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  1957年   1篇
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1.
在更加复杂的地质因素影响下,常规测井方法识别煤体结构准确度低,为精确识别煤体结构,研究了煤体结构测井曲线响应机理以及随机森林决策树个数的优选,从而建立煤体结构与测井曲线的随机森林分类模型进行煤体结构识别。结果表明:决策树个数为500时,随机森林分类模型效果最佳;通过袋外误差和模型对测试集样本的预测结果可知,随机森林分类模型的结果稳定且泛化性强,并且适合处理非均衡数据,预测精度较高。可见随机森林算法能有效识别煤体结构,为煤层气开发提供帮助。  相似文献   
2.
为解决渐进最优快速扩展随机树(RRT~*)算法在特殊环境下(如狭窄通道)路径规划存在的内存占用多、规划效率低等问题,提出了一种基于目标约束采样和目标偏置扩展的改进RRT~*算法.首先,在采样上引入目标偏置策略,并对每次采样进行位置约束,使采样的目标导向性更强.然后,在新点扩展上摒弃了已有算法单纯朝着采样点扩展的思路,通过给采样点和目标点分配不同权重,使得每一次扩展同时由采样点和目标点共同决定,进而加快搜索速度.接着,采用三次B样条曲线对搜索到的路径进行平滑处理,以保证路径的可行性.最后,分别基于Matlab和V-REP平台对RRT~*算法和改进RRT~*算法进行了2D和3D的对比实验,实验结果验证了改进RRT~*算法的优越性和有效性.  相似文献   
3.
为了研究功能梯度板的非线性变形问题, 以 S-R 和分解定理为基础, 从虚功率原理出发, 结合更新拖带坐标系法、无网格 Galerkin 法, 推导出用于求解三维几何非线性问题的离散方程. 利用 MATLAB 编写无网格法程序, 对功能梯度板的非线性弯曲问题进行求解, 并研究板的体积分数指数和宽厚比对板弯曲的影响. 将计算结果与已有成果进行了比较, 验证了三维 S-R 无网格法求解功能梯度板大变形问题的合理性.  相似文献   
4.
脑-机接口已成为一种独立于正常周围神经和肌肉的从大脑到输出设备的新型通信方式.而脑电信号处理是其中的关键技术之一.利用小波变换和经验模式分解对脑电信号进行分解重构出8个内涵模态分量(IMF),然后再对分解后的IMF计算排列熵,运用比较特征值的显著性差异(Pearson系数)筛选出特征冗余小的IMF熵值,并利用遗传算法优化支持向量机进行分类,准确率达到97.64%.  相似文献   
5.
针对经验风险最小化(ERM)这一无约束优化问题,使用随机优化算法.为了提高损失函数值的下降速度,考虑三项共轭梯度法的优点,提出一类新的随机三项共轭梯度算法.并将新算法与经典的随机梯度下降(SGD)类算法和已有的随机共轭梯度算法CGVR进行比较,数值结果表明新算法比SGD类算法在求解ERM问题上更有优势.  相似文献   
6.
针对目前松脱件定位方法普遍存在的定位误差大的问题,采用多传感器布局方案,提出一种基于经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)与坐标寻优的松脱件定位方法。EMD处理可分离信号不同振动波成分并提取信号主要本征模函数(intrinsic mode function,IMF)分量,使到达时间提取及波速计算更为准确;多传感器布局能有效降低定位偏差,通过制定传感器选取策略选择最优的传感器组合用于定位分析,实现定位的进一步优化。最后搭建平板试验台并与不同定位方法进行对比,结果显示本文方法定位精度最高,最小定位偏差在0.1 m左右。  相似文献   
7.
企业破产数据中存在高维不平衡的特性,会导致模型预测性能降低且预测结果偏向于多数类.为了提高具有破产风险企业的预测准确率,将从特征、数据、模型3个方面综合考虑.首先提出一种Pearson相关系数特征提取规则进行特征选择,再使用已有的平衡化技术进行数据平衡化处理,最后提出了一种基于改变分类阈值的随机森林算法构建企业破产预测模型.在包含10173个公司数据集上的实验结果表明,本文的研究方法具有一定的优越性,对后续进行企业破产预测研究也具有较高的参考价值.  相似文献   
8.
针对传统随机行走算法加速策略在处理大规模电源网络时存在局限性的问题, 提出一种基于变步长的随机行走加速算法. 首先, 基于不同节点数目和阈值大小的实验对比, 分析传统随机行走加速算法和变步长随机行走加速算法的时间效率, 并证明变步长随机行走加速算法使电源网络分析效率得到极大提高. 其次, 证明随机行走算法具有空间局部性特征, 能进一步使运行空间得到释放. 通过对不同规模电源网络进行实验验证表明, 该方法能使算法运行空间得到优化.  相似文献   
9.
针对在低信噪比下雷达信号调制识别准确率低、抗噪性差的问题, 提出一种基于熵评价模态分解和双谱特征提取的识别方法。利用双谱可以抑制高斯噪声的特点, 分析了在低信噪比下进行信号调制识别的可行性并引入了噪声项。由于噪声项的干扰, 双谱在0 dB以下时, 噪声抑制效果变差, 提出了基于信息熵评价的经验模态化分解对信号进行预处理, 提高信噪比。最后, 设计了卷积神经网络分类器, 实现对不同调制类型信号的识别。仿真实验结果表明, 本文方法相比传统方法具有良好的抗噪性, 能够在低信噪比下对不同类型信号进行有效识别。  相似文献   
10.
在加速寿命试验的可靠性设计中, 随机化设计的限制以及删失数据不可避免地导致低分位数估计出现较大的偏差。针对上述的问题, 结合贝叶斯抽样技术以及非线性混合模型(nonlinear mixed model, NLMM)提出了一种可靠性改进的分析方法。首先, 需要检验所收集的数据是否服从威布尔分布以及验证形状参数是否是恒定常数。其次, 考虑随机效应对尺度参数和形状参数的影响, 运用NLMM构建了尺度参数和形状参数与试验因子之间的函数关系。然后, 利用贝叶斯方法估计低分位数的可靠性寿命。最后, 实际案例研究表明, 在考虑删失问题和未完全随机设计的影响时, 所提方法能够获得更为稳健和可靠的估计结果。  相似文献   
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