BP神经网络预测与优化棉织物的染色工艺

主要利用BP神经网络预测棉织物染色性能和优化染色工艺.神经网络技术与正交实验相结合,建立染色影响因素与染色深度和色牢度关系的BP神经网络数学模型(5-10-2),以正交实验样本训练网络,利用随机样本检验网络的准确和稳定性.在此基础上,利用网络摸拟出全局的染色工艺,对其进行因素水平的取值频率统计,最后得到较优的工艺参数范围.

分配曲线经验模型在预测和优化中的应用

重力选煤的预测与优化都是利用分配率的计算来实现的。分配曲线经验模型应用于预测和优化的关键是解决模型参数与分选密度间的变换关系。通过实际预测计算 ,分析了当前广泛应用的几种分配曲线的经验模型在预测应用中误差较大的原因。并针对复合双曲正切模型 ,提出了一套模型参数变换公式 ,通过与其它多种经验模型的对比验证 ,证明复合双曲正切模型可以更为准确的用于重力选的预测和优化。

数字孪生技术在铁路工程监理中的应用

本文详细研究了数字孪生技术在铁路工程监理中的应用。首先,解释了数字孪生技术的基本原理和功能。随后,探讨了如何在铁路工程监理中运用数字孪生技术进行虚拟建模、预测和优化。进一步阐述了该技术的优点,包括提高监理准确性、节省时间和资源等。同时也讨论了面临的主要挑战,如技术复杂性和数据安全性问题。最后,对数字孪生技术的未来发展和在铁路工程监理中的潜在应用进行了展望。

人工智能技术在电气工程自动化中的应用研究

文章深入研究了人工智能(AI)在电气工程自动化领域的关键技术及其变革性应用.文章概述了AI技术如何通过优化自动化系统的操作效率、提升决策质量、减少运维成本及推动创新和技术研发,对电气自动化工程产生革命性影响.详细分析了人工智能在智能控制、预测性维护、系统诊断及风险管理等关键领域的应用实例,并讨论了这些应用如何为工程实践带来优势.提出了基于当前研究趋势对未来发展的展望.

计算机信息技术在智能交通系统中的应用

城市交通问题随社会快速发展而凸显,影响日常生活和经济活动。本文深入探讨了计算机信息技术(CIT)在智能交通系统(ITS)中的应用,目的是提升交通效率、可持续性和安全性。通过实例分析Google Waymo、特斯拉和华为的技术应用,本文展示了CIT如何助力解决交通拥堵、优化交通管理、提升交通安全,并为未来智能交通系统的进步提供了有益启示。同时,本文也关注了ITS的安全和隐私保护问题,并探讨了解决方案。

机器学习在高分子材料基因组研究中的进展与挑战

机器学习对高分子材料基因组的研究与发展有着重要作用.它通过对高分子材料结构描述符的设计与筛选、材料数据库的完善以及聚合物分子结构标识符的发展等方法,有效地构建分子链的化学组成、构象与其聚集态结构、宏观性能之间的联系.本文梳理了近几年机器学习方法在高分子材料科学领域的研究进展,总结了一些常用机器学习算法的应用与研究成果,同时,也针对算法所需的数据量较大等问题,特别指出了应对数据量较少或是数据成本昂贵时的解决方案.根据当前研究进展,整理了机器学习方法在高分子材料科学领域中应用的难题与挑战.