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基于射线模型的超声声速层析算法研究进展_朱翔

得益于超声换能器硬件的进步和数据采集速度的提升，超声层析成像近年来得到了越来越多的关注，特别是在乳腺成像领域。超声层析成像中的声速图像分布可以为乳腺组织表征提供良好的定量分析数据，进而使得超声层析成像在乳腺癌的诊断方面有着良好的应用前景。目前，超声声速层析重建方法主要包括基于射线模型和全波模型的两大类算法。基于射线模型的重建方法使用了超声波的高频近似，假设超声波近似以直线或弯曲射线传播。由于数学模型简单，基于射线模型的声速重建算法是超声层析成像中一类重要的图像重建方法。该文将从射线前向过程、声波的第一到达时间提取以及声速重建的反问题等方面阐述基于射线模型的声速重建算法研究现状，并展望其在成像速度和成像质量方面的发展趋势。

  • 2021-04-20
  • 阅读312
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高速铁路场景中基于MAB模型的多信道选择算法_朱豪

针对高速列车越区切换过程中,切换带为多信道分布的问题,提出一种基于多臂老虎机（multi-armed bandit, MAB）模型的信道选择算法.首先,以置信区间上界（UCB）算法为基础,通过设置信道空闲差异因子,使算法快速收敛于最优信道；其次,通过引入满意通信概率（SCP）,衡量移动列车的通信质量,分析与切换过程中误码率之间的关系；最后,利用最优信道选择比率、成功传输率和累积接入损失作为评判标准,分析算法的性能.仿真结果表明,该算法的累积接入损失比原始UCB算法减少了约18.5%；对比随机选择算法与原始UCB算法,成功传输率提高了约30.2%和3.3%；最优选择比率提高了约88.3%和13.5%.

  • 2021-04-20
  • 阅读322
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基于改进的二进制蚁狮算法的特征选择模型及应用_赵转哲

了降低滚动轴承故障数据集的特征维度，选取最有效的数据特征，首先提出一种改进的二进制蚁狮算法，该算法通过引入种群保护集机制，对具有寻优潜力的部分蚂蚁进行保留，并将保护集内群体与主群并行迭代，以加强算法的全局寻优能力，然后通过0-1背包问题验证了该算法的有效性；最后将上述改进融入混合式特征选择模型中，在UCI标准测试数据集与凯斯西储大学滚动轴承故障数据集上分别应用该模型进行特征选择，实验结果表明，融合改进二进制蚁狮算法的混合式特征选择模型的识别精度与特征约简能力均得到明显的提升。

  • 2021-04-20
  • 阅读340
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基于多目标优化算法模型的电热水器功率优化方法_赵子源

针对现有技术中电热水器能耗大、管控困难的问题,该文提出了新型的电热水器功率优化方法,构建了电热水器的多目标优化模型,该模型基于多目标优化模型能够实现电热水器参数分析,并通过运行约束条件对电热水器的能耗等问题进行分析,并利用多目标优化模型实现电热水器最佳功率优化,解决了常规技术中难以实现全局最优解的技术弊端。试验表明,与单目标优化的方法相比,该文的方法能够将电热水器功率提高到95.32%,提高了功率优化程度。

  • 2021-04-20
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网络协同设计过程的任务分解算法模型研究_冯子扬

云制造通常需要云端资源协作完成一项任务,为了进行云制造任务的分解,以实现合理的资源匹配,文中首先充分考虑了云环境下的任务属性,研究了基于物元模型的任务表达方法；其次,对传统的顺序任务分解方法（OTD）进行改进,来修正不可行解来获得可行解,增加了解的多样性,避免了分解失败重新启动分解程序而消耗的时间和精力；最后,以固定卷扬式启闭机的云环境下制造任务为例,对所研究的方法进行了验证。

  • 2021-04-20
  • 阅读324
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基于建筑平面图的室内空间拓扑模型自动生成算法_韩李涛

针对以建筑平面图为数据源构建室内导航模型时,建筑平面图缺少拓扑信息,尤其是缺少对房间、走廊等多边形对象拓扑描述的问题,本文提出了一种自动化构建室内空间拓扑模型的算法。该算法首先根据CAD建筑平面图的基本特征,将墙线抽象为弧段,门窗抽象为点,房间抽象为多边形；然后从起始墙线出发,将该墙线顺时针或逆时针遇到的第一条墙线作为目标房间或走廊的第一条边,依次类推,直至回到起始墙线,则完成一个房间或走廊的提取；重复上述过程,直到所有墙线均被标记两次,说明所有房间或走廊提取成功,完成墙线与房间、走廊之间的拓扑连接关系自动建立。门窗与房间之间的拓扑关系则是根据门窗与墙线的拓扑关系,推导出门窗与房间之间的拓扑关系。以某大学教学楼的建筑平面图为例进行试验,试验结果表明本文算法能够有效实现室内空间拓扑模型的自动生成。

  • 2021-04-20
  • 阅读395
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基于BP神经网络算法的脱磷转炉终点磷含量预报模型_周朝刚

为更准确地预测脱磷转炉冶炼终点钢水磷含量,选取某钢铁公司冶炼DC04钢种作为研究对象。根据工业试验得到的铁水条件、造渣料及吹氧量等工艺参数,利用灰色关联分析法得到各工艺参数关于脱磷转炉终点磷含量的灰色关联度,并结合BP神经网络算法建立关于脱磷转炉冶炼终点磷含量的预报模型。通过不断优化,使该模型实现预测脱磷转炉终点w（P）误差值分别在±0.004%、±0.006%和±0.008%时,命中率达到83.33%、90.00%和93.33%。通过该模型在现场的应用,可为钢铁企业更准确和快速的确定终点磷含量提供技术参考。

  • 2021-04-20
  • 阅读308
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基于PSO_LSSVM算法的表面粗糙度预测模型与应用_杨钊

为便于选取合适的切削参数,以满足期望的加工表面质量要求,提出一种最小二乘支持向量机（LSSVM）和粒子群优化（PSO）相结合的表面粗糙度预测模型。以预测精度和收敛速度为指标,对比PSO-LSSVM模型与支持向量机、人工神经网络和遗传算法优化BP神经网络模型的优劣。结果表明:PSO-LSSVM模型具有较高的预测精度和较快的收敛速度。基于MATLAB GUI搭建了表面粗糙度预测与参数优化应用系统。该系统具有较好的实用性,可实现简单、快速预测表面粗糙度,帮助决策人员灵活选取切削参数。

  • 2021-04-20
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