关键词： 单分子电导数据   单分子多分类   物理约束深度学习   卷积神经网络   空间注意力机制  

摘要： 【目的】针对单分子电导-位移时序数据挖掘中算法选型缺乏量化依据、深度学习模型未融合物理先验导致可解释性差、传统算法部署门槛高的问题，本文开展主流算法系统性性能对标，提出融合单分子电导先验软阈值物理约束与空间注意力的改进型卷积神经网络（CNN），并开发低门槛全流程分析工具。【方法】基于扫描隧穿裂结技术获取三类单分子电学数据，构建物理先验引导注意力聚焦电导台阶区域的CNN模型；同时开发免部署网页式程序，集成多种传统机器学习算法，实现原始数据一键式多分类分析。【结果】改进型CNN在二分类、三分类任务中准确率分别达97.7% 和98.3%，较传统算法最大提升27.38%与28.05%；引入不同强度高斯噪声后准确率稳定在 92.6%～96.3%，抗噪性优异；注意力可视化证实模型可精准聚焦电导台阶有效区域。【结论】本文明确了不同算法的性能差异，所提模型兼具高精度、强鲁棒性与可解释性，开发的网页工具显著降低了机器学习在单分子电子学领域的应用门槛，为高通量单分子数据智能化挖掘提供了方法与工具支撑。

关键词： 大数据   火电厂   环保监管   体系构建   闭环管理  

摘要： 近年来,我国生态文明建设持续深化、“双碳”目标稳步推进,火电行业作为工业领域大气污染防控与能耗管控的核心领域,其环保监管的智能化水平直接决定区域环境治理成效与行业绿色转型质量。传统火电厂环保监管难以适配排污许可制、在线监测、台账管理、执行报告等全链条监管要求,也无法满足精细化、常态化、智能化监管的现实需要。大数据技术具备多源数据整合、实时分析研判、动态风险预警、全程留痕溯源等优势,为火电厂环保监管模式重构提供关键技术支撑。基于此,本文阐述大数据技术应用于火电厂环保监管体系构建的现实意义与构建措施,为提升火电厂环保监管效能提供助力。

关键词： 智能经济   数据   算力   算法   人工智能  

摘要： 智能经济是数字经济发展的新形态,以数据、算法、算力三大要素协同运行并全面渗透到社会经济各层面。其新动能体现在将人工智能作为通用目的技术向全社会扩散,对产业体系进行智能化改造。财富的创造过程不仅体现为劳动者人数的减少,而且是劳动过程被智能化系统自动的自我调节的运行所替代,算法是智能经济的“大脑”,构成企业核心竞争力。数据的经济价值是算法能力的函数。词元为人工智能思考和表达的最小单位,使认知产出变成了一种可标准化、可交易、可连续生产的新型经济品。算力作为新型通用动力,提供智能经济运转所必需的初始动能。数据、算力和算法进入生产函数后,经济的投入产出效率取决于这三种要素的组合效率与迭代速度。

关键词： 高维多目标进化算法   Pareto前沿   环境选择   曲率引导   参考向量更新  

摘要： 针对进化算法在求解具有复杂Pareto前沿的高维多目标优化问题时，收敛性和多样性难以有效平衡的问题，提出了一种基于Pareto前沿曲率引导并融合参考向量更新的高维多目标进化算法CGMOEA-RVU。首先，该算法提出一种基于种群分布统计矩和变异系数修正的曲率估计方法，并在此基础上构建基于曲率的适应度评估机制，利用Minkowski距离精准衡量收敛性，结合改进Clark距离和k近邻法评估多样性。其次，基于上述适应度评估机制，进一步提出两阶段环境选择策略，以增强选择压力并加快收敛。最后，设计了一种曲率引导的混合距离自适应参考向量更新机制，动态匹配复杂Pareto前沿，以提升种群分布多样性。通过与其它先进算法在DTLZ、DTLZ变体和MaF等多个标准测试集上进行仿真对比实验，实验结果表明：在DTLZ及DTLZ变体测试集45个测试用例上，CGMOEA-RVU在IGD+性能指标上分别有34、30、29、41和38个问题表现优于其他算法，在HV性能指标上分别有27、24、27、39和37问题依次优于其他算法。在MaF测试集35个测试用例上，CGMOEA-RVU在IGD+性能指标上分别有29、25、21、32和32个问题表现优于其他算法，在HV性能指标上分别有24、21、22、31和30问题依次优于其他算法。总之，在总共80个测试用例上，CGMOEA-RVU在IGD+性能指标上最优解47个，占比58.75%；在HV性能指标上最优解43个，占比53.75%。此外，消融实验进一步证实了所提适应度评估机制、环境选择策略与参考向量更新策略的有效性。

关键词： 大数据   企业档案   数智化转型   实践路径  

摘要： 在大数据时代,企业档案数智化转型成为必然趋势。文章首先阐述了大数据驱动下企业档案数智化转型的必要性,深入分析了企业档案数智化转型现状。在此基础上,提出大数据驱动下企业档案数智化转型的实践路径,涵盖建立健全企业档案管理体制机制,为转型提供制度保障;打造高质量数智化系统,提升档案管理智能化水平;组建高素质档案管理人才队伍,注入专业动力;加强数据信息安全保护,筑牢安全防线,推动企业档案数智化转型稳步前行,充分发挥档案价值助力企业长远发展。

关键词： 大数据驱动   中职数控加工专业   实训教学   过程评价   多主体评价  

摘要： 为提升中职数控加工专业实践教学质量,实现校企数控技术人才无缝衔接。本研究立足大数据背景下,聚焦专业实践教学过程评价开展研究与实践。研究明确了评价核心指标体系,界定了指标内涵与权重,筛选了适配评价方法并优化实施流程,搜集了学生实践学习多维度数据,运用大数据技术挖掘出关联规律,构建起数据驱动的学习习惯养成模型。本研究丰富了专业实践教学过程评价理论体系,为数据驱动下学生学习习惯培养及实践教学提升提供参考,对推动专业内涵建设、助力校企协同育人具有重要现实意义。

关键词： 双时相图像   变电站巡检   变化注意力   变电站缺陷检测   自适应特征融合  

摘要： 变电站缺陷的及时检测和处理是保障电力系统稳定运行的基础。针对现有变电站缺陷检测算法存在的背景干扰抑制不足、多尺度目标识别能力薄弱及双时相信息利用不充分等问题，本文提出一种变化注意力引导的变电站缺陷检测算法。该方法充分挖掘变电站双时相巡检图像中的时序差异信息，通过构建孪生骨干网络提取多尺度特征，并设计变化注意力引导模块，以双时相特征差异为注意力权重，动态增强缺陷区域的显著性，抑制背景干扰。同时，引入多尺度空洞特征提取模块与自适应特征融合结构，提升模型对不同尺度缺陷的检测能力。在自建的变电站双时相缺陷数据集上的实验结果表明，所提方法在平均精度均值、精确率、召回率等指标上显著优于Faster RCNN等主流检测模型。消融实验与热力图可视化分析进一步验证了变化注意力机制与特征融合策略的有效性，证明了该方法在复杂环境下具备良好的鲁棒性与工程应用潜力。

关键词： 因果推断   因果规则   频繁模式挖掘   前缀树   深度优先搜索策略  

摘要： 因果关系挖掘旨在从复杂数据中揭示潜在的因果机制。现有研究多依赖贝叶斯网络框架或对关联规则进行简单过滤，普遍面临挖掘效率低下及未观测混杂变量难以控制等瓶颈，严重制约了因果识别的准确性与鲁棒性。鉴于此，本文提出了一种快速因果规则挖掘算法。该算法基于前缀树结构优化频繁模式挖掘过程，并融合多种剪枝策略显著提升计算效率；同时，引入协变量机制与匹配事务对技术，有效消除混杂因素干扰，从而增强因果规则的可靠性。实验结果表明，该算法的计算效率较基准算法提升了3至4个数量级；在大规模数据集上，其运行时间较同类变体进一步缩短了30%–50%。在准确性方面，相较于基准因果发现方法，该算法的精确率稳定在0.69–0.90区间，F1分数普遍提升40%–60%以上。上述结果充分验证了该算法在大规模因果规则挖掘任务中的高效性与优越性。

关键词： 深度强化学习   变遗忘因子   RLS算法   光电探纬器   自适应滤波  

摘要： 针对有梭织机光电探纬信号易受干扰导致信噪比低及误判停机的问题，常采用变遗忘因子递归最小二乘（VFF-RLS）算法进行自适应滤波。然而，现有VFF-RLS算法依赖预设非线性函数导致参数调节复杂，且粒子群优化等启发式算法计算开销大，难以满足高频探纬的实时性需求。为此，提出一种基于近端策略优化（PPO）与RLS融合的自适应滤波算法（PPO-RLS）。该算法将遗忘因子调整过程建模为马尔可夫决策过程，利用强化学习智能体根据滤波状态动态优化遗忘因子，省去了非线性函数的参数调优过程。仿真及光电探纬器测试结果表明，与传统VFF-RLS和PSO-RLS算法相比，PPO-RLS算法具有更快的收敛速度和更优的去噪效果，且对初始参数依赖性小；在计算开销仅微幅增加的前提下，实现了优良的抗干扰性能和跨采样率泛化能力。

关键词： 立体仓库   智能货位分配   蚁群算法   关联度   周转率  

摘要： 文中针对中小企业平面仓库货位分配问题，构建融合出入库效率、商品周转率和商品关联度这3个核心要素的综合优化模型。在求解策略上采用蚁群算法求解，通过C#代码仿真，对蚁群算法的主要参数进行了细致优化。研究结果表明：该配合策略能够显著提升平面仓库的货位分配效率，对推动中小企业仓储管理向数字化、精细化转型具有重要的实践指导价值。