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组网雷达协同干扰资源分配模型及算法_赵忠凯

针对多干扰机协同作战（Multi-Jammers Cooperative Combat,MCC）问题,研究如何在干扰资源有限的情况下对其进行充分的利用,从而获得最优的干扰收益。将雷达的威胁等级和几何精度因子（GDOP）结合作为目标函数,建立以干扰机时间利用率为约束条件的MCC问题优化模型。运用熵权法计算雷达脉宽、带宽、载频和重频的权重,并根据灰色关联相对贴近度确定雷达的威胁等级,采用离散的粒子群算法对模型进行求解。通过MATLAB仿真表明,该算法可以快速找到目标函数的最优解,得到最佳的分配方案,通过对结果的分析,进一步验证该算法的有效性和模型的可行性。

  • 2021-05-06
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基于梯度提升树算法的玉米施肥模型构建_卓越

为了模拟作物的土壤养分含量、施肥量与产量之间的非线性关系,利用玉米"3414"试验数据进行插值,以土壤养分含量和施肥量作为输入量,产量作为输出量,使用梯度提升树（GBDT）算法建立施肥模型,并与BP神经网络（BPNN）、支持向量回归（SVR）、随机森林（RF）算法建立的施肥模型进行对比。结果表明:应用构建的GBDT模型得到的玉米产量平均相对误差、平均绝对误差和均方根误差分别为0.46%、48.7和62.2 kg/hm2,优于其他3种算法。基于GBDT算法的施肥模型在模拟土壤养分含量、施肥量与产量之间关系时具有较高精度,对于指导精准施肥具有较强的应用价值。

  • 2021-04-25
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基于改进遗传算法的铸造造型任务批调度模型_唐红涛

以单件小批量生产模式为主导的铸造生产具有订单种类多样、产品制造周期长、车间自动化程度低等现象,针对铸造企业客户订单多材质、铸件产品多类别以及造型熔炼多约束的特点,建立了一个以造型任务总完工时间最小的铸造造型任务批调度模型,并提出了一种改进的遗传算法对模型进行求解。算法设计了一种基于单件与砂箱类型的双层编码方案,在初始化阶段通过结合批首次匹配（BFF）规则进行分批,以提高初始种群的质量,在迭代阶段设计了一种基于批次交换的局部搜索方法,以避免算法陷入局部次优解。最后通过对某铸造企业的实际生产数据进行案例分析,验证了所提模型的有效性和算法的优越性。

  • 2021-05-06
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基于BP神经网络代理模型的交互式遗传算法_朱苗苗

针对交互式遗传算法存在用户评价噪声和审美疲劳的问题,提出一种基于误差反向传播神经网络用户认知代理模型的交互式遗传算法。通过构建用户评价噪声模型,形成进化个体动态模糊区间适应值,以刻画用户认知随机不确定性；在用户认知确定阶段历史评价信息基础上,构建误差反向传播神经网络代理模型,给出一种新的适应值估计策略；通过度量均方误差,实现代理模型的管理与更新。将所提方法应用于蜡染风格图案设计,并与其他典型算法对比。结果表明,该方法能够有效优化进化个体适应值质量、降低用户审美疲劳。

  • 2021-05-06
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基于PSO算法的DTS传感模型的参数辨识与优化_滕峰成

基于光纤拉曼散射效应和Monte-Carlo法,建立了一种分布式光纤拉曼温度传感系统（DTS）传感模型。应用改进的PSO算法对所建立的传感模型进行参数辨识,分析了种群数目、迭代次数、惯性权重、加速度因子等参数选值对算法的影响,选取了最佳参数组合。搭建了分布式光纤温度传感系统实验平台,运用所建立的DTS传感模型对分布式光纤温度传感系统进行相关的仿真及预测。实验及仿真结果表明,传感模型在空间分辨率为1m时,预测误差≤±0.25%；该分布式光纤温度传感系统测温误差≤±0.40℃。

  • 2021-05-06
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基于克里金模型和智能算法的汽车加强件热冲压工艺优化_何泽歆

将某汽车加强件作为研究对象,运用有限元数值模拟手段获得热冲压工艺和成形指标之间的对应数据。此外,使用克里金模型构建设计变量与设计指标之间的高度非线性映射关系,使用遗传算法优化克里金模型,获得全局最优参数。优化策略和优化结果表明,数值模拟结果与实验吻合较好,并且有限元分析方法能够成功地捕捉热板冲压过程的变形模式和特性；将拉丁超立方抽样和克里金模型相结合,能够准确地预测产品的成形质量,并可应用于热冲压温度和压边力的设计。遗传算法和克里金模型相结合使得汽车加强件的成形质量得到了显著的提升,消除了优化前的热冲压工艺存在的板料破裂缺陷。通过实验验证了最优参数的可行性,优化策略对超高强钢板的热冲压工艺优化具有较好的适用性。

  • 2021-04-22
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基于遗传算法优化极限学习机模型的干旱预测_以云贵高原为例_刘振男

为准确预测干旱情势,提高防旱抗旱能力,构建了遗传算法优化的极限学习机（GA-ELM）模型进行干旱预测。以近年来干旱频发的云贵高原为研究区,利用该模型以关键致旱因子为输入变量实现了云贵高原中长期干旱预测,并与自适应神经模糊推理系统（Adaptive Neural Fuzzy Inference System,ANFIS）模型、极限学习机（Extreme Learning Machine,ELM）模型的预测结果进行比较。结果表明:GA-ELM模型适用于云贵高原地区的干旱预测；与ELM模型相比,不同时间尺度下GA-ELM模型的干旱预测结果精度均有明显提升；在干旱强度和干旱历时方面,GA-ELM模型的预测精度总体上也优于ANFIS模型。

  • 2021-04-23
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基于混合布谷鸟算法的不确定手术调度模型求解_杨枫

针对应急救援情境下手术调度中存在不确定性因素导致无法获得精确的手术时间和结束期的问题,设计了一种灰色调度模型和求解该问题的混合灰色布谷鸟算法。首先引入三参数和四参数区间灰数来描述不确定手术时间和不确定结束期,并定义了可能性测度和必然性测度,提出了拖期可信度指标用于度量手术发生拖期的概率；然后建立了以最小化手术平均拖期可信度为目标的灰色混合整数规划模型,提出了一种混合灰色布谷鸟算法的求解方法,并以规模为6（3）×3的经典算例为例进行仿真测试。实验表明该算法能很好地解决问题,比基本布谷鸟求解算法有更好的性能

  • 2021-05-06
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