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WSNs中基于仿生模型的拥塞控制算法_张莉华

网络拥塞降低了无线传感网络(Wireless Sensor Networks,WSNs)的服务质量,针对WSNs的网络拥塞问题,提出了基于仿生模型的拥塞控制算法;该算法通过竞争洛特卡-伏尔特拉(Competitive Lotka-Volterra,C-LV)模型避免拥塞,并利用粒子群优化(Particles Swarm Optimization,PSO)算法优化C-LV模型的参数,使得节点能够公平地接入网络资源,减少数据传输时延;仿真结果表明:提出的算法能有效地降低拥塞概率,维持节点公平地接入网络资源。

  • 2021-05-06
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基于十六项误差模型算法的GCPW校准标准研制_周瑞

开发了用于表征W波段电路的在片十六项误差模型GCPW校准标准。GCPW校准标准与被测晶体管制作在薄的砷化镓(GaAs)衬底上,可有效消除校准标准和被测件由于衬底、边界条件不一致带来的系统误差。校准标准设计中采用合适的尺寸和过孔工艺来保证单模传输(减小平行板模式和表面波模式)。为了精确标定十六项误差模型校准标准的散射参数,同一片晶圆片还设计了多线TRL辅助校准标准。十六项误差模型校准标准和商用的阻抗标准(LRRM)测试同一无源器件,测试结果表明前者在测试串扰方面更为准确。实验结果表明,GCPW校准标准可替代传统的多线TRL校准标准,用于W波段及以上的在片测试。

  • 2021-04-25
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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AE_LSTM网络模型的机场周界入侵报警及分类算法_许奕杰

机场周界入侵报警系统是机场飞行区的第一道防线。针对传统的机场周界入侵报警系统存在的恶劣气象条件下误报率高、不能区分入侵类别等问题,提出了一种自编码长短时记忆(AE-LSTM)网络模型;提取输入信号的隐含编码特征,构建融合时序信息的特征向量矩阵,降低网络模型的复杂度。网络模型的性能评价结果表明,该模型的误报率低,振动状态分类准确率高,且复杂度低,有很好的实际应用前景。

  • 2021-04-25
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基于改进果蝇算法的涡轴发动机状态变量模型建立方法_贾伟州

针对拟合法在航空发动机小偏差状态变量模型建立中受系统模态及模型阶次的限制,提出一种基于改进果蝇优化算法(MICFOA)建立小偏差状态变量模型的方法。首先,将该方法分为2个子过程:先优化系统矩阵和输入矩阵并找到最优结果,再对输出矩阵和传输矩阵优化;同时根据状态变量模型与非线性模型动态响应一致构造了不受变量值域影响的适应度函数。其次,在果蝇优化算法(FOA)中引入协同子种群策略和混沌映射策略来增强迭代寻优中种群多样性,引入自适应调整策略来平衡全局搜索与局部搜索的关系,避免算法早熟收敛。最后应用上述方法建立了涡轴发动机小偏差状态变量模型,并设计了LQ/H∞抗扰控制器。仿真结果表明:MICFOA相比FOA能提高5~10个数量级的精度,且所建模型与非线性模型吻合一致,具有良好的动静态性能。

  • 2021-05-06
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基于局部一致性调整算法的犹豫模糊语言决策模型_胡甜甜

犹豫模糊语言偏好关系(HFLPRs)适用于信息不完全导致专家做决策时犹豫不决的情况,是帮助专家评价方案的有效工具。在应用HFLPRs进行决策时,其一致性改进过程对于得到准确有效的结果至关重要。因此,设计了HFLPRs乘性一致性改进算法,并构建了新的犹豫模糊语言决策模型。首先,引入了HFLPRs的有关概念以及HFLPRs的规范化方法;其次,为改进HFLPRs的乘性一致性,设计了新的乘性一致HFLPRs构造模型,并建立了乘性一致性改进算法;在该算法基础上,进一步利用HFLA算子构造犹豫模糊语言决策模型;最后,运用决策模型来处理实践中的配送中心选址问题,通过与现有方法的对比分析,验证了模型的合理性和有效性。

  • 2021-04-30
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结合CNN和catboost算法的恶意安卓应用检测模型_苏庆

针对恶意安卓应用程序检测中存在的特征维度大、检测效率低的问题,结合卷积神经网络CNN良好的特征提取和降维能力以及catboost算法无需广泛数据训练即可产生较好分类结果的优点,构建一个CNN-catboost混合恶意安卓应用检测模型。首先通过逆向工程获取安卓应用的权限、API包、组件、intent、硬件特性和OpCode特征等静态特征并映射为特征向量,再在特征处理层使用卷积核对特征进行局部感知处理以增强信号;然后使用最大池化对处理后的特征进行下采样,降低维数并保持特征性质不变;接着将处理后的特征作为catboost分类层的输入向量,利用遗传算法的全局寻优能力对catboost模型进行调参,进一步提升分类准确率;最后对训练完成的模型,分别使用已知和未知类型的安卓应用程序数据集作实际应用测试。实验结果表明CNN-catboost模型调参用时较少,在预测精度和检测效率上也展示出较为良好的效果。

  • 2021-04-22
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基于运动模型的高超声速飞行器跟踪性能分析_曾江辉

针对于临近空间高超声速飞行器的定位跟踪问题,探究了基于低轨双星系统对于目标的定位跟踪性能,建立了高超声速飞行器的弹道模型,基于STK和Matlab两种仿真软件,搭建了双星对于目标的定位跟踪观测场景。采用了经典的运动学模型进行目标定位跟踪,研究了基于CV、CA、CS模型的无迹卡尔曼跟踪算法,进行了三种跟踪算法的对比分析。仿真结果证明,CS和CA模型比CV模型更适用于高超声速飞行器的定位跟踪,同时指出了为了进一步提高目标的定位跟踪性能需要引入机动检测或多模型算法。

  • 2021-05-06
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