关键词： BUCK整流器   电磁干扰滤波器   参数设计   多目标优化   粒子群算法  

摘要： BUCK型整流器中电磁干扰滤波器参数设计采用粒子群算法时易陷入局部最优，导致滤波器性价比不高，为此提出参数优化方案。首先，建立多目标优化模型，以共模电容和电感、差模电容为决策变量，以传导噪声和成本为目标，以噪声限值和漏电流为约束。然后，对常规粒子群算法进行改进，即对粒子种群实行分类初始化，将迭代次数分阶段处理，对迭代次数实行自适应提前终止。最后，将改进算法和常规算法分别用于求解优化模型，均可得到两种最优解，即性能优先解、成本优先解。对比结果表明，在两种最优解中，改进算法与常规算法性能相当，而成本分别降低28.37%和53.14%。同时，改进算法的帕累托解集分布性更广，避免了陷入局部最优，且收敛效率提高81%。

关键词： 高校治理   多算法融合   特征重要性   建模与仿真   决策支持  

摘要： 【目的】 为解决传统单一模型难以揭示高校智治多因素复杂耦合机制的问题，提出一种多算法融合的量化建模与仿真框架。【方法】 首先，依据智慧校园成熟度模型及相关文献，构建涵盖信息化基础设施、数据治理能力、组织协同程度、技术创新能力等10项核心影响因素的指标体系；其次，综合运用决策树、随机森林、灰色关联分析与神经网络敏感性分析4种异构模型，分别从非线性阈值效应、集成稳定性、小样本关联度和输入敏感性等维度评估各因素的重要性；最后，采用加权融合算法对4类模型输出结果进行集成，以提升关键因素识别的鲁棒性与解释一致性。【结果】 仿真试验表明，融合模型能够有效识别高校整体智治的关键驱动因素。其中，“技术创新能力”与“组织协同程度”的融合重要性得分最高（分别为0.777和0.774），显著高于信息化基础设施与资金投入等传统上更受重视的因素。研究表明，在数字化转型深化阶段，技术应用深度与组织协同效能是提升智治水平的“双核心”杠杆因素，其影响超越传统资源投入因素。绩效等级分布分析显示，样本中“卓越”与“优秀”级别高校占比分别为12.4%和26.8%。【结论】 本研究构建的融合评估框架为系统识别高校智治关键路径提供了方法论参考与技术支撑，对推动高校治理体系从“信息化”向“智能化”演进具有一定的实践指导意义。

关键词： 数据治理   数据质量   质量提升体系   全生命周期管理   运行保障机制  

摘要： 面对高校数据质量问题给数字化转型造成的阻碍,本文以数据治理为驱动力,设计一套成体系的大数据质量提升体系。该体系搭建起涵盖战略目标、组织职责、治理流程、技术工具、安全保障的五维整体框架,围绕数据从产生到消亡的全生命周期制定六个层级的管控举措,核心设计包含数据采集与清洗流程、质量校验算法模型以及问题溯源与修复闭环三大机制,旨在为高校解决数据质量难题提供可落地实施的系统性方案,助力高校克服数字化转型中数据质量方面的障碍,推动高校数字化建设迈向新高度。

关键词： 液压成形   加载路径   机器学习   智能成形系统  

摘要： 针对管材液压成形中加载路径设计依赖经验、智能化程度低的问题,提出数据驱动的智能化成形系统。通过拉丁超立方抽样生成1 000组模具方案及6类典型加载路径的仿真数据集,基于XGBoost算法构建加载路径分类模型,经SHAP特征筛选后模型准确率达93.22%。提出确定式生成算法,将模型输出的加载路径类别标签自动转换为分段式位移-压力工艺参数。结果表明:预计成形最大壁厚、最小壁厚与平均实际值的误差率分别为1.96%和4.07%,误差率均不超过5%,验证了该方法的可行性,有效衔接了智能决策与工业自动化控制。

关键词： 溶解氧   机器学习   珠江口   缺氧预警   数值模拟  

摘要： 溶解氧（dissolved oxygen, DO）含量的变化不仅影响海洋生物的生长发育与群落结构稳定，还调控着微量元素、有毒金属物质及营养物质的生物地球化学循环，而水体缺氧现象会严重威胁近岸海域生态系统健康与海洋资源的可持续利用。受全球气候变化加剧和人类活动强度持续提升的影响，珠江口海域缺氧现象日益显著，不仅损害海洋渔业资源，造成巨大的海洋经济损失，还破坏了海域生态环境平衡，基于DO预测预警结果开展该区域生态环境的管理与修复已迫在眉睫。为此，本文以长时间序列在线监测的水文、气象及水质参数与MIKE 3 FM数值模型模拟结果为基础，采用随机森林（random forest, RF）、CatBoost两种高效机器学习算法，构建了珠江口未来24h、48h、72h DO浓度快速预测模型。定量评价结果显示，所构建的两类预测模型均具备较高的预测精度：基于实时监测数据的预测模型在3种时间尺度下的R2、RMSE（root mean square deviation）、MAPE（mean absolute percentage error）依次为R2=0.901、0.870、0.865,RMSE=0.547mg·L-1、0.632mg·L-1、0.643mg·L-1，MAPE=21.0%、23.5%、26.6%；基于数值模拟结果的模型则依次为R2=0.965、0.921、0.889,RMSE=0.162mg·L-1、0.243mg·L-1、0.289mg·L-1，MAPE=1.8%、2.9%、3.5%。空间分布对比结果显示，两类预测模型均能准确表征研究区域内DO的空间分布状况，与实测结果、数值模拟结果的空间契合度较好。为清晰评估珠江口海域的水体缺氧状况，本研究依据溶解氧等级标准，并结合珠江口生态敏感性对模型预测结果进行了缺氧等级划分，研究结果可为区域水资源管理和生态保护提供可靠的科学支撑。

关键词： 大数据   污水管网   运维决策   管理系统设计   智能运维  

摘要： 围绕大数据驱动的污水管网运维决策支持管理系统构建,紧密衔接污水管网运维实践诉求,搭建囊括数据捕获、加工、解析及决策产出的完整系统框架。通过多源数据融合捕获方案与智能解析模型的设计部署,助力管网状态精准辨识、故障超前预警及运维方案优化生成。标准化模块构建与高效数据处理模式的嵌入应用,夯实运维决策的严谨属性与时效表现,为污水管网运维管理提供全链条技术保障,助推运维作业效能升级与质量精进,引领管网运维管理朝着智能化与精细化路径稳步迈进。

关键词： 调频广播   多径干扰   自适应均衡算法   FPGA   硬件实现  

摘要： 调频广播以其高音质、抗干扰能力强的优点,在音频传播领域举足轻重,然而多径干扰一直是影响其接收稳定性的核心难题,严重情况下会造成信号失真、出现杂音等状况,影响调频广播的使用体验。针对此问题,本文构思出一种契合调频广播场景的自适应均衡抑制算法,并在 FPGA 硬件平台上完成实现设计,详细说明算法设计思路、FPGA 硬件架构搭建以及各模块功能划分,改善算法与硬件的适配度,达成对多径干扰的有效抑制,提高调频广播接收质量。研究显示,该设计实时性与稳定性俱佳,契合调频广播的传输特点,为调频广播抗多径干扰提供了切实可行的硬件实现办法,在工程应用方面具有一定价值。

关键词： 重大工程   弃渣运输   车辆指派   路线优化   环境约束   蚁群算法  

摘要： 重大线性基础设施工程穿越复杂艰险环境需要建设大规模隧道，而复杂艰险环境地区的隧道弃渣处置既要考虑弃渣场的选址，同时还要考虑车辆指派的选型、路线优化以及环境约束等多种因素。为综合考虑环境约束条件、科学指派运输车辆、优化运输路径，以提高运输性价比，本研究构建了从弃渣场选址到弃渣运输多阶段过程的车辆指派与路线优化数学模型，并使用改进的遗传算法与蚁群算法进行求解。通过对西藏地区某重大工程弃渣运输工作的仿真计算，表明改进后的算法与模型具有较好的优化效果。研究结果显示，新能源中型车能较好地匹配西藏地区弃渣运输需求，且在满足约束的前提下应优先选择运输距离最短的路径。该算例为弃渣运输决策提供了一个新的车辆指派与路径优化方案，为环境约束下的重大工程弃渣运输管理优化策略制定提供参考。

关键词： 大数据   人工智能技术   电子信息工程   自动化设计  

摘要： 大数据时代带来的海量数据与复杂计算需求,对传统设计模式提出更高挑战,而人工智能技术凭借强大的数据处理与智能决策能力,为行业突破瓶颈提供了新路径。本文将重点探讨大数据背景下人工智能技术在电子信息工程自动化设计中的具体应用场景,旨在通过实例论证技术融合的实际价值,为相关领域提升设计效率、增强系统可靠性及智能化水平提供理论参考与实践借鉴。

关键词： 质谱仪   气体压力控制   鲸鱼优化算法   反向学习   多通道耦合  

摘要： 针对质谱仪离子源压力控制存在的通道耦合、响应慢、自适应差等问题，提出了基于反向学习动态鲸鱼优化算法的多通道气体压力控制策略。通过融合自适应概率阈值与可变螺旋更新策略，引入精英引导的动态边界机制，并结合反向学习建立贪婪选择机制，建立了多气压快速自适应调控系统。结合高维空间同步优化方法，实现了多气路压力耦合条件下的控制参数同步在线优化。实验结果表明，各气路收敛时间缩短至0.2 s，超调量减少19.53～34.41个百分点，稳态误差缩减0.031 5～0.055 2 psi(1 psi≈6.895 k Pa)，且具备自适应性能力，为实现精密检测仪器气路系统的长期精密调控提供了新的策略方案。