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1.
针对传统路由算法不能适应拓扑环境及网络负载变化导致的拥塞问题,提出了一种改进的低时延全回波Q路由算法。改进算法对于原有算法附加学习率因子进行替换,使用调节范围更大、适应性更好、算法性能更稳健的双曲正割算子;改进算法根据不同网络情况自适应地调节学习率,进而提供合理的路由决策。仿真结果表明,该算法可以适应于静、动态拓扑环境,与已有的路由算法相比,改进算法能有效地减少高、低负载时数据的平均递交时间,降低路由间的振荡,提高数据包的投递率,且体现更好的稳健性。  相似文献   
2.
随着各种非线性用电设备的广泛使用,造成地铁供配电系统谐波含量不断增加。针对目前大部分地铁车站采用LC无源滤波装置这一谐波治理措施存在的只能消除特定的几次谐波、易产生谐波等缺陷这一问题,提出在地铁降压变电所0.4kV侧装设有源电力滤波器(active power filter,APF)方案,以对供配电系统的谐波进行补偿。阐述了APF的工作原理;引入均流调节器与基于瞬时无功功率理论的i_p-i_q谐波检测法中的低通滤波器级联提出一种基于级联低通滤波器的电流谐波检测改进型方法;引入模糊自适应PI控制器加以电流反馈形成电压闭环控制从而更好地稳定直流侧电容电压以提高谐波补偿效果;最后在MATLAB/Simulink平台构建仿真模型。仿真结果表明所提出的基于APF的地铁供配电系统谐波补偿系统在实现良好地稳定直流侧电容电压的情况下同时能够提高电流谐波的检测精度,具有更优的谐波补偿性能。  相似文献   
3.
在处理基于不完全数据重建的不适定反问题时, 针对预处理CQ算法存在的不足, 提出了一种近似的逐次超松弛自适应预处理矩阵选择策略. 该方法利用近似特征值矩阵在处理矩阵相乘和求逆中的优势, 将正则化与超松弛预处理方法合, 通过迭代逐次逼近预处理矩阵, 并给出了算法的自适应步长. 结合稀疏角度CT图像重建问题, 给出了算具体实现步骤, 通过仿真可以验证: 该策略可以使预处理CQ算法有较快的收敛速度; 当存在噪声时,也可以较好地通过提前停止迭代来提高重建精度. 该策略为预处理CQ算法在不完全数据重建领域的应用提供了参考.  相似文献   
4.
陈莉 《河南科学》2014,(3):381-383
对混合型电力滤波器的性能进行了研究,分析了其工作原理和性能.用基于自适应原理的检测方法检测出待补偿的电流值,采用改进的三角波调制电流的控制方法,使逆变器产生出待补偿电流,以减小因电气化铁道(简称电铁)牵引负荷给电力系统带来的谐波影响.同时在MATLAB的仿真软件下,利用电铁牵引供电系统中混合型滤波器进行谐波抑制的仿真模型,验证了该方案的正确性和可行性.  相似文献   
5.
现有计算大飞艇姿态角的平衡滤波算法虽然融合了加速度和角速度信息,但其未对加速度的适用条件进行分析,从而导致了积累误差和动态解算准确性问题.针对该算法的不足,提出了根据飞艇的不同运动状态来调整姿态解算算法的融合加速度和角速度数据的自适应姿态解算算法,并通过Matlab实验验证了算法的有效性.实验结果表明,该算法有效地解决了平衡滤波算法的不足,通过引入SMV(signalmagnitudevector,信号量向量),使大飞艇的运动状态得到了准确判断,从而使积累误差问题得到了有效改善,同时提高了大飞艇的动态解算准确性.  相似文献   
6.
针对简单自适应匹配(SFAM)网络结构冗余的问题提出一种改进遗传谐振匹配网络学习算法.通过引入群体适应度均值和标准差来自适应调整交叉概率和变异概率;针对自适应谐振网络自身在训练过程中可能出现的类冗余问题,在遗传操作中引入裁剪算子,通过定义置信度因子依据规则对训练过程中网络可能出现的冗余类标志节点进行删除,降低网络结构的...  相似文献   
7.
提出一种搜索空间自适应的自适应粒子群优化算法.该算法对不同等级的粒子适应值采取不同的惯性权重,并随着算法的迭代不断缩小粒子群的搜索空间.同时,选择当前代的较优部分粒子直接进入下一代,其他粒子通过在缩小的搜索空间内随机生成,加快了种群收敛速度,同时又能使种群不断跳出局部最优解.几种典型函数的仿真实验表明,该算法在收敛速度...  相似文献   
8.
针对宽光谱膜厚监控系统输出的光谱信号,通过改进Donoho阈值函数,对阈值加入微调因子,使与噪声幅度相近或小于噪声幅度的信号小波系数阈值减小,有利于其小波系数的保留。另一方面使噪声的小波系数的阈值增大,有利于其小波系数的滤除,使小波阈值滤波算法具有自适应性。通过实验表明该算法有效地抑制噪声,很好地保留了信号的细节信息,信号的峰值误差为0.7%—1.0%,峰位误差为0.1%—0.3%;提高了系统的监控准确度。  相似文献   
9.
Evolutionary programming (EP) is one of the most important methods for numerical optimization. Its main technique is the combination of mutations and the self-adaption mechanism. In the past years, studies on EP focused on how to improve the efficiency of mutations with different probability distributions, and few of them touched on the question that the self-adaption mechanism did not work sometimes, but simply followed the original suggestion. So far, no experimental results have shown why this is a question. This paper firstly gives a primary analysis on the behavior of the self-adaption mechanism, and then presents experimental evidences to show why its adaptive ability is doubtful.  相似文献   
10.
针对蝴蝶优化算法存在收敛速度慢、求解精度差和易陷入局部最优等缺陷,提出一种融合正弦余弦算法的蝴蝶优化算法。首先在蝴蝶自身认知部分引入非线性自适应因子,其次重新定义香味浓度计算公式,最后在局部搜索阶段引入改进的正弦余弦算法。通过19个基准函数的测试,实验结果表明,本算法在收敛速度、寻优精度和鲁棒性方面均优于蝴蝶优化算法(Butterfly Optimization Algorithm,BOA)、正弦余弦算法(Sine Cosine Algorithm,SCA)、樽海鞘群算法(Salp Swarm Algorithm,SSA)、狼群算法(Grey Wolf Optimizer,GWO)和布谷鸟搜索算法(Cuckoo Search Algorithm,CS),与其他改进蝴蝶优化算法相比,在寻优精度方面也具有一定优势。  相似文献   
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