随着大数据与人工智能的深度融合，以大数据为研究对象的人工智能算法优化研究日益重要。为了响应这一需求，本论文旨在通过研究大数据环境下的人工智能算法优化，以提高算法的计算效率与精度。采用相关优化技术并结合大数据处理框架，构建并改进了一种人工智能算法。该算法发挥了大数据的规模效应和丰富性的优势，降低了算法的时间复杂度，并提高了计算的精度。实验结果表明，相较于传统算法，该优化算法在大数据环境下的处理速度更快，预测精度更高。此研究成果对于大数据层面的人工智能算法优化具有重要的实践价值和理论意义。

大数据技术在人工智能领域的深度学习应用研究下载：79 浏览：1717

路阳《人工智能研究》 2024年5期

摘要:

随着大数据技术的不断发展，其在人工智能领域尤其是深度学习中的应用也愈加广泛。本文以深度学习为研究方向，首先介绍了大数据技术的基本概念和特点，再通过分析大数据在深度学习中的应用情况及其价值，揭示大数据技术推动深度学习发展的重要性。采用大数据技术，我们可以处理海量的数据，并对其进行挖掘和分析，从而为深度学习模型的训练提供丰富的数据资源，增强模型的学习能力和预测准确度。此外，介绍了大数据技术在优化深度学习算法、提高计算效率等方面的应用，并阐述了大数据技术在AI领域实际应用中所遇到的挑战与对策。通过对大数据技术的研究和应用，可以进一步推动人工智能领域的发展，为各种智能化应用提供强大的技术支持。

新能源风光储能技术的应用研究下载：95 浏览：1077

郑井阶《能源学报》 2024年5期

摘要:

面对新世纪中期全球化石能源即将枯竭的预警,各国都大力发展新能源以应对能源危机时代的挑战.储能技术是新能源领域能否实现快速发展的重要影响因素,是解决新能源对环境污染小但受气候环境影响大,应用效能难以持续平稳问题的关键技术.本文对储能技术进行分析,探讨如何在新能源领域加快储能技术的应用,提出了应用的有效对策和建议.此次研究旨在找到储能技术在新能源领域应有的清晰路径和方向,促进新能源快速进入社会生活的方方面面.

电传动内燃机车励磁控制系统的研究下载：127 浏览：1303

姜元昊1 李佳懿2 李昕3 《中国电气工程》 2023年9期

摘要:

随着电动车辆的普及和需求的增加，研究电传动内燃机车励磁控制系统具有重要意义。本文在分析电动车辆市场和技术发展的基础上，提出了一种新型的励磁控制系统设计方案，并进行了深入研究。通过对传统与现代控制算法的比较与分析，我们设计了一种优化的励磁控制策略，并搭建了相应的实验平台进行验证。实验结果表明，该控制系统能够有效提升内燃机车的励磁效果，提高整体性能，并在动力、经济性和环保性方面都具有显著优势。本研究成果对于电传动内燃机车技术的发展具有重要的指导意义。

电子工程在建筑物防雷设计中的智能化解决方案研究下载：86 浏览：866

陆燕《设计研究》 2024年12期

摘要:

本文研究了电子工程在建筑物防雷设计中的智能化解决方案。首先，探讨了电子工程在防雷领域的重要性和应用现状。然后，提出了基于智能化技术的防雷设计方案，包括智能感知系统、自动化控制系统和数据分析算法等。最后，通过案例分析验证了该方案的有效性和可行性。这项研究为提高建筑物防雷能力提供了新的思路和方法。

下一代无线通信网络中的频谱资源管理优化研究下载：85 浏览：1064

陈琼周闯柱任敏《信息通信与技术》 2024年11期

摘要:

随着无线通信技术的迅猛发展，频谱资源的管理优化成为提升网络性能的关键。对下一代无线通信网络中的频谱资源进行有效管理，能够显著提高网络的带宽利用率和用户体验。本文探讨了当前频谱资源管理面临的主要挑战，包括频谱分配不均、干扰管理不足以及动态资源调度的复杂性。通过引入先进的算法和技术手段，如机器学习和智能优化，提出了一种综合性的优化策略，以提升频谱资源的利用效率和网络的整体性能。这些方法为未来无线通信网络的频谱管理提供了新的思路和解决方案。

基于弗洛伊德算法和贪心算法的香烟配送优化研究下载：114 浏览：1244

杨蕾1 鲁文敏2，3 李董2，3 黄惠2，3 余耀1 张涛1 王希璇1 冯洪涛1 何雪峰1 《中国电气工程》 2023年7期

摘要:

针对卷烟产品的自身特殊性和定点配送特点，烟草物流公司按需分配对香烟进行配送，提高规模效益，减少配送成本。为此，本文利用弗洛伊德算法和贪心算法，建立了香烟配送模型，使其能够达到全局最优解的效果。最终的仿真实验，验证了该方法的可行性。

人工智能方法在结构健康监测领域中的研究现状下载：32 浏览：567

刘晓帅《人工智能研究》 2024年1期

摘要:

在当前计算机与人工智能技术飞速发展的时代背景下，人工智能技术被广泛用于结构健康监测领域。人工智能方法首先需要获得结构的振动响应参数，依据这些参数进行学习分析并依据相应的损伤识别指标评判结构的健康状态和剩余使用寿命。本文对当前用于结构健康监测领域的人工智能技术分别进行了分析与总结，并对其未来的发展方向进行展望。

网络爬虫算法在计算机图像识别中的应用研究下载：31 浏览：441

冯超孙晋峰白璇梁百川许典《计算机研究与应用》 2024年10期

摘要:

网络爬虫在信息检索，大数据处理等领域具有广泛的应用。本研究通过使用网络爬虫算法，结合计算机视觉技术，探讨了其在计算机图像识别中的应用价值。首先，我们设计并实现了一种基于深度学习的网络爬虫算法，通过爬取互联网上的海量图像数据进行模型训练与学习。然后，使用该模型对收集到的图像进行高效识别，并对结果进行了详细分析。研究结果显示，该算法在图像识别的精度和效率上都比传统方法有显著提高，尤其在处理大规模、高维度的图像数据集时，其性能更为出色。这为计算机图像识别技术提供了一种新的解决方案，具有重要的研究价值和实际指导意义。

2020年全国各省生产总值和城镇居民平均薪资的聚类研究下载：152 浏览：1592

华光辉《城镇建设与科学》 2023年2期

摘要:

本文通过不同的聚类方法对2020年全国各省市的GDP和城镇居民的薪资水平通过多个变量进行了聚类分析，分别采用了系统聚类法中的类平均法，离差平方和法，动态聚类法，和无需指定类别数的亲和力传播聚类法，通过各种聚类方法进行比较，找到最合适的聚类方法，旨在通过聚类结果研究在2020年我国经济发展在不同区域之间的态势，希望通过此结果对我国的区域经济发展能够提供有效的参考。在得到聚类结果之后，为了能够清晰地感知聚类结果的实际意义，通过主成分分析的方法对数据进行降维处理，把多元变量降低至二维变量，以此方便数据显示。通过对城镇居民的平均薪资水平的聚类结果进行分析，发现西藏地区的城镇居民平均薪资水平仅次于北京和上海的第一类，与江苏、浙江和广东同属于一个类别，高于同为西部地区的四川和重庆。

水利水电工程施工现场电气能耗管理与节能措施研究下载：137 浏览：1583

杨立《能源学报》 2023年12期

摘要:

本文提出了水利水电工程施工现场电气能耗管理的方法和步骤，选择了电气能耗管理的评价指标和指标值，采用层次分析法作为评价模型和评价算法，对引江济淮工程（安徽段）江淮沟通段J009-1（河渠）标施工现场的电气能耗管理的效果和水平进行了评价。评价结果显示，该施工现场的电气能耗管理的综合评价值为0.7，评价等级为良，说明该施工现场的电气能耗管理的效果和水平较好，但仍有改进和优化的空间。本文分析了电气能耗管理的优势和劣势，提出了改进和优化的节能建议和措施。

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