结合核岭回归与多目标粒子群优化算法的激光焊接工艺参数预测

工艺参数选择是动力电池焊接行业面临的困难,为提升动力电池焊接效率并满足多项目标,采用核岭回归与多目标粒子群优化算法相结合的方法辅助优化工艺参数选择.构造了工艺参数对应的焊接下限,继而利用基于高斯核函数的核岭回归模型进行拟合;多目标粒子群的每个粒子代表一组工艺参数,通过群体进化与变异、引导者选取与优化、解集维护3种操作,并结合回归模型,有效获取了指定焊接目标下的最优解集.该方法还借鉴K近邻算法思想设计评价标准,以度量每个解的可靠性,进一步筛选更优质的解,保证所选工艺参数有更高的容错性.所提方法解决了电池焊接行业目前面临的问题,具有极其重要的应用价值.     

一种融合引力影响的新的矩阵分解推荐方法

矩阵分解运用于推荐系统受到越来越多的关注,改进算法也层出不穷,这些算法都面临预测精度不足,收敛速度过慢和不适用于大数据量的推荐系统等问题.针对上述问题,提出一种基于引力影响的矩阵分解推荐方法,物品影响力对推荐系统提高推荐精度具有重要的意义.基于物品流行度和物品质量的高低对用户评分的影响,通过引入物品对用户的引力,实现基于矩阵分解的引力推荐算法.实验表明:在用户没有任何历史行为的情况下也可以做出比较合理的推荐,迭代20次就能达到较好的收敛效果,且在推荐精度上有了明显的提高,并且该算法可适用于数据量大的推荐系统.     

基于发电厂经营收益的循环水泵运行优化

循环水泵同时作为厂用电的消耗大户和汽轮机冷端的主要设备,其优化调度极有必要。本文在传统循环水泵运行优化基础上,考虑电网公司对机组实际出力的调度控制点和控制方式,得出发电厂在增开循环水泵后,损失的是上网电量,节约的是到厂原煤的结论。从而需要综合考虑发电厂的上网电价、到厂煤价、增值税率、供电煤耗等指标,引入发电厂经营系数,对循环水泵优化运行的结果进行修正。不同的发电厂经营系数,形成不同的循环水泵运行方式分界线,得到新的优化结果。这种新的优化结果能更真实地反映发电厂的收益情况,最大限度地提高发电厂的经营收益。     

结合改进A*算法与拆线重布的有序逃逸布线

逃逸布线是印刷电路板设计的一个重要组成部分.针对并行逃逸布线的方法用于较大规模电路板布线时速度慢且结果不够好的问题,该文提出一种结合改进A*算法与拆线重布的有序逃逸布线方法.首先,通过代价预估函数确定引脚的布线顺序,使用改进A*算法初始化有序逃逸布线.接着,优化同长度布线路径,调整拥挤区域布线路径.最后,使用A*算法和广度优先搜索进行拆线重布.实验结果表明,该方法对给出的所有测试用例都实现了100％的逃逸,得到有序逃逸路径的可行解非常接近最优解,CPU时间比布尔可满足性问题(SAT)算法与最小费用多商品流(MMCF)算法平均减少分别约为95.6％,?97.8％,总体线长也接近最优.提出的方法能够明显减少寻找可行解的时间,提高布线质量.     

贝叶斯极限梯度提升机结合粒子群算法的电阻点焊参数预测

电阻点焊是多种因素交互作用的复杂过程。该过程的复杂性加上数据规模小和工艺不稳定问题使得难以建立精确的数学模型来对电阻点焊参数进行预测。该文提出一种将贝叶斯极限梯度提升机(Bayes-XGBoost)与粒子群优化(PSO)算法结合的方法,对厚度为0.15 mm的镍片和0.4 mm的不锈钢电池正极帽选取合适的样本特征和样本组合;利用极限梯度提升机(XGBoost)的非线性切分能力和防控过拟合机制对点焊工艺参数进行正向训练,并引入贝叶斯优化为梯度提升机选取最佳超参数;利用粒子群优化算法的全局寻优能力,对可变目标值的工艺参数进行反向预测,从而得到最优工艺参数。电阻点焊实验表明该方法比文中其他对比算法具有较强的综合性能,能够有效辅助点焊工艺。     

结合改进A*算法与拆线重布的有序逃逸布线

逃逸布线是印刷电路板设计的一个重要组成部分。针对并行逃逸布线的方法用于较大规模电路板布线时速度慢且结果不够好的问题,该文提出一种结合改进A*算法与拆线重布的有序逃逸布线方法。首先,通过代价预估函数确定引脚的布线顺序,使用改进A*算法初始化有序逃逸布线。接着,优化同长度布线路径,调整拥挤区域布线路径。最后,使用A*算法和广度优先搜索进行拆线重布。实验结果表明,该方法对给出的所有测试用例都实现了100%的逃逸,得到有序逃逸路径的可行解非常接近最优解,CPU时间比布尔可满足性问题(SAT)算法与最小费用多商品流(MMCF)算法平均减少分别约为95.6%, 97.8%,总体线长也接近最优。提出的方法能够明显减少寻找可行解的时间,提高布线质量。     

贝叶斯极限梯度提升机结合粒子群算法的电阻点焊参数预测

电阻点焊是多种因素交互作用的复杂过程.该过程的复杂性加上数据规模小和工艺不稳定问题使得难以建立精确的数学模型来对电阻点焊参数进行预测.该文提出一种将贝叶斯极限梯度提升机(Bayes-XGBoost)与粒子群优化(PSO)算法结合的方法,对厚度为0.15 mm的镍片和0.4 mm的不锈钢电池正极帽选取合适的样本特征和样本组合;利用极限梯度提升机(XGBoost)的非线性切分能力和防控过拟合机制对点焊工艺参数进行正向训练,并引入贝叶斯优化为梯度提升机选取最佳超参数;利用粒子群优化算法的全局寻优能力,对可变目标值的工艺参数进行反向预测,从而得到最优工艺参数.电阻点焊实验表明该方法比文中其他对比算法具有较强的综合性能,能够有效辅助点焊工艺.     

用范畴论和SHOIQ(D)DL形式化上下文

为了解决在动态环境下不断进化的本体知识库和资源整合所带来的上下文环境问题,作者从范畴论的角度在一种描述逻辑SHOIQ（D）内提出了一个基于上下文的Context-SHOIQ（D）形式系统,文章对其语法、语义,以及有关推理和知识表示的若干元语言进行了论述,最后讨论了该形式系统实现异构信息集成的方法.     

基于结构化定理的BPMN结构化方法

在基于标准模型驱动业务流程的开发环境中,需要把模型转换为代码。该文提出一种新的基于结构化定理的解决方法,把业务过程建模符号的非结构化程序转化为结构化程序,并通过一个实际案例说明其可行性。实验结果表明,该方法是有效的。     

基于模式的简单流程控制模型

本文在分析计算机控制的简单流程的基础上,给出了具有一定通用性和灵活性的流程模型。该模型利用XML的丰富表达能力和扩展功能．设计了流程的永久性保存机制;在流程的数据结构设计中,设计模式的使用使得流程模型中各个模块形成了松散耦合的结构,易于流程模型的开发和维护。