OC学习机制的两轮平衡车模糊自平衡控制 被引量：1

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作者 任红格 吴启隆 史涛 《机械设计与制造》 北大核心 2023年第5期283-286,共4页

针对两轮平衡车的自平衡控制问题,为了提高平衡车自学习和自平衡能力,受操作条件反射原理启发,以模糊规则为基本模型,引入学习OC学习机制,提出一种具有学习能力的模糊控制器,能够使平衡车自主学习获得模糊控制规则,实现控制器设计自动化... 针对两轮平衡车的自平衡控制问题,为了提高平衡车自学习和自平衡能力,受操作条件反射原理启发,以模糊规则为基本模型,引入学习OC学习机制,提出一种具有学习能力的模糊控制器,能够使平衡车自主学习获得模糊控制规则,实现控制器设计自动化。OC学习机制根据状态的评价值序列对模糊规则表进行修正,经过多次修正后,可针对每一个状态获得合理的输出。仿真实验表明,控制器能够自主设计模糊规则,具有一定自主学习能力。两轮平衡车在多次迭代学习后可以自主从倾角不稳定恢复到直立平衡状态。 展开更多

关键词 两轮平衡车 模糊控制 oc学习算法 自适应控制

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基于局部最优的联盟结构生成算法 被引量：16

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作者 苏射雄 胡山立 +1 位作者 林超峰 郑盛福 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2007年第2期277-281,共5页

联盟形成是多Agent系统中的一个关键问题.针对多Agent联盟数量是Agent个数指数倍的问题,给出了基于局部最优Agent联盟结构生成算法——OCS算法.基于局部最优,将Agent联盟结构图化简,并利用划分所对应的一类联盟结构的上界对Agent联盟结... 联盟形成是多Agent系统中的一个关键问题.针对多Agent联盟数量是Agent个数指数倍的问题,给出了基于局部最优Agent联盟结构生成算法——OCS算法.基于局部最优,将Agent联盟结构图化简,并利用划分所对应的一类联盟结构的上界对Agent联盟结构图进行剪枝,极大降低了搜索空间.接着证明了OCS算法的时间复杂性为O(3n),但在实验上已经接近O(23n/2).最后通过对比数据分析,表明了OCS算法的效率.OCS算法是对Rothkopf和刘惊雷等人相关工作的改进. 展开更多

关键词 多AGENT系统 联盟结构 局部最优 ocS算法 划分

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平面两自由度全柔顺微运动并联机构的拓扑优化设计 被引量：3

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作者 朱大昌 宋马军 李雅琼 《机械设计》 CSCD 北大核心 2015年第10期15-18,共4页

首先分析了平面两自由度全柔顺并联机构的微运动学;然后在此基础上建立该机构的拓扑优化模型,运用OC算法对所建立的模型进行求解;最后运用有限元软件对所建立的三维模型进行仿真。得出通过拓扑优化得到的平面两自由度全柔顺并联机构可实... 首先分析了平面两自由度全柔顺并联机构的微运动学;然后在此基础上建立该机构的拓扑优化模型,运用OC算法对所建立的模型进行求解;最后运用有限元软件对所建立的三维模型进行仿真。得出通过拓扑优化得到的平面两自由度全柔顺并联机构可实现x和y两个方向的微运动,且与同构型的传统并联机构运动相似,验证了该方法的有效性。 展开更多

关键词 全柔顺并联机构 拓扑优化模型 oc算法 有限元软件 微运动

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整体式平面两自由度全柔顺并联机构构型拓扑优化设计 被引量：1

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作者 朱大昌 安梓铭 +1 位作者 李雅琼 孔维荣 《机械科学与技术》 CSCD 北大核心 2015年第7期1006-1010,共5页

基于平面两自由度并联机构微分运动学矢量连续映射关系,建立整体式平面两自由度全柔顺并联机构构型拓扑优化模型-各向同性材料插值模型(SIMP模型),运用优化准则(OC)算法对所建模型进行求解,并采用Heaviside过滤技术处理优化过程中棋盘... 基于平面两自由度并联机构微分运动学矢量连续映射关系,建立整体式平面两自由度全柔顺并联机构构型拓扑优化模型-各向同性材料插值模型(SIMP模型),运用优化准则(OC)算法对所建模型进行求解,并采用Heaviside过滤技术处理优化过程中棋盘格和网格依赖问题。基于曲线拟合方法对优化后整体构型轮廓进行拟合,在Solid Works软件中建立其三维模型,进而应用有限元软件对其进行静力学仿真分析与对比。结果表明:以微分运动学矢量连续映射关系为拓扑优化设计条件,所得出的平面两自由度全柔顺并联机构与传统同构型并联机构具有相同的微分运动特性。 展开更多

关键词 平面两自由度全柔顺并联机构 连续映射 拓扑优化 SIMP模型 oc算法

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基于正交校正共轭梯度法的快速神经网络学习算法研究 被引量：1

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作者 郑建国 刘芳 焦李成 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2002年第5期667-670,共4页

前馈神经网络由于具有理论上逼近任意非线性连续映射的能力,因而非常适合于非线性系统建模及构成自适应控制。为了提高前馈神经网络的权的学习效率及稳定性,该文提出一种基于正交校正共轭梯度优化方法的快速神经网络学习算法,通过与其... 前馈神经网络由于具有理论上逼近任意非线性连续映射的能力,因而非常适合于非线性系统建模及构成自适应控制。为了提高前馈神经网络的权的学习效率及稳定性,该文提出一种基于正交校正共轭梯度优化方法的快速神经网络学习算法,通过与其它学习算法(如:BP算法、变尺度法、用差商近似代替导数的Powell法等)的比较,经仿真试验表明,本算法是一种高效、快速的学习算法。 展开更多

关键词 正交校正共轭梯度法 快速神经网络 学习算法

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分布式电源的配电网重构和电容器优化投切 被引量：12

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作者 梁伟宸 唐爱红 《中国电力》 CSCD 北大核心 2011年第8期26-30,共5页

综合考虑最优潮流、配电网重构和电容器优化投切,建立了计及分布式电源的配电网经济运行模型。鉴于模型的复杂性,采用结合最优潮流和改进蚁群算法的混合优化方法进行求解。该方法将最优潮流嵌入改进蚁群算法中,利用最优潮流求解考虑网... 综合考虑最优潮流、配电网重构和电容器优化投切,建立了计及分布式电源的配电网经济运行模型。鉴于模型的复杂性,采用结合最优潮流和改进蚁群算法的混合优化方法进行求解。该方法将最优潮流嵌入改进蚁群算法中,利用最优潮流求解考虑网络安全约束的分布式电源优化调度问题,利用改进蚁群算法优化配电网结构和电容器档位。为了提高蚁群算法的优化效率,建立含有局部搜索蚂蚁的混合蚁群,平衡蚁群算法的全局和局部搜索能力。通过对16节点和33节点的测试系统仿真,表明提出的模型和算法正确有效。 展开更多

关键词 分布式电源 配电网重构 电容器优化投切 最优潮流 蚁群算法

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基于图像处理的接触网检测系统研究与改进 被引量：15

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作者 张韬 《铁道机车车辆》 北大核心 2009年第1期68-71,共4页

针对目前国内基于图像处理的非接触式检测系统在高速检测情况下存在的问题,运用自适应算法进行了改进,使目标识别质量和技术参数获取效率得到提高。

关键词 接触网 非接触式检测 图像处理 自适应算法

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IMS实时计费系统集群的负载均衡研究 被引量：3

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作者 黄海 廖建新 朱晓民 《高技术通讯》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第11期1117-1123,共7页

对IP多媒体子系统(IMS)中的实时计费系统(OCS)集群进行了研究,针对其高集群异构性和高请求负载异构性特征,提出了一种最小公倍数能力(LCMC)负载均衡算法。此算法考虑了各个服务器处理能力的差异和各个服务器当前的负载,并特别考虑了不... 对IP多媒体子系统(IMS)中的实时计费系统(OCS)集群进行了研究,针对其高集群异构性和高请求负载异构性特征,提出了一种最小公倍数能力(LCMC)负载均衡算法。此算法考虑了各个服务器处理能力的差异和各个服务器当前的负载,并特别考虑了不同请求产生的负载差异,采用概率的方式进行请求分发。实验结果表明,在高集群异构性和高请求负载异构性的系统中,LCMC算法明显优于一些传统的负载均衡算法,能很好地满足IMS中OCS集群独有的特征。 展开更多

关键词 IP多媒体子系统(IMS) 实时计费系统(ocS) 集群异构 请求负载异构 负载均衡算法

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提高前馈神经网络学习效率的学习算法探讨 被引量：5

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作者 宋翀绂 王宝树 《西安电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 1999年第5期545-548,共4页

简要分析了最速下降法（Ｓｔｅｅｐｅｓｔ Ｄｅｓｃｅｎｔ Ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ，即ＳＤＡ 法）和正交校正共轭梯度法（ＣＧＭ－ＯＣ法）的优缺点，提出了一种进行多层前馈神经网络学习的新算法，即ＳＤ－ＣＧＭ－ＯＣ算法．该算法结合... 简要分析了最速下降法（Ｓｔｅｅｐｅｓｔ Ｄｅｓｃｅｎｔ Ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ，即ＳＤＡ 法）和正交校正共轭梯度法（ＣＧＭ－ＯＣ法）的优缺点，提出了一种进行多层前馈神经网络学习的新算法，即ＳＤ－ＣＧＭ－ＯＣ算法．该算法结合最速下降法与正交校正共轭梯度法的特点，在文中所述实际问题构造模型的基础上，论证了ＳＤ－ＣＧＭ－ＯＣ算法比传统的ＢＰ算法具有更高的学习效率和二次收敛率．实验结果验证了该学习算法的有效性． 展开更多

关键词 前馈神经网络 学习算法 学习效率 BP算法

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基于遗传算法优化单类支持向量机的油田离心泵注水站异常检测 被引量：7

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作者 李博文 宋文广 +3 位作者 李浩源 赵安 张秋娟 Qian Yu 《科学技术与工程》 北大核心 2023年第1期283-289,共7页

目前油田离心泵注水站多采用传统的人工巡检等方式进行异常检测,存在浪费大量资源且检测精度不高的情况。针对此问题,提出一种基于遗传算法优化单类支持向量机(genetic algorithm optimized one-class support vector machine,GA-OC-SVM... 目前油田离心泵注水站多采用传统的人工巡检等方式进行异常检测,存在浪费大量资源且检测精度不高的情况。针对此问题,提出一种基于遗传算法优化单类支持向量机(genetic algorithm optimized one-class support vector machine,GA-OC-SVM)的注水站异常检测方法。首先,对注水站数据进行标准化、归一化处理以及特征提取;其次,使用遗传算法进行寻优得到最佳种群个体值作为单类支持向量机的参数,建立检测模型;最后,将GA-OC-SVM算法与孤立森林算法、局部离群因子算法等主流方法用于测试数据集的异常检测对比,并分析算法的精度,采用接受者操作特征(receiver operating characteristics,ROC)曲线进行模型评价。结果表明所提出的GA-OC-SVM算法更优,检测精度达到99%,同时能够节省大量的人力物力资源。 展开更多

关键词 油田离心泵注水站 异常检测 遗传算法 GA-oc-SVM Roc曲线

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基于接触网成像技术的定位管斜拉线故障检测方法 被引量：2

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作者 游诚曦 《中国铁路》 2020年第1期93-98,共6页

定位管斜拉线是电气化铁路接触网支持定位装置重要组成部分之一,其故障可能影响行车秩序,造成严重后果。提出一种基于目标检测定位和像素点统计的定位管斜拉线不受力故障检测方法,首先采用深度学习YOLOv2算法对斜拉线两端进行目标检测... 定位管斜拉线是电气化铁路接触网支持定位装置重要组成部分之一,其故障可能影响行车秩序,造成严重后果。提出一种基于目标检测定位和像素点统计的定位管斜拉线不受力故障检测方法,首先采用深度学习YOLOv2算法对斜拉线两端进行目标检测定位以确定斜拉线潜在区域,利用Canny算子提取潜在区域内斜拉线轮廓,然后通过霍夫变换对所提取轮廓的主体进行线性拟合,最后根据拟合直线与斜拉线图像的隶属程度判断斜拉线线性度,从而达到斜拉线不受力故障检测的目的。采用该方法对200张测试图像进行检测,包含180张正常图像和20张斜拉线不受力状态图像,检测准确率达到98.5%,召回率达到100%。检测试验表明,该方法对斜拉线不受力检测具有良好效果。 展开更多

关键词 接触网 定位管斜拉线 故障检测 深度学习 YOLOv2算法 霍夫变换

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