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信号控制与交通分配协同模型的自适应IOA算法_段力

现有求解信号控制与交通分配协同问题的IOA（Iterative OptimizationandAssignment）算法,是通过对两个子问题分别求解并迭代至收敛,其收敛速度快,但解的质量仍有待改善.对IOA算法改进,提出自适应IOA（Adaptive Iterative OptimizationandAssignment,AIOA）算法,提升解质量的同时保持计算速度快的优点.首先,把迭代过程中路径流量的差分值作为自适应修正项加入信号控制模型的输入参数中,增大解的变异程度,既可加快收敛速度,又可突破IOA寻优范围的局限性；其次,根据目标函数的变化趋势自适应地转入采用黄金分割法的局部搜索,避免解的劣化.仿真结果表明:AIOA算法将IOA算法与全局最优解的差距平均缩小50.8%,时间成本降低10%,仅为遗传算法的1%；AIOA算法能在短时间内求得满意解,且适用于大规模路网.

  • 2021-06-18
  • 阅读1289
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5G-SA模式下随机接入过程的监测与信息提取

5G-SA模式下随机接入过程的监测与信息提取。

  • 2021-06-18
  • 阅读1282
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TSN与5G融合部署需求及网络架构演进

TSN与5G融合部署需求及网络架构演进，融合部署的重难点。

  • 2021-06-18
  • 阅读1285
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基于Logistic模型和随机差分变异的正弦余弦算法_徐明

针对标准正弦余弦算法（Sine Cosine Algorithm,SCA）处理全局优化问题时存在收敛速度慢、易陷入局部最优和求解精度低的缺点,文中提出了一种基于非线性转换参数和随机差分变异策略的改进正弦余弦算法（LS-SCA）。首先,设计一种基于Logistic模型的非线性转换参数策略以平衡算法的全局搜索和局部开发能力；其次,引入随机差分变异策略以增强种群的多样性与避免算法陷入局部最优；最后,将非线性转换参数和随机差分变异策略进行融合。一方面,选取12个标准测试函数进行全局寻优的仿真实验。结果表明,与其他SCA类算法和最新智能算法相比,LS-SCA在收敛精度和收敛速度指标上均能达到较优的效果。其中,随机差分变异策略对LS-SCA全局寻优能力的提升尤为明显。另一方面,利用LS-SCA优化神经网络参数解决了两类经典分类问题。实验结果表明,与传统的BP算法和其他智能算法相比,基于LS-SCA的神经网络能达到较高的分类准确率。

  • 2021-06-17
  • 阅读1271
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工业噪声环境下多麦状态空间模型语音增强算法_吴庆贺

在协同作业的工业环境中进行语音通信时,语音往往会淹没于工业噪声中,致使语音通信的有效性受到影响。针对这种工业噪声下的语音环境,提出了一种采用多麦克风的卡尔曼语音增强算法。该算法简化了状态空间模型（SSM）中的差分方程以降低复杂度,每个采样点实时得到去噪信号从而增强了实时性。另外,为了进一步简化复杂度,还利用最小二乘原则来对语音进行增强。实验中采用了公开数据库的语音信号和工厂噪声信号来模拟多麦下的带噪语音,将所提算法与传统算法进行了对比。实验结果表明,所提算法的输出语噪比（增强后的语音与残留噪声之比）优于传统算法约2 dB,而运行时间仅不到传统算法的2%,且延迟时间仅是毫秒级。

  • 2021-06-17
  • 阅读1298
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基于混合遗传算法的岛礁物资补给任务规划模型_刘晨生

当前,我国海洋岛礁权益的维护很大程度上依赖岛礁驻守官兵,岛礁物资补给对维护海洋权益至关重要。本文综合考虑地理因素、经济成本、保障能力和不确定天气等因素,建立多目标任务规划模型,运用基于模拟退火操作的遗传算法求解模型,对岛礁物资补给任务进行了优化。

  • 2021-06-17
  • 阅读1287
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基于无监督学习的二维工程CAD模型端到端检索算法_曾凡智

针对企业产品制造过程中海量的计算机辅助设计（Computer Aided Design,CAD）模型的高效检索难题,文中研究了一种基于二维CAD模型内容特征的检索算法,构建了一个可用于CAD的DXF格式源文件模型库的检索系统原型。首先,通过对二维CAD模型的DXF文件结构进行分析,来研究模型中的图元规律并进行形状重构；其次,依据图元特点,提出了基于统计直方图、二维形状分布和傅里叶变换共3类内容特征的提取方法；最后,设计了基于无监督学习的多特征融合框架及相似度计算方法,从而提取出了模型的融合特征描述子并实现了二维CAD模型检索。实验结果表明,文中提取的融合特征相较于单一特征包含了更加丰富的内容特征且具有高效的鉴别力。该系统可以直接应用于产品个性化定制、设计重用等方面,有助于企业进一步提升智能制造能力。

  • 2021-06-17
  • 阅读1268
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基于大数据挖掘的橡胶园耕地地力评价_彭金莲

为了客观评价海南垦区胶园耕地的地力,笔者使用K-Means,Two-Step,Kohonen和TwoStep-AS等4种聚类算法,对海南农垦胶园测土调查数据进行大数据分析,根据轮廓系数（Silhouette Coefficient）的大小,确定TwoStep-AS聚类模型对海南农垦橡胶园耕地地力指标进行聚类分析,经过反复迭代,最终将海南农垦橡胶园耕地划分为3种类型,并筛选出5个对海南垦区胶园耕地类型有影响的地力指标,即年平均降雨量、有效土层厚度、全氮、北纬和成土母质。

  • 2021-06-17
  • 阅读1256
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