基于粒子群算法的CFB机组协调系统模型辨识_白建云

为了消纳风光等新能源,火电机组均需要参与到调峰调频中,机炉协调控制系统是机组AGC模式下的核心。熟悉控制系统被控对象的特性并且建立系统的动态模型,是提高系统控制品质的基础。该文以山西某电厂超临界350 MW循环流化床机组协调系统为研究对象,首先对研究对象的动态特性进行分析,依据生产现场闭环运行数据,利用标准粒子群智能算法,寻优得到两输入两输出的协调系统模型。然后选取其他时间段的采样数据作为模型验证数据,证实利用标准PSO算法对多变量系统建模的可行性。

2021-04-22
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基于双模型分层递阶的雾天图像复原算法_王红

针对雾天条件下采集的图像易出现对比度低、模糊等现象,提出一种基于双模型分层递阶的雾天图像复原算法。通过改进的限制对比度自适应均衡算法模型对图像进行处理,有效增强图像对比度同时除去部分雾气；结合物理去雾模型,通过阈值分割与四叉树搜索算法选取大气光值,计算对比度与透射率之间的数学关系,完成细化去雾；运用Canny算子优化的引导滤波算法对图像的高频信息进行去噪,通过小波重构得到最终的复原图像。实验结果表明,该算法能有效去除噪声,降低图像失真,复原后图像的对比度、细节和色彩保持方面都有所提升。

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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基于启发式社团发现模型的创新态势研判算法_易成岐

专利网络是复杂网络领域重要的组成部分,研究专利网络对理解和把握技术创新方向具有重要指导作用。利用专利文本数据构建无向加权专利网络图,并基于启发式社团发现模型提出一种创新态势研判算法。为了缓解专利标题和摘要短文本引发的文本向量稀疏问题,采用非监督的稀疏向量稠密化方法；为了解决专利网络构建过程中的相似度阈值自动化选择问题,以实验驱动的方法对比相似度阈值与专利网络常用统计指标的变化关系,最终选用平均聚类系数这一指标实现了最优相似度阈值的自动化判定。以我国数字中国及大数据领域真实发明专利数据为驱动,验证了方法的有效性并分析了数字中国及大数据领域创新态势。

2021-05-06
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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
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基于多模型判决的红外运动小目标检测算法_范鹏程

针对空中红外运动小目标检测虚警率较高的问题,提出了利用多种模型联合判决来实现红外运动小目标的检测方法。首先依据红外小目标的成像模型特点,采用背景预测算法逐像素判断是否为疑似目标点；然后依据目标知识模型,用支持向量机（Support Vector Machine,SVM）分类器对疑似目标点进行二次判决,进一步滤除虚假目标点；最后依据运动模型来判断目标点在相邻帧之间的相对运动,筛除掉相对静止的虚假目标点,最终检测结果即为红外运动小目标。实验表明,该方法能有效降低对空红外运动小目标检测的虚警率,可用于强杂波环境下的红外运动小目标检测。

2021-05-06
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基于粒子群优化算法的CE模型研究_汪瑾

针对CE模型多参数测量数据的融合性弱和自适应调度能力差的问题,提出基于粒子群优化算法的CE模型。首先构建多参数测量数据传输的约束进化参量,根据多参数测量数据融合的优化训练,得到粒子群的适应度函数,建立多参数测量数据传输模型,然后进行CE模型的约束参量输出控制。在此基础上采用粒子群寻优方法进行多参数测量数据的寻优控制,分布式检测多参数测量数据,建立多参数测量数据分布式检测模型,采用非线性重构的方法进行多参数测量数据CE模型构造过程中的自适应调度,实现多参数测量数据的稀疏性重组和融合调度。仿真结果表明,采用该方法进行多参数测量数据CE模型设计,提高了数据的融合和自适应调度能力,粒子群进化寻优的收敛性较好。

2021-04-26
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基于MOPSO算法的垂向混合产流模型参数多目标优化_杜彦臻

针对水文过程模拟模型的复杂性及校准参数的准确性问题,提出一种相对较新的全局优化算法——多目标粒子群优化（MOPSO）算法定义多个目标函数,并引入Pareto前沿解概念,扩大了采样空间,提高了算法的运算速度和鲁棒性,进而对垂向混合产流模型进行模拟。实例应用结果表明,与单目标算法相比,多目标算法能较准确地模拟水文过程的多方面因素,提高了优化结果的精度。

2021-05-06
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