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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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基于节点_链路评估模型的移动物联网数据传输稳定算法_唐静

为解决移动物联网数据传输过程中存在的数据传输质量不高、网络传输带宽较低等不足,提出了基于节点-链路评估模型的移动物联网数据传输稳定算法。考虑节点移动特性,设计了一种新的基于节点-链路评估模型,实现数据传输过程的多维度评估。随后,根据节点-链路评估模型,提出了数据传输依序度、中继链路控制度、传输能量可控度3个指标；并通过匹配节点的传输功率,设计了基于数据传输依序度的移动物联网链路稳定方法,采用泊松分布模型来构建基于中继链路控制度的节点稳定方法,并通过预估节点受限性能,提出了基于传输能量可控度的节点失效态传输节能方案,分别从节点、链路、能量3个层次优化了移动物联网数据传输性能,有效提高较网络传输的稳定性。仿真实验表明,与基于似然估计补偿机制的移动无线传感网数据控制同步传输算法和基于预发射-精度提升机制的LTE-5G数据传输算法相比,所提算法具有更低的网络拥塞水平和节点受限概率,以及更高的网络传输带宽。

  • 2021-04-21
  • 阅读294
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AI+计算机网络技术融合生产信息系统设计与实现

将大数据、人工智能等技术与生产信息化体系进行融合，已成为当前我国生产制造类企业为配合和适应产业升级必须采取的措施。文章以我国烟草行业为例，对大数据环境下人工智能技术在计算机网络、企业信息化体系中的运用进行了重点分析；构建了基于大数据技术和人工智能技术的烟草行业生产大数据管理信息系统；所构建系统采用C/S体系结构，能够较为准确地对烟草企业生产所需原材料供应情况进行分析，实际偏差较小，模型应用效果优良。

  • 2021-05-12
  • 阅读292
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钢_聚丙烯纤维混凝土碳化深度预测模型算法研究_刘玉林

为进一步对混凝土碳化问题进行研究,优化目前碳化深度预测模型中准确度不足的缺陷,本文以钢—聚丙烯纤维混凝土为例,对其不同周期、不同纤维比例掺量影响下的碳化深度进行预测。基于FICK第一定律开展目标对象的碳化深度预测研究,引入二阶多项式、BP神经网络等拟合算法,对其碳化深度预测模型进行优化改进。改进后的预测结果表明:相比于传统算法,二阶多项式拟合算法的误差精度大体上控制在5%以内,满足工程精度要求。同时,采用BP神经网络算法也可验证其结果的可靠性,为后续钢—聚丙烯纤维混凝土碳化性能研究及其耐久性寿命预测提供重要参考。

  • 2021-04-21
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基于改进鸟群算法和极限学习机模型的光伏发电系统输出功率预测研究_饶宇飞

准确预测光伏发电系统的输出功率,可以帮助电网调度部门合理安排调度计划,并能够提高光伏发电场的发电效率。为此,文章首先提出了一种改进鸟群（IBSA）算法,并采用IBSA对极限学习机（ELM）进行优化,构建了性能良好的IBSA-ELM预测模型；然后,利用IBSA-ELM模型、BSA-ELM模型和SVM模型对光伏发电系统输出功率进行预测,并采用均方根误差（RMSE）和决定系数（R2）对该模型的预测效果进行评估。分析结果表明:IBSA算法的收敛精度优于BSA算法；IBSA-ELM模型的预测精度优于BSA-ELM模型和SVM模型。

  • 2021-04-21
  • 阅读289
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增广误差模型算法在目标跟踪中的应用_葛宝爽

针对目标机动运行过程中,滤波模型与机动状态模型失配的问题,提出了一种新的增广状态误差滤波模型。不同于现有增广方案,该模型从模型失配所致状态滤波误差的角度出发,将状态估计误差增广为一状态量,通过滤波估计后用其校正原状态量。算法分析表明,该增广滤波模型具有自适应调节多重渐消因子的等效特性,增强了对目标的跟踪能力。基于该增广状态误差滤波模型,给出了滤波算法设计并进行了仿真实验。实验结果表明,基于该模型的滤波算法在对机动目标进行跟踪时具有更强的鲁棒性。

  • 2021-05-07
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基于最邻近模型的知识库多层次标签分类算法_黄秀彬

传统的知识库多层次标签分类算法分类精度低,为了解决这一问题,基于最临近模型的知识库研究一种新的多层次标签分类算法。该算法对知识库多层次标签进行特征提取,将提取的对象标签特征进行特征降维,以此获得简化知识库多层次的特征空间,通过最临近模型计算简化知识库空间中对象特征之间的距离,通过计算结果完成多层次标签分类,实现基于最临近模型的知识库多层次标签分类算法研究。实验结果表明,基于最邻近模型的知识库多层次标签分类算法能够在短时间内实现精准分类。

  • 2021-04-22
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渠系前馈蓄量补偿控制时滞参数算法比较与改进_管光华

输水明渠系统控制算法主要由前馈及反馈模块组成,其中前馈模块较大程度上影响了系统控制性能。基于蓄量主动补偿的前馈控制算法受时滞参数影响较大,为比较现有多种算法实际控制性能优劣,并寻求不依赖复杂数值计算的简化时滞参数算法,该文进行了横向的算法比较与优化开发。文章基于蓄量阶跃补偿及蓄量二次补偿2类算法,结合改进比例-积分（proportional-integral,PI）反馈控制器,对典型测试渠系及实际工程渠系建模仿真,选取稳定时间、最大超调流量、绝对值误差积分（integral of absolute magnitude of error,IAE）和绝对流量变化积分（integrated absolute discharge change,IAQ）指标分析了蓄量阶跃补偿、动力波原理、水量平衡模型3种时滞参数算法的控制效果。结果显示,在实际工程渠系中,小流量工况下,蓄量阶跃补偿算法的稳定时间比水量平衡模型算法的稳定时间减小40.42%；大流量工况下,蓄量阶跃补偿算法的最大超调流量最小,仅比目标流量高3%,该算法的稳定时间比水量平衡模型算法的稳定时间减少25.45%。

  • 2021-05-07
  • 阅读288
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