简介：摘要：铁路运输作为我国重要的交通方式之一，承担着大量的货物和旅客运输任务。随着经济的发展和人口的不断增长，铁路运输的需求也在不断增加。然而，铁路列车的行车间隔是影响铁路运输效率和运输能力的重要因素。如果行车间隔不合理，会导致列车晚点、拥堵等问题，严重影响了铁路运输的可靠性和效率。因此，对铁路列车行车间隔进行优化是十分必要的。

简介：

简介：

简介：摘要：企业管理是社会服务和治理的重要组成部分，随着经济和技术的发展，企业参与市场竞争的压力逐渐增加，建立基于信息的企业管理系统尤为重要，但在企业业务管理信息化发展过程中仍存在许多问题，严重制约了企业的全面发展。一方面，现有的业务管理信息系统缺乏有效的安全和监管环节，另一方面，企业内部缺乏专业的信息技术人才。机器学习是专门研究如何模拟人类学习行为的学科，能够不断学习新的知识结构以使自身进步和发展，企业业务管理信息化的发展与机器学习本身的发展方向一致，本文提出了一种基于机器学习算法的业务管理信息化建设方法，旨在进一步推动企业在信息化和现代化方向上的发展，提高企业的信息化水平。

简介：摘要：本文旨在探讨基于人工智能算法的园区智慧管家系统平台的设计与实现。首先，分析了智慧园区的需求和现有技术的局限性，提出了一个集成先进AI技术的解决方案。文中详细阐述了系统的架构设计，包括数据收集、处理和智能决策三大模块。重点研究了数据处理和机器学习算法在智能监控、资源管理和服务优化等方面的应用。此外，还介绍了系统的实际部署过程及其在提高园区运营效率、降低成本和提升用户体验方面的效果。最后，对未来的发展方向和可能的挑战进行了展望。

简介：摘要：本研究致力于深入探讨电力系统中的电力调度与运行优化算法，旨在提高电网运行效率和经济性。通过对电力系统中各种资源和负荷的精确优化配置与调度，有效提升了电网的供电能力和稳定性。进一步降低了运行成本，并减少了对环境的不良影响，为能源行业的可持续发展提供了坚实的技术支持。本研究的结果不仅具有重要的理论意义，更具有实践应用的指导意义，为电力系统的智能化优化提供了有力保障，助力构建清洁、高效、可持续的能源未来。

简介：摘 要

简介：摘要：本文探讨了净水机电控软件开发中智能控制算法的研究。首先介绍了净水机工作原理及电控系统组成，随后分析了传统控制算法与基于传感器数据、机器学习、模糊逻辑的智能控制算法。通过实验验证，发现智能控制算法相对于传统算法在提高净水机性能和效率方面具有明显优势。这些算法的应用将促进净水设备的智能化发展，提供更优质、安全的饮用水资源。

简介：摘要：随着电力系统的快速发展，电力通信传输组网的重要性尤为突出。传统的电力通信传输组网方式（如载波、PDH等）已经难以满足现代电力系统的需求，因此，研究和开发新型的电力通信传输组网技术具有里程碑的意义。创新ASON路由算法作为一种先进的网络技术，为电力通信传输组网提供了新的解决方案。

简介：摘要：本文综述了大数据技术与应用中的数据挖掘算法与模型构建过程。首先介绍了大数据技术的发展趋势，包括数据量不断增长、数据类型多样化、数据智能化应用以及边缘计算的兴起。然后探讨了数据挖掘算法的分类与常见算法，如分类算法、聚类算法和关联规则挖掘等。接着详细阐述了数据挖掘模型构建的流程，包括数据预处理、特征工程、模型选择与评估以及模型优化与调参等步骤。最后，强调了数据挖掘技术在各行业的广泛应用和未来发展趋势，为实现更精准的决策和创新提供了重要支持。

简介：摘要：移动通信网络中的资源分配与功率控制是关键技术，直接影响系统性能和用户体验。本文对资源分配与功率控制的优化算法进行了深入研究。首先，概述了资源分配问题及功率控制的重要性。其次，分析了传统算法存在的问题，包括固定分配方案和动态调整算法的局限性。然后，介绍了基于算法优化的方法，包括遗传算法、机器学习等，以提高系统性能和资源利用效率。特别是针对资源分配与功率控制的协同优化，综合优化算法展现了潜在的巨大优势。最后，展望了未来基于算法优化的技术在移动通信网络中的应用前景。这些研究成果对于提升移动通信网络的性能、用户体验以及节约能源具有重要意义。

简介：摘要：本文综合探讨了基于人工智能的电力系统优化调度算法，旨在解决传统调度方法在面对电力系统规模扩大和复杂性增加时的挑战。首先介绍了智能优化算法的概念及其在电力系统调度中的重要性，然后重点讨论了遗传算法和模拟退火算法在电力系统调度中的应用。通过选取典型电力系统实例进行案例研究与实验结果分析，揭示了智能优化算法在提高调度效率和经济性方面的优势。综上所述，本文旨在为电力系统调度领域的进一步发展提供参考和借鉴。

简介：摘要：本研究拟基于机器学习算法，进一步探讨其在电磁频谱感知中应用的可能性及其性能的优化。在研究中，我们详细比较了常见的多种机器学习算法, 如支持向量机、决策树和神经网络等在频谱感知中的表现，并通过大量实验进行性能验证。结果显示，机器学习算法在电磁频谱感知中表现出较高的精度和效率，且可有效优化感知性能。在突破传统电磁频谱感知性能瓶颈方面，该研究为相关技术的发展趋势提供了新的理论依据和技术路径，有望在未来的无线通信技术中得到广泛应用。

简介：摘要：本文研究并提出了一种广义的多机协同下的毁伤评估算法，旨在对多机协同环境下的系统性能给出精准评估。首先对该方案进行了模型构建和算法设计，此算法基于联合概率模型和风险敏感决策方法，量化了机器间毁伤扩散的可能性与危害程度。结果表明，相比于传统方法，该算法在性能评估和毁伤影响限制等多方面表现出更好的效果，尤其在机器数量、作战环境复杂性以及保障任务紧急程度越高的情况下，其优越性更为明显。建立的模型和算法将为多机器协同的战略决策，如任务调度、资源分配等提供辅助决策依据，有助于提高多机系统作战效果、降低毁伤风险、保障多机系统稳定运行。

简介：摘要：本研究聚焦于基于智能算法的压铸模具寿命监控装置。深入探讨该装置如何运用智能算法来监控压铸模具寿命，实现对模具状态的实时监测和寿命预测，以提升生产效率与质量。

简介：摘要：针对现有的检测方法在对架桥机支腿液压缸故障检测时，存在无法准确检测出故障类型，且对故障发生概率预测结果不准确的问题，引入模糊故障树，开展架桥机支腿液压缸故障在线检测方法研究。根据架桥机支腿液压缸运行状态，建立架桥机支腿液压缸未达规定值的模糊故障树；利用模糊概率和隶属度函数，描述和处理故障不确定性，计算液压缸故障重要度计算；结合得到的计算结果，对故障重要度排序，并实现在线检测。通过对比实验证明，新的检测结果可以实现对架桥机支腿液压缸故障类型的准确判定，并针对具体故障类型，预测得出故障发生概率，为架桥机支腿液压缸安全、稳定运行提供有利条件。

简介：摘要：随着网络系统的不断发展和普及，故障检测与故障定位算法在确保网络系统稳定运行和故障处理中发挥着至关重要的作用。本文旨在探索故障检测与故障定位算法在网络系统中的应用。先介绍算法的基本概念和原理，又详细阐述其在互联网、通信网络和物联网等系统中的具体应用。同时，还将讨论故障检测与故障定位算法在网络系统应用中面临的问题，并提出解决方案。

简介：摘要：深度学习算法在人工智能系统中的优化与性能评估一直是研究的热点。本文探讨了深度学习算法在人工智能系统中的优化方法和性能评估指标。首先，文章介绍了深度学习算法的基本原理和应用领域，然后详细讨论了当前优化算法的发展趋势，包括梯度下降、自适应学习率等。接着，我们探讨了性能评估的关键问题，包括模型的准确性、泛化能力、计算效率等指标。最后，我们总结了目前深度学习算法优化与性能评估领域的研究进展，并提出了未来研究的方向和挑战。本文的研究对于深度学习算法在人工智能系统中的进一步应用和发展具有重要的指导意义。

简介：摘要:本文旨在探讨集成电路中的数字信号处理算法优化分析。数字信号处理在现代集成电路设计中扮演着重要角色，然而，随着系统复杂性的增加，算法优化成为了提高性能和降低功耗的关键。主要围绕数字信号处理算法的优化策略展开，包括算法设计、硬件实现和性能评估等方面。本文分析了数字信号处理算法在集成电路中的应用现状及其面临的挑战。我们探讨了常见的优化方法，如并行计算、流水线处理和低功耗设计等。最后，我们评估了不同优化策略的性能和适用场景，为集成电路设计提供了一些有益的启示。

简介：摘要：随着无人机技术的飞速发展无人机在军事、民用等领域得到广泛应用。为了提高无人机在各种任务中的自主性和智能性，本研究基于OPENMV平台对无人机目标识别与跟踪算法进行深入研究与优化，通过对传感器数据的实时处理，研究人员设计了一套高效的目标识别与跟踪系统使得无人机能够更准确、更稳定地识别和跟踪目标。