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基于粒子群算法优化BP神经网络的土壤含水量短期预测模型_牛曼丽

为提高土壤含水量预测精度,基于物联网监测数据,提出了粒子群算法（PSO）优化BP神经网络的土壤含水量预测方法。首先应用主成分分析法筛选出影响土壤含水量的关键影响因子,然后构建8-5-1的BP神经网络拓扑结构,应用粒子群算法优化BP神经网络的初始权值和阈值。结果表明:与传统BP神经网络相比,新模型优化了网络结构,避免了陷入局部最优解,具有良好的预测效果；模型的评价指标平均绝对误差、平均绝对百分误差、误差均方根分别为0.259 2、0.010 5和0.135 6,与单一BP神经网络相比,预测精度更高,可满足实际的土壤含水量预测的需要。

  • 2021-04-25
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基于C3D_GRNN模型的人群异常行为识别算法_彭月平

针对传统人群行为识别算法受人工主观因素影响较大等问题,综合三维卷积神经网络（C3D）与广义回归神经网络（GRNN）的优势和特点,提出并实现了基于C3D-GRNN模型的人群异常行为识别算法。该算法首先采用ViBe算法确定运动目标区域,然后通过改进C3D网络提取目标的HOG时空特征,再加入GRNN层进行分类训练,最后根据训练好的C3D-GRNN模型完成人群异常行为的识别与分类。实验结果表明:所提算法的HOG时空特征能够明显提升对人群行为的表达能力,减少了特征提取工作量,并且该方法的准确度和鲁棒性均高于支持向量机等其他同类方法,为小样本数据集的分类问题提供解决新思路,具有较高的应用价值。

  • 2021-04-25
  • 阅读427
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基于免疫连通模型的多路径传输选择算法_张争万

为解决无线传感器网络（WSN）中节点部署不均匀造成的节点能量消耗大、数据传输可靠性低的问题,提出了一种基于免疫连通模型的多路径传输选择算法。当数据传输发生故障时,免疫机制被用来选择路径的适应度函数,从而达到优化传输路径和减少节点能耗的目的。实验从网络寿命、端到端传输延迟、覆盖率、传输可靠性、载荷分布等指标对算法进行评价。实验结果显示,所提算法可更好地平衡负载,延长网络的生命周期,以及保证数据传输的可靠性。所提算法可以应用于对能量效率、可扩展性、延长网络寿命和降低网络开销有较高要求的传感器网络设计。

  • 2021-04-25
  • 阅读326
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基于国产密码算法的数控网络的认证与验证模型研究及安全评估_夏晓峰

该文针对工业控制系统安全,提出面向数控系统（NCS）网络安全保护技术框架,选用国产密码系列算法中的SM2, SM3, SM4算法,设计并建立了数控网络（CNC）认证与验证模型（AUTH-VRF）,分内外两层为数控网络提供安全防护。外层为数控网络设备间通信与传输进行安全认证实现网段隔离,内层验证通信协议完整性以确保现场设备接收运行程序的正确性与有效性；通过基于SM2, SM3, SM4算法设计和部署的外层防护装置,为分布式数控（DNC）设备与数控系统之间的通信提供身份认证与文件加密传输；同时针对工业控制网络的S7Comm工业通信协议数据,通过SM3算法验证专有工业协议数据完整性。通过网络攻击实验证明,AUTH-VRF模型可以为数控网络中工业生产数据提供有效的安全认证和资源完整性保护,为满足我国关键基础设施"国内、国外工业控制系统产品共同安全可控"和"安全技术深入工业控制系统各个层级"的需求提供了实际可行的技术参考方案。

  • 2021-04-25
  • 阅读379
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基于梯度提升树算法的玉米施肥模型构建_卓越

为了模拟作物的土壤养分含量、施肥量与产量之间的非线性关系,利用玉米"3414"试验数据进行插值,以土壤养分含量和施肥量作为输入量,产量作为输出量,使用梯度提升树（GBDT）算法建立施肥模型,并与BP神经网络（BPNN）、支持向量回归（SVR）、随机森林（RF）算法建立的施肥模型进行对比。结果表明:应用构建的GBDT模型得到的玉米产量平均相对误差、平均绝对误差和均方根误差分别为0.46%、48.7和62.2 kg/hm2,优于其他3种算法。基于GBDT算法的施肥模型在模拟土壤养分含量、施肥量与产量之间关系时具有较高精度,对于指导精准施肥具有较强的应用价值。

  • 2021-04-25
  • 阅读365
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基于球状模型的短波频率泛克里金重构算法_徐池

针对现有短波频率优选方法中数据处理过程复杂、输入参数条件苛刻、工程实现难度较大等不足,结合电离层变化特性,提出了一种基于球状模型的泛克里金法,应用于短波频率的重构。利用短波频率管理系统中大量的实测频率数据,构建了符合频率数据变化特征的基于球状模型的变异函数,建立了反映沿经度、纬度及水平方向通信频率变化剧烈程度的漂移表达式。随机选取多个样本数据,通过交叉重构法对短波频率数据进行重构。实验结果表明,基于球状模型的泛克里金法具有较高的频率重构精度,能够应用于短波通信频率的重构,特别是满足军事通信方面对短波频率优选手段的需求。

  • 2021-04-25
  • 阅读346
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模型关系有向图辅助下的KL_VSIMM目标跟踪算法_崔丽珍

为提高交互多模（Interacting Multiple Model,IMM）算法模型选择的灵活性,减少模型间的竞争,提出一种变结构交互多模（Variable-Structure Interacting Multiple Model,VSIMM）算法。在IMM算法的基础上计算当前各模型的KL值,并作为参考量评估模型与目标当前运动模式的接近程度,计算出与目标运动模式相似度较高的模型；借助模型关系有向图激活其在加速度空间上的邻近模型,同时剔除匹配程度最低的模型以实现模型集的自适应切换,形成KL-VSIMM算法。仿真结果表明,KL-VSIMM算法在状态估计质量和模型识别能力上均表现出了很好的性能。

  • 2021-04-25
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基于改进蚁狮优化算法的黄酒发酵过程模型的参数辨识_宗原

针对基于Levenberg-Marquardt方法辨识黄酒发酵过程模型参数时易陷入局部最优,收敛速度慢,很难准确获取具有强泛化能力的模型参数的问题,提出了一种具有莱维飞行机制和柯西变异的蚁狮优化算法,该算法采用基于莱维飞行和柯西变异来解决这类问题。莱维飞行可以提高算法的全局搜索能力,而柯西变异有助于避免陷入局部最优。结果表明,相比于遗传算法、粒子群算法和蚁狮算法,LCALO的收敛速度快,具有全局搜索能力和局部开发能力好的优点。最后将改进算法应用于黄酒发酵模型的参数辨识,仿真结果证明该算法具有较好的参数辨识能力。

  • 2021-04-25
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