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正弦选择概率模型的全局最优引导人工蜂群算法_孙辉

针对人工蜂群算法收敛速度慢以及蜜源的选择概率区分度不够等缺点,提出了一种新的改进人工蜂群算法。依据当前最优蜜源、最差蜜源、当前蜜源建立正弦选择概率模型,并结合全局最优引导策略,构成新算法。概率模型以最优、最差蜜源适应值之差为尺度,衡量当前蜜源适应值所占比重,随后将比重值带入sin函数,即可得当前蜜源的选择概率值。在30、100维上,22个基准测试函数的仿真实验结果表明,正弦选择概率模型能克服后期蜜源区分度不够的问题,为观察蜂跟随雇佣蜂提供正确的引导。与知名的改进人工蜂群算法比较,该算法具有很好的优势。

  • 2021-05-07
  • 阅读749
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基于高斯混合部件模型的铁路扣件检测_何彪

针对采集图像中铁路扣件存在形状的变化、扣件图像的光照差异较大和扣件被异物局部遮挡的问题,根据对可变形部件模型算法和高斯混合模型的研究,提出了高斯混合部件模型算法.结合扣件图像边缘特性及改进的Roberts算子计算图像梯度,将归一化后的方向梯度直方图特征作为高斯混合部件模型算法的底层特征,根据扣件形状划分部件,部件之间的相对位置采用星型连接方式度量,运用余弦相似性度量部件中方向梯度直方图特征的相似度,部件模型使用高斯混合模型并采用期望最大化算法迭代求解.将高斯混合部件模型算法应用于扣件检测中,最终平均检测效果为漏检率3.16%、误检率9.80%、正确率90.27%.

  • 2021-05-07
  • 阅读728
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基于主从记忆空间模型的时空上下文跟踪算法_宋勇

提出了一种基于主、从记忆空间模型的时空上下文跟踪算法。该算法将人脑记忆机制融入STC算法的时空上下文模板更新过程,通过构建主、从记忆空间,形成基于记忆的模板更新策略。同时,通过计算置信图多峰值点求取目标位置,提高目标跟踪精度。实验结果表明,所提出的算法可解决目标被遮挡、姿态突变、短暂消失后重现等条件下的跟踪精度下降问题,有利于实现鲁棒性、高精度运动目标跟踪。

  • 2021-05-07
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小波矩和HMM的三维CAD模型归类与检索算法_李雨虹

为了在工程应用中检索已有的三维CAD模型,以便重用相应零件的设计信息,节省设计和加工成本,提出一种基于小波矩和仿射不变矩特征融合的隐马尔科夫模型（HMM）三维CAD模型归类与检索算法。对三维模型图进行归一化处理,并分别提取归一化图像的小波矩特征值和仿射不变矩特征值；通过K-W检验算法选择出鲁棒性好、稳定性高的组合不变矩特征并进行编码；构造五类三维模型的样本集,将上述特征值作为HMM的输入观测值,通过修正的添加比例因子的多观测序列Baum-Welch（B-W）算法进行模型的训练与识别。将本文算法与其他三种算法进行实验对比,结果表明,本文所提出的算法具有较好的识别率和检索效率,具有一定的实用价值。

  • 2021-05-07
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基于云模型的改进粒子群PMSM参数辨识算法_时维国

针对永磁同步电机传统参数辨识方法存在的缺陷,提出了一种基于云模型的改进粒子群参数辨识算法.该算法首先采用高频电压注入法建立高频电压方程,通过滤波处理获取高低频信号构建四阶满秩实时电机辨识模型；将云模型理论与粒子群算法相结合,采用正态云发生器对粒子进化变异操作建模,实现了自适应动态调节粒子的搜索范围,有效克服早熟收敛,保证了辨识参数为全局最优解.实验表明该辨识方法寻优能力强,搜索精度高,稳定性好,具有良好的动态性能.

  • 2021-05-07
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采用口袋算法构造的多类别决策树模型_王子玥

采用开放应用架构（OAA）准则训练多个二分类感知机,以Gini指数筛选最优的方法构建二叉决策树.推算说明感知机多分类准则在每个树节点上对空间划分的局限性,将基于口袋算法的二叉树与多叉树在8个UCI数据集上进行比较,并与单变量决策树CART和C4.5的结果进行对照.结果表明:采用口袋算法基于OAA方法构建的二叉树,在准确率和空间划分的可解释性上优于基于经典多分类准则构建的多叉树.

  • 2021-05-07
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基于云模型粒子群算法的海岛交直流混合微网鲁棒优化运行_张涛

针对海岛交直流混合微网系统区域电能交换方式复杂、系统运行安全稳定性要求高的问题,在综合考虑交直流混合微网系统结构和微源出力特性的基础上,以最大净负荷波动量作为满足最坏运行条件下系统储备容量要求的替代方案,建立以系统综合运行成本最低、净负荷波动量最大为上、下层优化目标的海岛交直流混合微网鲁棒双层优化模型,并分别基于云模型理论改进的粒子群算法和CPLEX求解器对双层优化模型进行求解.仿真结果可知,所提的海岛交直流混合微网鲁棒优化方法可有效提高系统的优化水平,使微网在满足最恶劣环境的安全约束前提下,可获取更好的经济效益.

  • 2021-05-07
  • 阅读488
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基于EPON技术的的安防监控解决方案

EPON（Ethernet Passive Optical Network），以太无源光网络，是以太网技术与PON技术完美结合的产物。它构建了一种纯介质网络，消除了局端与用户端之间的有源设备，因而避免了外部设备的电磁干扰和雷电影响，减少了线路和外部设备的故障率，提高了系统的可靠性，同时节省了维护成本；EPON技术采用点到多点的用户网络拓扑结构，利用光纤实现数据、语音和视频的全业务接入的目的，大量减少了光纤及光收发器数量。

  • 2021-05-07
  • 阅读218
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