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基于粒子群算法的齿轮减速器模型的仿真设计_杨焱

为了解决减速器存在体积大、质量大、承载能力低、成本高和寿命短等问题,通过对一级圆柱齿轮减速器进行优化设计,以体积最小作为目标,结合轴强度、齿轮的强度、齿宽、模数等约束条件建立优化设计模型；结果表明:利用粒子群算法对减速器模型进行优化,包括粒子群初始化、计算适应度值、更新粒子等能够得出最优值。最后通过对齿轮减速器的校核验算来证明该齿轮减速在设计上是可行的。

  • 2021-04-22
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时变重力场球面模型反演算法和模拟实验_张贝

时变重力场是研究地球内部介质物性变化的重要手段。本文提出了一种适用于地面流动重力测量获得的时变重力信号的场源反演方法,该方法采用球坐标系下的六面体单元来模拟场源介质,适合大尺度地震流动重力测量数据的等效源模型构建。通过引入重力时变信号的一阶光滑先验条件,压制了时变重力信号中的短周期高频分量,可用于提取与地震孕育相关的长周期信号。通过理论和模型实验证明了本文算法的可靠性和稳定性,并使用南北地震带南段2014—2017年的流动重力实测数据进行了反演解释,获得了地壳内部等效场源的视密度时变信号,变化量级在正常地壳密度的±0.7‰之间,其空间形态受川滇菱形块体边界控制。研究成果可用于时变重力场模型解释和深部场源特征提取,可为地震重力前兆信号分析和相关研究提供完备的方法保障。

  • 2021-04-20
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大数据实时推荐-不只是统计

大数据实时推荐-不只是统计 随着大数据时代的来临，如何帮助用户从大量信息中迅速获得对自己有用的信息成为众多商家的重要任务，个性化推荐系统应运而生。个性化推荐系统以海量数据挖掘为基础，引导用户发现自己的信息需求，现已广泛应用于很多领域。传统的个性化推荐系统，采用定期对数据进行分析的做法来更新模型。由于是定期更新，推荐模型无法保持实时性，对用户当前的行为推荐结果可能不会非常精准。实时个性化推荐实时分析用户产生的数据，可以更准确地为用户进行推荐，同时根据实时的推荐结果进行反馈，更好地改进推荐模型。

  • 2021-04-20
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基于模板匹配和SVM模型的快速目标检测算法_李蕊

为了完成样本较少及低配运行环境下的目标检测任务,提出一种快速高精度的目标检测算法:融合Chamfer距离与边缘线条角度作为新的相似性度量,用以衡量两个形状的相似性；使用随机模板训练SVM分类模型,用以判别候选位姿的真伪；构建待搜索图像的多层金字塔并应用提前终止搜索策略在顶层寻找候选位姿,然后将正确位姿映射至下一层进行更精细的匹配定位,重复此过程直至底层。实验结果表明,此算法在复杂场景下仍能快速精准地检测出正确位姿并统计目标个数,坐标定位平均误差在1像素以内,旋转角度平均误差在0.5°以内,对500万像素的图像处理时长在35 ms以内,具有较好的应用价值。

  • 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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基于RFM模型的随机森林算法对民航客户的流失分析_杨琳

近几年,随着航空市场的快速发展,对于航空公司而言,如何在增加市场占有率的同时,对客户的流失进行有效的控制也刻不容缓。基于随机森林算法,根据航空客户数据,建立流失预测模型,对客户是否已流失进行预测研究,将传统的RFM客户价值模型进行改进,结合随机森林算法对客户流失进行预测。实验结果表明,基于RFM模型的随机森林算法构建的客户流失模型拥有更具有说服力的指标选取,AUC值达到0.92,且准确率较高。利用该模型可对航空公司客户流失进行较为准确的预测,对流失客户进行分类,为民航企业提供营销策略。

  • 2021-04-20
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压力_状态_响应模型下的生态敏感性分析算法_黎家琦

针对生态敏感性评价中指标选择、权重计算步骤存在的主观性,片面性的问题,以乐山市为例,基于压力-状态-响应模型构建评价指标体系,运用主成分分析（PCA）-熵权法组合权重模型对选取的20个评价指标因子赋权。结合层次分析法对乐山市2018年生态环境进行评价研究。结果表明:乐山市生态敏感性指数分布存在明显空间差异,乐山市大部分地区属于不敏感、较不敏感等级,占研究区总面积的67.18%；其次为极敏感等级,占研究区面积的14.4%；一般敏感和较敏感等级所占面积最少,分别是9.84%和8.58%。压力-状态-响应模型全面考虑了生态影响因素,PCA-熵权法组合权重计算也弥补了层次分析法主观性强的缺陷,为生态敏感性分析提供了一种可行的思路。

  • 2021-04-21
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基于库仑力模型的动态社会网络积极影响力最大化算法_卢敏

影响力最大化问题已经成为社会网络中重要的研究内容,其影响力传播模型和求解算法是关键的核心问题。为了提高预测传播结果的准确度,引入传播过程中激活节点数量动态变化与节点间信任关系对IC模型进行改进,结合社会影响力与库仑力之间的相似性,提出一种基于信任关系的动态社会库仑力（dynamic social Coulomb forces based on trust relationship,DSC-TR）模型,构建一种优化的随机贪心（random greedy,RG-DPIM）算法求解影响最大化问题。仿真实验结果表明,DSC-TR模型的预测准确度明显优于SC-B、IC模型；RG-DPIM算法性能优于G-DPIM、IPA、TDIA算法。

  • 2021-04-26
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