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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
  • 阅读790
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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789
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一种新型PD雷达目标跟踪检测模型与算法_王楠

针对脉冲多普勒（PD）雷达在跟踪低信噪比目标时,检测概率的降低会导致数据更新率降低,从而难以保证目标跟踪的稳定性的问题,文中提出了一种新的目标跟踪检测模型与算法来提高跟踪目标的测量更新概率。该方法通过利用目标跟踪过程中滤波预测信息提供的检测先验信息,设置一种最佳门限进行目标信号的检测,其中先验信息主要是目标在各个检测单元的预测存在概率。仿真结果表明,该方法有效提高了跟踪过程中雷达对低信噪比目标的检测概率,并且对跟踪精度有一定的改善。

  • 2021-04-22
  • 阅读784
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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780
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基于AI神经网络业务预测的网络容量规划方法研究

本文在无线数据业务需求爆发增长的背景下，基于业务发展趋势提出适用于无线网络容量规划的神经网络预测模型，创新采用数据增量与循环迭代预测方法，提升业务预测精度，并将预测结论应用于无线网络容量规划中，指导网络资源合理配置。

  • 2021-05-12
  • 阅读778
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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777
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基于改进果蝇算法优化的随机森林模型_林枫

针对果蝇算法相对容易出现局部最优解的问题,采用自适应步长策略与柯西变异对果蝇算法进行优化.针对传统参数选择方法存在主观干扰性的问题,提出了基于改进果蝇算法优化的随机森林模型.实验结果分析表明,本文所研究的基于改进果蝇算法的随机森林模型是切实可行的.

  • 2021-04-23
  • 阅读777
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基于隐马尔可夫模型和支持向量机的地图匹配算法_赵震

综合采用隐马尔可夫模型（HMM）和支持向量机算法（SVM）,提出一种基于隐马尔科夫模型（HMM）优化的地图匹配算法。引入机器学习方法,利用支持向量机（SVM）算法对基于隐马尔可夫模型的地图匹配算法进行了优化,使用机器学习方法 SVM训练状态转移矩阵,提高了状态转移概率的准确性。提出基于多重因素权重（距离、速度和方向）计算观测概率的方法,同时考虑了路段的宽度信息,提高了地图匹配的匹配精确度。基于真实数据对算法进行验证,与原始HMM算法相比,文中提出的优化算法在提高匹配精确度方面具有较好的效果,符合估计城市路径行程时间的数据需求。

  • 2021-04-22
  • 阅读776
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