简介：摘要：机电系统优化控制是一种结合机械工程和电气工程的新兴领域，此方法利用机器学习算法和智能化技术，通过对系统的分析和优化来提高其性能和效率。随着科技的快速发展和社会的需求变化，机电系统的运行以及能耗问题成为了亟待解决的难题。传统的机电系统控制方法存在局限性，缺乏灵活性和适应性，并且无法应对复杂多变的工作环境。而基于机器学习的优化控制方法则可以通过学习系统的历史数据和实时监测，不断调整模型和参数，从而使系统更加智能、可靠和高效。

简介：摘要：该论文旨在探讨如何利用机器学习技术优化煤炭开采效率。研究首先阐述了煤炭开采的重要性及其面临的挑战。随后介绍了机器学习在优化生产流程中的应用前景，并提出了一种基于数据驱动的智能决策模型。该模型能够综合考虑多种影响因素，包括地质条件、设备状态、人员配置等，从而实现更精准的资源调度和过程控制。论文还详细阐释了模型的构建方法和关键算法，并通过案例研究验证了其有效性。总的来说，该研究为提高煤矿生产效率提供了新的技术途径，对行业的智能化转型具有一定的指导意义。

简介：摘要：在隧道开挖过程中，通过掌子面推进不断揭露的地质情况进行前方地质预测对提高隧道掘进的安全性具有重要作用。工程实践中，准确的进行掌子面前方地质演化预测需要工程师具有坚实的地质理论基础和丰富的实践经验，具备这两点要求的现场工程师是十分匮乏的。基于机器学习技术，项目提出一种利用掌子面地质参数进行前方地质判断的方法；能综合分析岩性、岩层产状及节理裂隙、断层、围岩变形及失稳和渗水指标，通过ResNet模型、U-Net模型、LSTM循环神经网络模型和Google Earth平台获取岩性、岩层产状及节理裂隙、断层、围岩变形及失稳和渗水信息；学习评分标准判断地质变化情况，综合分析评价前方待掘进地质，为施工提供可靠的预测信息，从而提高隧道施工的安全性。

简介：摘要: 城市轨道交通是城市交通的重要组成部分。城市轨道交通因其运量大、准时、速度快、方便快捷、环保、经济，成为居民出行的主要方式之一。目前，城市轨道交通运营的总发展趋势呈现出网络结构复杂，客运运量大，突发事件传播快、影响大等发展态势，因此有必要对地铁进行客流量的预测研究，做好预案，减少突发事件，提高运营效率。城市轨道交通进站客流量序列具有非线性、随机性、高噪声等特点,传统的数值分析方法难以保证客流预测的准确性，因此，本文引入了机器学习的方法，采用长短时记忆神经网络(LSTM，Long Short-Term Memory)可以有效处理上述数据特性。实验结果显示，LSTM模型的进站客流预测值与实际值具有较好的一致性，验证了所提方案的可行性。

简介：摘要：随着大数据和人工智能技术的不断发展，机器学习算法在各个领域的应用日益广泛。在电气自动化领域，利用机器学习技术优化系统运行、提高能效已成为研究的热点。本文旨在探讨基于机器学习的电气自动化系统优化与控制技术的研究现状，并对其未来发展趋势进行探讨。

简介：摘要：随着科技的飞速发展，人工智能（AI）和机器学习（Machine Learning）已经深入到各个领域，电气工程也不例外。在电气工程中，AI和机器学习的应用正在开创全新的可能性，改变着我们设计、运行和维护电力系统的方式。本文将探讨AI与机器学习在电气工程中的具体应用，以及它们如何重塑行业格局。

简介：摘要：本文探讨了基于机器视觉和深度学习的杂草识别系统。杂草是农业生产中的主要问题之一，对作物产量和品质造成严重威胁。传统的杂草识别方法面临着特征提取难、分类效果有限等挑战。而近年来，深度学习技术的快速发展在杂草识别领域展现出了强大的潜力，为实现高效、准确的杂草识别提供了新的解决方案。本文将首先介绍传统的杂草识别方法，然后重点探讨深度学习在杂草识别中的应用，以及深度学习方法相较于传统方法的优势。

简介：摘要：本文旨在探讨基于机器学习的土木工程结构健康监测与预测的最佳实践。通过对结构健康监测技术和机器学习方法的综述，本文系统地介绍了这一领域的最新研究进展和应用。

简介：摘要：随着电力需求的不断增长和电力系统的复杂性日益提高，准确预测电力系统负荷和优化调度成为保障电力系统稳定运行和高效利用的关键。本文针对这一问题，提出了一种基于机器学习的方法。通过分析历史负荷数据并应用机器学习算法进行预测，结合优化调度技术实现电力系统的高效运行。实验结果表明，该方法能够提高负荷预测的准确性和调度的效率，对电力系统的可靠性、经济性和可持续性具有重要意义。

简介：摘要:本研究旨在通过融合机器学习算法优化火灾监测与预警系统。研究分析了传统系统的局限性,探讨了机器学习的应用潜力。通过对比分析,提出了基于深度学习的火灾检测模型,有效处理多源异构数据,提高检测准确性和实时性。同时设计了基于机器学习的火灾风险评估和预警机制,实现早期识别和预警。实验结果表明,融合机器学习算法的系统在检测准确率、响应速度和预警有效性等方面均显著优于传统系统。本研究为提升火灾监测与预警系统性能提供了新思路,对减少火灾损失、保障公共安全具有重要意义。

简介：摘要

简介：摘要：智能机器人在各个领域的运用日益广泛，其运动规划与控制是智能机器人领域的核心问题之一。本文基于深度学习技术，对智能机器人的运动规划与控制进行了研究。结果表明，基于深度学习的智能机器人运动规划与控制方法能够有效应对各种复杂环境和任务，并具有较高的鲁棒性和可扩展性。本研究为智能机器人技术的发展提供了新思路和方法，具有重要的理论和实践意义。

简介：摘要：人工智能与机器学习的研究也面临一些挑战和问题。例如，数据隐私与安全性的保护、模型的解释性与可解释性、伦理与社会影响等方面。因此，进一步深入研究和探索人工智能与机器学习在电子信息工程中的应用与发展具有重要意义。本文主要分析人工智能在电子信息工程中的算法设计与应用。

简介：摘要：随着现代硬件系统的复杂性不断增加，系统故障的分类和修理变得越来越具有挑战性。本文提出了一种基于机器学习算法的硬件系统故障分类与修理优化方法，旨在提高故障处理的效率和准确性。该方法结合了机器学习算法和硬件系统的特征工程，通过对故障数据进行训练和分类，实现了对不同类型故障的自动识别和分类，并提供了针对性的修复优化策略。实验结果表明，该方法能够有效地提高硬件系统故障处理的效率，并减少维修时间和成本。

简介：摘要：本文全面概述了机器学习建模平台的主要功能及常用算法，并举例阐述了机器学习建模平台在城市大脑业务中的应用场景、主要模型、建模过程及应用价值价值，总结提出机器学习建模平台正在创新迭代，且随着技术不断进步，平台将更加智能化，从而更好地服务于各个领域。

简介：摘要：工程施工行业的数据分析和数据价值的挖掘对于项目生产、企业管理等具有重要意义，也是进行数字化转型的必然举措之一。目前，国内施工企业对数据的采集、管理基本依靠人工，对数据的分析也基本表现为基础统计分析，对海量数据进行统一分析和内在规律挖掘极度缺乏。本文提出的基于机器学习的工程施工大数据智能分析平台通过大数据处理分析技术，以建立业务模型为基础，明确业务场景，剖析业务问题，进而开展数据建模、算法建模、模型验证与优化等工作，同时提供资源调度与匹配优化等功能，最终将成熟的算法模型存储于模型库，为生产管理提供有效的辅助决策。该平台区别于通用性分析平台，以业务模型为基础，并提供可视化操作界面，具备行业友好性和操作便捷性，算法库和模型库也提供了良好的可扩展性，为工程施工行业的数据分析提供了良好的平台工具。

简介：摘要：本文研究了如何利用强化学习算法来优化智能机器人的路径规划和动作决策。通过建立奖励函数和环境模型，智能体可以通过不断与环境交互来学习最优策略，实现从起点到目标点的最短路径规划以及避障等动作决策。仿真和真实环境下的实验结果表明，该方法能够有效提高智能机器人的自主导航和决策能力，具有良好的实用价值。

简介：摘要: 随着工业自动化程度的不断提高,机械设备的运行状态对生产效率和产品质量的影响日益突出。本文针对机械设备故障诊断与预测问题,提出了一种基于机器学习的新方法。该方法利用机械设备运行数据,通过特征提取、数据预处理等步骤构建高质量的训练样本集,并采用先进的机器学习算法进行故障模式识别和剩余寿命预测。理论分析和实验结果表明,所提出的方法具有较高的故障诊断准确率和寿命预测精度,可为工业机械设备的状态监测和维修决策提供有力支撑。

简介：摘要：本文探讨了机器学习与人工智能技术在建筑结构检测中的应用现状及未来发展。首先介绍了机器学习和人工智能的基本概念，然后详细分析了它们在建筑结构检测中的应用，包括数据处理、模型建立、图像识别、无人机监测等方面。通过案例分析，展示了这些技术在提高检测效率、降低成本、增强安全性方面的重要作用。最后，指出了当前面临的挑战，并提出了未来发展的展望，包括数据隐私、智能化建筑管理等方面的探索。

简介：摘要：本文旨在探讨机器学习与人工智能在市政工程智能建造中的应用研究。首先，对市政工程和智能建造的概念进行了界定和阐述，明确了智能建造对于提升施工效率和质量的重要性。其次，通过对机器学习和人工智能基础知识的介绍，阐释了其在市政工程中的潜在应用。随后，结合实证案例分析了机器学习在市政工程中的预测、资源优化和质量控制等方面的具体应用，以及人工智能在智能监控、自动化施工和设计规划等方面的实践案例。最后，对当前应用中存在的挑战和未来发展趋势进行了探讨，指出了进一步推动市政工程智能建造的方向和策略。通过本研究，旨在为加速城市基础设施建设和提升城市管理水平提供理论支撑和实践指导。