简介：摘要：随着工业自动化的发展,机器人在焊接系统中的应用日益广泛。为了提高焊接质量和效率,对机器人的路径规划和运动控制算法进行优化十分必要。本文针对自动化焊接系统中机器人的路径规划和运动控制,提出了一种基于改进粒子群优化算法(Improved Particle Swarm Optimization, IPSO)的优化方法。该方法通过IPSO算法对机器人的运动轨迹进行优化,同时结合自适应模糊PID控制策略对机器人的运动进行精确控制。仿真与实验结果表明,该方法能够有效提高机器人焊接的轨迹平滑度和运动精度,对提升自动化焊接系统的性能具有重要意义。

简介：摘要 ：本文提出了一种基于SWMM耦合优化算法和管网数学模型的排水系统优化调控方法,它将SWMM(Storm Water Management Model)中的排水管网模型和优化算法相结合，使用基于SWMM的优化方法开发和解决排水系统优化调控问题。通过模拟城市动态的降水-径流过程，提升管网系统蓄排能力，改善城市排水系统性能。结果表明，SWMM耦合优化算法和管网数学模型可有效改善排水系统截污效能。

简介：摘要：在实际工程实践中，传统桩基入岩标高采取逐点进行线性插值手算的方法费时费力，其计算量巨大。以绵阳3011b零部件试验厂房施工项目的桩基为例，通过对插值算法及二维图像插值算法的介绍，基于现代成熟的矩阵运算工具Matlab中已有成熟的二维图像插值算法批量对桩基入岩标高进行一次批量计算，节省了大量运算时间，大大地提高了工作效率。

简介：摘要：本研究旨在探讨基于物联网的设备状态监测与预测算法在电力系统中的应用与发展趋势。通过综合分析物联网、人工智能、区块链等新兴技术的融合，研究了电力设备状态监测的关键技术和算法。进一步讨论了基于物联网的设备状态预测算法及其在电力系统中的实际应用。研究发现，新兴技术的应用能够显著提高电力系统的可靠性和效率，但也面临数据安全和设备多样性等挑战。未来，基于物联网的设备状态监测与预测算法将继续发挥重要作用，为电力系统的稳定运行和可持续发展提供支持。

简介：摘要：建筑墙体裂缝作为结构损伤的直观表现，其检测对于预防建筑事故具有重要意义。本文究旨在探讨建筑墙体裂缝检测装置中图像识别算法的优化及其应用，以提高检测的准确性和效率。本文究不仅为建筑墙体裂缝检测提供了新的技术手段，也为相关领域的图像识别技术发展提供了参考。

简介：本文在传统的计算给水系统管径方法的基础上，统一了两种给水系统设计秒流量公式，进而提出了一种可以快速确定给水系统管径的方法，并通过大量计算建立了表格，为实际工作中给水系统确定管径提供了一定快捷有力的工具。

简介：摘要：近年来，深度学习技术在医学影像识别领域取得了显著的进展，为医学诊断和治疗提供了新的可能性。本研究旨在探讨基于深度学习的图像处理算法在医学影像识别中的应用，重点关注其在癌症早期诊断、疾病分析和医学图像分割中的作用。通过深度学习技术，医学影像可以更准确地被解读和分析，为医生提供了更多的信息和决策支持。本研究强调深度学习在提高医学影像识别准确性、降低漏诊率和提高患者治疗效果方面的关键作用。未来，随着深度学习技术的不断发展和应用，医学影像识别将迎来更多的创新和进步，有望成为医学领域的重要突破点。

简介：摘要：随着城市化进程的加快，城市交通拥堵问题日益凸显，传统的交通信号控制算法已难以满足现代城市交通流的需求。本研究旨在探讨新型交通信号控制算法在城市交通流优化中的应用。通过采用先进的数据分析技术和机器学习算法，本研究提出了一种基于实时交通数据的动态优化控制策略。该策略能够根据实时交通流量、车辆速度和道路状况等多维度数据，智能调整信号灯的时序和周期，有效缓解交通拥堵，提高道路通行能力。

简介：摘要: 随着物流行业的快速发展,智能仓储系统的应用越来越广泛。机器人在智能仓储系统中扮演着重要角色,高效的路径规划与避障算法对提高仓储效率至关重要。本文首先介绍了机器人路径规划与避障算法在智能仓储系统中的应用现状,分析了存在的主要问题。接着重点论述了几种常用的路径规划算法和避障算法,并对这些算法的优缺点进行了评估。最后,提出了一些优化建议,以提高算法的性能和适用性。

简介：摘要

简介：摘要：电力系统是现代社会经济活动的基础，其稳定运行对于保障民生和产业发展至关重要。然而，由于各种内外部因素，电力系统故障时常发生，这不仅影响了供电可靠性，还可能导致重大经济损失。因此，快速、准确的故障诊断以及高效的自动化恢复策略成为电力系统研究的焦点。本文探讨了智能算法在电力系统故障诊断与自动化恢复中的应用。我们分析了基于神经网络、深度学习等智能算法在故障识别和定位中的作用，这些方法能够处理大量数据，提高故障诊断的准确性和效率。接着，我们详细阐述了电力系统自动化恢复的基本原理和系统构成，强调了智能算法在制定恢复策略、优化决策过程中的核心地位。通过实例分析，展示了智能算法在实际电力系统故障恢复中的效能。

简介：摘要：随着大数据时代的到来，分布式存储系统在处理海量数据时面临着数据一致性的挑战。本文主要探讨了分布式存储系统中数据一致性算法的改进与应用，旨在提出一种新的算法框架，以提高数据一致性的同时减少系统延迟。文章首先分析了现有数据一致性算法的局限性，然后提出了改进算法的具体方案，并通过实验验证了其有效性。改进后的数据一致性算法在保证数据一致性的显著提高了系统的吞吐量和响应速度。本文的研究对于分布式存储系统的优化具有重要的理论和实践意义。

简介：摘要：随着城乡融合发展，人居环境空间构型显得越来越重要。本研究以县域为对象，分析了土地利用类型对人居空间构型的影响。运用GIS技术，详细描述了县域内不同土地利用类型的空间分布情况；通过构建和检验多元线性回归模型研究了土地利用类型与人居空间构型之间的关系；运用机器学习算法对人居空间构型进行预测。结果表明，不同类型的土地利用对人居空间构型有显著差异的影响，其中，农用地利用对人居空间构型的影响最为显著，而工矿用地和交通用地对人居空间的影响次之。此外，通过机器学习算法的引入，不仅提高了预测精度，还为土地利用类型选择提供了参考依据，有利于更科学合理的进行土地资源配置。研究结果可为城乡空间规划和土地利用决策提供科学支持。

简介：摘要：次氯酸钠自自适应算法是通过数据分析次氯酸钠的特性和形态而设计的。算法在模拟中达到了理想的地位，在这种情况下，可以在工艺过程中稳稳地稳定氯储存库，从而降低控制成本，减少工作人员的工作量，同时确保自来水生产的质量。关于不同水厂的典型特点，可将算法扩大到其他水厂，并引入一些参数，使氯环变得简单、可靠和稳定。

简介：摘要：近年来，随着不动产统一登记制度的落地实施和计算机等新技术的不断进步，不动产测绘行业迎来了新的发展机遇，不动产测绘业务量迅速增长，利用表格台账或孤立的信息系统等来管理不动产测绘业务，已对行业管理，部门决策等形成了制约，造成服务效率低下，决策难以满足管理需要等不利影响。改变这种信息孤立分散的状况已成为行业亟需解决的课题。本文利用基于密度的快速聚类算法，构建了不动产测绘综合管理与决策系统，解决了信息分散和决策效率低下的问题。

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