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基于信息流控制模型的云计算数据隐私保护算法研究_石宝金

针对变截面涡旋盘瞬时铣削力预测存在的多元非线性难题,从涡旋盘实际铣削过程出发,建立了考虑刀具跳动的瞬时铣削力数学模型,提出了一种基于改进粒子群优化算法(PSO)对铣削力模型参数进行求解的方法,以提高瞬时铣削力预测模型精度。通过4组不同铣削参数下的瞬时铣削力实验对该方法进行验证,结果表明:该方法求解得到的变截面涡旋盘瞬时铣削力与实验测得的瞬时铣削力在形状和峰值处有较高的吻合度,4组实验的峰值误差在15%以内;采用自适应惯性权重和随机扰动因子的改进PSO算法能够有效地提高变截面涡旋盘瞬时铣削力系数辨识的收敛速度和收敛效果,还能提高算法整体搜索能力。该方法只需较少的实验次数就能辨识出较高精度的模型参数,比平均铣削力求解方法的实验成本更低,对涡旋盘的加工具有重要参考价值。

  • 2021-06-18
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RFM模型算法报告

在拓展市场初期没有思路的时候,市场和运营同事绞尽脑汁做活动、上新品、蹭热点、做营销,不断的拓展客户、做回访维系客户感情,除了少数运气好的之外,大部分效果寥寥。真正的用户没有几个,到最后都便宜了羊毛党。不同阶段、不同类型的用户需求点不同,有的客户图便宜,有的客户看新品,有的客户重服务,大包大揽的营销运营,最后的结果就是凉凉。

  • 2021-07-01
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基于IMM算法的多旋翼飞行器状态滤波器_李阳

本文针对多旋翼飞行器网络控制系统,研究其在丢包且无确认机制情况下的状态估计问题,提出了基于交互式多模型算法(IMM)的滤波器的设计方法。这类系统通常被称为类UDP系统(User Datagram Protocollikesystem)。目前该算法都是针对一般性的Markov系统给出的,为了解决原"高斯累和滤波器算法"中迭代次数多,计算复杂等的问题,将其引入应用到该类UDP系统中,并推导出IMM状态滤波器公式。实例仿真结果表明所设计的滤波器性能好,有较高的预测精度。

  • 2021-06-17
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考虑质量预测的前摄调度问题模型与算法_陆志强

为有效描述装配人员水平、工件质量等因素对飞机装配作业质量的影响,并为飞机装配过程建立合理的前摄调度计划,提出支持向量回归(SVR)预测模型和两阶段循环迭代搜索算法.采集相关历史质量数据,以装配人员水平和工件质量等数据为输入,作业质量为输出训练SVR预测模型.基于已训练的SVR预测模型,采用基于作业列表禁忌搜索框架对作业列表进行邻域搜索,并通过内嵌人员分配搜索模块的串行调度实现人员配置的优化.数值实验结果表明:采用SVR预测模型求得的作业质量预测值相较实测值的误差能够控制在5%以内,预测精度最高达到97.38%;两阶段循环迭代搜索算法求解所得模板计划与CPLEX偏差均值保持在9.99%~27.54%,与其他前摄调度生成方法相比偏差最小;在不确定性环境中,右移算法在两阶段循环迭代搜索算法所得模板计划中能取得最优或次优的平均装配工期和平均计划偏差. SVR预测模型能够对飞机装配作业质量进行有效预测,而两阶段循环迭代搜索算法则能满足构建飞机装配前摄调度计划的需求.

  • 2021-06-17
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基于改进蚁狮算法的广义预测控制对T_S模糊模型的控制研究_张文彬

针对广义预测控制(GPC)参数设定问题,提出一种改进的蚁狮算法(IALO)应用于广义预测控制进行参数优化,并将提出的方法对Takagi-Sugeno(T-S)模糊模型进行控制,取得良好的效果。对智能材料中广泛存在的迟滞非线性特点用T-S模糊模型进行了建模。对于传统蚁狮算法存在的收敛速度慢,易陷入局部最优解的问题进行改进,并用测试函数来验证改进方法的有效性。最后将改进后的蚁狮算法同GPC相结合,对所建立的T-S模糊模型进行控制,结果表明所提出方法的有效性。

  • 2021-06-17
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中药智能制造理论模型的构建

中药智能制造理论模型的构建

  • 2021-06-29
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基于IBAS-BP算法的冬小麦根系土壤含水率预测模型

为在节水灌溉系统中精确测量和预测根系土壤含水率,将传统天牛须算法每次迭代过程中的一只天牛改进为一个天牛种群,建立了基于改进天牛须搜索算法优化的IBAs—BP预测模型,并利用实测浅层土壤含水率数据,对深度50 cm冬小麦根系土壤含水率进行预测。结果表明,与Ps0一BP预测模型、GA—BP预测模型以及原始BAs— P模型相比,IBAs—BP模型可准确预测冬小麦根系土壤含水率,有效避免了网络陷入局部极小值的可能性,且相对误差均值仅为O.004 5。

  • 2021-06-17
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统计学入门-第四章 回归分析是什么

在前面几个章节中,我们学习了统计学中几个非常重要的思想和方法论,比如参数估计、假设检验等。从本节开始,我们将开启一个全新的领域,即回归分析。回归分析是用来干什么的呢?简单来说,就是研究两个随机变量X和Y的关系。它们的关系可能是线性的、非线性的,参数的、非参数的,一元的、多元的,低维的、高维的,各种各样,不尽相同。因此,回归分析中模型的具体形式也会随X和Y之间关系的不同而变化。这都是在“术”的层面讨论回归分析。其实,回归分析不仅仅是一类技术方法,它还可以站在一个更高的“道”的层面来理解。在这个层面上,可以将回归分析看成一种非常重要的思想。可以毫不夸张地说,回归分析是数据分析中最重要的基本思想。为什么呢?因为在这种思想的指导下,实践中的绝大多数业务问题,都可以被规范成为一个数据可分析问题,然后用回归分析的思想来解决。而该回归分析问题是否定义清晰,也是相应的数据分析问题能否成功解决的关键。下面将向大家详细阐述回归分析基本的方法论和思想。

  • 2022-08-02
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