关键词： 图形图像处理技术   计算机技术   图形渲染   可视化计算   动画设计   并行计算   数学算法   计算机图形图像处理  

摘要： 21世纪,全社会进入数字化时代,计算机技术被广泛应用到各行各业,其中包括图形图像处理技术,在一定程度上提高了图形图像处理效率和质量,尤其在可视化计算、动画设计、工业制造等方面呈现出了无可比拟的优势。与其他图形图像处理技术相比,以计算机技术为支撑的处理技术能够通过数学算法,将矢量数据转化为可视化的图像,并通过可编程的并行计算,极大地提升了图形渲染的速度。因此,本文将从计算机图形图像处理技术的应用展开研究,并对几种关键技术展开深入分析,旨在为更多研究提供参考。

关键词： 渤中凹陷   覆盖型潜山   卡潜山   地质循环   数学算法   作业时效  

摘要： 相对渤中凹陷暴露型潜山而言,覆盖型潜山埋藏更深,平均井深超4 200 m,上覆地层岩性更复杂,界面处地层可钻性差别更小,潜山界面卡取过程中地质循环点选取困难,作业时效低。通过对渤中凹陷近年来已钻井潜山界面卡取情况及覆盖型潜山界面处钻井参数变化情况进行统计分析,提出渤中凹陷潜山界面预测误差概率模型,并通过筛选潜山界面卡取的敏感参数,计算参数变化率及权重系数,形成潜山界面卡取综合评价指数,进而建立了渤中凹陷地质循环指数模型。该方法在渤中凹陷覆盖型潜山井作业中应用效果好,作业时效得到明显提升。

关键词： 数学建模   Matlab算法   工科专业课程   教学应用   教学策略  

摘要： 教学与实践证明,Matlab算法在数学建模中的应用实在是工科专业课程中的重要组成部分。从理论和实践角度探索者数学建模的关键定义,并揭示其在工科教育的实际应用和价值,表明工科专业课程对数学建模的需求。仔细解读Matlab算法的基本概念,并研究其在工科教育的实际应用,并以具体案例来突显其实质功能。结合数学建模与Matlab算法的教育策略,悉心分享如何利用其提高工科学习效果的教学案例。赋予目前的挑战,预见未来的发展后景,给出了进一步发展的建议,目的在于推动数学建模与Matlab算法在工科教育中的广泛应用与深入发展。

关键词： 电动车辆路径问题   可调鲁棒优化   不确定行驶时间   行生成   集划分  

摘要： 针对行驶时间不确定的允许部分充电的带时间窗电动车辆路径问题,考虑多面体不确定集度量行驶时间的不确定性,建立了一个可调鲁棒优化模型,设计了基于行生成和集划分的求解算法,采用标号法对路径的可行性进行判定,并将不可行的路径作为新的约束加入到模型中.数值实验表明,94%的算例可求得最优解,这验证了本算法的效率;利用多面体不确定集进行度量对总行驶距离和车辆总数目具有正向的影响;相比于普通鲁棒优化,可调鲁棒优化的求解结果有显著提高,可以提升车辆调度的灵活性.

关键词： 数学算法   马尔可夫预测模型   服装色彩   预测  

摘要： 服装设计中的流行色趋势变化对企业的生产和营销战略具有直接影响。精确的流行色预测系统不仅可以助力企业深入洞察市场需求,还能帮助企业抓住商业机遇。因此,开发一套高精度、客观、科学的服装色彩变化预测模型,已成为服装行业的当务之急。基于此,文章借助马尔可夫预测模型这一数学工具,对服装色彩流行趋势进行量化分析,旨在通过严谨的数学算法进一步验证服装色彩变化的规律性,为服装色彩设计提供坚实的预测支持。

关键词： 对虾   急性肝胰腺坏死病   预警数学模型   Deep Forest算法   Python语言  

摘要： 为预报池塘养殖凡纳对虾(Penaeus vannamei)急性肝胰腺坏死病(AHPND)的发生,自2020年开始,笔者对凡纳对虾养殖区开展了连续监测工作,包括与疾病发生相关的环境理化因子、微生物因子、虾体自身健康状况等18个候选预警因子指标,通过数据标准化处理后分析病原、宿主与环境之间的相关性,对候选预警因子进行筛选,基于Python语言编程结合Deep Forest、Light GBM、XGBoost算法进行数据建模和预测性能评判,仿真环境为Python2.7,以预警因子指标作为输入样本(即警兆),以对虾是否发病指标作为输出结果(即警情),根据输入样本和输出结果各自建立输入数据矩阵和目标数据矩阵,利用原始数据矩阵对输入样本进行初始化,结合函数方程进行拟合,拟合的源代码能利用已知环境、病原及对虾免疫指标数据对目标警情进行预测。最终建立了基于Deep Forest算法的虾体(肝胰腺内)细菌总数、虾体弧菌(Vibrio)占比、水体细菌总数和盐度的4维向量预警预报模型,准确率达89.00%。本研究将人工智能算法应用到对虾AHPND发生的预测预报,相关研究结果为对虾AHPND疾病预警预报建立了预警数学模型,并为对虾健康养殖和疾病防控提供了技术支撑和有力保障。

关键词： 蚁群算法   大数据   计算引擎   均衡部署模型  

摘要： 随着大数据技术的迅猛发展,大数据计算引擎的性能优化和均衡部署问题成为研究热点。蚂蚁算法是一种模仿自然界中蚂蚁觅食的方法,它具有良好的全局寻优能力和较强的鲁棒性,非常适合求解复杂的优化问题。在此基础上,提出了一种基于蚁群算法的大规模数据挖掘方法,研究面向大数据计算引擎平衡配置问题的蚂蚁算法,通过建立数学模型,对计算资源进行优化配置。本项目的研究成果将为大数据处理引擎的平衡部署提供新的研究思路与方法。

关键词： 苏教版   算理   算法   运算一致性  

摘要： 以苏教版数学教材四年级下册“三位数乘两位数的笔算”的教学为例,通过解读运算一致性,设计以下的教学活动:复习旧知,帮助学生回忆两位数乘两位数的算法;自主探究,促使学生发现三位数乘两位数的算法;延伸拓展,引导学生发现多位数乘多位数的算法;融入史料,帮助学生了解中外不同的算法。这样教学,有利于引导学生经历算法建构的过程,理解乘法笔算的算理,感悟运算一致性,提升他们的数学素养和问题解决能力。

关键词： 计算数学   人工智能   算法优化   数据处理   模型准确度  

摘要： 本文详细剖析了计算数学在人工智能算法优化方面的关键作用。深入分析相关理论,本文详细说明了计算数学在提升算法效率、加强数据处理能力以及优化模型准确度方面所具有的突出作用,对未来人工智能领域的发展前景及其应用可能性进行了探讨。文章起始部分阐述了计算数学在提高算法效率和数据处理能力方面的运用,例如,误差解析与修正,以及模型复杂性与性能的权衡等。论述了计算数学在神经网络优化、深度学习提升以及机器学习领域的运用,涵盖网络架构优化、训练流程优化、数据分析和特征提取、算法选取与调整等。