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基于双尺度约束模型的BN结构自适应学习算法_戴晶帼

在无先验信息的情况下,贝叶斯网络(Bayesian network, BN)结构搜索空间的规模随节点数目增加呈指数级增长,造成BN结构学习难度急剧增加.针对该问题,提出基于双尺度约束模型的BN结构自适应学习算法.该算法利用最大互信息和条件独立性测试构建大尺度约束模型,完成BN结构搜索空间的初始化.在此基础上设计改进遗传算法,在结构迭代优化过程中引入小尺度约束模型,实现结构搜索空间小尺度动态缩放.同时,在改进遗传算法中构建变异概率自适应调节函数,以降低结构学习过程陷入局部最优解的概率.仿真结果表明,提出的基于双尺度约束模型的BN结构自适应学习算法能够在无先验信息的情况下保证BN结构学习的精度和迭代寻优的收敛速度.

  • 2021-05-06
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带时间窗和同时送取货的车辆路径问题模型及算法_袁晓建

研究了带时间窗和同时送取货的车辆路径问题,建立相应的数学模型,并在量子进化算法的基础上,提出一种新的改进量子算法.为了得到高质量的初始解,通过定义满载率和向心角,设计了带有回场权重的初始解生成方案.同时,通过定义量子元胞体、互换量子α位与β位等方法,尝试解决量子进化算法中有效信息丢失严重的问题,为解决量子域、二进制域及问题域之间的映射问题提供一种思路.最后,选取Wang和Chen测试数据集,对算法性能进行有效性测试.

  • 2021-04-22
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基于单平台探测概率模型的水下无人集群部署规划算法_生雪莉

在执行海洋环境监测、近海勘探及军事战术侦察等任务时,水下无人集群探测的探测性能取决于集群内平台的部署规划及单个平台的探测性能模型。文中基于主动声呐信息流程和海军水面舰艇模型(NISSM),引入了单平台区域探测的概率模型,提出一种基于布谷鸟搜索算法,采用高斯变异算子和锦标赛选择机制的指定区域内无人平台部署规划算法,并进行了仿真验证。仿真结果表明:单平台探测概率模型能够量化地给出区域内各点的探测概率,有效反映受平台自身参数及海洋环境约束引起的平台探测信息的不确定性,且平台探测能力的衰减程度与虚警概率相关。文中的无人平台部署规划算法较布谷鸟算法性能优异、进化曲线斜率更陡、收敛速度更快,不同数量平台基于该算法部署规划后的区域有效探测覆盖率较随机部署高0.2,达0.8以上。文中的研究可对任务区域无人集群的布放提供参考。

  • 2021-05-06
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人工智能果蔬精准化种植技术的研究

当前智慧温室大棚系统过程数据利用率低,种植经验与果蔬生长过程数据无法关联,导致无法更好的控制果蔬生长过程。文章通过向量机等人工智能算法,对果蔬生长过程环境参数进行跟踪和分析,动态选取策略子项进行组合,运用各种环境数据训练多类别、分类回归器和相邻模型的一致性的方法,实现温室大棚果蔬的种植环境的优化。实验证明,该方法能够有效地提升果蔬的成熟质量和有效控制生长周期,对果蔬的种植方法有较好的改进

  • 2021-05-12
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基于机器学习算法的数据安全稽核模型搭建_俞志龙

文章围绕"用户看得清、行为抓得住、风险辨得明"的数据安全管理要求,整合系统、终端、网络、数据库等海量异构数据,应用人工智能、机器学习、知识图谱等技术,通过特征画像模型刻画用户、终端、系统的操作行为特征,准确洞察用户特征全貌;通过异常行为监测模型筛选异常系统操作行为,牢牢捕捉标识异常线索;通过违规风险分析模型,结合业务规则判断异常行为的风险程度,精准查控安全风险隐患;通过建立风险预警处置工作机制,对违规风险线索进行落地查证。

  • 2021-04-22
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S型机动条件下改进当前统计模型的跟踪算法_邱晓波

在高机动条件下,针对做S型机动的目标,提出了一种以当前统计模型为基础的卡尔曼滤波算法,并在当前统计模型的基础上,对算法进行了改进。通过实时调节"当前"统计模型最大加速度和修正卡尔曼滤波状态值的方法,使滤波结果有了一定程度的改善。仿真结果表明,两种改进算法都提高了全程滤波精度,尤其是提高了换向点处的收敛速度和跟踪精度。

  • 2021-04-21
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基于机理模型和模糊加权最小二乘支_省略_法的农杆菌发酵过程混合建模与优化_邵玉倩

针对农杆菌ATCC31749发酵法产凝胶多糖过程中产物质量浓度预测精度不高问题,提出一种基于模糊加权最小二乘支持向量机(least squares support vector machine,LSSVM)算法和机理模型相结合的混合建模新方法。首先通过添加模糊加权思想和混合核函数方法对LSSVM算法进行优化,并用优化后的LSSVM求解农杆菌ATCC31749发酵过程动力学模型,结合鸟群算法对动力学模型参数进行寻优;然后拟合出溶氧体积分数和各参数之间的关联函数模型,并代入到动力学模型,建立起以溶氧浓度作为关键控制变量的发酵动力学模型;最后,用鸟群算法对模型进行寻优,寻找使得发酵产物浓度最大的最优溶氧过程控制策略。实验仿真结果表明,混合模型的预测精度得到提高,产多糖期溶氧体积分数控制为52%时,产物质量浓度最大,为48.85 g/L。该研究所建立的农杆菌发酵过程混合模型及其溶氧优化结果,为发酵工业上进一步通过最佳溶氧控制策略来提高多糖产量提供了方向。

  • 2021-05-07
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基于PSO_SVM算法的乐昌峡鹅公带滑坡体位移预测模型_徐文兵

以乐昌峡鹅公带滑坡体作为研究对象,考虑日降雨量、渗压对边坡变形的影响,建立了BP、SVM、PSO-BP、PSO-SVM四种滑坡体变形预测模型。从乐昌峡安全检测系统导出近4年研究数据,筛选使用其中410组数据进行训练,取30组变形位移作为输出,分析后发现PSO-SVM模型为最佳模型。以PSO-SVM模型为研究对象,对粒子群算法迭代次数、种群规模、速度位置相关系数(k)等因素进行研究,得知三者分别为100、30、0.5时得到最优的PSO-SVM模型,此时的RMSE、MAPE、R2分别为0.202 mm、0.589%、0.985。相对于大型有限元仿真软件、多元线性回归模型等传统方法,文章所提出的预测模型可以减少计算成本;在面对非线性问题时也能够获得更好的处理效果。

  • 2021-04-23
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