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1.
对于数值求解含随机参数的偏微分方程的问题,本文基于以高斯过程为核心的求解器提出了一种自适应挑选训练数据的求解模型.该模型从极少的初始训练数据集出发训练高斯过程求解器,将参数池中预测方差指示变量最大的参数及其对应的偏微分方程的高精度解加入训练数据集中,然后重复上述过程,直到所训练出来的高斯过程求解器在测试数据集上达到所要求的精度.此外,本文还将该自适应模型在带有二维随机参数的扩散方程上进行测试,结果表明所提出的自适应选点策略有效,模型的预测准确度随着训练数据的增加而迅速提高,最终只需要40个训练数据即可在测试数据集上达到要求的精度.  相似文献   
2.
针对无线局域网(wireless local-area network,WLAN)网络中密集部署无线访问接入点(acess point,AP)间存在大量冗余AP以及用户受到AP间干扰的问题,提出了一种节能干扰联合优化下的双边拍卖算法。将节能与干扰联合优化下的资源分配作为社会福利最大化问题,利用拉格朗日乘数法和梯度下降法得到最优解。拍卖双方迭代更新各自的出价直至收敛,得到社会福利最大化。仿真结果表明,节能干扰联合优化算法能有效关闭冗余AP,在用户数较少时能减少75%的能耗,用户数较多时减小能耗达到45%,并且降低用户受到的干扰,保证用户的吞吐量需求。  相似文献   
3.
针对广州智能公交调度的优化问题,提出一种基于无监督学习的实时公交动态调度算法,结合乘客利益和公交公司利益总体最优为目标,通过无监督学习方法学习到公交客流出行特征表达的提取,利用吸引子传播(affinity propagation,AP)聚类算法的优化数据集与支持向量机(support vector machine,SVM)的训练样本集相结合建立预测模型训练,运用公交线网发车间隔和加权系数的目标函数优化调度数学模型,将多源信息融合及多策略的实时公交动态调度算法引入到求解模型中,利用深度学习的异常突发事件分类检测方法实现调度优化模型的实时调整。实验结果表明,AP聚类算法程序运行耗时16 s、高峰发车间隔5 min,比遗传算法运行效率更高、时间间隔更精确,实例证明模型和算法具有实用性和可靠性。  相似文献   
4.
针对单一数据集构建基因调控网络算法数据量不足及构建网络结果不精确的问题, 提出一种基于能力与信任(AP)的数据源融合算法. 该算法将基因表达数据、 蛋白质相互作用数据和基序数据集, 分别通过控制与被控制双向数据流传输来分析和构建基因调控网络, 并与ReMoDiscovery,CLR和C3Net三种已开发模型在酵母全基因组网络构建结果的AUC值进行对比. 对比结果表明, 该算法在构建基因调控网络算法方面执行效率更高、 收敛性更强.  相似文献   
5.
随着音乐数量的迅速增加,对音乐进行数字化的处理已经成为必然趋势.主旋律反映了音乐的主要思想,提取主旋律在制作计算机音乐,检索分类,哼唱识别等领域具有广泛的应用价值.本文提出一种自适应谐波叠加的复调音乐主旋律提取算法.首先,通过声源分离预处理,通过判别基频最小稳定方差改变压缩因子,自适应叠加谐波构建显著函数;然后,对显著函数构建的基频片断采用随机森林模型进行人声检测,组合所有人声帧的最大显著度频率得到音乐的主旋律序列.实验表明,在MIR-1K数据集上得到的结果在高信噪比情况下有显著提升.  相似文献   
6.
为了解决云计算中网络安全防御策略部署问题,提出一种适用于自适应网络防御的联合云计算框架.该框架由治理层和互操作层组成,使用LocalHub,StateHub和FederalHub共3个集线器将独立的管理层连接起来,能够根据云计算中不同事件来计算和部署网络防御策略,满足部署网络防御解决方案和分布式计算所需的标准和复杂服务.文中给出联合云计算系统模型及其构建单元,以及所提模型的好处和实施带来的一些挑战.该云计算联合框架解决了终端用户存在的问题.实验表明:当事件响应中涉及更高级别的联合框架时,对应的延迟变高,事件响应成功的概率增大.在本文联合云计算框架中网络防御的性能优于其他2种云计算框架.  相似文献   
7.
建筑行业对能源的节约是当前节约能耗的重要途径之一,在对能源浪费现状和建筑物能源绩效调研和分析的基础上,提出了一种基于affinity propagation(AP)聚类的back propagation(BP)神经网络建筑能耗分析与预测方法。通过AP聚类算法对影响建筑能耗的多维因素进行聚类分析,得到影响建筑能耗的主要因素并作为BP神经网络的输入,然后将建筑能耗指标热负荷和冷负荷作为BP神经网络的输出,建立建筑能耗分析与预测模型。均方根误差(RMSE)和平均相对泛化误差(ARGE)评价指标分析结果表明,本文所提方法对能耗值预测的拟合程度优于经典的BP神经网络,且通过建筑能耗输入输出的结构调整能够节约能耗,提高能效。  相似文献   
8.
采用中粒径分别为6~8μm、130μm和300μm的AP颗粒制备了三种高氯酸铵/端羟基聚丁二烯(AP/HTPB)样品,对样品进行了猎枪动态力学性能加载试验。试验表明,随着AP粒度的增大,AP/HTPB药柱破碎程度增大。回收了加载后试验样品进行了微观扫描电镜(SEM)试验,试验发现药柱内部AP颗粒发生破碎,存在由于粘结剂和AP脱粘造成的空洞结构;且随着AP粒度的增大,情况越严重。为对试验结果进行分析,测试了不同粒度AP与HTPB的表面张力,并计算了不同粒度AP与HTPB的黏附功。研究认为,不同粒度AP与HTPB的黏附功不同,随着AP粒度的增大,其与HTPB的黏附功降低,在受加载过程中,AP与HTPB越容易发生脱粘,药柱发生破碎的可能性就越大。  相似文献   
9.
依据根系生长发育过程中群体行为,构建了一种带偏好的群体交互模型,用于对虚拟根系可塑性的建模与仿真。视根尖作为根系群体中的智能个体。依据根尖个体对资源的竞争以及共享行为,构建根尖个体间交互模型。采用L系统构建简单动态根系生长模型,用于控制根系生长发育。结合群体交互模型与根系生长模型,在三种不同的土壤资源分布场景中分析群体行为对根系长度、根系在土壤中分布以及根系形态。结果表明群体交互影响下的根系生长能够感知土壤资源分布,并进行适应性的根系结构调整,从而为根系仿真提供一种简单的方法。  相似文献   
10.
为了准确高效的预测船舶在波浪中的航行状态以保证人员、货物和船舶的安全,提出了一种基于灰色模型粒子群优化算法的自适应神经模糊推理系统(Grey Particle Swarm Optimization-Adaptive Neural-fuzzy Inference System, GPSO -ANFIS)。GPSO-ANFIS预测模型使用模糊C均值聚类算法对输入样本进行聚类分析,得到模糊规则数量并建立神经模糊推理系统,再使用粒子群优化算法对建立的预测系统进行优化训练,从而得到最优的预测系统模型。其中灰色模型用于横摇数据的预处理,以便削弱横摇状态中的非线性影响因素。最后通过实船“育鲲”轮的横摇数据进行仿真实验,实验结果验证了GPSO-ANFIS模型的实用性和可行性,具有较高的预测精度。并为船舶航行智能化提供了一种有价值的理论依据。  相似文献   
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