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961.
针对矿井结构复杂,井下未知节点定位存在信标节点布置冗余、定位精度低等问题,提出了一种基于粒子群优化算法的井下目标定位方法。根据矿井环境特点区块化布置信标节点,通过引入线性递减权重的粒子群算法对未知节点与信标节点的测量距离和估计距离的误差进行优化,降低定位误差。与四边测量法、加权最小二乘法和RSSI加权质心算法进行Matlab仿真对比实验。仿真结果显示:信标节点为5个,节点总数为15时,平均定位误差为0.877 m。高斯白噪声标准差取值范围从5递增到20,平均定位误差由1.21 m增长到4.65 m,增长幅度最小,抗噪性最好。信标节点密度由10%增加到40%,平均定位误差从2.82 m下降到0.76 m,定位精度明显好于其他三种算法,稳定性好于RSSI加权质心算法。定位精度更高,抗噪性更好,可靠稳定,在井下巷道环境中适应性更强。  相似文献   
962.
考虑环境中随机因素的影响,研究了一类受环境白噪声扰动的随机包虫病模型,得到了正解的全局存在唯一性条件:通过构造合适的随机Lyapunov函数,得到疾病随机灭绝性的条件.  相似文献   
963.
针对含有多个退化量的产品可靠性评估问题,提出了一种基于Copula函数选择的可靠性建模方法。首先,采用Anderson-Darling统计量对退化量进行拟合优度检验,选择其最优分布函数;其次,绘制退化量分布函数中的分布参数随测量时间的变化曲线,判断其与时间和应力的相关性;再次,给出一种选择Copula函数的综合方法,该方法结合了三种常用的选择方法;同时,采用两步似然估计法对未知参数进行了评估;最后,通过硫化丁腈橡胶O型密封圈进行恒定应力加速退化试验对方法的正确性进行了实例验证,并且与二维正态分布模型、形状参数为常数时的可靠性评估结果进行了对比分析。分析结果表明,给出的方法具有更好的实用性和更广泛的应用。  相似文献   
964.
针对行人再识别过程中存在获取的训练样本较少,真实样本分布不一定线性可分和算法识别率低的问题,提出基于卡方核的正则化线性判别分析行人再识别算法(KRLDA,kemel regularized linear discriminant analysis)。该算法首先利用核函数将样本从线性不可分的原始空间映射到线性可分的高维特征空间,然后在高维空间中构造描述数据之间邻近关系的散度矩阵,再利用正则化线性判别分析获得高维到低维空间的投影矩阵,使得数据在低维空间能够保持高维空间的可分性,从而提升行人再识别算法的识别率。在VIPeR、iLIDS、CAVIAR和3DPeS数据集上,实验结果表明所提出的算法具有较高识别率。  相似文献   
965.
凸体的迷向位置是研究极值问题的重要位置.研究了log-凹函数的迷向位置,得到了log-凹函数处于迷向位置的充要条件,其结果是凸体处于迷向位置充要条件的推广.  相似文献   
966.
具有隐性感染的登革热模型稳定性分析   总被引:1,自引:0,他引:1  
建立了一类具有隐性感染和垂直传播的登革热模型.首先通过构造Lyapunov函数得到了无病平衡点E_0是全局渐近稳定的;进一步利用第二加性复合矩阵等理论得到了地方性平衡点E*是全局渐近稳定的条件.  相似文献   
967.
针对二进制程序模糊测试中加解密函数定位准确率低的问题,提出一种基于二进制熵的加解密函数定位方法.该方法对二进制程序的控制流信息进行模型构建以定位程序关键代码,提取关键代码前后的数据流并计算其二进制熵,通过前后二进制熵的关系确定被测代码中是否存在加解密函数.实验结果表明,该方法能够有效发现程序中的加解密函数,准确率大于99%;该方法可以用于提高模糊测试发现漏洞的能力,具有一定的实用价值.   相似文献   
968.
研究带有时变时滞中立非线性切换系统的指数镇定问题。通过时滞以及时滞的界,构造Lyapunov-Krasovskii函数,运用平均驻留时间方法,给出了中立非线性切换系统指数镇定的充分条件,该条件以线性矩阵不等式的形式出现。最后运用Schur补引理,设计出控制器以保证闭环系统的镇定,并用数值进行了验证。  相似文献   
969.
为降低采用标准孤立链理论模型计算高体积分数磁流变液流变剪应力时的计算误差,提出一种通过距离权重系数评价磁链间相互作用的流变模型.编写Monte Carlo仿真程序计算颗粒位置与磁矩方向矢量、同时输出与系统颗粒间距有关的距离权重系数.按标准和距离权重这两种链结构模型计算磁流变液剪切应力数值,并和4种磁流变液(30.58%~44.79%)的流变仪剪应力测试数据进行比较,结果显示,权重模型在磁场全范围内具有更高的计算精度,并且和流变试验实际结果基本符合,证实了磁链微观结构间的相互作用力是影响磁流变液流变特性的主要因素之一.  相似文献   
970.
针对高维多目标优化中Pareto非劣候选解所占比例很大,常用的先考虑收敛性再考虑分布性的多目标进化算法面临选择压力衰减的问题,提出一种先考虑分布性再考虑收敛性的高维多目标进化算法——基于目标空间分区的稳态高维多目标进化算法(SS-OSP).该算法先采用目标空间分区策略将种群按照权重向量分为多个子空间,在每个子空间中按照分解方法中的聚合函数选择个体;然后,考虑到常规的PBI聚合函数的罚参数在进化过程中一直保持不变的情况,提出一种自适应PBI聚合函数;最后,仿真实验结果表明所提出的算法与其他三种算法相比,具有更好的收敛性和分布性.  相似文献   
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