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  • 简介:摘要演化博弈是一种研究博弈者在非完全理性的情况下如何动态调整策略的方法,不要求参与者知道其他参与者的信息。因此,本文根据势博弈的理论,利用动态演化博弈证明论文改进的阻抗函数能够使网络在用户最优的基础上达到系统优化的目的。

  • 标签: 势博弈 Wardrop均衡 UE均衡 无线Mesh网络
  • 简介:对最优加权随机汇池网络的自适应算法进行研究,以均方误差作为随机汇池网络输出性能评价指标,推导了最小均方(LMS)和Kalman-LMS算法的递归表达式,并应用到输入信号方差发生改变的非稳态情况中,结果表明两种自适应算法都能够迭代收敛到权的最优解。与LMS算法相比,Kalman-LMS算法不仅收敛速度快,而且权均方偏差每一步都是最优的,在网络节点的个数较少时,Kalman-LMS算法能够获得更小的均方误差,而随着网络节点的个数增加,两种自适应算法得到的均方误差趋于一致。

  • 标签: 随机汇池网络 均方误差 最小均方 自适应算法 非稳态信号
  • 简介:为降低轴向包围盒检测法中漏报和误报发生的概率,提高软组织受碰撞时反馈的精确性,本文对轴向包围盒碰撞检测法提出改进。采用三角形面片相交与轴向包围盒检测法相结合,由轴向包围盒碰撞检测法进行内部区域处理,再用三角形面片相交的检测法实现边缘区域处理。实验结果表明,该方法保证软组织形变仿真实时性的同时提高了碰撞检测的精确性。

  • 标签: 软组织形变 轴向包围盒 三角形面片 精确性
  • 简介:摘要以客户电费敏感为切入点,提出了一种基于logistic回归的客户电费敏感度评价算法,针对高压客户、低压非居客户和居民客户分别构建电费敏感模型。从客户基本信息、用电信息等多个维度收集建模指标,利用信息值(InformationValue,IV)、相关系数筛选变量,并根据最优分组和最优分群算法对变量进行分组,根据模型参数估计值构建易于理解实施的标准评分卡,计算客户敏感度得分。通过识别电费高敏感客户群体,为供电企业相关部门开展精准营销、降低电费回收风险和差异化服务提供数据支撑,从而提高客户整体满意度、提升客户感知。

  • 标签: 电费敏感 逻辑回归算法 评分卡函数
  • 简介:本文旨在探讨智能算法在学术期刊传播平台的应用,结合“域出版”学术平台的智能算法传播平台雏形,本文认为智能算法将导致学术期刊传播内容向智能多维度转变,传播方式向分众化、精准化转变。传播主体向人机协同共融转变,并进一步构建起聚集个人信息的数据平台、信息精准分发平台及传受关系连接平台的学术期刊智能算法传播平台。

  • 标签: 智能算法 学术期刊 传播平台
  • 简介:摘要针对网络数据的海量性和相对无序性,定义了多层次话题语义结构模型,基于多层次话题语义模型,对经典的SinglePass算法做出了改进,包括使用子话题质心来代表子话题内的文档、AverageLink比较策略、进行类似于K均值算法的聚类重调整的方法、子话题和话题的双层次语义结构。在实验过程中对比了在线话题的聚类算法的性能,确定了层次化在线话题聚类方法,形成有机统一的热点话题聚类模型,具有较高的应用价值和研究价值。

  • 标签: Single Pass 话题 聚类 语义结构
  • 简介:通过对2018年高考数学试题中“算法与框图”的试题进行分析,给出典型试题的特点和类型,归纳和总结典型试题的解法,并由此给出备考建议.

  • 标签: 算法与框图 典型试题 备考建议
  • 简介:图像识别技术主要包括图像特征的提取和图像的分类,在这两种技术中,图像特征的提取是图像识别技术最关键的技术。图像特征提取的准确性是衡量一个图像识别算法好与坏的唯一指标。图像特征提取主要采用分布式点矩阵的方法,通过在图像中插入一定数量的特征点,通过对特征点的比较,将符合特征点的部分加以整合和归纳,最终得出图像的特征。但在现有的技术中,特征点的插入数量和特征点对照的准确度在各种算法中均有优劣,而深层学习作为一种组织架构更完善的处理方法,显然是很适合图像识别算法的使用。所以本文就深度学习的原理及基于深度学习原理的图像识别算法的基本原理进行探讨,并对基于深度学习的图像识别算法的研究做出详细的讨论。

  • 标签: 深度学习 图像识别算法 研究
  • 简介:摘要光伏阵列被云层局部遮挡,使得其功率-电压(P-V)曲线呈现阶梯状、多极值的形状,从而造成传统的最大功率点跟踪不起作用,陷入局部寻优,本文提出了一种可以快速、稳定并且能够全局寻优的最大功率点跟踪(MPPT)算法算法先将粒子群优化(PSO)改进,使得在一定的迭代次数下稳定地全局更新所有粒子的速度和位置,快速找到最大功率点(MPP)的大概位置,再利用改进的Fibonacci数列作为变步长扰动观察法步长改变的依据,快速接近和得到功率的最佳解1。通过Simulink建立了仿真模型,与变步长扰动观察法、传统粒子群优化算法进行比较,验证了算法在精度与速度上有明显提升。

  • 标签: 局部阴影 光伏阵列 最大功率点跟踪 粒子群优化 变步长
  • 作者: 黄炯
  • 学科: 医药卫生 >
  • 创建时间:2018-04-14
  • 出处:《科技新时代》 2018年第4期
  • 机构:提升小学生的计算能力、思维意识、创新能力、分析问题与解决问题的能力,促进小学生生活技巧的增加,对于小学生的成长与发展都具有十分积极的意义。小学数学以培养小学生的计算能力为首要的教学目标,只有学生的计算能力提升了,才能保证其能够熟练应用数学知识解决实际问题,促进小学生数学素养的提高。那么计算教学的过程中,最重要的就是将算理与算法相融合,以便于小学生能够在进行习题解决的过程中明白习题解决的原因。下文就小学数学计算教学中算理与算法融合的方式展开论述。
  • 简介:摘要随着我国电力系统的不断发展,继电保护信息不规范的问题日渐凸显。鉴于继电保护信息是电网中重要的数据源之一,国家电网公司“六统一”标准对优化后的保护对信息点表提出了统一的要求。但目前各现场存在大量存量传统保护,此类传统保护对于保护信息没有标准的语义统一。新老保护的交替时期下,对继电保护信息进行规范和统一显得尤其重要。所以,继电保护信息标准化解释库的构建十分必要。

  • 标签: 继电保护系统 发展方向 人工智能
  • 简介:摘要当前普遍应用到的一种太阳能发电系统控制算法即为最大功率点跟踪(MPPT),通常情况下,系统的实现是通过微控制单元这一渠道完成。这种情况下,本文采取现场可编程门阵列(FPGA),使得获得到的太阳能最大功率点跟踪电路具有更好的经济性,另外对于构成系统硬件的情况进行分析,探究各功能部分接口的情况等内容。通过实施Verilog语言,达到获得ADC控制器以及最大功率点跟踪算法、PWM波波形发生器等目标,之后展开严谨的仿真设计电路,所应用的方式即为Modelsim,最后展开下载,也就是基CycloneII系列EP2C8Q208C8芯片基础上完成这一过程。通过展开完整严密的实验,结果显示能够使得电路在一种健康平稳的状态中运行,此设计具有一定的科学性以及合理性,能够提供给有效的控制太阳能发电系统系统级芯片重要的依据。

  • 标签: 现场可编程门阵列 最大功率点跟踪 太阳能发电
  • 简介:当前主流的运动目标检测方法存在计算量大、计算速度慢和无法实时检测等问题。本文以室外场景下的视频作为研究对象,在特征提取方面利用HOG特征和颜色特征相结合的特征融合方法,使用主成分分析法对特征维度进行降维,克服了单特征描述能力不全面的问题和多个特征数据量大的问题;在分类器设计方面,本文使用经过调优结构后的BP神经网络,克服了模式识别检测时间长的问题。实验结果表明,该算法相对于当前主流的HOG+SVM算法,在INRIA运动目标数据库上对运动目标的检测率达到92%,且速度较快。

  • 标签: 运动目标检测 混合高斯模板 HOG特征 BP神经网络
  • 简介:摘要随着社会经济的进步发展和科学技术的革新,生产行业伴随着技术的创新有了新的发展态势,特别是伺服控制系统已经广泛应用在各行各业内。基于此,本文以DSP永磁同步电机伺服控制算法作为研究对象,通过对永磁同步电机伺服控制系统的相关概况进行分析,分别从基于DSP的永磁同步电机伺服控制系统的硬件电路设计和软件电路设计进行详细阐述,探究基于DSP的永磁同步电机伺服控制的有关算法,从而体现出整个控制系统的数字化和智能化。

  • 标签: DSP 永磁同步电机 伺服控制算法
  • 简介:传统基于Gabor滤波器的SAR目标识别方法根据图像全局特征进行目标识别,忽略图像局部纹理特征,容易受到噪声因素的干扰,获取的SAR目标识别结果精确度较低。因此,提出基于图像局部纹理特征的SAR目标识别算法,对SAR图像纹理特征进行提取,提取SAR图像纹理特征时,采用优化的TPLBP特征描述器提取图像局部纹理特征,获取TPLBP局部纹理特征向量;通过基于ELM分类器的SAR目标识别算法,对TPLBP局部纹理特征向量进行SAR目标分类与识别,获取理想的SAR目标识别结果。实验结果表明,所提方法在SAR目标识别方面具有准确率高、误判率低的优势。

  • 标签: SAR图像 局部纹理特征 TPLBP特征描述器 特征提取 ELM分类器 目标识别
  • 简介:针对目前电子装配车间自动化水平低、传统作业过程中产品加工装配效率低下的问题,提出了一种适用于电子装配车间生产智能排程的改进遗传退火算法。首先,根据电子装配车间特点建立了车间排程的数学模型,该模型以最小化最大完成时间和客户满意度指标为总目标函数。其次,在遗传算法的基础上,引入了模拟退火的思想,以模拟退火替代变异操作保证基因的多样性,引入了最优解存储器,保证适应度值一直往最优化方向发展。最后,采用FT06基准问题数据验证了遗传退火算法的有效性,并给出了动态干扰下的再调度方法及甘特图。

  • 标签: 电子装配 车间排程 遗传退火算法 动态再调度
  • 简介:针对合成孔径雷达(SAR)图像感兴趣区域(ROI)的分割问题,提出了一种基于Mellin变换的正则化参数的自适应选取方法。首先将SAR图像乘性相干斑噪声转化为加性相干斑噪声,在此基础上应用正则化模型建立SAR图像特征增强目标函数。然后推导出正则化参数与相应范数项的关系式,应用共轭梯度法对模型进行求解,最终达到图形特征增强与相应ROI分割的目的。所提算法不仅有效抑制了背景杂波,降低了相干斑的影响,而且还克服了传统方法对参数经验值选取的弊端。基于真实SAR图像数据的实验结果验证了该方法的简便性和有效性。

  • 标签: 合成孔径雷达(SAR) 正则化 感兴趣区域(ROI) 相干斑模型 Mellin变换
  • 简介:针对矿井结构复杂,井下未知节点定位存在信标节点布置冗余、定位精度低等问题,提出了一种基于粒子群优化算法的井下目标定位方法。根据矿井环境特点区块化布置信标节点,通过引入线性递减权重的粒子群算法对未知节点与信标节点的测量距离和估计距离的误差进行优化,降低定位误差。与四边测量法、加权最小二乘法和RSSI加权质心算法进行Matlab仿真对比实验。仿真结果显示:信标节点为5个,节点总数为15时,平均定位误差为0.877m。高斯白噪声标准差取值范围从5递增到20,平均定位误差由1.21m增长到4.65m,增长幅度最小,抗噪性最好。信标节点密度由10%增加到40%,平均定位误差从2.82m下降到0.76m,定位精度明显好于其他三种算法,稳定性好于RSSI加权质心算法。定位精度更高,抗噪性更好,可靠稳定,在井下巷道环境中适应性更强。

  • 标签: 无线传感器网络 距离估计 粒子群优化算法 信标节点
  • 简介:多目标进化算法通过将实际实践问题转向目标函数转化的方法,并将随机化的定向搜索机制应用其中,提高了算法的适应性。NSGA首先对多目标群体逐层进行分类,其次将分类结果按照非劣关系进行排序,最后引入共享函数法建立数学模型。由此建立的数学模型,不仅可以做出最优方案选择,还可以进一步做出合理的决策.

  • 标签: 非劣分类遗传算法 算法原理 多目标优化问题
  • 简介:针对蒲城某配送中心路径优化问题进行分析,考虑配送车辆数、配送及时性及配送距离等对配送成本的影响,构建了以配送总成本最小为目标的带有惩罚函数的VRPTW优化模型,利用遗传算法进行求解,并与实际采集结果比较,证明数学模型及求解算法的有效性和合理性。

  • 标签: 车辆配送 时间窗 遗传算法 优化