ChatGPT的工作原理、关键技术及未来发展趋势

ChatGPT是自然语言处理领域的一项重要技术突破,专注于对话生成任务,在多种任务中表现出卓越的性能。主要探讨ChatGPT的演变历程、关键技术,并分析了其未来可能的发展方向。首先,介绍了ChatGPT的模型架构和技术演进过程。随后,重点讨论了ChatGPT的关键技术,包括提示学习与指令微调、思维链、人类反馈强化学习。然后,分析了由于基于概率生成原理所造成的固有局限,包括事实性错误、垂直领域深度性弱、潜在的恶意应用风险、可解释性及模型实时性差等。最后,探讨了其在典型应用中存在的问题和相应的解决途径,包括在训练评估过程中考虑道德和安全性因素,以降低潜在风险;结合外部专家知识和迁移学习,以提高模型对特定领域的理解能力,更好地适应特定任务场景;引入多模态数据,以提高模型信息理解能力,增强模型通用性和泛化性。通过对ChatGPT模型框架、技术演变与关键技术的分析,为深入理解ChatGPT提供帮助;结合原理分析其固有缺陷,并结合实际应用中存在的问题,挖掘未来可能的研究方向,为自然语言处理领域的深入研究提供有益参考。

改进A^(*)算法和人工势场法的路径规划

A^(*)算法存在折线路径多和搜索节点多的问题,人工势场(artificial potential field,APF)法存在局部最优和不可到达的问题,针对两种算法存在的问题进行了研究。利用欧氏距离与投影距离提出一种新的混合式启发函数,依据该函数对A^(*)算法的流程进行改进,减少A^(*)算法的搜索节点,提高搜索效率。利用新A^(*)算法生成的最优节点作为APF算法的局部目标点,辅助机器人摆脱局部最优点;通过加入机器人和目标点的位置关系改进势场函数,修改斥力的增益,优化斥力的生成方向。在改进的基础上将两种算法融合提出一种新的算法,利用APF法的势场函数引导A^(*)算法的搜索。从路径长度、避障效果、迭代次数对改进算法进行对比分析,仿真结果表明,提出的改进算法搜索效率高,实现避障的同时保证计算的路径最优。

基于特征选择及ISSA-CNN-BiGRU的短期风功率预测

针对风电功率随机性大、平稳性低,以及直接输入预测模型往往难以取得较高精度等问题,提出了一种基于特征选择及改进麻雀搜索算法(ISSA)优化卷积神经网络-双向门控循环单元(CNN-BiGRU)的短期风电功率预测方法。首先,利用变分模态分解(VMD)将原始功率分解为一组包含不同信息的子分量,以降低原始功率序列的非平稳性,提升可预测性,同时通过观察中心频率方式确定模态分解数。其次,对每一分量采用随机森林(RF)特征重要度的方法进行特征选择,从风速、风向、温度、空气密度等气象特征因素中,选取对各个分量预测贡献度较高的影响因素组成输入特征向量。然后,建立各分量的CNN-BiGRU预测模型,针对神经网络算法参数难调、手动配置参数随机性大的问题,利用ISSA对模型超参数寻优,自适应搜寻最优参数组合。最后,叠加各分量的预测值,得到最终的预测结果。以中国内蒙古某风电场实际数据进行仿真实验,与多种单一及组合预测方法进行对比,结果表明,本文所提方法相比于其他方法具有更高的预测精度,其平均绝对百分比误差值达到2.644 0%;在其他4个数据集上进行的模型准确性及泛化性验证结果显示,模型平均绝对百分比误差值分别为4.385 3%、3.174 9%、1.576 1%和1.358 8%,均保持在5.000 0%以内,证明本文所提方法具有较好的预测精度及泛化能力。

基于车速引导和感应控制的干线协调优化方法

干线信号协调通常基于固定带速和时段性统计流量,但实际运行中,车辆的行驶车速和交通流量往往呈波动变化,导致信号方案与实际最优带速和交通流需求不相匹配,影响交叉口的通行效率。基于车路协同环境,运用Maxband模型,以绿波带宽最大、干线车辆延误、干线停车次数与次路方向延误最小为优化目标,建立了干线信号协调多目标优化模型,并采用改进的多目标粒子群算法对模型求解,获得协调路口全局控制方案参数;根据交叉口进口道车辆位置和信号状态提出了车速引导模型;根据干线交叉口进口道的车辆饱和度情况,应用感应控制策略在全局协调的基础上对各路口绿灯时间进行实时调整。仿真结果表明:优化模型将车速引导和信号协调相结合,考虑主线路口负荷度情况,动态调整绿灯时间,降低了交叉口处的延误和停车次数,有效提升了干线协调控制效率。

基于离散混合蛙跳算法的地震应急物资调度

建立震后应急物资调度数学模型。该模型根据各灾区的受灾情况评估其救援紧急程度,并设计一种需求拆分供应的运输机制,提高车辆的利用效率。为求解该模型,提出一种多源信息学习的离散混合蛙跳算法。所提算法引入多种信息源以扩展算法的搜索方向,降低种群的同化速度。同时,让子组最差个体学习种群中的有效信息,提高算法的收敛精度。实验结果表明,所提算法能够搜索到精度更优的调度方案,对问题规模具有良好的可扩展性。

基于改进布谷鸟搜索算法的光伏MPPT控制

复杂阴影情况下,光伏阵列的P-V特性曲线会出现多个峰值,传统的MPPT算法因不能准确识别局部峰值和全局峰值,而无法进行复杂阴影情况下的最大功率点跟踪。针对传统布谷鸟搜索(Cuckoo Search,CS)算法因鸟窝之间缺乏交流能力导致可能陷入局部最优的问题,提出了一种多策略改进布谷鸟搜索(EGICS)算法。将传统CS算法中发现概率值的选择自适应变化,提高算法的搜索能力;将步长因子自适应化,提高算法的收敛速度;引入高斯扰动和精英反向学习策略,增加种群多样性,避免算法陷入局部最优。对EGICS算法在单峰和多峰函数中进行性能测试,并将其应用于光伏系统MPPT控制中进行仿真验证。仿真结果表明,EGICS算法在收敛速度、跟踪精度以及动态稳定三个方面有更好的效果。

基于卷积神经网络的遥感图像目标识别仿真

在遥感图像中,目标往往位于复杂的地物背景中,包括不同类型的植被、土地覆盖、建筑物等。上述复杂的地物背景对目标识别造成了困难。为了精准识别遥感图像目标,提出一种卷积神经网络下遥感图像目标识别算法。将暗通道原理和双边滤波算法有效结合,对遥感图像展开增强处理。统计分析遥感图像目标尺度范围,通过训练和测试卷积神经网络,得到最佳目标感兴趣区域尺度。确定目标感兴趣区域最佳尺度后,构建基于卷积神经网络的遥感图像目标识别架构,完成遥感图像目标识别。通过实验分析证明,采用所提算法可以有效提升遥感图像增强效果,具有较好的遥感图像目标识别性能。

改进多目标蜂群算法优化洗出运动及仿真实验

针对经典洗出算法参数选择不当导致信号缺失,引起失真,影响洗出效果等问题,提出一种改进的多目标人工蜂群算法,利用该算法对经典洗出算法中的滤波器参数进行优化来改善洗出算法的洗出效果。针对传统蜂群算法初始化和局部优化中存在的问题,引入Circle映射和Pareto局部优化算法;建立人体感知误差模型、加速度差值模型、位移模型,将模型函数作为目标函数,用改进后的多目标人工蜂群算法对经典洗出算法进行参数优化;建立仿真模型对优化后的洗出算法进行仿真验证,应用飞行模拟器运动实验平台进行实验验证。结果表明:经优化后的洗出算法,洗出逼真度得到有效提升,降低了误差峰值,改善了相位延迟,节省了运动空间。

面向流程制造的数字孪生车间可视化监控系统研究

为了解决流程制造过程监控实时性差、准确性不足的问题,在数字孪生技术迅速发展且与制造业结合愈发紧密的背景下,提出基于生产要素数据、生产工艺流程与多工序设备实体对象的数字孪生车间可视化监控系统架构。从要素、状态、运行逻辑等多个维度对多工序耦合生产线实体对象进行孪生建模,基于OPC UA统一架构的数据采集传输,虚拟车间的实时驱动等关键技术,实现了流程制造设备状态、生产要素工艺全流程三维可视化监控。基于某流程制造企业制丝生产试验线开展了应用验证,为提升流程制造过程中全生产要素的预见性、联动性、自治性提供了方法和实现途径。

基于多目标狼群算法的机场行李导入系统仿真优化研究

针对民航机场行李导入系统运行过程中旅客行李注入等待时间长、系统能耗高等问题,综合考虑虚拟视窗控制方式、收集带式输送机运行速度、虚拟视窗长度及同时开放值机柜台数量等关键控制参数对机场行李导入系统运行效率的影响,提出一种求解该问题的仿真优化框架。通过分析机场行李导入系统实际运行工况,建立参数化仿真优化模型。以最小化旅客行李注入平均等待时间和系统能耗为优化目标,结合系统设计和运行过程中的实际约束条件,建立该问题的数学模型,并设计了一种多目标自适应并行狼群算法进行求解。该算法针对所提问题特性及经典狼群算法易陷入局部最优和收敛速度慢等不足,提出一种混合整实数单链编码方式,融合反向学习策略生成初始种群,引入自适应游走概率机制和智能行为并行机制,采用局部和全局自适应邻域搜索及启发式保优策略实现狼群算法智能行为搜索,使用Pareto非支配排序进行寻优迭代并获得最优解集。以国内某大型国际航空枢纽机场行李导入系统为例设计不同规模多种算法对比实验,验证了所提方法的有效性和优越性。

论混合现实对实景体验的增强与重构

混合现实技术有效地将人们的想象空间外化为虚拟信息,再将这些虚拟信息和人类生活的真实场景用一种匹配于人类感官渠道的方法进行融合,从而对真实世界的场景呈现起到了或增强或重构的效果,并引导观者理解和探索虚拟与现实结合的现场,建构出全新的审美体验。混合现实视阈下的物理界、精神界与概念界缠绕共生形成的多维混合构成体,为卡尔·波普尔的“三个世界”理论提供了新的视角和理解框架。

求解带容量约束车辆路径问题的改进遗传算法

为解决传统遗传算法求解带容量约束的车辆路径问题时收敛速度慢和局部搜索能力差的问题,对传统遗传算法提出一种改进策略。使用基于贪婪策略的启发式交叉算子加强算法接近最优解的能力,加快算法收敛速度,在变异操作中,引入最近邻搜索算子,缩小基因变异范围,使用单点局部插入算子提高算法的局部优化能力。采用精英选择和轮盘赌法结合的选择策略,保持种群多样性以加强算法的全局搜索能力。实例计算测试表明,与传统遗传算法相比,所提算法求解平均偏差降低了70.25%,求解时间减少了87.41%;与ALNS和AGGWOA算法相比,有更高的求解质量和更好的稳定性。

虚拟现实技术在数字媒体交互中的应用

相比于传统媒体技术,数字媒体采用更多的先进技术,是信息量大、操作体验感好、支持用户更多的主动操作。虚拟现实技术可以提供良好的体验感、满意度、实时性,对于数字媒体技术交互过程的改变具有重要的意义。该文首先从硬件角度分析基于虚拟现实技术的数字媒体交互采用的设备,包括计算机设备、头盔、手套、手柄、运动捕捉、模拟驾驶和全息现实等。其次从软件角度分析基于虚拟现实技术的数字媒体交互的设计流程和框架,包括虚拟现实软件平台、模拟和交互软件、内容开发工具等软件环境的支持等。性能测试实验结果显示,基于虚拟现实的数字媒体交互过程设计,最终用户使用满意度达到95%以上,实时性提高12%以上。

宋代水运仪象台图像复刻与虚拟展示设计

提升宋代水运仪象台虚拟展示设计的沉浸性、交互性。实地调研、测绘,将三维建模和动画、360全息投影等三维数字化技术应用于水运仪象台的虚拟展陈。真实复刻出其虚拟模型,呈现出虚拟立体的数字图像,完整且清晰地展示了其外观构造和内部结构及机械运转状态。数字化技术为展示水运仪象台的千年风貌提供了新的方式,对于中华文明史上杰出科技的保存与传播有积极的借鉴意义。

文化认同视域下的青岛啤酒文创产品开发策略研究

提高文化软实力是我国文化建设的一个战略重点。文章基于文化认同视域下对青岛啤酒文化进行文创产品设计。分析探究故宫美学及其文创产品开发模式,分析其文化价值有效转化的方法,深入探讨青岛啤酒文化对于青岛当地文创产品设计的积极影响。为青岛啤酒文创产品的开发研究提供新视野,同时丰富和发展了当地文创产业的理论研究。

风电机组运行动态数字孪生建模及半物理仿真

面向数字孪生技术所提出的精准映射与实时仿真需求,针对大型风电机组复杂非线性运行特性,提出了一种多输入-多输出(multi-input multi-output,MIMO)有限差分域-混合半机理(finite difference domain-hybrid semi-mechanical,FDD-HSM)数字孪生建模方法,建立了含物理控制器的风电机组数字孪生半物理仿真系统。推导机组集成动态MIMO-FDD-HSM模型结构;定义可表征机组运行工况的有限差分回归向量,完成全工况下有限差分空间紧致凸划分、参数模型辨识以及非参数模型训练;联合物理控制器搭建风电机组数字孪生仿真系统,开展硬件在环实时仿真。结果表明:该仿真系统具有高精度、实时逼近能力。

病毒传播变异与人群交叉活动的相互影响及扩散模型研究

针对当前人际传染病毒高发态势,综合考虑病毒传播变异的随机特征和人群交叉活动之间的相互影响,提出并设计了多智能体模拟仿真推演模型。将病毒个体的外在致病性、传染性特征和人群个体的外在活动、免疫特征进行量化,将病毒个体与人群个体之间的相互依存及对抗过程进行建模,通过模型推演大量病毒个体和人群个体的发展趋势和统计特征。通过实验分析揭示了单个病毒变异方向的随机性不影响病毒群体变异发展方向的确定性:即病毒群体的致病性强度不断降低直到稳定在低值区间内,病毒群体的传染性强度不断升高,直到稳定在较高的数值区间内。给出了影响病毒传播变异过程的关键外在参数,可为高致病性病毒早期防控提供政策建议。

制导控制系统半实物仿真总体方案设计及集成联试

半实物仿真作为一个大型分布式仿真系统,其总体方案的设计优劣和集成联试的是否顺利,直接影响了系统性能指标的表现和建设目标的实现。归纳总结了总体方案设计的工作内容,分析了实时性、兼容性、扩展性和安全性的性能要求;给出了包括功能层次、运行机制和结构组成在内的典型半实物仿真系统总体方案;概括了仿真系统的集成联试内容,总结了典型系统的集成联试步骤,给出了系统验收测试的内容和系统可信度评估方法。

多光源照射下目标图像实时生成方法

由于地理位置、太阳、大气环境等因素限制,无法获取空间目标在各种姿态、光照条件、特别是激光、太阳和背景光共同作用下的实际成像。提出一种多光源照射下目标图像实时生成方法。该方法基于计算机图形学中纹理映射思想,采用现代图形显卡编程技术和帧缓存对象特性,在GPU(Graphics Processing Unit)端采用着色器语言实现多光源作用下目标亮度值高效计算和真实感增强;采用开源三维图形引擎OSG(Open SceneGraph)支持多种格式三维模型文件,提高与国产麒麟操作系统及常用战场态势显示软件的兼容性。仿真实验验证了该方法的有效性和优越性。

基于振动速度与噪音的横梁动态特性优化

针对某型小五轴高精密数控机床加工精度不高的问题,对其横梁的动态性能进行研究.采用锤击模态测试实验与有限元模拟计算相结合的方法,对横梁的固有频率进行研究;测量主轴不同转速下的振动速度和振动噪音,通过赋权处理,建立振动评价指标方程,得到优化目标;对所研究横梁进行形状优化.试验与仿真所得固有频率最大误差为5.76%;基于主轴振动情况确定83~117 Hz的频率范围,作为横梁设计时需要避开的低阶固有频率范围.经过形状优化后,横梁的一阶固有频率为139 Hz,相较于原横梁增加了约20.870%,横梁的动态性能得到改善.