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1.
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   
2.
针对基于正则表达式和传统机器学习的分类方法分别存在模式手工提取困难和性能瓶颈的问题, 提出一种基于深度学习的问题帖分类方法, 采用深度文本挖掘模型TextCNN和融合注意力机制的TextRNN构建分类模型. 实验结果表明, 基于深度学习的方法在多数问题目的类别上的分类性能优于已有基准方法, 且使用的Adam优化器优于SGD优化器, 使用Glove预训练的词向量优于使用随机生成的词向量. 该方法以提问目的对帖子进行分类, 可为分析Stack Overflow(SO)上的帖子讨论主题增加新维度.  相似文献   
3.
针对支持向量机(support vector machines, SVM)检测异常用电用户精度受样本非均衡性和核函数选择影响的问题, 提出一种基于TLSmote-SVM(tomekLink-smote-SVM)的窃漏电诊断模型. 首先基于用电用户数据分布, 利用Smote方法扩充少数类样本, 同时采用Tomek-link剔除噪声; 然后对用户用电特征指标降维后优选SVM核函数; 最后将该算法应用于非均衡用户窃漏电诊断实验, 并与传统SVM和Smote-SVM进行对比, 实验结果表明, 该算法可显著提高窃漏电用户的检测精度.  相似文献   
4.
绝缘手套法是配网带电作业的主要作业方式,为获取穿戴绝缘手套的带电作业人员上肢肌肉的疲劳特性及其诱发的肌肉骨骼系统疾患(work-related musculoskeletal disorders,WMSDs)的风险,开展了基于表面肌电信号(surface electromyogra-phy,sEMG)的绝缘手套法带电作业人员上肢肌肉疲劳评估研究.针对配网绝缘手套法的典型作业工况,搭建了绝缘手套法带电作业上肢的sEMG试验平台,采集受试者上肢(右手)各目标肌肉在是否穿戴绝缘手套下的sEMG信号;基于时域特征参数积分肌电值(integrated electromyography,IEMG)、均方根值(root mean square,RMS)及频域特征参数平均功率频率(mean power frequency,MPF)、中位频率(median frequency,MDF)对绝缘手套的上肢肌肉疲劳特征进行评估;基于支持向量机(support vector machine,SVM)构建了带电作业人员上肢肱桡肌疲劳状态识别模型.结果表明:穿戴绝缘手套作业时各目标肌肉更容易进入疲劳状态;穿戴绝缘手套作业时,作业人员上肢部位的肱桡肌、肱二头肌、肱三头肌、三角肌的疲劳程度依次递减,与仿真计算的分析结果一致;sEMG时域特征参数IEMG、RMS对作业人员上肢肌肉疲劳的表征效果要优于频域特征参数MPF和MDF;带电作业人员上肢肱桡肌疲劳状态识别模型总体平均准确率为86.56%,能有效识别上肢肱桡肌肌肉疲劳状态.  相似文献   
5.
为了精准、高效获得富水砂层渣土改良试验效果,以渗透系数、内摩擦角(改良前)、电阻率、泡沫剂浓度和膨润土浓度为输入变量,坍落度、渗透系数、内摩擦角(改良后)为输出变量,并基于24组富水砂层渣土改良数据,建立相关向量机(rel-evance vector machine,RVM)预测模型,将预测结果与反向传播(back propagation,BP)神经网络模型进行对比分析.结果表明:RVM模型在预测坍落度、渗透系数和内摩擦角时的平均误差分别为0.73%、0.38%和2.24%,优于BP神经网络模型的1.76%、4.53%和3.60%;通过计算皮尔逊相关系数,可知RVM预测值与实测值对应坍落度、渗透系数、内摩擦角的相关系数r分别为0.9999、0.9993和0.9878,说明拟合程度极高.由此可见,RVM模型具有预测精度高、可靠性高的优点,为富水砂层渣土改良试验效果的预测提供一种新方法.  相似文献   
6.
陈东  黄智鹏 《科学技术与工程》2021,21(11):4486-4491
使用违法鸣笛辅助执法设备监测城市交通中汽车鸣喇叭事件的发生,可以有效地治理扰民的喇叭噪声,汽车鸣喇叭声的识别方法是其关键.为了准确高效地在交通噪声里识别出汽车鸣喇叭声,采用支持向量机(support vector machine,SVM)作为喇叭声和交通噪声的二分类器,针对汽车喇叭声的谐波特征分布特点,提取其梅尔频率倒谱系数(Mel frequency cepstrum coefficient,MFCC)作为特征向量,并分析MFCC的梅尔滤波器个数及特征维数对识别效果的影响.实验结果表明,通过增加MFCC特征中梅尔滤波器个数及特征维数可以改善识别效果,信噪比越低越明显.  相似文献   
7.
一种改进的嵌入式特征选择算法及应用   总被引:1,自引:0,他引:1  
针对非线性多分类问题,提出了一个改进的嵌入最小-最大值特征选择算法,并与支持向量机算法结合,提出了针对复杂的组合优化问题的启发式算法。为验证方法的有效性,在钢板缺陷识别工程数据集上进行了实验,表明所提出的方法具有较高的求解速度和预测准确度。  相似文献   
8.
针对汽车前端框架的结构和工况特点,建立基于Hyperworks的有限元模型,运用带权重的折衷规划法定义综合目标函数来进行多目标拓扑优化,通过灰色关联法和层次分析法分别计算静态多工况下柔度的权重以及动态低阶频率的权重。结果表明:优化后的汽车前端框架最大变形、最大应力分别降低了21.67%、34.39%;第一阶模态提高了10.56%;质量从3.55kg降低到3.32kg减轻了7%。采用多目标拓扑优化后的汽车前端框架不仅有效提高刚度、强度和固有频率性能基础,还能促进汽车前端轻量化水平的提升。  相似文献   
9.
提出了基于综合权重因子的城市时需水量预测方法。根据预测日前几日和前几周的用水量数据,计算平均时用水量;引入综合权重因子,构建预测日前1日时用水量模型。结合日需水量预测数据,将获得的最优连续日数、最优连续周数和综合权重因子,用于预测日的时需水量预测。算例验证结果表明,预测值平均绝对百分比误差较小。  相似文献   
10.
为了实时了解道路交通信息,及时处理交通事故,在一定程度上缓解交通事故频发的状况,设计了基于方向梯度直方图(HOG)特征与支持向量机(SVM)的车辆检测系统.在收集大量的车辆样本,构建正、负样本集之后,提取出每一个正、负样本的HOG特征向量并汇总,进而形成检测所用的SVM分类器模板.在视频检测过程中,提取视频中每帧图像的HOG特征送到训练好的分类器中与模板进行对比,并用矩形框标注检测出的车辆目标.利用实际道路监控视频进行车辆检测系统测试,结果表明,对于不同的路况、天气和光线下的道路环境,该算法都可以完成实时且准确的检测,有较强的实际场景应用能力.  相似文献   
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