中药材及饮片检测中人工智能应用探讨

目前,中药材及饮片的市场需求快速增长,其质量控制与安全保障更显迫切;传统的中药材及饮片检测手段存在主观经验依赖、检测精度有限、无法全面量化复杂成分等问题,难以满足中药材及饮片在准确分类与鉴别、精准成分测量等方面的需求,而人工智能技术的快速发展与广泛应用为中药材及饮片检测提供了新的解决方案。本文总结了中药材及饮片检测的现有方法及应用现状,系统梳理了人工智能技术在药材分类、真伪鉴别、产地溯源、有害成分测量、有效成分测量、药效测量等方面的典型应用,深入分析了当前面临的数据收集与标准化,检测数据共享机制,快速、无损、低成本检测技术需求,检测数据准确性,多模态检测数据融合等问题。研究认为,智能化、精准化、快速化是中药材及饮片检测未来的重点发展方向,需要持续完善检测标准与数据共享体系、深化人工智能技术研究与应用、强化多模态数据融合技术应用、引入新型传感技术、加强人工智能技术应用监管,以此推动我国中药材及饮片检测高质量发展,保障中医药产业的持续健康发展。

电动汽车路径规划模型与算法研究进展

电动车技术的发展为物流企业提供了一种配送车辆的新方案。电动车具有低污染、低噪音等优点,其续航短、充电站有限等特性也带来了新的挑战。电动车路径问题(electric vehicle routing problems,EVRPs)在交通运输、物流管理等领域得到了广泛应用,受到了众多学者的关注。整理了电动车路径问题及其主流变体的问题描述,分析了其各自的提出背景与适用场景。对EVRPs的求解方法和技术做了归类,分析了各方法的优劣,并介绍了相关实际应用。给出了EVRP基准数据集与带时间窗的电动车辆路径问题的基准数据集的基本信息和部分节点分布图,对比分析了已对EVRP基准数据集应用的算法。展望了EVRPs的发展前景。

变参数量子进化算法及其在求解置换流水车间调度问题中的应用

针对置换流水车间调度问题的求解,改进了基本量子进化算法,设计了一种变参数量子进化算法,用以求解置换流水车间调度问题。使用量子位极角表示工件排序,缩短了染色体长度。在运算过程中改变变异率和局部寻优次数,以改善全局搜索和局部寻优性能、提高算法的全局最优性。运用变参数量子进化算法求解置换流水车间调度的Benchmark问题,数值实验表明,该算法具有良好的性能。

基于次锚节点的无线传感器网络改进加权质心定位算法

针对加权质心定位算法(WCLA)对锚节点数量要求较高和定位精度较低的缺陷,提出一种基于次锚节点的改进加权质心定位算法(IWCLA-SAN)。该算法在加权因子中引入修正系数,以提高定位精度;同时,将基于粒子群优化(PSO)的定位算法的未知节点升级为次锚节点,在锚节点数量有限的情况下,以提高定位精度和定位覆盖率。仿真结果表明:该算法能有效提高定位精度和定位覆盖率。

单机鲁棒调度多目标优化方法

鉴于实际生产环境中有很多不确定因素,针对单机生产过程中机器可能发生故障的情况,以调度鲁棒性和最大延迟时间为目标,研究了单机鲁棒调度的多目标优化方法。提出了求解最优鲁棒调度的算法,并给出了最大延迟时间约束下调度鲁棒性的优化方法。研究了以调度鲁棒性和最大延迟时间为目标的Pareto解的求解方法。通过仿真验证了该方法的适用性和有效性。

瑞芬太尼联合右美托咪定对小儿先心病手术镇痛效果及术后氧化应激产物影响研究

目的探讨瑞芬太尼联合右美托咪定对小儿先心病手术镇痛效果及术后氧化应激产物的影响。方法收集先天性室间隔缺损拟行体外循环下修补手术的患儿42例,随机分为对照组和实验组,每组各21例,分别给予相应的治疗,治疗结束后,对所有患儿的血清丙二醛(malondialdehyde,MDA)、超氧化物歧化酶(superoxide dismutase,SOD)、谷胱甘肽过氧化物酶(glutathione peroxidase,GSH-Px)水平及术后2 h、4 h、6 h、12 h、24 h的视觉模拟量表(visual analogue scale,VAS)评分进行检测。结果治疗后,与对照组比较,实验组患儿的血清MDA水平较低(P<0.05);实验组患儿的血清SOD、GSH-Px水平较高(P<0.05);实验组患儿术后2h、4 h、6 h、12 h、24 h的VAS评分较低(P<0.05)。结论瑞芬太尼联合右美托咪定对小儿先心病手术患者具有良好的镇痛效果,还能够减轻体外循环引起的氧化应激损伤。

基于RSSI和融合智能优化算法的无线传感器网络定位算法

针对基于单一的粒子群或人工鱼群的无线传感器网络定位算法性能存在缺陷的问题,提出一种基于粒子群和人工鱼群融合优化算法的无线传感器网络定位算法。采用RSSI测距,利用测得的距离信息和锚节点位置信息建立适应度函数。在迭代寻优阶段,采用粒子群和人工鱼群协同进化的策略,同时对性能较差的个体进行变异操作,用较优的群体对整个种群进行更新。仿真结果表明:该定位算法具有更优越的性能,加快了收敛速度,提高了定位精度和稳定性。

信息武器打击链构建理论与方法研究

信息武器的运用标志着战争形态由机械化战争进入到信息化战争,信息武器打击链能够有效提升信息武器的作战效能,推进网络信息体系的建设,形成基于信息系统的体系作战能力,改变战斗力生成模式。本文在阐述信息武器和信息武器打击链概念的基础上,深入研究了信息武器打击链构建理论与方法,包括:(1)信息武器打击链构成;(2)信息武器打击链态势感知模型;(3)信息武器打击链两类四种作战样式;(4)信息武器打击链效能评估方法。希望能够对开展信息武器打击链的研究和作战应用,支撑网络信息体系的建设有所帮助。

体系能力模型与装备体系贡献率测度方法

针对作战体系建设与运用中评估体系能力与装备对其作用的需要,研究体系能力模型与装备在体系中贡献率的测度方法。首先,阐述作战体系组成与能力因素,明确装备体系贡献率概念与形式化表征;其次,运用逻辑回归方法,建立符合体系能力特点的作战体系能力模型;然后,在给出体系各能力因素对体系能力贡献的基础上,提出装备对体系贡献率的测度方法;最后,给出应用示例,说明构建的模型和方法可用且有效。能够为评估装备在体系中的贡献率提供借鉴。

生产调度鲁棒性指标及其测度方法研究

在分析和总结现有的鲁棒性指标与测度方法的基础上,给出统一的指标体系,设计其测度方法,并提出一种新的范数测度方法。实例分析表明,给出的测度方法是有效和合理的。本研究能够为鲁棒生产调度的理论研究和实际应用提供规范的鲁棒性指标及其测度方法。

一种改进的粒子群优化无线传感器网络定位算法

实现节点的精确定位是无线传感器网络研究领域中一个重要方向。基于粒子群优化的无线传感器网络定位算法与极大似然估计算法、最小二乘法等传统算法相比,定位精度更高,但易陷入局部最优。针对上述缺点,将一种带有动态扰动项的改进算法引入无线传感器网络定位,并在目标函数中引入加权因子,以削弱测距误差的影响。仿真结果表明,该算法可以加快收敛速度,提高定位精度。

NLOS环境中基于二次修正的RSSI测距算法

RSSI测距实现简单,无需添加外部设备,但测距精度较低、易受环境影响。为了降低RSSI测距在NLOS环境中的误差,提出了一种基于二次修正的RSSI测距算法。首先用卡尔曼滤波对RSSI值进行预处理,然后采用最小二乘法拟合出传播方程,最后利用无迹卡尔曼滤波求出距离值。实验结果表明,该算法能降低NLOS环境中的测距误差,提高测距精度。

发泡剂FOR的性能评价

基于油田三次采油对泡沫驱替的要求,对复配体系发泡剂FOR进行性能评价,采用表面张力法测定FOR的临界胶束浓度(cmc),用振荡法测定不同质量分数FOR水溶液及在不同盐溶液中泡沫半衰期。结果表明,FOR在水溶液中cmc约为0.5%,在质量分数为0.8%下具有较长的泡沫半衰期,在盐溶液中泡沫半衰期最高达216 min,在Na Cl,Mg Cl2溶液中泡沫半衰期变化不大,说明该发泡剂性能优良,适用于高矿化度油田泡沫驱替。

基于用户多特征融合的个性化推荐模型

个性化推荐是提取特定信息的有效手段之一,针对传统推荐法中缺少用户特征问题,提出一种基于多特征融合的广义矩阵分解与深度长短期记忆网络混合推荐模型(hybrid recommendation model of generalized matrix factorization and deep long short-term memory network based on multi-features fusion,HMF)。该模型利用潜在特征向量维度表征年龄、职业对项目的选择性影响,凸显用户个性化;利用长短期记忆(long short-term memory,LSTM)获取用户与项目间的时序特征,再通过多层感知机挖掘其深层次的时序非线性高阶交互关系;将广义矩阵分解(generalized matrix factorization,GMF)获得的简单非线性低阶交互关系与复杂时序非线性高阶交互关系融合,经全连接层得出最终预测评分。HMF有效地利用用户多特征和用户—项目交互信息,实现个性化动态精准推荐。为验证模型的有效性和可行性,在公开数据集MovieLens-1M上进行测试。仿真实验表明,当HMF的潜在特征向量维度为50、MLP层数为7时,HR@10和NDCG@10分别为0.9831、0.9749,相比传统单特征模型NCF最优解分别提高了27.61%、54.29%。

考虑急件到达的单机鲁棒调度方法

实际生产过程中经常会有急件到达。由于急件的优先级最高,其到达容易扰乱初始调度,使实际调度性能恶化,影响调度目标的实现。针对以总拖期为目标且带有释放时间的单机调度问题,研究了在有急件到达情况下的鲁棒调度方法,以降低急件对实际调度性能的影响。鉴于该调度问题是NP-hard问题,根据工件释放时间和交货期的关系构造"金字塔"结构,获得该调度问题的占优性质。根据这些占优性质和急件到达特点,研究急件到达情景下的占优规则,据此求解急件到达情景下的占优调度集合,作为鲁棒调度的备选调度方案集合。提出了应对急件到达的鲁棒调度算法。给出仿真算例验证了算法的有效性,算例表明本文给出的鲁棒调度方法能有效避免急件到达造成实际调度性能的恶化。

面向时延和能耗联合优化的MEC计算卸载策略

在移动边缘计算(MEC)中,计算卸载可以有效缓解资源受限和提高网络服务质量。以任务执行时延、终端能耗和边缘服务器负载率的联合优化为目标,提出面向时延和能耗联合优化的MEC计算卸载策略。构建多目标约束的成本优化模型,引入多变异算子,以迭代关联概率更新变异算子,设计多变异差分进化(MDE)算法求解,实现计算卸载成本最优。为验证MDE算法的有效性,基于Autonomous Systems by Skitter公开数据集构建3个不同规模的实验网络,将MDE算法与随机计算卸载算法、能量优化计算卸载算法、多目标贪婪计算卸载等算法进行对比分析,MDE算法的执行成功率、卸载成功率、服务器负载均衡性分别平均提升了13.23%,12.96%,29.37%,MDE算法能实现MEC中高效、稳定的计算卸载。

加工时间为区间数的两阶段流水生产鲁棒调度

离散制造业中加工时间不确定的现象普遍存在,使得生产过程往往难以按照既定的调度方案来执行,而且难以实现满意的生产效果。研究在加工时间为区间数的环境下,以总完工时间为调度目标的两台机器流水生产鲁棒调度问题,旨在求解Min-Max准则的鲁棒调度方案。在详细描述该流水生产鲁棒调度问题的基础上,建立了问题的半无限数学规划模型。为降低求解复杂性,证明了问题的简化性质和占优性质,并设计了用于求解该问题的分支定界-遗传混合算法。仿真实验表明,提出的方法对该鲁棒调度问题具有很好的适用性。

七氟醚在重度阻塞性睡眠呼吸暂停综合征全麻诱导中的应用

目的探讨七氟醚在重度阻塞性睡眠呼吸暂停综合征(OSAS)的麻醉诱导方法和气道处理。方法择期行OSAS手术治疗的重度患者20例,随机分为七氟醚吸入诱导(A组),静脉麻醉药物诱导(B组)。病人入室5min后记录心率血压作为基础值,记录插管前即刻,插管后1分钟血压心率及插管过程血氧饱和度最低值。结果比较两组插管前即刻,插管后一分钟血压P>0.05,心率P>0.05插管过程血氧饱和度最低值P<0.01。结论对OSAS患者应用七氟醚诱导插管是一种安全有效,方便快捷的技术。

乳化剂HC-5的性能及驱油效果

针对国内老油田的开发现状,对设计的乳化剂配方体系进行了基本性能评价和乳化驱油效果研究,探讨了乳化驱油的可行性和驱油机理。研究结果表明,优选的乳化剂配方体系HC-5(氨基磺酸型两性活性剂20%,OP系列非离子表面活性剂8%,稳定剂0.8%,助溶剂2.5%,其余为水)具有良好的耐盐抗盐性能,在室温数85℃范围内、盐度超过120 g/L的混合盐水中的溶解性良好;HC-5能在高、中和低盐度的盐水中有效乳化原油,并具有良好的乳化稳定性;HC-5乳化体系的乳状液类型与盐度和含水率有关,盐度增加时,发生W/O型乳状液向O/W型转变的临界含水率增大,矿化度为15350 mg/L、40650 mg/L和120670 mg/L的体系的临界含水率分别为48%、57%和68%。室内模拟乳化驱油试验表明,乳化驱对于低渗透驱替介质有明显增压和调剖作用,波及系数增大,原油采收率提高;而对于较高渗透率的驱替介质,乳液的调剖机理和表面活性剂驱油机理共同作用实现了原油采收率的提高。