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基于模型驱动的图像处理算法实现及优化_王子豪

作为嵌入式软件领域的一个重要发展方向,基于模型驱动的软件开发方法越来越受到开发人员重视。SCADE作为一种较为成熟的模型驱动开发工具,已得到了一定的应用,但其是否对各种建模场景均适用还有待研究。本文对利用SCADE建立图像处理算法模型进行了尝试,针对Sobel算法,设计了正确的算法模型,并对模型进行分析,总结了相应的优化方案。经过实验验证,优化方案可有效地提升程序执行效率。

  • 2021-05-06
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带时间窗的多式联运路径优化模型及算法研究_杨楠

针对围岩稳定性分级大多是对未受工程扰动岩体进行分级,以及分级结果难以为支护方式提供决策的现状,建立围岩稳定性的岩体及地质因素和工程因素二维分级指标体系。运用云理论确定岩体及地质因素和工程因素的等级期望值、熵和超熵,通过二维云发生器绘出围岩稳定性分级的二维云图,并向二维体系等级图进行投影,得到围岩稳定性的综合等级。将该模型应用于工程实例,并与一维云模型和实际进行对比,验证了该模型的准确性。该模型得到不同系统耦合作用下的围岩稳定性等级,实现了等级的可视化。通过Apriori算法进行关联挖掘得到围岩稳定性的综合等级决策表,可以快速确定工程的综合稳定性等级,并根据已知综合等级和岩体及地质因素等级确定工程因素的等级。

  • 2021-04-27
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一种应用于空间碎片演化模型的碰撞概率算法_王晓伟

针对碰撞概率算法Cube模型参数影响空间碎片演化模型的仿真结果问题进行了深入分析与研究,并将原Cube算法进行改进,由此提出I-Cube模型。经过多次蒙特卡洛仿真结果验证,I-Cube模型对演化过程中空间碎片碰撞概率的计算更为准确合理,空间碎片长期演化模型的结果不再依赖于自身碰撞概率算法的相关参数,提高了空间碎片长期演化模型的稳定性与可信度。

  • 2021-05-06
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基于云模型粒子群算法的海岛交直流混合微网鲁棒优化运行_张涛

针对海岛交直流混合微网系统区域电能交换方式复杂、系统运行安全稳定性要求高的问题,在综合考虑交直流混合微网系统结构和微源出力特性的基础上,以最大净负荷波动量作为满足最坏运行条件下系统储备容量要求的替代方案,建立以系统综合运行成本最低、净负荷波动量最大为上、下层优化目标的海岛交直流混合微网鲁棒双层优化模型,并分别基于云模型理论改进的粒子群算法和CPLEX求解器对双层优化模型进行求解.仿真结果可知,所提的海岛交直流混合微网鲁棒优化方法可有效提高系统的优化水平,使微网在满足最恶劣环境的安全约束前提下,可获取更好的经济效益.

  • 2021-05-07
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基于差分量子粒子群算法的锅炉NO_x排放模型优化_董泽

提出一种基于改进的差分量子粒子群（DEQPSO）算法,将其与超限学习机（ELM）相结合,以某1 000 MW超超临界机组锅炉燃烧系统为研究对象,建立了NOx排放模型,采用现场样本数据测试所建模型的预测能力,并将该模型的预测结果与基本超限学习机以及引力搜索算法（GSA）、粒子群算法（PSO）和量子粒子群算法（QPSO）优化的超限学习机模型的预测结果进行了对比。结果表明:DEQPSO算法具有更好的参数优化性能,DEQPSO-ELM模型具有较强的泛化能力和良好的预测精度,为电站锅炉NOx排放质量浓度预测提供了一种有效方法。

  • 2021-05-07
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基于改进近邻传播算法的聚类质量评价模型_邹臣嵩

针对近邻传播（Affinity Propagation,简称AP）算法在对非团状数据集聚类过程中出现的局部聚类较多、精准度不高等问题,提出了一种基于改进AP算法的聚类质量评价模型.首先,在AP算法初步聚类的基础上,通过合并相似度较大的簇,减小聚类上限值kmax,进一步压缩聚类区间范围；其次,给出一个新的内部评价指标,用分属不同簇的样本对的平均距离代表簇间距离,削弱噪声数据的影响,平衡簇间分离度与簇内紧致度的关系.在UCI和KDD CUP99数据集上的实验结果表明,新模型可以给出精准的最优聚类数（范围）,能够在保持较低漏报率的同时,有效提高样本的检测率和分类正确率.

  • 2021-04-26
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基于改进型鲸鱼优化算法和最小二乘支持向量机的炼钢终点预测模型研究_郑威迪

终点碳含量是决定钢质量的关键因素,是转炉炼钢过程中需要控制的核心变量之一.本文建立了一种基于莱维飞行的鲸鱼优化算法（Levy Whale Optimization Algorithm,LWOA）和最小二乘向量机（Least Squares Support Vector Machine,LSSVM）的钢水终点碳含量综合预测模型.通过莱维飞行代替了传统鲸鱼优化算法（Whale Optimization Algorithm,WOA）参数的随机选择,优化了鲸鱼算法中跳出局部最优的能力；借助改变鲸鱼算法的系数向量收敛方式明显提高了鲸鱼优化算法的泛化能力、预测精度和收敛速度.数据仿真结果表明,所提出的LWOA-LSSVM预测模型,不仅能够克服局部寻优获取全局最优解,而且具有快速的收敛速度和更高的预测精度,得出预测结果的均方根误差、平均绝对误差和平均绝对百分比误差与遗传算法BP神经网络、遗传算法最小二乘支持向量机和传统鲸鱼算法最小二乘支持向量机相比均有着明显提高.同时,通过调整目标命中率和训练输入样本量验证了预测模型具有更好的鲁棒性.

  • 2021-05-07
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基于k细分等几何层次模型的多重网格算法研究_魏志鹏

相对于传统的有限元法,基于几何样条的等几何方法可以保证几何模型与物理模型的一致性,但细分依然会导致模型刚度矩阵较大时求解效率不高的问题,因此可以采用多重网格法加速等几何分析中的迭代求解。文章研究等几何法中的k细分方法并构建了基于k细分的多重网格映射矩阵,加快求解效率,探讨了不同k细分策略的收敛速度。算法计算结果表明:多重网格法能够有效提高基于k细分等几何分析方法求解的收敛速度。

  • 2021-04-25
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