基于混合优化算法的关节臂式测量机参数标定

为进一步提高关节臂式坐标测量机等高机动性精密测量设备的测量精度,使用D-H矩阵法建立其关节坐标转换数学模型并据此推导出参数误差模型.针对非线性多参数标定问题,通过变换分析消除了最小二乘法求解时矩阵中的冗余参数,降低了计算的复杂性.设定判定准则并实现最小二乘法和模拟退火算法的混合,提出了一种基于混合优化算法的参数标定方法,解决了LM算法的初值设定和SA算法的搜索效率逐步降低的问题.实验结果表明:关节臂式测量机参数经混合优化算法标定后,参数的误差范围有了显著的缩小,单点重复性误差的平均值减小了1.746 mm,长度误差的平均值减小了0.941 mm,测量误差得到了进一步的抑制.     

一种基于类不平衡学习的情感分析方法

针对网络评论中普遍存在的负面评论较少而影响力却较大的类不平衡问题, 提出一种基于类不平衡学习的情感分析方法. 该方法利用深度学习训练过程中的概率输出, 以计算样例的信息熵作为影响因子构建交叉信息熵损失函数. 在IMDB公开数据集上进行实验验证的结果表明, 基于集成信息熵损失函数的双向长短期记忆网络能处理类不平衡问题; 对数据的统计分析结果表明, 该策略能提升基于双向长短期记忆网络的评论情感极性分类性能. 针对AUC(area under curve)指标, 使用集成信息熵损失函数的双向长短期记忆网络模型比未考虑类不平衡的深度学习模型在中位数上最多提升15.3%.     

有限交换p-群中加性码的计数

解决了有限交换p-群中加性码的两类计数问题,第一类计数问题是指求任意给定的有限交换p-群中任意类型码的数目,第二类计数问题是指求包含同一类型码的有限交换p-群的数目以及它们分别所含有的该类型码的数目.     

高斯信道中功率分配问题的一种优化方法

信号检测中,检测概率一直是作为衡量检测性能的一个重要标准.众所周知,Neyman-Pearson准则下的最优检测是似然比检测.然而多传感器系统下随着信号维数增加,似然比检测门限的计算涉及高维积分,计算困难相当大,因此文中考虑的高斯信号检测模型,没有直接计算检测概率而是将两个密度函数的相对熵作为衡量检测性能的一个度量来研究高斯信号检测中功率的分配,并且建立了目标优化模型.针对文中建立的优化问题,首先由加强的Fritz John(F-J)必要条件证明了优化问题的局部最优解满足KKT(Karush-Kuhn-Tucker)条件,并且进一步证明存在惟一的拉格朗日乘子.然后利用凸函数的性质我们说明了D(P1‖P0)是tr(∑s)的非减函数,最后在此基础上得到了优化问题的最优解,即得到了功率分配矩阵.同时也给出了特殊信道下的功率分配矩阵.     

基于逆向工程技术的含凹陷管道极限强度分析

凹陷作为常见的管道几何缺陷形式,可能会引起管道局部应力集中,进而导致其承载能力下降,同时也为管道的正常运行带来巨大的安全隐患。基于变形检测技术和3D扫描技术分别获得含凹陷管道的真实内外表面轮廓,利用逆向工程技术构建凹陷管道的三维实体模型,导入ABAQUS有限元软件模拟运行状态下凹陷管道的应力分布特征,准确地判断含凹陷管体的最危险位置,最后依据Mises屈服准则进行含凹陷管道的安全评估。结果表明,通过上述2种方法获得的凹陷管道应力模拟结果基本吻合,从而有效地验证了基于变形检测技术开展凹陷管道极限强度分析的可行性和精确性,该方法可以有效地避免开展3D扫描前的管道开挖工作。     

几乎无偏刘估计的不可容许性

考虑了线性回归模型中,在Fisherian和Mahalanobis损失函数下,几乎无偏刘估计对于最小二乘估计的不可容许性;结论表明:几乎无偏刘估计在Mahalanobis损失函数下是不可容的;最后进行了数值模拟来表明结果.     

移动机器人运动轨迹规划平滑性研究

针对机器人操纵装置或机器人路径的平滑性研究,对轨迹节点的平滑离散是很有必要,此外,还建立了满足标准平滑度的轨迹路径。平滑起点和机器人的最终位置必须要精确定义,所以经典最小二乘法是不适用的。为了解决这个问题,提出了一种改进的最小二乘法。该方法要求首先建立一个平滑的运动轨迹,同时使其起点和终点保持一致,而且减小了机器人的驱动单元的动态负载和计算时间。     

基于改进多目标遗传算法的连铸二冷过程优化

采用一种改进的多目标遗传算法对二冷工艺进行优化.改进的多目标遗传算法应用概率法选取选择算子，根据适应度值来动态计算交叉和变异概率，能够得到更好的全局最优解，提高算法精度和整体性能.在基于凝固传热模型的二冷优化过程中，采用变间距差分法离散求解传热方程，对比粒子群算法、多目标遗传算法，改进的多目标遗传算法搜索效率高，得到的价值函数最小.在实际生产中，采用优化后的二冷工艺，使得总用水量减少约10%，提高了铸坯质量，达到了节能降耗的要求.     

基于高斯字典原子稀疏表示的高精度宽角SAR成像方法

为了提高从宽角合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)图像中提取目标后向散射各向异性特性的性能,在宽角SAR字典稀疏表示模型的基础上,提出一种基于高斯字典原子的高精度宽角SAR成像方法。在字典构造上,采用不同中心位置、相同方差的高斯函数。在求解稀疏表示系数上,采用广义最小最大凹惩罚稀疏重构算法求解。最后，根据稀疏表示系数的重构结果以及构造的字典得到目标的后向散射各向异性特性。通过仿真实验和Backhoe数据对算法进行验证,结果表明,该方法能够高精度地提取目标的后向散射各向异性特性。     

改进GA-BP神经网络在高校教学质量评价中的应用

为了提高高校教学质量评价的有效性和准确性,提出了一种基于混合智能优化算法的教学质量评价模型。引入熵值法客观地确定教学质量评价体系的指标权重及初始评价结果,利用自适应变异的遗传算法(Genetic algorithm)优化BP神经网络(Back propagation neural network)的参数,建立教学质量评价模型。实验结果表明,与BPNN(Back propagation neural network)、GA-BPNN(Genetic algorithm-back propagation neural network)模型相比,预测精度分别提高15.04%和5.41%,收敛速度明显提高,说明基于自适应变异的GA-BPNN教学质量评价模型能够及时有效地完成教学质量评价。