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法向算子和D2算子相结合的铸件三维模型分类算法_孙晓龙

为了解决铸造生产中相同类型铸件的历史工艺复用问题,提出了一种法向算子和D2算子相结合的铸件三维模型分类算法。该方法从三维模型的面特征和点特征信息出发,分别提取三维模型的法向算子和D2算子特征描述符,通过度量新铸件模型和各类别模型特征描述符的相似性实现铸件模型分类。在企业实际生产的铸件模型库中的实验结果表明,该方法对常见的铸件类别有很好的特征识别效果,解决了D2算子作为预分类器时处理部分复杂模型时存在的特征不敏感的缺陷,可以获得准确率高的分类结果。

  • 2021-04-22
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基于隐马尔可夫模型和支持向量机的地图匹配算法_赵震

综合采用隐马尔可夫模型(HMM)和支持向量机算法(SVM),提出一种基于隐马尔科夫模型(HMM)优化的地图匹配算法。引入机器学习方法,利用支持向量机(SVM)算法对基于隐马尔可夫模型的地图匹配算法进行了优化,使用机器学习方法 SVM训练状态转移矩阵,提高了状态转移概率的准确性。提出基于多重因素权重(距离、速度和方向)计算观测概率的方法,同时考虑了路段的宽度信息,提高了地图匹配的匹配精确度。基于真实数据对算法进行验证,与原始HMM算法相比,文中提出的优化算法在提高匹配精确度方面具有较好的效果,符合估计城市路径行程时间的数据需求。

  • 2021-04-22
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改进回溯搜索算法解决光伏模型参数识别问题_张伟伟

为了准确、可靠地识别光伏模型参数,提出一种改进回溯搜索算法(MBSA)。该算法首先通过选取部分种群个体同时学习当前种群和历史种群信息,而其他个体向当前种群中最优个体学习并远离最差解,从而保持种群多样性并提高收敛速度;然后,通过概率来量化总体中的个体性能,进而每个个体基于概率自适应地选择不同的进化策略来平衡探索和开发能力;最后,采用基于混沌局部搜索的精英策略来进一步提高种群的质量。所提算法在单二极管、双二极管和光伏模块等不同的光伏模型上进行仿真实验。实验结果表明,所提出的策略极大提升了回溯搜索算法(BSA)的收敛速度和参数识别的准确性。将所提算法与逻辑混沌JAYA(LCJAYA)算法和多重学习回溯搜索算法(MLBSA)等八种先进的算法进行对比,结果表明,所提出算法参数识别的鲁棒性在对比算法中最优,在单、双二极管块模型上的识别准确性明显优于MLBSA、JAYA、IJAYA和TLBO算法。在不同光照条件和不同温度下采用厂商真实数据对薄膜、单晶和多晶三种光伏组件进行的实际测试中,所提算法的预测结果与实测情况一致。仿真结果表明,所提算法能够精确稳定地识别光伏模型参数。

  • 2021-04-22
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联想服务器介绍

Lenovo DC-in-Box云服务器CPU/内存电路设计精简,降主板,机械精简设计材料优化,降机箱,高度优化系统电源设计,降功耗,高度集成的模块化设计,快速部署和更换。

  • 2021-04-22
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联通-云计算销售支撑培训材料

把所有计算资源集结起来看成是一个整体(一朵云) ,通过并发使用资源完成操作请求。每个操作请求分割成小片段,分发给不同的机器同时运算,最后将这些机器的计算结果整合,输出给用户。对用户看来,计算能力巨牛无比。

  • 2021-04-22
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基于粒子群算法的液体管道仿真模型参数校正方法_华东阳

针对液体管道模型参数存在偏差从而导致管道仿真模型与实际管道系统存在偏差的问题,提出一种管道模型参数校正方法。首先,根据管道内流体运动特性,建立流体动力学模型,分析管道模型不准确性产生的原因;其次,分析管长、内径、高程差、粗糙度等参数的不准确性对模型精度的影响;然后将参数校正问题转换为最优化问题,建立参数校正模型,并以粒子群算法求解该优化问题;最后,基于室内实验和仿真实验数据验证校正结果准确性、校正后模型适应性以及校正方法适用性。结果表明:对于准确性,基于26组室内试验数据的参数校正结果平均相对误差在2%以内;对于适应性,管长和内径校正后,分别有超过84.6%和96.1%的模型精度提升;对于适用性,10组仿真模型的参数校正结果相对误差均在1%以内,参数校正后,模型适应性显著提高,模型适应率从0.04%~0.53%降至0.01%~0.18%。(图7,表3,参25)

  • 2021-04-22
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基于改进鸟群算法和极限学习机模型的光伏发电系统输出功率预测研究_饶宇飞

准确预测光伏发电系统的输出功率,可以帮助电网调度部门合理安排调度计划,并能够提高光伏发电场的发电效率。为此,文章首先提出了一种改进鸟群(IBSA)算法,并采用IBSA对极限学习机(ELM)进行优化,构建了性能良好的IBSA-ELM预测模型;然后,利用IBSA-ELM模型、BSA-ELM模型和SVM模型对光伏发电系统输出功率进行预测,并采用均方根误差(RMSE)和决定系数(R2)对该模型的预测效果进行评估。分析结果表明:IBSA算法的收敛精度优于BSA算法;IBSA-ELM模型的预测精度优于BSA-ELM模型和SVM模型。

  • 2021-04-21
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精细化工过程及设备检测和监控技术研究

简要分析了当前精细化工生产过程及设备检测与监控技术存在的问题与面临的挑战,分别介绍了基于数学模型估算的软测量技术,计算机模拟的虚拟仪器检测技术,图像采集处理和识别的机器视觉技术,光谱检测和化学计量学方法的过程分析检测技术,以及基于射线透视成像的工艺设备运行工况检测技术等。精细化工过程及设备监控技术主要研究动向为生产工况和生产质量的综合性统计过程控制以及生产过程的综合性安全保护控制等。

  • 2021-04-21
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