会员中心
搜索
登录
注册

解决方案

数字化转型通用方案行业方案安全方案大数据人工智能物联网行业展望自动控制其他

产品|技术

白皮书产品介绍技术介绍技术创新模型算法

政策|规范

政策规范行动计划

电子书

电子书课件

报告|论文

报告模板论文

基于两层体素模型的碰撞检测算法_陈骞

碰撞检测是布尔运算中的关键步骤。针对现有的大尺度三角网格模型的布尔运算时间效率不足的问题,提出一种基于两层体素模型的碰撞检测算法,以求提高两个静置模型在布尔运算场景中碰撞检测的速度。在算法中,首先利用AABB包围盒算法确定模型的相交区域,然后在相交区域内构建起两级体素模型,检测出发生碰撞的体素后,将体素中所对应的三角面两两进行求交测试,最终以两个三角网格模型的交线集合作为碰撞检测算法的结果。经过多组表面复杂的模型测试,比VTK中的算法时间效率平均提高了90%。 关键词：碰撞检测；体素模型；体素化；布尔运算；AABB包围盒；

  • 2021-04-29
  • 阅读558
  • 下载0
  • 5页
  • pdf

采用改进型SOS算法的光伏组件模型参数辨识_康童

针对当前大部分光伏（photovoltaic,PV）模型参数辨识算法均存在准确性低和可靠性差等问题,提出了一种采用改进型共生生物搜索算法（symbiotic organisms search,SOS）的光伏组件模型参数辨识方法。首先,为提高标准SOS算法的寻优性能,提出了新的改进型SOS算法,记做Im SOS算法。该算法在标准SOS算法的生物种群初始化阶段采用了准反射学习机制；在互利共生搜索阶段采用了改进受益因子策略；在偏利共生搜索阶段采用了收缩随机数产生因子区间策略。其次,给出了采用Im SOS算法求解基于实验测量电流—电压（I-V）数据的光伏组件模型参数辨识问题的具体步骤及实现流程。最后,利用实际Sharp ND-R250A5光伏组件进行实验,通过与标准SOS算法以及其他七种新颖智能优化算法进行对比验证,结果表明了Im SOS算法在光伏组件模型参数辨识的有效性和优越性。可见Im SOS算法为准确可靠地辨识光伏组件模型参数提供了一种新的有效方法。

  • 2021-05-06
  • 阅读557
  • 下载0
  • 9页
  • pdf

一种改进闭环检测算法的鼠类SLAM模型研究_许曈

由于光线角度变化的干扰传统的鼠类SLAM模型导航适应性会变差,提出在鼠类SLAM模型基础上引入实时关键帧匹配的闭环检测算法,该算法通过存储同一定位点的不同签名更好的估计未来发生的闭环假设,提高了光线角度变化下场景的匹配率；同时,改进的闭环检测算法借鉴了研究发现人脑四种记忆模式的算法原理,选取一定数量具有良好特征的定位点实现闭环检测,提高了系统的实时性,降低了传统闭环检测算法的复杂度。将该算法融入现有鼠类SLAM模型中,分别从局部场景细胞学习的视觉模板、经验节点的匹配效果、以及绘制的经历图方面进行分析。实验结果表明融合实时关键帧匹配的改进闭环检测算法能够对光线角度变化的同一场景具有更强的鲁棒性,相比于传统闭环检测算法,系统实时性更佳。

  • 2021-05-06
  • 阅读557
  • 下载0
  • 6页
  • pdf

基于双麦克风模型的MPNLMS声反馈抑制算法_包泽胜

在单个麦克风的声反馈抑制系统中,基于μ准则的比例归一化最小均方（Proportionate normalized least mean square based onμ-law, MPNLMS）算法由于步长控制矩阵更优,总体收敛速度快,被广泛应用于声反馈抑制技术,但MPNLMS算法对滤波器系数的有偏估计会显著地降低其性能。针对上述问题,提出一种基于双麦克风模型的MPNLMS算法,系统中副麦克风估计主麦克风的有效输入信号,将估计信号与主麦克风输出信号相减之后所得的误差信号用于自适应滤波器系数的更新。仿真结果表明,提出的基于双麦克风模型的MPNLMS算法不再受制于扬声器输出信号与有效信号之间的相关性,而且上述算法的收敛速度、误差与最大增益均优于传统单个麦克风声反馈抑制系统中的MPNLMS算法。

  • 2021-05-06
  • 阅读557
  • 下载0
  • 6页
  • pdf

OFDM系统中基于基扩展模型的快时变信道估计算法_喻雨微

信道估计是正交频分复用（orthogonal frequency division multiplexing,OFDM）的关键技术。随着移动端速度的提高,信道会发生快速变化产生频率选择性衰落,针对此种情况,通过对传统信道估计算法搭建OFDM系统级仿真链路的基础上对不同的基扩展模型（basis expansion model,BEM）研究,针对复指数基扩展模型（complex exponential-BEM,CE-BEM）的部分基函数频率过高会产生较大误差的缺点,提出一种修正基函数系数的方法有效地去除了频率过高的基函数,通过仿真对信噪比和多普勒频移对模型均方误差性能的影响进行分析,结果表明提出算法能在不增加复杂度的前提下均方误差性能较CE-BEM低4～5 dB,有效地提高了拟合性能。

  • 2021-05-06
  • 阅读556
  • 下载0
  • 5页
  • pdf

基于统计学模型的CBTC系统ATO停车精度自适应优化算法_谭力天

城轨CBTC系统运营对列车停车精度具有较高要求,其中ATO精确停车是系统的重要功能。而外部干扰造成的不确定性和系统延时是影响停车精度的重要因素。提出一种基于统计学模型的自适应优化算法,对停车精度的概率分布曲线进行拟合,而后采用二元马尔可夫模型优化ATO精确停车模型。通过3种不同类型情景的优化模型获得相应的停车精度数据,以期望和方差作为对比指标,结果表明优化模型对ATO停车精度有一定改善,获得较为理想的停车精度。

  • 2021-04-23
  • 阅读555
  • 下载0
  • 7页
  • pdf

多输入单输出时变输出误差模型学习辨识算法_祝徐轩

本文考虑了多输入单输出（MISO）时变输出误差系统参数的估计问题。对于多输入单输出时变输出误差系统,识别的难点在于待辨识的模型参量是随着时间而变化的,尤其突变的参数更难辨识。针对这一问题,本文将辅助模型的思想应用到学习算法中,给出了基于辅助模型的迭代学习随机梯度算法和基于辅助模型的迭代学习最小二乘算法的推导过程。最后,提供了说明性的仿真实例来分析所提出的算法,仿真结果表明基于辅助模型的迭代学习最小二乘算法可以快速跟踪突变的参数,获得精准的参数估计,验证了该算法的有效性。

  • 2021-04-21
  • 阅读554
  • 下载0
  • 9页
  • pdf

基于非线性状态估计算法在大数据云_省略_的风电机组故障预警模型研发与应用_李洋

提出一种基于非线性状态估计算法（NSET）,结合现有大数据云平台系统的Spark内存批处理的大数据处理框架,建立风电机组故障预警算法。以大数据云平台系统中风电机组SCADA数据作为数据源,通过算法模型分析处理传动链大部件设备异常表征,形成故障预警记录。将目标设备监测参数的前一时刻也作为模型训练的特征参数之一,组成非线性状态估计算法的记忆矩阵,并应用归一化方法对算法模型进行处理。故障预警记录提交给风电场运维人员进行设备故障事前检修,通过实际应用验证所提算法能够提前预警潜在故障,可以有效地降低设备停机时长。

  • 2021-04-25
  • 阅读553
  • 下载0
  • 6页
  • pdf