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分组衰落信道下LDPC的一种带信道估计的改进Belief-Propagation算法
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作者 邓建民 尹长川 +1 位作者 纪红 乐光新 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2005年第4期519-522,共4页
该文首先通过仿真证明了LDPC(Low Density Parity Check code)在分组衰落信道下,以通常的 Belief-propagation算法译码,具有较好性能。然后基于算法的特殊迭代特性,提出分组衰落信道下,在每一迭代步 骤中结合信道估计的改进的Belief-pro... 该文首先通过仿真证明了LDPC(Low Density Parity Check code)在分组衰落信道下,以通常的 Belief-propagation算法译码,具有较好性能。然后基于算法的特殊迭代特性,提出分组衰落信道下,在每一迭代步 骤中结合信道估计的改进的Belief-propagation算法。仿真证明,该算法可以有效地减少译码迭代次数。 展开更多
关键词 LDPC 信道估计 改进的Belief-propagation算法
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Reliability analysis of k-out-of-n system with load-sharing and failure propagation effect 被引量:1
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作者 CHEN Ying MA Qichao +1 位作者 WANG Ze LI Yingyi 《Journal of Systems Engineering and Electronics》 SCIE EI CSCD 2021年第5期1221-1231,共11页
In complex systems,functional dependency and physical dependency may have a coupling effect.In this paper,the reliability of a k-out-of-n system is analyzed considering load-sharing effect and failure mechanism(FM)pro... In complex systems,functional dependency and physical dependency may have a coupling effect.In this paper,the reliability of a k-out-of-n system is analyzed considering load-sharing effect and failure mechanism(FM)propagation.Three types of FMs are considered and an accumulative damage model is proposed to illustrate the system behavior of the k-out-of-n system and the coupling effect between load-sharing effect and FM propagation effect.A combinational algorithm based on Binary decision diagram(BDD)and Monte-Carlo simulation is presented to evaluate the complex system behavior and reliability of the k-out-of-n system.A current stabilizing system that consists of a 3-out-of-6 subsystem with FM propagation effect is presented as a case to illustrate the complex behavior and to verify the applicability of the proposed method.Due to the coupling effect change,the main mechanism and failure mode will be changed,and the system lifetime is shortened.Reasons are analyzed and results show that different sensitivity factors of three different FMs lead to the change of the development rate,thus changing the failure scenario.Neglecting the coupling effect may lead to an incomplete and ineffective measuring and monitoring plan.Design strategies must be adopted to make the FM propagation insensitive to load-sharing effect. 展开更多
关键词 k-out-of-n system load-sharing effect failure mechanism propagation damage factor model combinational algorithm
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基于改进标签传播算法的舆情社交网络社区发现
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作者 钱晓东 王卓 《计算机应用研究》 北大核心 2025年第1期48-55,共8页
通过改进的标签传播算法研究了舆情社交网络中的社交主题发现。针对传统算法容易陷入局部最优的问题,依据节点间相似度选择标签传播时的邻居节点;针对传统算法标签更新时的随机性问题,通过结合舆论动力学模型HK的观点交互过程,依据节点... 通过改进的标签传播算法研究了舆情社交网络中的社交主题发现。针对传统算法容易陷入局部最优的问题,依据节点间相似度选择标签传播时的邻居节点;针对传统算法标签更新时的随机性问题,通过结合舆论动力学模型HK的观点交互过程,依据节点影响力的大小更新标签。实验结果表明,该方法在最好情况下(k=0.9)相较于原算法,在稳定性和模块度指标两方面分别提高了31%和78%,并且优于其他几种改进算法。由此可见,该算法相较于原算法及其他改进算法在舆情社交网络的主题社区发现中表现更好。 展开更多
关键词 标签传播算法 舆情社交网络 HK模型 主题社区发现
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履带起重机桁架臂最大静力响应预测
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作者 李金平 张宇 +4 位作者 田一 顾海荣 叶敏 张大庆 徐信芯 《中南大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第7期2731-2740,共10页
为了快速、准确预测不同工况下履带起重机桁架臂结构最大静力响应,提出了一种将BP神经网络和改进的COOT算法(ICOOT)相结合的ICOOT-BP神经网络预测模型。首先,采用Ansys参数化设计语言创建桁架臂在不同工况、杆件尺寸参数和载荷作用下最... 为了快速、准确预测不同工况下履带起重机桁架臂结构最大静力响应,提出了一种将BP神经网络和改进的COOT算法(ICOOT)相结合的ICOOT-BP神经网络预测模型。首先,采用Ansys参数化设计语言创建桁架臂在不同工况、杆件尺寸参数和载荷作用下最大静力响应的参数化模型,获取静力响应训练样本;其次,使用Tent混沌映射和自适应变异方法改进原始COOT算法,提高其优化能力,得到了改进的COOT算法(ICOOT);最后,确定了BP神经网络模型的拓扑结构,利用ICOOT算法优化BP神经网络中的权值和阈值,建立桁架臂静力分析时输入参数与输出响应之间的代理模型ICOOT-BP。研究结果表明:某型履带起重机桁架臂在多种工况下,ICOOT-BP模型能够快速预测桁架臂的最大静力响应,预测结果与有限元分析结果具有高度一致性,位移和应力相对误差绝对值均小于4%,且在预测精度与训练效率方面均显著高于所对比的其他预测模型。所提ICOOT-BP模型极大地提高了履带起重机桁架臂的最大静力响应分析效率,可为桁架臂力学分析与结构优化设计提供准确的结构分析代理模型。 展开更多
关键词 履带起重机 桁架臂 静力响应预测 BP神经网络 改进的COOT算法
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基于统一相场理论的多边形有限元模拟研究
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作者 徐强 王绍康 +2 位作者 陈健云 王铭明 刘静 《人民长江》 北大核心 2025年第2期216-223,239,共9页
固体材料裂缝扩展一直是工程中最普遍的破坏方式之一。统一相场理论在模拟裂缝扩展方面具有一定优势,但传统有限元方法在相场复杂区域离散时存在较大困难,为此将多边形有限元方法与统一相场损伤模型相结合,基于Matlab软件开发出多边形... 固体材料裂缝扩展一直是工程中最普遍的破坏方式之一。统一相场理论在模拟裂缝扩展方面具有一定优势,但传统有限元方法在相场复杂区域离散时存在较大困难,为此将多边形有限元方法与统一相场损伤模型相结合,基于Matlab软件开发出多边形有限元统一相场损伤模型。该模型采用多边形离散方式并通过子问题交错迭代算法进行求解,即通过固定相场求解位移场,然后基于位移场结果求解相场,反复循环计算直至两者结果收敛。通过对比四边形单元与多边形单元离散下L形板的裂缝扩展结果,发现多边形相场计算结果与传统有限元计算和实验结果基本一致,证明了此方法的可靠性。提出的统一相场多边形有限元模拟方法有望在对工程结构复杂区域进行离散时发挥重要作用。 展开更多
关键词 裂缝扩展 固体材料破坏 多边形有限元 统一相场损伤模型 交错求解算法
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基于融合注意力机制BP神经网络的深基坑变形预测方法
6
作者 张明聚 秦胜旺 +3 位作者 李鹏飞 葛辰贺 杨萌 谢治天 《北京交通大学学报》 北大核心 2025年第2期95-104,共10页
针对单一反向传播(Back Propagation,BP)神经网络预测基坑开挖变形时泛化性差及容易出现局部最优解的问题,分别采用遗传算法(Genetic Algorithms,GA)、粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)进行优化,并融合注意力机制(Attention... 针对单一反向传播(Back Propagation,BP)神经网络预测基坑开挖变形时泛化性差及容易出现局部最优解的问题,分别采用遗传算法(Genetic Algorithms,GA)、粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)进行优化,并融合注意力机制(Attention)组合成GA-Attention-BP和PSO-Attention-BP神经网络模型.依托南京双子座基坑工程,采用PLAXIS 2D模拟了680组不同工况下围护结构及地表的变形特征,并结合20组南京地区基坑实测监测数据作为数据集,以均方误差(Mean Squared Error,MSE)、平均绝对误差(Mean Absolute Error,MAE)和决定系数(RSquare,R2)作为评价指标,将不同神经网络的预测值和实际监测值进行对比.研究结果表明:GAAttention-BP和PSO-Attention-BP的MSE分别为3.47和3.22,MAE分别为1.59和1.47,R2分别为0.93和0.96,较BP和Attention-BP神经网络有较大的性能提升,预测效果较好;基于注意力机制的权重分配结果表明,基坑深度和地下连续墙的宽度对围护结构变形的影响最为显著,其权重系数分别高达1.33和1.17. 展开更多
关键词 深基坑工程 数值模拟 注意力机制 反向传播 遗传算法 粒子群算法
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基于神经网络代理模型的门式墩优化方法及软件研发
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作者 柏华军 《铁道标准设计》 北大核心 2025年第3期106-112,共7页
针对门式墩结构设计影响因素多、计算耗时长、传统优化方法易陷入局部最优等问题,基于BPNN代理模型和NSGAII遗传算法研发了预应力混凝土门式墩结构尺寸优化软件。首先,建立以结构工程数量为优化目标、安全指标为约束条件的结构尺寸优化... 针对门式墩结构设计影响因素多、计算耗时长、传统优化方法易陷入局部最优等问题,基于BPNN代理模型和NSGAII遗传算法研发了预应力混凝土门式墩结构尺寸优化软件。首先,建立以结构工程数量为优化目标、安全指标为约束条件的结构尺寸优化数学模型;然后,基于有限元法构建门式墩训练样本集,采用拉丁超立方开展试验设计,建立BPNN神经网络代理模型;最后,采用NSGAII遗传优化算法对BPNN神经网络代理模型进行搜索,实现门式墩最优结构尺寸和钢束线形的搜索推荐。依托某门式墩结构设计,开展算法有效性和效率验证,结果表明,案例的优化时间由有限元法的45 h缩短至智能优化算法的15 min,优化算法在保证预测精度的同时提高优化效率180倍。 展开更多
关键词 铁路桥梁 门式墩 结构优化 BP神经网络 代理模型 多目标优化 NSGAII算法 拉丁超立方设计
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基于BP-ANN的人工渗滤系统去除总磷过程优化
8
作者 刘元坤 曹塬琪 +2 位作者 于艾鑫 李星 郭晓天 《中国环境科学》 北大核心 2025年第6期3151-3160,共10页
本文利用BBD响应面法(BBD-RSM)和反向传播人工神经网络(BP-ANN)算法对活性炭吸附总磷(TP)的过程参数(接触时间、初始浓度、温度、pH值)进行了建模和预测,并结合遗传算法(GA)对BP-ANN模型中的反应条件进行优化.结果表明,在BBD-RSM模型中,... 本文利用BBD响应面法(BBD-RSM)和反向传播人工神经网络(BP-ANN)算法对活性炭吸附总磷(TP)的过程参数(接触时间、初始浓度、温度、pH值)进行了建模和预测,并结合遗传算法(GA)对BP-ANN模型中的反应条件进行优化.结果表明,在BBD-RSM模型中,P<0.0001,可较好的对TP的去除过程进行预测,接触时间为TP去除率最显著的参数,TP吸附过程中各因素的相对影响顺序为:接触时间>pH值>温度>初始浓度.采用BP-ANN模型进行优化,最佳网络结构为4-8-1.敏感性分析表明,影响TP去除率的因素依次为接触时间(34.05%)>pH值(28.67%)>温度(19.56%)>初始浓度(17.72%).基于BP-ANN模型,采用GA优化人工渗滤系统运行条件,对TP去除过程的优化结果为:接触时间为720.53min、初始浓度为2.75mg/L、温度为30.62℃、pH为5,达到最佳去除率(99.63%).试验验证分析表明,BP-ANN-GA较BBD-RSM的预测值与实验值相比拥有较高的R 2(0.9939)和较低的RSME(1.2851),说明该模型具有更好的预测能力,能更好的描述人工快速渗滤系统对TP的去除过程. 展开更多
关键词 BBD响应面法 反向传播人工神经网络 遗传算法 总磷 人工快速渗滤系统
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小样本条件下车削加工工艺碳排放多目标预测研究 被引量:1
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作者 杨历夏 王宇钢 +2 位作者 唐祎晖 张阴硕 穆俊珍 《机床与液压》 北大核心 2025年第1期73-79,共7页
针对低碳耗的车削加工工艺数据采集困难以及因数据样本不足造成预测精度不高的问题,提出一种小样本条件下的车削加工工艺碳排放多目标预测方法。通过中心复合实验设计确定样本数量,在保留工艺有效信息的同时减少所需实验数据。基于反向... 针对低碳耗的车削加工工艺数据采集困难以及因数据样本不足造成预测精度不高的问题,提出一种小样本条件下的车削加工工艺碳排放多目标预测方法。通过中心复合实验设计确定样本数量,在保留工艺有效信息的同时减少所需实验数据。基于反向传播神经网络构建以碳排放和加工时间为目标的预测模型,并通过改进麻雀搜索算法对反向传播神经网络的参数寻优,最终得到加工工艺多目标预测模型。最后,通过加工实验验证在小样本条件下该方法的有效性。结果表明:基于ASSA-BP的模型能以较高精度预测车削加工工艺的碳排放量和加工时间;与传统BP神经网络方法相比,文中方法的碳排放量和加工时间的预测精度均得到有效提升。 展开更多
关键词 小样本条件 车削加工工艺 碳排放多目标预测 反向传播神经网络 改进麻雀搜索算法
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贝叶斯正则化优化BP神经网络估算SOH 被引量:1
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作者 朱聪聪 郭晟 +1 位作者 常海涛 路密 《电池》 北大核心 2025年第1期25-31,共7页
为提高锂离子电池健康状态(SOH)估算的精度,采用基于贝叶斯正则化算法优化的反向传播(BP)神经网络模型。该模型的核心是,引入先验分布约束BP网络权重参数,以减少过拟合风险;并引入后验分布评估参数的不确定性,提升模型对数据噪声的适应... 为提高锂离子电池健康状态(SOH)估算的精度,采用基于贝叶斯正则化算法优化的反向传播(BP)神经网络模型。该模型的核心是,引入先验分布约束BP网络权重参数,以减少过拟合风险;并引入后验分布评估参数的不确定性,提升模型对数据噪声的适应性。以充电全过程提取健康特征验证模型精度;以放电片段数据提取健康特征模拟实际工况。训练后的模型在充电全过程提取特征时的均方根误差(RMSE)和平均绝对误差(MAE)均小于1.65%,采用放电片段提取特征时的RMSE和MAE均小于3.85%,相较于未优化的BP神经网络,两种方式的估算误差分别降低18%和41%以上。 展开更多
关键词 锂离子电池 健康状态(SOH) 贝叶斯正则化算法 反向传播(BP)神经网络 健康特征 先验分布 后验分布
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基于海鸥算法的BP-PID架类作物施药控制系统研究
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作者 白鑫 李海虹 孙胜 《农机化研究》 北大核心 2025年第9期208-215,共8页
为提高架类作物喷雾装备作业的精准化,设计了一种基于BP神经网络PID自适应控制的喷雾控制系统。以速度和流量传感器检测到的数据为依据,运用BP神经网络自主学习能力调整PID参数,完成快速稳定调节机具速度所对应流量的目标,并采用改进海... 为提高架类作物喷雾装备作业的精准化,设计了一种基于BP神经网络PID自适应控制的喷雾控制系统。以速度和流量传感器检测到的数据为依据,运用BP神经网络自主学习能力调整PID参数,完成快速稳定调节机具速度所对应流量的目标,并采用改进海鸥优化算法(SOA)对神经网络的初值进行筛选,解决神经网络初值敏感的问题;在MATLAB/Simulink上对SOA-BP控制系统进行建模仿真,与模糊PID、控制传统PID控制进行对比分析,仿真结果表明,SOA-BP控制系统的调节时间为4.69 s,小于传统PID控制的调节时间7.41 s和模糊PID控制的调节时间4.93 s,且改进BP神经网络自适应控制方法的超调量,减少到1.63%,稳态误差为0.26%,均优于另两种方法。在田间试验过程中,设计了恒定车速与动态车速两种运行状态下的试验,恒定车速下变量喷雾系统达到稳定运行的调节耗时为7.81 s;分别在两种运行状态下进行5次试验,其实测流量与需求流量均有较好的拟合,单位面积喷洒量误差均小于6%。 展开更多
关键词 变量喷雾系统 变挡位跟随控制 控制算法 改进SOA算法 反向传播神经网络
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频率域传播矩阵法地震AVA多参数反演
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作者 丁乾龙 沈金松 +2 位作者 陈双全 冉尚 龙刚 《吉林大学学报(地球科学版)》 北大核心 2025年第3期957-969,共13页
传播矩阵理论考虑透射损失和层间多次波对地震响应的影响,给出了任意入射角条件下多层介质的纵横波反射系数谱,相较于Zoeppritz方程及其简化关系,理论上能够得到更高精度的AVA(amplitude-versus-angle)多参数反演结果。时间域传播矩阵... 传播矩阵理论考虑透射损失和层间多次波对地震响应的影响,给出了任意入射角条件下多层介质的纵横波反射系数谱,相较于Zoeppritz方程及其简化关系,理论上能够得到更高精度的AVA(amplitude-versus-angle)多参数反演结果。时间域传播矩阵法反演由于需要计算全频段的雅可比矩阵,往往需要更大的内存。不同于时间域反演,频率域反演只针对特定频率进行计算,具有内存占用小的优点,而传播矩阵在频率域内对反射系数谱进行求解很好地满足了频率域反演的需求。本文在频率域计算目标函数梯度,并使用L-BFGS(limited-memory Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shanno)算法加速反演的收敛速度。为了验证频率域传播矩阵法反演的有效性,对模拟数据和实际数据进行反演。在频率域应用传播矩阵地震叠前反演方法能够稳定反演地层参数,与Zoeppritz方程反演的对比结果表明,频率域传播矩阵反演具有更高的精度。 展开更多
关键词 传播矩阵理论 ZOEPPRITZ方程 AVA反演 L-BFGS算法 频率域
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基于改进AP聚类和双重注意力机制的区域级新能源超短期出力预测方法 被引量:1
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作者 苏华英 林晨 +3 位作者 张俨 王融融 程春田 张俊涛 《广东电力》 北大核心 2025年第3期8-17,共10页
为提高新能源超短期出力预测的准确性,充分考虑电源的时空互补特性和关键气象信息,提出基于改进近邻传播(affinity propagation,AP)聚类和双重注意力机制的区域级新能源超短期出力预测方法。首先,建立电站之间互补性的评价指标,并计算... 为提高新能源超短期出力预测的准确性,充分考虑电源的时空互补特性和关键气象信息,提出基于改进近邻传播(affinity propagation,AP)聚类和双重注意力机制的区域级新能源超短期出力预测方法。首先,建立电站之间互补性的评价指标,并计算统计区域电站的互补性矩阵,利用改进AP聚类算法对区域电站进行空间聚类;然后,引入时序和特征2个维度的注意力机制,捕捉汇聚区的关键气象特征;最后,以此为基础建立基于双向长短期记忆网络的新能源出力超短期预测模型。实际数据验证所提预测方法相比于区域整体预测及传统AP聚类预测具有更高的精度。同时,与传统相关系数方法对比表明,融合注意力机制的预测模型更能有效捕捉汇聚区的气象特征。 展开更多
关键词 新能源出力 超短期预测 近邻传播聚类 双向长短期记忆 注意力机制
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基于Lasso回归算法的激光大气传输快速评估模型研究
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作者 黄志福 张滢 +5 位作者 李南 冯晓星 王志强 乔春红 范承玉 王英俭 《红外与激光工程》 北大核心 2025年第7期382-391,共10页
采用中国科学院合肥物质科学研究院自行研制的高精度激光大气传输四维数值模拟程序(HELP-4D),针对1μm波段固态激光在典型应用场景下的大气传输过程进行数值仿真,构建了40 000组数据集。以数据集内激光发射系统参数、传输场景参数、传... 采用中国科学院合肥物质科学研究院自行研制的高精度激光大气传输四维数值模拟程序(HELP-4D),针对1μm波段固态激光在典型应用场景下的大气传输过程进行数值仿真,构建了40 000组数据集。以数据集内激光发射系统参数、传输场景参数、传输效应特征参数等作为输入,激光到达目标处光斑扩展半径、扩展倍数等光束质量评价因子作为输出,采用机器学习技术,建立了基于Lasso回归算法的评估模型。结果表明,当大气相干长度r_(0)(1~100 cm)、热畸变参数N_(D)(0~500)、大气透过率T(0~1)等特征参数变化幅度较大时,该模型均能较好地评估激光传输效果,模型评估结果与数据集中仿真数据的平均相对误差均≤5%,决定系数和相关系数均≥0.98,单次评估时间在微秒量级。该模型能够快速准确地评估激光大气传输到靶光束质量,为先进激光系统的实际应用提供技术支撑。 展开更多
关键词 Lasso回归 激光大气传输 光束质量评价因子 快速评估
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基于LHS-SSA-BPNN的地下厂房支护优化方法
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作者 陈雨婷 夏天倚 +3 位作者 徐云乾 包腾飞 程健悦 赵向宇 《水电能源科学》 北大核心 2025年第6期162-166,共5页
为解决传统地下厂房支护结构优化方法未考虑洞室交错的结构复杂性,以及统计回归模型难以定量地揭示支护参数与评价指标稳定性间复杂的映射关系、耗时长的问题,提出了一种基于拉丁超立方抽样方法(LHS),结合麻雀搜索算法(SSA)改进的反向... 为解决传统地下厂房支护结构优化方法未考虑洞室交错的结构复杂性,以及统计回归模型难以定量地揭示支护参数与评价指标稳定性间复杂的映射关系、耗时长的问题,提出了一种基于拉丁超立方抽样方法(LHS),结合麻雀搜索算法(SSA)改进的反向传播神经网络(BPNN)的地下厂房支护结构优化方法。该方法首先采用LHS构建样本方案,然后通过Python批量生成用于ABAQUS仿真分析的计算文件,接着将计算结果标准化成综合评价指标值作为学习样本,从锚杆长度和间距两个因素出发考虑支护参数对稳定性的影响,进一步利用SSA-BPNN构建支护参数与评价指标之间的非线性映射,最后用训练完成的SSA-BPNN模型在一定约束条件下的全局空间内搜索最优支护参数。实例分析表明,基于LHS-SSA-BPNN的支护结构优化方法能够准确搜索出最优支护参数,SSA-BPNN预测值与仿真分析结果的拟合度达96.16%,与BPNN相比性能明显提高,验证了该方法在复杂地质条件下地下厂房支护结构优化的优越性和合理性。 展开更多
关键词 地下厂房支护优化 拉丁超立方抽样 麻雀搜索算法 反向传播神经网络
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基于PSO-BP神经网络模型的浸胶竹束干燥过程含水率预测
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作者 王晓曼 吕建雄 +5 位作者 李贤军 吴义强 李新功 郝晓峰 乔建政 徐康 《林业科学》 北大核心 2025年第5期187-198,共12页
【目的】利用人工神经网络模型预测浸胶竹束干燥过程含水率变化,揭示干燥温度、干燥时间、铺装方式和初始含水率对浸胶竹束干燥过程含水率变化的影响规律,为浸胶竹束高质高效干燥提供参考依据。【方法】基于浸胶竹束干燥过程含水率实测... 【目的】利用人工神经网络模型预测浸胶竹束干燥过程含水率变化,揭示干燥温度、干燥时间、铺装方式和初始含水率对浸胶竹束干燥过程含水率变化的影响规律,为浸胶竹束高质高效干燥提供参考依据。【方法】基于浸胶竹束干燥过程含水率实测数据,以干燥温度、干燥时间、铺装方式和初始含水率为输入变量,干燥过程含水率为输出变量,制作数据集。将数据集划分为训练集(308个测试数据,占总数据量的70%)、验证集(66个测试数据,占总数据量的15%)和测试集(66个测试数据,占总数据量的15%),采用粒子群优化算法(PSO)优化反向传播(BP)神经网络初始权重与阈值,构建PSO-BP神经网络预测模型,并进行验证分析。【结果】PSO-BP神经网络模型具有较强的预测能力,在模型测试集中,决定系数(R^(2))、均方误差(MSE)、平均绝对误差(MAE)和剩余预测残差(RPD)分别达0.98、1.27、3.73和7.96。相较BP神经网络,PSO-BP神经网络的R^(2)和RPD分别提高6.53%和110.2%,MSE和MAE分别降低54.0%和71.86%。模型验证表明,干燥温度和铺装方式是影响浸胶竹束干燥过程含水率变化的主要因素,二者对PSO-BP神经网络模型预测结果影响显著。干燥温度为60℃时,在4种不同铺装方式下PSO-BP神经网络模型展现出较好预测效果,其R^(2)均超过0.969且MSE均低于3;铺装层数为3时,在4种不同干燥温度下PSO-BP神经网络模型表现最佳,其R^(2)均超过0.99且MSE均低于2。干燥时间和浸胶竹束初始含水率对PSO-BP神经网络模型预测结果影响不显著。【结论】PSO-BP神经网络模型在浸胶竹束干燥过程含水率预测中表现出准确性,可有效解决传统BP神经网络预测误差大、收敛速度慢等问题,为浸胶竹束高质高效干燥提供技术支撑。 展开更多
关键词 浸胶竹束 干燥 含水率 粒子群优化算法 反向传播 神经网络
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基于残差的正交时频空异步消息传递算法
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作者 曾沁玥 刘林 《电讯技术》 北大核心 2025年第2期231-238,共8页
正交时频空(Orthogonal Time Frequency Space, OTFS)调制作为极具潜力的调制方案能够显著提升高移动场景下通信系统的鲁棒性。传统的OTFS同步消息传递(Message Passing, MP)检测算法及其变体每次迭代都需要更新并传递所有的信息,从而... 正交时频空(Orthogonal Time Frequency Space, OTFS)调制作为极具潜力的调制方案能够显著提升高移动场景下通信系统的鲁棒性。传统的OTFS同步消息传递(Message Passing, MP)检测算法及其变体每次迭代都需要更新并传递所有的信息,从而导致收敛速度过慢。针对上述问题,提出基于残差的OTFS异步消息传递算法。该算法利用消息更新前后的差值作为知情调度信息来控制消息传递的顺序,从而实现迭代资源的非均匀分配。仿真结果表明,基于残差的OTFS异步消息传递算法相较于传统的同步消息传递算法,在信噪比为20 dB时,迭代次数减少了45%,误比特性能提高了7 dB。 展开更多
关键词 正交时频空(OTFS) 消息传递算法 残差置信度传播 知情调度 异步传播
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紫斑牡丹花粉片制备工艺优化及其半成品颗粒质量控制
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作者 彭腾腾 李海燕 +4 位作者 尹盼盼 王信 范彬 马趣环 石晓峰 《中成药》 北大核心 2025年第1期42-50,共9页
目的优化紫斑牡丹花粉片制备工艺,并控制其半成品颗粒质量。方法在单因素试验基础上,以花粉用量、乳糖与羟丙基甲基纤维素比例、交联聚维酮用量为影响因素,外观、硬度、脆碎度、崩解度的综合评分为评价指标,响应面试验结合反向传播神经... 目的优化紫斑牡丹花粉片制备工艺,并控制其半成品颗粒质量。方法在单因素试验基础上,以花粉用量、乳糖与羟丙基甲基纤维素比例、交联聚维酮用量为影响因素,外观、硬度、脆碎度、崩解度的综合评分为评价指标,响应面试验结合反向传播神经网络(BPNN)-遗传算法(GA)优化制备工艺。根据2020年版《中国药典》相关规定,测定半成品颗粒含水量、流动性、可压性、吸湿性。结果最佳条件为花粉用量76%,乳糖与羟丙基甲基纤维素比例1∶2,交联聚维酮用量13%,交联聚维酮内外加入比例1∶2,乙醇体积分数70%,综合评分为33.2分。半成品颗粒平均休止角为18.67°,压缩度为18.71%,豪斯纳比率为1.23%,最大吸湿率为13.17%,临界相对湿度为55.72%。结论该方法合理可行,可为紫斑牡丹花粉相关产品开发提供新思路,并且其半成品颗粒质量可控,能保证制粒过程顺利和提高花粉片质量。 展开更多
关键词 紫斑牡丹花粉片 制备工艺 半成品颗粒 质量控制 响应面试验 反向传播神经网络(BPNN) 遗传算法(GA)
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亚音速均匀流场中无限域声传播模拟的快速奇异边界法
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作者 廖琪琦 习强 +1 位作者 徐文志 傅卓佳 《应用数学和力学》 北大核心 2025年第6期697-708,共12页
快速奇异边界法被首次用于求解亚音速均匀流场中的无限域声传播问题.在奇异边界法中,满足亚音速均匀流场中声传播特性的基本解与权重系数的线性组合被用于计算得到声压.其中,源点强度因子被用于解决基本解的源点奇异性问题,基于递归骨... 快速奇异边界法被首次用于求解亚音速均匀流场中的无限域声传播问题.在奇异边界法中,满足亚音速均匀流场中声传播特性的基本解与权重系数的线性组合被用于计算得到声压.其中,源点强度因子被用于解决基本解的源点奇异性问题,基于递归骨架分解技术的快速直接求解法被用于分解压缩奇异边界法在大规模声学计算中生成的稠密矩阵.最后,在两个数值算例中,通过与解析解、有限元参考解及已有文献结果的对比验证了快速奇异边界法的精确性、收敛性和有效性,并且探究了Mach数、波数对亚音速均匀流场中声传播的影响. 展开更多
关键词 奇异边界法 快速算法 亚音速均匀流 无限域 声传播
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激光诱导击穿光谱结合PCA-BP算法的荧光粉检测与识别
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作者 沈令斌 田丽萍 +1 位作者 田东鹏 刘玉柱 《激光技术》 北大核心 2025年第3期469-474,共6页
为了提高电子废弃物的分类回收利用效率,基于激光诱导击穿光谱技术和主成分分析(PCA)算法与反向传播(BP)算法,建立了一种电子荧光粉检测与识别系统来验证该系统的可靠性。以3种不同型号的荧光粉(CRT-B,P43和P47)为例,采用该系统获取荧... 为了提高电子废弃物的分类回收利用效率,基于激光诱导击穿光谱技术和主成分分析(PCA)算法与反向传播(BP)算法,建立了一种电子荧光粉检测与识别系统来验证该系统的可靠性。以3种不同型号的荧光粉(CRT-B,P43和P47)为例,采用该系统获取荧光粉样品在200 nm~890 nm范围内的激光诱导击穿光谱数据,完成了对光谱谱线校正和元素标定。结果表明,荧光粉CRT-B富含元素Zn、Al,P43富含元素Gd,P47富含元素Y、Si,P47中还检测到微量元素Ce;利用PCA算法分析光谱数据,前3个主成分的贡献率高达99.769%,3种荧光粉在空间中可以被清晰地分开;建立的PCA-BP神经网络模型对CRT-B、P43及P47荧光粉的识别率分别为99.8%、100%和100%。该研究结果对工业生产生活中电子废弃物的快速检测和回收利用是有帮助的。 展开更多
关键词 激光技术 荧光粉检测 高精度识别 激光诱导击穿光谱 主成分分析算法 反向传播算法
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