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1.
惯性权重是粒子群优化算法重要参数之一,它能够平衡算法的全局搜索能力和局部搜索能力.为了利用已知惯性权重解决某些问题的优点,提出一种多惯性权重的自适应粒子群优化算法.首先定义了K步进化度的概念,然后基于进化度,从惯性权重集中随机选择惯性权重,使得适合解决某一问题的惯性权重在迭代过程中能够多次被使用,从而提高算法性能,把该算法应用到典型测试函数中,并与其他算法进行比较分析,结果表明,所提出的算法是可行的、有效的. 相似文献
2.
针对城市区域多无人机协同物流任务分配问题, 综合考虑不同无人机性能、物流时效性、飞行可靠性等影响因素, 以经济成本、时间损失和安全风险最小为目标函数, 构建多无人机协同物流任务分配模型。因问题规模大、求解复杂度高, 设计改进的量子粒子群算法进行求解。首先,为增强粒子遍历性和多样性, 采用均匀化级联Logistic映射进行粒子初始化; 其次,为避免算法陷入局部最优解, 引入基于高斯分布的粒子变异方式; 最后,为提高算法运行效率, 运用自适应惯性权重方法对粒子赋值。仿真实验结果表明,所构建的模型能够实现任务分配多目标优化, 贴近城市区域无人机物流配送实际; 所提算法与传统量子粒子群算法和遗传算法相比, 任务分配代价分别下降了5.9%和6.3%;并进一步对参数权重设置进行分析, 当3个子目标函数权重系数分别为0.225、0.275和0.500, 种群规模为150时, 算法规划的结果最优。 相似文献
3.
定义了双半环的分配格和带双半环。利用这两个定义以及左Clifford半群的性质,给出了左双环和左Clifford双半环的定义,并得到了双半环是左双环的充分必要条件和双半环是左Clifford双半环的充分必要条件。 相似文献
4.
为了能利用单一传感器在跌倒撞击前实时检测出跌倒即将发生,结合支持向量机(SVM)和阈值法设计了一种自适应跌倒前实时检测方法.实验结果表明,该方法能在跌倒撞击前实时检测出跌倒即将发生,且比人工阈值法和SVM方法有更长的间隔时间,比SVM方法有更高的召回率和特异度. 相似文献
5.
针对无环境信息条件下网格细胞空间表征问题, 提出一种多尺度网格细胞群的空间表征模型。通过减少吸引子网络模型网格细胞的偏好朝向, 使网格细胞具有特定的感应方向, 仅对特定方向上的速度产生响应。基于改进的吸引子网络模型, 构建多尺度网格细胞群, 并对空间进行表征。仿真结果表明, 改进后的网格细胞模型只响应相应方向的速度, 准确整合速度信息, 表征部分未探索区域, 且适用于无环境信息条件下一维、二维空间。在100 m×100 m的区域, 表征结果的误差不超过0.2 m, 证明了该模型能够扩大网格细胞的表征范围, 提高表征精度与表征能力。 相似文献
6.
7.
通过分析高速动车组进站停车过程中制动力与速度之间的关系,构建动车组多质点动力学模型。由于制动停车后期产生空气制动力过程给系统带来延时影响,引入Smith预估器,采用基于RBF(Radial Basis Function)神经网络的PID控制策略与Smith预估器相结合,实现制动过程中对给定速度的跟踪控制。仿真分析表明:该混合控制器控制的列车速度与设定速度的误差小于±1 km/h,停车误差小于±0.3 m,可满足进站制动停车的要求。 相似文献
8.
针对开集声纹识别的自适应阈值计算问题, 提出一种基于大津算法和深度学习的阈值计算方法. 首先, 采用三层受限Boltzmann机堆叠而成的深度置信网络从Mel倒谱系数中提取语音深层特征; 其次, 通过Gauss混合模型计算特征的相似度值, 对特征的相似度值使用大津算法计算阈值. 实验结果表明, 该方法识别效果较理想, 与等错误率计算阈值方法相比, 具有更高的识别准确率. 相似文献
9.
粤北诸广山岩体为印支-燕山期形成的多期多阶段复式岩体,其南部发育浅层次热隆伸展构造。本文根据该岩体密下水地区出露岩性的宏观韧性变形与镜下微观证据、岩石学特征及构造年代学约束,认为区内燕山期花岗岩为同构造侵位岩体,能为区域热隆伸展构造的形成与演化提供可靠的年代学约束,可准确限定热隆伸展构造活动的时间下限。研究表明,区域热隆伸展运动启动于燕山早期(~160 Ma),较前人利用中基性侵入脉岩限定的时限提早了约20 Ma;区域铀成矿时代从早期(~150 Ma)至晚期(~40 Ma)与区域伸展构造活动的时间具有高度耦合性,揭示出区域热隆伸展构造的形成与演化过程对区域铀成矿具有控制作用;同时,该期同构造花岗岩与构造前花岗岩的接触带是早期高温铀成矿的有利部位。 相似文献
10.
热轧带肋钢筋HRB400E作为钢筋混凝土结构的重要原材料广泛应用于建筑行业,由于产品实际屈服强度与目标屈服强度间差值存在较大波动,严重影响产品质量和销售业绩.面对实际生产中诸多工艺参数的耦合作用影响,本文基于现场实际生产数据,利用显微组织分析、D-W模型检验、2OLS等方法对生产数据进行统计学计算和分析,确定了原料成分、水箱压力、上冷床温度为关键生产参数,并对其加以精准的量化调控,经实际生产检验,该产品的性能波动得到了明显改善. 相似文献