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交互多模型无迹卡尔曼滤波算法预测锂电池SOC_陈德海

在动力电池荷电状态(state of charge,SOC)预测方法中,针对安时积分法存在累计误差、拓展卡尔曼滤波算法估计结果发散等问题,本文提出了基于交互多模型无迹卡尔曼滤波(IMM-UKF)算法的SOC估计策略。首先建立二阶RC电池等效模型,利用含有遗忘因子的递推最小二乘法在线辨识电池等效模型参数,考虑电池在不同倍率状态下放电引起电池实际容量的变化和传感器的噪声,通过建立大电流、中电流、小电流3个不同参数的电池模型,然后研究三个模型之间马尔科夫链,根据先验信息确定各模型之间的转移概率和模型概率,最后搭建Matlab仿真模型,其实验结果表明IMM-UKF估计平均误差在1%以内,算法的自适应性增强,预测精度提高,较目前主流的预测方法有更好地预测效果。

  • 2021-06-17
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基于树模型的虚拟测量算法在半导体制造中的应用_周江兵

半导体制造是一个大批量多阶段生产的系统,工艺技术复杂、工序步骤繁多,稍有不慎就可能使晶圆的表面和内部产生缺陷,从而影响生产的质量和效率。将半导体制造业和互联网技术相结合,可以提高生产制造的效率和质量,降低成本和损耗。本文将进行数据采集和预处理,从数据中选择并提取出重要特征,并使用树模型中随机森林和梯度提升树两种算法来实现W plug中对电阻率的虚拟测量。实验结果表明,本文提出的方法与传统算法相比,测量误差减少近50%,能够准确预测出生产过程中电阻率变化的趋势,捕获到异常点;在实际的生产环境之中可以及时的给生产线上报警。

  • 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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基于神经网络语言模型的动态层序Softmax训练算法_杨鹤标

针对词向量训练过程中层序Softmax算法无法进行增量训练及海量数据训练低效的问题,提出了动态层序Softmax算法.通过对数据样本的增量加载,采用结点置换方法动态构建编码树,实现对样本的增量训练.为避免损失函数因样本量较少而呈现震荡式下降,利用梯度的一阶矩估计与二阶矩估计动态调整参数更新方向与学习率,通过梯度迭代缩小权值变化范围和收敛训练误差,提高词向量的训练效率.以维基百科中文语料作为数据进行了试验,完成了训练效率和质量的分析.结果表明:相较于现有方法动态层序Softmax算法显著提高了训练效率,当增量样本大小为10 kB~1 MB时,训练增速有近30倍的提升,有效地缩短训练周期.

  • 2021-06-17
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一种遗传算法的声带模型参数反演方法_陈莉媛

采用遗传算法进行声带模型参数反演能够有效地实现概率意义的全局搜索,但存在易陷入局部最优解和收敛性能弱等缺陷,针对这些问题本文提出了一种改进遗传算法的声带模型参数反演方法。通过声门波形参数构建目标函数,引入精英保留策略,选择适应度高的精英个体保留至下一代种群,对普通种群进行双向邻域搜索;通过目标函数值进行模型参数反演操作,得到模型参数最优解。实验结果表明,反演后得到的特征相对误差不超过1.5%,改进后的加权平均相对误差比改进前减小了0.11%。说明改进后的遗传算法搜索性能好,收敛性能高;得到的特征参数精确度更高。

  • 2021-06-17
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物联网中基于混沌模型的隐私安全算法研究_宫海梅

在物联网应用中,各种物体可与物联网互联,人们可以得到便捷的服务。但在信息传输过程中用户隐私信息可能被泄露,如何解决此问题受到人们的广泛关注。针对2个问题:一是隐私数据生命周期中前期工作需要加强,二是用户参与到数据隐藏工作中,根据实际需求选择需要隐藏的数据。研究提出在数据采集前,根据用户需求进行数据隐密传输。为了保障隐私信息在传输中不被泄露,本文设计一种轻量级加密方法、即数字水印安全套装结构,进行数据隐藏,保障隐私信息安全。该方法基于离散余弦变换和混沌算法,在图像载体频域内隐藏隐私信息,隐私信息具体嵌入位置通过利用混沌算法,和人眼视觉特性的关系动态进行调整,考虑到混沌算法中的初值和参数万一被破解导致隐私信息被破解问题,对混沌算法产生的随机数位置进行进一步的自创公式选择隐藏位置,这样非法截获者肉眼无法察觉隐密信息的存在,也无法对用户内容解密。仿真结果从隐蔽性、隐藏容量和鲁棒性三方面分析,表明该算法可以实现隐私信息的加解密,对其进行攻击实验,仍可获得信息,相比于直接传输敏感信息更安全可靠。

  • 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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属性值加权的一依赖估测器模型分类算法研究_余良俊

分类问题是数据挖掘和机器学习领域研究的重点问题,贝叶斯网络模型因其简单高效的特点而广泛应用于分类问题。一依赖估测器(ODE)模型作为半监督学习贝叶斯网络模型中的经典模型,受到研究人员的广泛关注。现有的ODE模型分类器在进行分类判别时,未考虑不同的属性节点作为根节点时对分类过程的贡献不同,为此,将ODE模型分类器与属性值加权方法相结合并提出MI-ODE算法。采用相互信息(MI)度量属性根节点的属性值与类变量之间的依赖关系并作为ODE模型的权值,对ODE分类器模型进行属性值加权平均。将MI-ODE算法应用于现实分类问题的36个标准数据集,结果表明,相比于NB算法、AODE算法与TAN算法,该算法的分类性能更优。

  • 2021-06-17
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