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一维气液两相漂移模型全隐式AUSMV算法研究_徐朝阳

气液两相漂移模型显式AUSMV(advection upstream splitting method combined with flux vector splitting method)算法的时间步长受限于CFL(Courant-Friedrichs-Lewy)条件,为了提高计算效率,建立了一种全隐式AUSMV算法求解气液两相漂移模型.采用AUSM格式结合FVS(flux vector splitting)格式构造连续方程和运动方程的对流项数值通量,AUSM格式构造压力项数值通量.离散控制方程是非线性方程组,采用六阶Newton(牛顿)法结合数值Jacobi矩阵求解.计算经典算例Zuber-Findlay激波管问题和复杂漂移关系变质量流动问题,结果分析表明:全隐式AUSMV算法,色散效应小,无数值震荡,计算精度高.在压力波波速高的条件下,可以显著提高计算效率,耗散效应小.

  • 2021-05-06
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基于DeR_FCN模型的车辆检测算法_王玲

针对复杂城市环境下天气、光照、目标尺度以及车辆之间的遮挡等因素影响带来的车辆检测精度较差问题,提出一种改进区域全卷积网络的车辆检测算法(DeR-FCN)。通过特征级联的方式,跨层连接融合车辆底层细节特征和高层语义特征;使用维度分解区域提议网络,获得更加精准的区域候选框;在预测阶段采用软化非极大值抑制的方法,输出更加准确的检测结果。为验证算法的有效性,在KITTI和PASCAL VOC数据集,使用DeR-FCN算法和常用的车辆检测算法进行对比实验,实验结果表明,DeR-FCN算法的检测精度高于其它方法。

  • 2021-04-22
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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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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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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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采用口袋算法构造的多类别决策树模型_王子玥

采用开放应用架构(OAA)准则训练多个二分类感知机,以Gini指数筛选最优的方法构建二叉决策树.推算说明感知机多分类准则在每个树节点上对空间划分的局限性,将基于口袋算法的二叉树与多叉树在8个UCI数据集上进行比较,并与单变量决策树CART和C4.5的结果进行对照.结果表明:采用口袋算法基于OAA方法构建的二叉树,在准确率和空间划分的可解释性上优于基于经典多分类准则构建的多叉树.

  • 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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一种基于词义向量模型的词语语义相似度算法_李小涛

针对基于词向量的词语语义相似度计算方法在多义词、非邻域词和同义词三类情况计算准确性差的问题,提出了一种基于词义向量模型的词语语义相似度算法.与现有词向量模型不同,在词义向量模型中多义词按不同词义被分成多个单义词,每个向量分别与词语的一个词义唯一对应.我们首先借助同义词词林中先验的词义分类信息,对语料库中不同上下文的多义词进行词义消歧;然后基于词义消歧后的文本训练词义向量模型,实现了现有词向量模型无法完成的精确词义表达;最后对两个比较词进行词义分解和同义词扩展,并基于词义向量模型和同义词词林综合计算词语之间的语义相似度.实验结果表明本文算法能够显著提升以上三类情况的语义相似度计算精度.

  • 2021-05-06
  • 阅读873
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