基于自适应GDSA-BPNN的选区激光熔化质量预测

针对增材制造选区激光熔化(selective laser melting,SLM)零件的质量缺陷问题,提出一种基于自适应策略的多输入多输出反向传播神经网络(back propagation neural network,BPNN)模型预测SLM产品质量,解决传统方法不能自适应地调整超参数来适应不同搜索阶段的问题。首先确定SLM成型的重要工艺参数和质量指标,选择Huber函数作为BP模型的损失函数,构建含有结构风险最小化策略目标函数的BP模型;其次,建立基于自适应梯度下降搜索算法(gradient descent search algorithm,GDSA)与BPNN相结合的预测模型(GDSA-BPNN),选择3种不同学习率的策略放入自适应策略库,采用一种自适应机制优化BP模型的超参数;最后,将文章所提出的GDSA-BPNN模型与其他4种模型的预测结果进行对比,结果表明基于GDSA-BPNN模型的SLM零件质量预测方法具有良好的预测效果和较高的预测精度。

主持人个性化主持风格的培养策略分析

随着经济的不断发展以及信息化时代的娱乐繁荣,人们的生活方式越来越多样化,各类娱乐生活方式也层出不穷。广播电台播音节目是当下人们日常生活中最常见的娱乐或是用来了解各信息的最常见的渠道之一。因此,广播电台播音主持人的任务是非常艰巨且有意义的。而随着信息化时代各类娱乐方式的更新交替,广播电台播音主持人要想脱颖而出,不断优化自己的个性化主持风格是关键。因而,本文主要对广播电台播音主持人个性化主持风格的必要性进行分析,从而探究出有利于广播电台播音主持人培养个性化主持风格的策略。