基于人工鱼群算法的永磁同步电机模型预测控制研究_英文_黎智

针对基于模型预测控制算法的永磁同步电动机的控制问题,提出了一种基于人工鱼群算法的改进型PID-模型预测控制算法。首先构建了基于矩阵变换器的永磁同步电机系统模型,并采用了新的输入滤波器。然后利用人工鱼群算法完成PID-模型预测控制中的参数整定,从而解决了原有算法参数优化精度不高的问题,能够迅速地获得全局最优解。永磁同步电动机的力矩控制性能仿真实验结果表明:相比原有PID-模型预测控制算法,提出算法具有更快的收敛速度和控制效果。

2021-05-06
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基于改进蚁狮优化算法的黄酒发酵过程模型的参数辨识_宗原

针对基于Levenberg-Marquardt方法辨识黄酒发酵过程模型参数时易陷入局部最优,收敛速度慢,很难准确获取具有强泛化能力的模型参数的问题,提出了一种具有莱维飞行机制和柯西变异的蚁狮优化算法,该算法采用基于莱维飞行和柯西变异来解决这类问题。莱维飞行可以提高算法的全局搜索能力,而柯西变异有助于避免陷入局部最优。结果表明,相比于遗传算法、粒子群算法和蚁狮算法,LCALO的收敛速度快,具有全局搜索能力和局部开发能力好的优点。最后将改进算法应用于黄酒发酵模型的参数辨识,仿真结果证明该算法具有较好的参数辨识能力。

2021-04-25
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基于最小二乘法和高斯混合模型的语音转歌声算法_段伟博

为便于运维人员及时准确判断高压电缆缺陷类型,提出了一种基于关联规则和竞争凝聚算法的高压电缆缺陷识别模型。该方法基于现有在线监测、离线试验和运维系统等数据,利用关联规则挖掘出不同缺陷类型与状态数据的关联关系,并建立电缆缺陷关联规则库；针对现有关联规则算法只能处理布尔型数据局限,采用竞争凝聚算法对连续型数据进行离散化处理；最后通过实例对所提的模型进行分析验证,仿真结果表明该模型识别准确率高、求解效率高、解释性好,有助于运维人员对电缆进行及时动态的维护管理。

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基于关联规则和竞争凝聚算法的高压电缆缺陷识别模型_刘敏

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融合图卷积网络模型的无监督社区检测算法_姜东明

图卷积神经网络（Graph Convolutional Neural Network）能有效地提取非欧式距离数据中的特征信息。提出一种基于图卷积网络模型的无监督社区检测算法。选择图中某些节点添加人工标签来模拟在图上的信号输入,使其满足图卷积网络的传播特征的要求,通过修改后的图卷积网络传播规则将节点本身的标签传递至其相邻节点,通过对同一节点获得的不同标签进行比较后将节点归类,之后优化归类结果并输出社区划分矩阵。使用现实世界的数据集进行测试,并与一些其他社区检测算法进行对比评估。实验结果表明算法在不同类型的数据集中都能得到很好的社区划分效果。

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基于改进的迁移率模型的生物地理学优化算法_王雅萍

生物地理学优化（BBO）算法通过迁移和变异不断更新栖息地,以寻找最优解,其中迁移率模型的优劣会直接影响算法的优化性能。针对原始BBO算法采用线性迁移率模型适应性不足的问题,基于Logistic函数、三次多项式函数以及双曲正切函数提出了三种新的非线性迁移率模型,并应用于原始BBO算法中。对17个典型的基准函数进行优化性能测试,结果表明,基于双曲正切函数的迁移率模型所得解更接近函数的全局最小值,总体表现优于原始线性迁移率模型的BBO算法以及相关改进算法中表现优异的余弦迁移率模型。稳定性测试结果表明,在不同的变异率下,基于双曲正切函数的迁移率模型在多数测试函数上表现优于原始线性迁移率模型。在满足解多样性的基础上,该模型能够较好地适应非线性迁移问题,提高寻优能力。

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基于GoogLeNet模型的剪枝算法_彭冬亮

GoogLeNet包含多个并行的卷积层和池化层,极具表现力,但也导致其参数数量冗余和计算量大,解决该问题的根本途径是将网络稀疏化.剪枝算法通过训练网络、修剪低权重连接和再训练网络三步操作,只保留卷积层和完全连接层中的强相关连接,实现简化网络结构和参数数量的效果,获得近似的网络模型,不影响网络后验概率估计的准确性,达到压缩效果.传统计算方式不适合非均匀稀疏数据结构,所提出的阈值剪枝算法设定合适的阈值,将原始GoogLeNet模型中将近1040万参数减少到65万,大约压缩了16倍.原始网络在进行剪枝处理后,准确率会有所降低,但经过少数次迭代,网络的准确率与原始模型不相上下,达到了压缩模型的效果,验证了阈值剪枝算法对改进GoogLeNet模型训练过程的有效性.

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钢卷仓库中多吊机调度问题的模型与算法_谢谢

研究了钢卷仓库内的多吊机调度问题.建立了多吊机协调调度的模型,并证明了问题的复杂性.基于对问题可行性质的分析,提出一个基于分散搜索的启发式算法,并进一步分析了算法的最坏性能比为2.

2021-05-06
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