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基于粒子群算法的CFB机组协调系统模型辨识_白建云

为了消纳风光等新能源,火电机组均需要参与到调峰调频中,机炉协调控制系统是机组AGC模式下的核心。熟悉控制系统被控对象的特性并且建立系统的动态模型,是提高系统控制品质的基础。该文以山西某电厂超临界350 MW循环流化床机组协调系统为研究对象,首先对研究对象的动态特性进行分析,依据生产现场闭环运行数据,利用标准粒子群智能算法,寻优得到两输入两输出的协调系统模型。然后选取其他时间段的采样数据作为模型验证数据,证实利用标准PSO算法对多变量系统建模的可行性。

  • 2021-04-22
  • 阅读509
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海堤越浪量的物理模型试验及人工智能算法模型预测_倪琦

通过物理模型试验,研究不规则波作用下,平均破波参数、相对坡肩宽度、相对防浪墙高度和相对堤顶超高对海堤越浪量的影响,采用人工智能算法构建海堤越浪量的预测模型,并结合实际工程进行验证。结果表明,海堤越浪量随平均破波参数的增大而增大,随其余3个影响因素的增大而减小,越浪量与这4个因子具有复杂的非线性函数关系；人工智能算法模型具有良好的预测精度和泛化性能,测试组超过90%的数据预测误差控制在±10%范围内。

  • 2021-04-22
  • 阅读856
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基于改进的隐马尔可夫模型的新闻推荐算法_张丹 （1）

推荐系统已经应用到各行各业中,新闻推荐也应运而生。用户在阅读新闻时一般是时间序列的形式,然而,传统的新闻推荐算法很少考虑用户浏览行为的时间序列特征。因此,它并不能有效地预测用户阅读的下一篇新闻。针对这一问题,将隐马尔可夫模型融入到新闻推荐算法中,根据用户的阅读轨迹,找到用户下一时刻阅读概率最高的新闻。在此基础上,加入状态驻留时间元素,将隐马尔可夫模型的五元素扩展为六元素,以此来提高推荐准确度。为证明解决方案的有效性,与其他的新闻推荐算法进行了对比,结果显示论文算法在F1指标上约提高了14%。

  • 2021-04-21
  • 阅读546
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基于Hammerstein模型的非线性系统参数辨识算法研究_李蓓蕾

为了提高非线性系统参数的辨识精度,以典型的非线性系统Hammerstein模型为例,结合莱维飞行（Levy）算法对标准粒子群优化（PSO）算法进行改进。首先回顾了对于非线性系统辨识算法的发展及存在问题；其次介绍以Levy算法结合PSO算法对非线性系统辨识的整体流程；然后将改进后的算法应用于两个Hammerstein模型中,对模型参数进行辨识,完成对剔除算法的验证；最后对Levy-PSO算法存在的问题做出总结,以及未来的发展方向。通过对基本粒子群和改进的粒子群算法进行仿真对比分析,实验结果表明改进的算法能显著提高辨识速度,有效改善基本粒子群算法的过早收敛问题,并且提高了辨识精度。

  • 2021-04-21
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基于金字塔模型和注意力机制的YOLO_V3目标检测算法_高建瓴

YOLO V3作为一种多尺度的目标检测算法,结构简单,可快速检测。但在训练过程中,由于底层的卷积层中包含较多的目标细节信息,而通过不断的卷积,底层的信息会被逐渐淡化掉。针对于此,本文利用改进的金字塔结构,将浅层特征图的细节信息和高层的语义特征信息进行融合,从而提高检测效果。在特征提取网络的残差连接中加入注意力机制,使得具有注意力效果的梯度能流入更深的网络中,通过在YOLO V3中加入注意力机制提升检测精度。即提出一种基于金字塔模型和注意力机制的YOLO V3目标检测算法。将改进后的算法和原有算法在COCO 2014数据集上进行对比实验,结果表明改进后的YOLO V3算法在mAP上有所提升,证明了它的可行性。

  • 2021-04-21
  • 阅读645
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基于深度学习VGG网络模型的海洋单细胞藻类识别算法_王羽徵

为更好地对海洋中单细胞藻类进行有效识别,本研究提出了基于改进式VGG16网络模型的单细胞藻类识别算法—AlgaeNet,在传统VGG网络模型基础上,通过减少卷积核数量,并添加BatchNormalization层进行神经网络模型加速。结果表明:在相同试验条件下,本研究中提出的AlgaeNet算法在训练过程中的损失值收敛速度及对测试集样本（卵形小球藻Chlorella ovalis与小等刺硅鞭藻Dictyocha fibula Ehrenberg）的预测准确率上升速度较传统VGG、AlexNet网络模型优势明显,识别准确率可达99.317%。研究表明,基于改进式VGG16网络模型的单细胞藻类识别算法AlgaeNet在单细胞藻类识别领域具有较好的分类识别性能,可实现海洋中藻类的准确识别。

  • 2021-04-21
  • 阅读878
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机器视觉算法与CRNN网络相结合的热轧钢卷号识别模型开发_顾佳晨

为了提升轧钢区域的物流效率,需要自动识别某钢厂的热轧钢卷号,但由于钢卷号弯曲弧度较大,且有位置偏转,传统的机器视觉方法无法有效识别。为此,提出了机器视觉算法与卷积循环神经网络（convolutional recurrent neural network,简称CRNN）相结合的方法构建识别模型。根据字符区域亮度较高的特点,通过组合使用高斯滤波、sobel边缘化算子、最大类间方差法OTSU等机器视觉算法分割出字符区域并旋转至水平角度；然后应用CRNN深度学习网络对分割后的字符图片进行特征提取和字符识别。通过在928张现场图片上测试,正确识别803张,总体准确率达到86.53%,这说明算法对解决此类工程字符识别（optical character recognition,简称OCR）问题是有效的。

  • 2021-04-21
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一种面向不规则的无线电传播模型下的节点定位算法_葛文庚

由于信号衰减、阴影以及干扰等原因，节点不具有圆形的无线电传播模型（Radio Propagation Pattern， RPP）。而多数的传统定位算法假定节点的RPP是圆形的。为此，提出面向非圆形无线电传播模型（Radio Propagation Pattern， RPP）的基于人工神经网络（Artificial Neural Networks， ANNs）的加权质心定位算法 （Artificial Neural Networks-Based Weighted Centroid Localization， ANNs-WCL）。ANNS-WCL定位算法先利用新的测距算法估计未知节点与锚节点间的距离，然后，再利用ANNs修正由非圆形RPP所产生的测距误差。最后，利用加权质心定位算法估计未知节点位置。仿真结果表明，与传统的非测距定位算法相比，ANNS-WCL算法的根均方定位误差得到有效地下降。

  • 2021-04-21
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