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961.
针对樽海鞘群算法在求解复杂优化问题时存在种群多样性减弱、易于陷入局部最优等不足, 提出了一种使用高斯分布估计策略的改进樽海鞘群算法(salp swarm algorithm using elite pool strategy and Gaussian distribution estimation strategy, GDESSA)。首先提出一种精英池选择策略, 领导者位置在每次更新时随机从精英池中选择一个个体作为食物源, 增强领导者的探索能力, 丰富种群多样性。其次利用高斯分布估计策略对追随者公式进行改进, 通过拟合优势群体信息, 修正种群进化方向, 增强算法的寻优能力。使用CEC2017测试函数对改进算法进行测试, 并通过统计分析、收敛性分析、稳定性分析、Wilcoxon检验、Friedman检验、Iman-Davenport检验评估改进算法性能。仿真结果表明: 本文提出的改进策略能有效提高算法性能; 提出的改进算法相比其他算法, 具有更快的收敛速度和更好的收敛精度。 相似文献
962.
964.
965.
针对航路飞行阶段的航空器, 通过对比空间直角坐标系和大地坐标系的优劣, 采用大地坐标系表示航空器的位置; 基于大地坐标系, 将航空器的运动解耦成3个方向上的独立运动, 分别建立每个方向上的子模型; 使用交互式多模型(interacting multiple model, IMM)算法对航空器的航迹进行跟踪。仿真结果表明, 基于大地坐标系的IMM算法对于航空器有很好的轨迹追踪性能; 根据航空器末时状态及各个子模型的概率分布进行航空器的航迹短期外推, 基于大地坐标系的IMM算法的航迹外推性能优于基于空间直角坐标系的IMM算法的航迹外推性能。 相似文献
966.
基于网络药理学和高分辨质谱分析半夏厚朴汤潜在药效成分 《山东科学》2022,35(2):46-53
以系统药理学方法寻找半夏厚朴汤可能的作用靶点,以分子对接方法对半夏厚朴汤中化合物进行虚拟筛选打分。采用高分辨质谱,研究不同提取方法下半夏厚朴汤的成分及含量。结果表明:基于药效成分的整合药理学共筛选出4个靶点,虚拟筛选评分中活性较高的物质以黄酮类化合物为主;高分辨质谱数据显示,提取物中主要有黄酮和三萜酸类化合物。半夏厚朴汤主要对炎症相关以及神志病有关靶点发挥作用,这与本方的临床应用吻合。质谱离子流峰面积与亲和能加和赋权结果提示,发挥药效的主要物质基础可能是黄酮和三萜酸的组合物。 相似文献
967.
空调房间热分层现象是普遍存在的现象,特别是在上送风时尤甚.热分层会造成空调效果不佳,这在空调设计时特别要注意避免的问题.本文主要探讨上送风情况下空调房间流场的分布情况,特别是温度场的分布情况.通过使用FFSV3.0仿真程序,分析了上送风时各种参数下的流场分布,得到了热分层高度与送风温度和速度的关系,并把仿真结果同实验值进行了对比.所得结果对空调设计具有重要的参考价值. 相似文献
968.
假设计算区域的上空面和二侧面为自由边界,地面和建筑物的各面为壁函数的边界,计算网格为36×30×27,构造10m×10m×10m建筑数值风洞,采用k-ε湍流模型,对该数值风洞进行了风绕流数值计算。得到了建筑表面压力分布及建筑周围速度矢量图,与实验结果比较表明,该数值风洞是可行的。 相似文献
969.
为了拓展移动机器人应用场景、满足室外定位的高精度需求,提出一种基于综合卡尔曼滤波的协同室外定位算法,可解决室外复杂环境下独立传感器失灵、机器人实时定位漂移的问题.首先构建GPS和超宽频非线性定位系统模型,测试不同滤波算法对该模型的预测效果,分析对比解算速度和均方根误差,从而确定适合定位系统的最优算法;然后针对GPS信号受环境遮挡导致丢失或失准的情况,构建超宽频和惯性测量单元非线性定位补偿系统,利用基于误差的卡尔曼滤波算法预测机器人位置姿态;通过融合两种非线性系统下估计得到的不同状态向量,确定机器人室外真实位置姿态,进一步提高机器人室外定位精度,保证定位系统的稳定性.试验验证表明,本文算法室外定位误差小于10 cm,在GPS信号微弱的环境下能实时估计目标位置姿态,大幅度降低障碍物干扰的影响,准确预测机器人位置. 相似文献
970.
针对湘西州传统村落特点与景观特征,结合AHP层次分析法,从物质文化景观和非物质文化景观角度出发,构建湘西州传统村落文化景观完整性评价体系,以该地区20个传统村落进行实证研究,评价其文化景观的完整性状况.研究结果表明:1)物质文化景观的8项评价指标中传统民居建筑平均得分值最高,完整性较好,但工业用具完整性较差;2)非物质文化景观的7项评价指标总体得分较高,完整性程度较好,最高为节日,最低为织染;3)20个湘西州传统村落的文化景观总体处于较好保护状态,文化景观完整性水平较高,内部差异性一般.研究结果对于传统村落文化景观的保护和传承具有一定的指导意义. 相似文献