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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672
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  • 7页
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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669
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基于混合高斯模型的用电量计量数据聚类算法研究_费丹雄

对传统用电量计量数据聚类算法中存在聚类性能较差的问题,提出一种基于混合高斯模型的用电量计量数据聚类算法。通过主成分分析方法对用电量计量数据进行线性降维处理,利用线性降维后的用电量计量数据实施数据预处理,具体步骤包括用电量负荷数据矩阵表示、异常用电量数据修正及辨识以及用电量数据归一化处理,根据预处理后的用电量计量数据,采用混合高斯模型实现用电量计量数据聚类。为了证明基于混合高斯模型的用电量计量数据聚类算法的集中聚类性能较强,将传统用电量计量数据聚类算法与该算法进行对比实验,实验结果证明该算法的集中聚类性能优于传统用电量计量数据聚类算法,更适用于用电量计量数据的聚类。

  • 2021-04-21
  • 阅读667
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  • 5页
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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
  • 阅读602
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基于亮度模型融合的改进暗通道图像去雾算法_李雅梅

针对暗通道先验在天空区域的失效问题，提出了一种基于亮度模型融合的改进暗通道图像去雾算法。首先通过Canny算子分割得到天空区域与非天空区域；其次，利用亮度模拟景深重新构造亮度透射率，并通过与暗通道透射率的融合构成天空区域透射率，最后的透射率图经由快速引导滤波进行精细化处理；大气光值选择抗干扰能力更强的天空区域像素前0.1%的中值；最后，经由大气散射模型恢复出无雾图像。实验结果表明，该算法针对含有天空的雾图能够有效的恢复出图像的细节并抑制光晕现象，明亮度适宜，颜色自然。

  • 2021-04-29
  • 阅读595
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基于模型的环境修正匹配滤波算法_惠娟

由于主动声呐发射信号经过浅海多途信道传播后，回波信号与参考信号相关性降低，进而导致匹配滤波器检测性能下降。针对此问题，本文对基于模型的环境修正匹配滤波器进行了研究。通过修正匹配滤波器的参考信号，改善匹配滤波器受多径效应影响时处理性能下降的问题。同时，本文进一步对比了两种信道估计算法。仿真分析和试验数据处理结果表明：验证了算法可在去除目标周围相关峰的同时，对噪声进行一定程度的抑制。本文算法改善了经典匹配滤波器因环境影响而使得其处理性能下降的问题。

  • 2021-04-20
  • 阅读588
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国密算法在工业互联网安全中的应用研究

工业互联网安全是网络空间安全的重要组成部分。 加强国密算法在工业互联网中的应用研究，对 于提高我国网络空间安全的防护能力和实现自主化目标具有重大意义。 阐述了国密算法在工业互联网的 应用现状和存在的挑战，并基于国密算法设计一种轻量级的身份认证协议。 分析表明，该协议两次握手可 完成认证，并能够满足认证的安全性要求，具有良好的应用价值。

  • 2021-04-21
  • 阅读580
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基于Kriging模型和改进MCMC算法的随机有限元模型修正_张雪萍

针对待修正参数维数较高时标准马尔可夫链蒙特卡罗（Markov Chain Monte Carlo，MCMC）算法不易收敛、拒绝率高的问题，提出了基于Kriging模型和在MCMC中融合花朵授粉算法的修正方法。首先，以应变模态作为响应，建立Kriging模型，通过蝙蝠算法确定Kriging模型的相关系数；然后，采用最大熵的贝叶斯方法估计参数的后验概率密度函数，花朵授粉算法融入Metropolis-Hasting（MH）抽样算法，提高局部寻优和全局寻优能力；最后，通过三自由度弹簧-质量系统和三维桁架结构的数值算例验证所提模型修正方法，修正后参数相对误差均低于0.86%。结果表明，所提方法修正后参数的马尔可夫链能够快速收敛、样本接受率高，该方法也对随机噪声具有一定的鲁棒性。

  • 2021-04-20
  • 阅读579
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