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基于双三次插值的Canny-Devernay亚像素图像边缘检测算法 被引量:1
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作者 张喜民 詹海生 《现代制造工程》 北大核心 2025年第3期107-114,共8页
为满足机器视觉精密尺寸测量对图像边缘深亚像素级定位和强抗噪能力的要求,提出了基于双三次插值的Canny-Devernay亚像素图像边缘检测算法。首先,采用中值滤波降低采集图像噪声;其次,通过双三次插值细分图像边缘;然后,运用最大化类间方... 为满足机器视觉精密尺寸测量对图像边缘深亚像素级定位和强抗噪能力的要求,提出了基于双三次插值的Canny-Devernay亚像素图像边缘检测算法。首先,采用中值滤波降低采集图像噪声;其次,通过双三次插值细分图像边缘;然后,运用最大化类间方差(Ostu)算法优化Canny-Devernay算法参数并改进轮廓生成步骤,精确提取亚像素边缘;最后基于高分辨率工业相机和高性能计算机构建实验系统,分别以OpenCV图像、USB接口插件采集图像为对象进行实验。实验结果表明,在相机标定精度为0.0098毫米/像素的情况下,该算法边缘检测平均误差为0.00685 mm,小于0.7像素,计算耗时偏差为7.68‰,其边缘定位精度、抗噪能力和算法稳定性均优于Canny算法、基于Zernike矩的算法以及Canny-Devernay算法,将用于研制某新型精密机器视觉尺寸测量设备。 展开更多
关键词 机器视觉 边缘检测 双三次插值 滞后双阈值二值化 Canny-Devernay算法 亚像素
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基于粗集与聚类投票机制的光谱双星特征分析 被引量:1
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作者 王琦 杨海峰 蔡江辉 《光谱学与光谱分析》 北大核心 2025年第2期463-468,共6页
光谱双星通常是指光谱中呈现双主导成分特征,由于该双成分复杂多样,其成因也多种多样,同时光谱信噪比相对比较低,现有许多分析方法将双成分系统光谱分离成两条光谱进行分析,而分离方法无法保证光谱的准确性,现有聚类方法的单次聚类可靠... 光谱双星通常是指光谱中呈现双主导成分特征,由于该双成分复杂多样,其成因也多种多样,同时光谱信噪比相对比较低,现有许多分析方法将双成分系统光谱分离成两条光谱进行分析,而分离方法无法保证光谱的准确性,现有聚类方法的单次聚类可靠性比较低。提出一种基于粗集与聚类投票机制的光谱双星分析与评估方法,采用多次聚类和投票思想,给出每条光谱属于相应类别的梯度可靠性。该方法包含两个部分:(1)采用不同思想的聚类算法,将光谱双星数据集进行重构,将每种聚类算法标签采用匈牙利算法将聚类标签对齐作为光谱属性,从而重构数据集。(2)利用投票机制,得票数反映聚类结果的一致程度,获得每条光谱的类别,定义粗集示踪每类光谱特征,采用上/下近似集给出每条光谱所归类别的可靠性。选择郭守敬望远镜(LAMOST)DR10发布光谱双星集作为分析对象,采用基于划分的K-means、基于模型的GMM(Gaussian mixture model)、谱聚类(spectral clustering)和层次聚类(agglomerative clustering)四种聚类算法重构光谱数据集,选择得票数下界μ为2,通过投票得到1、0.75、0.5为可靠性梯度的聚类结果。其中大约1/3的样本可靠性为1,说明这批样本的四种聚类结果完全一致;对每类光谱和投票数的信噪比进行统计分析,投票数低的样本的信噪比相对较低,是它们被不同的聚类算法划分到不同类别的原因之一;对可靠性为1的6类光谱样本进行了物理成因的分析,其中以双星、河内星云+目标恒星两种为主,聚类标签的差异可能由于两种成分流量差异或拼接、定标等数据处理所导致。也有可能由于光谱质量较低导致pipeline误判的因素,其天区位置分布与低质量数据分布特征的研究基本一致。 展开更多
关键词 光谱双星 光谱分析 聚类算法 郭守敬望远镜(LAMOST)
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基于优化CNN-BiLSTM神经网络的间歇精馏过程建模
3
作者 郭旭 贾继宁 姚克俭 《化工学报》 北大核心 2025年第9期4613-4629,共17页
间歇式精馏因其操作灵活性和适应性广泛应用于精细化工、制药及食品加工等行业,然而其非稳态特性和显著变化的操作条件使得传统静态模型难以精确描述系统动态行为,最终导致物质在塔内的分离效果不佳。为此本研究以乙醇-水二元混合物体... 间歇式精馏因其操作灵活性和适应性广泛应用于精细化工、制药及食品加工等行业,然而其非稳态特性和显著变化的操作条件使得传统静态模型难以精确描述系统动态行为,最终导致物质在塔内的分离效果不佳。为此本研究以乙醇-水二元混合物体系间歇精馏塔馏出液和塔釜乙醇质量分数数据为研究对象,提出了一种基于卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)和双向长短期记忆网络(bidirectional long short-term memory,BiLSTM)复合的预测软测量模型(CNN-BiLSTM),并通过改进的雪消融优化器(improved snow ablation optimizer,ISAO)优化模型超参数,旨在使其能够替代在线测量仪对间歇精馏控制起到辅助作用。实验结果表明,在馏出液和塔釜乙醇质量分数预测中,经过ISAO优化后的CNN-BiLSTM神经网络在测试集上的均方根误差和平均绝对误差相较于初始模型降幅至少为82.27%,其动态预测性能显著提升。 展开更多
关键词 间歇式 二元混合物 分离 神经网络 超参数优化 优化算法
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量子退火驱动的桁架结构拓扑优化设计方法
4
作者 王炎 杨迪雄 +1 位作者 雷振增 陈国海 《计算力学学报》 北大核心 2025年第3期339-345,361,共8页
为克服桁架结构传统拓扑优化方法面临的计算效率低、易陷入局部最优等局限,本文基于桁架基结构思想,提出了一种量子退火驱动的桁架结构刚度优化设计方法。首先,选取桁架结构的弹性应变能作为目标函数,将体积约束表达成惩罚项形式嵌入结... 为克服桁架结构传统拓扑优化方法面临的计算效率低、易陷入局部最优等局限,本文基于桁架基结构思想,提出了一种量子退火驱动的桁架结构刚度优化设计方法。首先,选取桁架结构的弹性应变能作为目标函数,将体积约束表达成惩罚项形式嵌入结构优化问题的哈密顿量中,形成无约束优化问题。然后,通过构造杆件截面积的增量与编码量子比特的指数型映射关系,同时引入辅助量子比特,并以量子退火算法驱动其变化来实现增量正负方向的调整,从而将体积约束下的桁架刚度最大化问题转化为量子退火机能够求解的二次无约束二进制优化问题。使用经典计算机执行有限元分析,在专用量子退火机上实现优化求解,发展了经典与量子计算混合优化框架。两个桁架拓扑优化算例验证了本文提出的算法的稳定收敛性,并展示了量子退火算法在结构优化领域的可行性与应用潜力,为工程优化设计提供了一种融合经典计算与量子算法的创新范式。 展开更多
关键词 桁架结构 拓扑优化设计 量子退火算法 量子计算 二次无约束二进制优化问题
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基于H-WOA-GWO和区段修正策略的配电网故障定位研究
5
作者 宋铭楷 朱成杰 《广西师范大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第4期24-37,共14页
分布式电源的并网和逐渐扩大的配电网规模使得传统故障定位方法难度增大。针对这一问题,本文提出一种多策略改进的混合鲸鱼灰狼优化算法(H-WOA-GWO)结合区段修正的故障定位方法。首先将WOA包围收缩和螺旋更新机制融入GWO,构建混合算法... 分布式电源的并网和逐渐扩大的配电网规模使得传统故障定位方法难度增大。针对这一问题,本文提出一种多策略改进的混合鲸鱼灰狼优化算法(H-WOA-GWO)结合区段修正的故障定位方法。首先将WOA包围收缩和螺旋更新机制融入GWO,构建混合算法来有效改善收敛速度;然后运用非线性收敛因子、改进领导狼位置和自适应狩猎权重来增强搜索自适应性、全局开发能力和缩短迭代时间。建立不同定位模型选择基于评价函数值法构建目标函数,通过分析伪最优解潜在信息提出区段修正策略。经仿真验证,三重故障下:混合算法正确率高于单一算法11个百分点,迭代时间可节约0.3267 s;结合区段修正策略后正确率和求解时间较单纯混合算法分别提高17个百分点和74.88%,表明改进混合算法和修正策略可准确识别多重和多畸变节点故障,具备高效的求解速度和稳定性。 展开更多
关键词 灰狼优化算法 鲸鱼优化算法 容错性 分布式电源 故障定位
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考虑可供性的可变功能机械产品功能转换设计方法
6
作者 李文博 萨日娜 王香帅 《机电工程》 北大核心 2025年第9期1781-1790,共10页
针对可变功能机械产品功能转换设计过程中功构关系耦合复杂、功能结构不确定等问题,提出了考虑可供性的可变功能机械产品功能转换设计方法。首先,构建了功能-结构-可供性耦合图模型(M_(FSA)),以超边表达功构映射关系,有向边表达可供性关... 针对可变功能机械产品功能转换设计过程中功构关系耦合复杂、功能结构不确定等问题,提出了考虑可供性的可变功能机械产品功能转换设计方法。首先,构建了功能-结构-可供性耦合图模型(M_(FSA)),以超边表达功构映射关系,有向边表达可供性关系,量化分析了产品因功能转换过程产生的功构耦合关系变化;接着,设计了功能转换结构选择策略,建立了以最小可供性理想度、最大结构间亲和度为目标的结构选择模型;然后,给出了引入动态步长因子、动态发现概率算子的改进多目标二进制布谷鸟搜索算法(IMOBCS),并完成了功能转换结构选择方案Pareto解集的排序择优;最后,以消防接口的功能转换设计为实例,更改了最优结构选择方案中的所有结构,解决了存在的设计冲突,完成了功能转换设计,对多个设计方案进行了对比。研究结果表明:该方法实现了消防接口的功能转换设计,能表达更复杂的功构耦合关系;仅通过改进筛选结果所含结构,解决了所有设计冲突;IMOBCS算法生成了包括22个方案的结构选择方案集合(Pareto前沿),其收敛所需迭代次数最少,形成Pareto前沿的效果最好;通过方案之间的对比,发现了所获取的消防接口功能转换设计方案具有更好的应急效能、安全性、设计质量。 展开更多
关键词 机械设计 可变功能 可供性 功能-结构-可供性耦合图模型 超边 改进多目标二进制布谷鸟搜索算法
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一种改进灰狼优化算法的三维WSN覆盖优化研究
7
作者 范新明 《传感器与微系统》 北大核心 2025年第8期148-153,共6页
为优化无线传感器网络(WSN)覆盖性能,提出了一种基于改进灰狼优化(GWO)算法的三维无线传感器覆盖增强策略。首先,引入二元感知理论构建了节点感知模型;其次,引入非线性收敛因子、高斯扰动动态权重、边界约束处理及螺旋函数扰动等机制,... 为优化无线传感器网络(WSN)覆盖性能,提出了一种基于改进灰狼优化(GWO)算法的三维无线传感器覆盖增强策略。首先,引入二元感知理论构建了节点感知模型;其次,引入非线性收敛因子、高斯扰动动态权重、边界约束处理及螺旋函数扰动等机制,提升算法的全局与局部搜索能力;最后,通过仿真实验验证所提算法的有效性。实验结果表明:在二维和三维监测区域中,所提策略的平均覆盖率分别达到了96.98%和98.08%,相较于传统GWO算法分别提高了9.45%和3.69%,其性能明显优于其他对比算法。 展开更多
关键词 无线传感器网络 灰狼优化算法 覆盖增强 二元感知
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面向巨星座态势感知的多约束任务规划
8
作者 蒋怡 毛雨荷 +1 位作者 岳程斐 吴云华 《系统工程与电子技术》 北大核心 2025年第9期3047-3057,共11页
巨星座给空间安全带来隐患,因此对巨星座卫星的状态进行态势感知尤为重要。采用小规模Walker-δ型感知星座,通过与巨星座卫星近距离掠飞实现侦察。在考虑姿态机动时间、载荷充放电等多约束情况下,提出一种基于滚动规划框架的分层式动态... 巨星座给空间安全带来隐患,因此对巨星座卫星的状态进行态势感知尤为重要。采用小规模Walker-δ型感知星座,通过与巨星座卫星近距离掠飞实现侦察。在考虑姿态机动时间、载荷充放电等多约束情况下,提出一种基于滚动规划框架的分层式动态任务规划方法。初规划层基于并行规划原则和二进制鲸鱼优化算法(binary whale optimization algorithm,BWOA)对多星感知多目标问题进行规划;重归划层对初规划中无法被规划的任务采用贪婪动态调整策略;同时通过多滚动周期规划提高算法寻优质量。仿真结果表明,规划后感知星座能在12 h内完成对所研究的巨星座卫星的全面侦察,验证了所提方法的有效性。 展开更多
关键词 巨星座 态势感知 分层任务规划 二进制鲸鱼优化算法
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自适应复合转换函数的二进制电鳗觅食优化算法
9
作者 李牧元 刘建华 +1 位作者 力尚龙 吴炳南 《计算机工程与应用》 北大核心 2025年第12期107-119,共13页
电鳗觅食优化算法是近年提出的元启发式优化算法,用于求解连续优化问题,并且应用在各种工程问题中。然而现实中许多优化问题是离散的,这就需要提出算法的二进制版本。研究者通常使用转换函数将连续解转换为离散解,用于求解离散优化问题... 电鳗觅食优化算法是近年提出的元启发式优化算法,用于求解连续优化问题,并且应用在各种工程问题中。然而现实中许多优化问题是离散的,这就需要提出算法的二进制版本。研究者通常使用转换函数将连续解转换为离散解,用于求解离散优化问题,但传统的S型转换函数易于发散难以收敛,而V型转换函数易于陷入局部最优难以跳出。针对上述问题,设计出一种自适应的V型转换函数,并利用电鳗能量因子将S型与自适应V型转换函数融合,提出一种自适应复合型转换函数用于电鳗算法的二值化。此外由于电鳗算法在休息和狩猎阶段缺乏局部多样性,及其在交互和迁徙阶段存在过早收敛,进一步对电鳗优化算法进行了改进。算法在交互阶段增加权重控制因子,发挥S型转换函数的发散特性,增强全局搜索能力;在迁徙阶段施加鞭策因子,约束电鳗的行为,避免过早收敛陷入局部最优;在休息、狩猎阶段增加随机因子提高局部多样性。通过35个背包问题数据实例上的收敛、均值及消融等实验,其结果证明了提出的二进制电鳗觅食优化算法的有效性。 展开更多
关键词 二进制电鳗觅食优化算法 转换函数 复合型转换函数 背包问题
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Using genetic/simulated annealing algorithm to solve disassembly sequence planning 被引量:5
10
作者 Wu Hao Zuo Hongfu 《Journal of Systems Engineering and Electronics》 SCIE EI CSCD 2009年第4期906-912,共7页
Disassembly sequence planning (DSP) plays a significant role in maintenance planning of the aircraft. It is used during the design stage for the analysis of maintainability of the aircraft. To solve product disassem... Disassembly sequence planning (DSP) plays a significant role in maintenance planning of the aircraft. It is used during the design stage for the analysis of maintainability of the aircraft. To solve product disassembly sequence planning problems efficiently, a product disassembly hybrid graph model, which describes the connection, non-connection and precedence relationships between the product parts, is established based on the characteristic of disassembly. Farther, the optimization model is provided to optimize disassembly sequence. And the solution methodology based on the genetic/simulated annealing algorithm with binaxy-tree algorithm is given. Finally, an example is analyzed in detail, and the result shows that the model is correct and efficient. 展开更多
关键词 disassembly sequence planning disassembly hybrid graph connection matrix precedence matrix binary-tree algorithms simulated annealing algorithm genetic algorithm.
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基于多频特征和纹理增强的轻量化图像超分辨率重建 被引量:1
11
作者 刘媛媛 张雨欣 +1 位作者 王晓燕 朱路 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2024年第8期2515-2520,共6页
现有基于卷积神经网络主要关注图像重构的精度,忽略了过度参数化、特征提取不充分以及计算资源浪费等问题。针对上述问题,提出了一种轻量级多频率特征提取网络(MFEN),设计了轻量化晶格信息交互结构,利用通道分割和多模式卷积组合减少参... 现有基于卷积神经网络主要关注图像重构的精度,忽略了过度参数化、特征提取不充分以及计算资源浪费等问题。针对上述问题,提出了一种轻量级多频率特征提取网络(MFEN),设计了轻量化晶格信息交互结构,利用通道分割和多模式卷积组合减少参数量;通过分离图像的低频、中频以及高频率信息后进行特征异构提取,提高网络的表达能力和特征区分性,使其更注重纹理细节特征的复原,并合理分配计算资源。此外,在网络内部融合局部二值模式(LBP)算法用于增强网络对纹理感知的敏感度,旨在进一步提高网络对细节的提取能力。经验证,该方法在复杂度和性能之间取得了良好的权衡,即实现轻量有效提取图像特征的同时重建出高分辨率图像。在Set5数据集上的2倍放大实验结果最终表明,相比较于基于卷积神经网络的图像超分辨率经典算法(SRCNN)和较新算法(MADNet),所提方法的峰值信噪比(PSNR)分别提升了1.31 dB和0.12 dB,参数量相比MADNet减少了55%。 展开更多
关键词 图像超分辨率重建 卷积神经网络 轻量化 多频率特征提取 局部二值模式算法
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基于F-score和二进制灰狼优化的肿瘤基因选择方法 被引量:3
12
作者 穆晓霞 郑李婧 《南京师大学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2024年第1期111-120,共10页
针对肿瘤基因数据维度高、噪声多、冗余性高的现状,结合Spearman相关系数改进F-score算法,在此基础上优化二进制灰狼算法,提出了一种基于改进F-score和二进制灰狼算法的肿瘤基因选择算法.首先,考虑特征之间的相关性,计算每个特征的F-sc... 针对肿瘤基因数据维度高、噪声多、冗余性高的现状,结合Spearman相关系数改进F-score算法,在此基础上优化二进制灰狼算法,提出了一种基于改进F-score和二进制灰狼算法的肿瘤基因选择算法.首先,考虑特征之间的相关性,计算每个特征的F-score值和特征之间的Spearman相关系数的绝对值;然后,计算权重系数得出各个特征的权重值,依据重要性进行排序,选出初选特征子集;最后,通过收敛因子的衰减曲线和初始化方法优化二进制灰狼算法,调整全局搜索和局部搜索所占比例,增强全局搜索能力并提高局部搜索速度,有效节省时间开销,提升特征选择的分类性能和效率,得到最优特征子集.在9个肿瘤基因数据集上测试所提算法,在分类准确率和筛选特征数目两个指标上进行仿真实验,并与4种其他算法进行对比,实验结果证明所提算法表现良好,可有效降低基因数据维度,并具有较好的分类精度. 展开更多
关键词 肿瘤基因 Fisher-score Spearman 相关系数 二进制灰狼优化算法 特征选择
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一种多种群二进制算术优化算法及其应用
13
作者 王若宾 耿芳东 +2 位作者 王佳伟 徐琳 段建勇 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2024年第12期3664-3670,共7页
针对算术优化算法(AOA)无法对离散二进制型问题进行优化的局限,提出一种使用sigmoid函数变体实现的离散二进制算术优化算法(BAOA_S),解决了原始算法无法用于离散二进制变量优化的问题。进一步提出一种基于突变策略实现的多种群二进制算... 针对算术优化算法(AOA)无法对离散二进制型问题进行优化的局限,提出一种使用sigmoid函数变体实现的离散二进制算术优化算法(BAOA_S),解决了原始算法无法用于离散二进制变量优化的问题。进一步提出一种基于突变策略实现的多种群二进制算术优化算法(multi-swarm binary arithmetic optimization algorithms,MS-BAOA)。该算法将原始种群划分为多个子种群,子种群间通过通信策略进行交流,并使用突变策略进一步增强种群多样性,克服了BAOA_S无法跳出局部最优解的缺陷。基于CEC2013基准函数将MS-BAOA与BAOA_S、二进制粒子群算法(binary particle swarm optimization algorithm,BPSO)、二进制灰狼优化算法(binary gray wolf optimizer,BGWO)、二进制鱼群迁徙算法(binary fish migration optimization algorithm,BFMO)以及二进制均衡优化器(binary equilibrium optimizer,BiEO)进行了对比,实验结果显示MS-BAOA总体上优于对比算法。将MS-BAOA应用于配电网故障区段定位中,实验结果显示该算法能够对配电网单点故障以及多点故障实现快速精准定位,进一步验证了该算法的实用性。 展开更多
关键词 算术优化算法 离散二进制 多种群 配电网 故障定位
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基于最优模平方模块的二进制域模逆架构
14
作者 王卫江 蒋宇杰 +2 位作者 张靖奇 郝越 党华 《北京理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第12期1310-1316,共7页
基于Itoh-Tsujii algorithm(ITA)算法,提出了一种具有级联模平方模块的新型低延迟架构,并推导出了该架构的时钟周期延迟,级联模平方模块的复杂度可以通过矩阵重量进行评估.采用可移动的内部流水线层级来优化关键路径.使用Virtex-7 FPGA... 基于Itoh-Tsujii algorithm(ITA)算法,提出了一种具有级联模平方模块的新型低延迟架构,并推导出了该架构的时钟周期延迟,级联模平方模块的复杂度可以通过矩阵重量进行评估.采用可移动的内部流水线层级来优化关键路径.使用Virtex-7 FPGA平台进行实验,分别给出了对于GF(2163)、GF(2283)和GF(2571)三个二进制域上的最优模平方模块(optimal exponentiation blocks,OEBs).此外,为了便于比较,在Virtex-4 FPGA平台进行了测试,并与现有研究成果进行了对比.结果显示,基于OEBs的架构性能具有显著的提升,本文架构在3个域中的延迟相较于现有研究分别至少具有9.09%,10.81%以及428.95%的提升. 展开更多
关键词 椭圆曲线密码学 二进制域模逆 Itoh-Tsujii算法 现场可编程门阵列
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基于稀疏量测的海上风电场集电线路故障选线方法研究
15
作者 王晓东 吴家豪 +1 位作者 高兴 刘颖明 《太阳能学报》 CSCD 北大核心 2024年第12期243-249,共7页
针对海上风电场多分支集电线路故障定位大都依赖于多测点的问题,提出一种基于卷积神经网络(CNN)的集电线路故障选线方法,基于稀疏量测利用局部连接实现集电线路故障选线。该方法以少量节点电流信号作为特征量,建立以稀疏样本的CNN初始... 针对海上风电场多分支集电线路故障定位大都依赖于多测点的问题,提出一种基于卷积神经网络(CNN)的集电线路故障选线方法,基于稀疏量测利用局部连接实现集电线路故障选线。该方法以少量节点电流信号作为特征量,建立以稀疏样本的CNN初始网络损失最小为目标的量测位置优化模型,利用离散二进制粒子群(BPSO)算法进行模型求解得出最优量测位置。算例分析表明,所提方法可在稀疏量测下以较高精度实现故障选线,对采样频率要求较低,不受故障起始角、故障电阻、故障位置等因素的影响,且对量测噪声具有较好的鲁棒性。 展开更多
关键词 海上风电场 集电线路 卷积神经网络 离散二进制粒子群优化算法 故障选线 量测位置
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基于改进萤火虫算法和长短期记忆网络的恶意行为检测方法 被引量:3
16
作者 沈凡凡 汤星译 +3 位作者 张军 徐超 陈勇 何炎祥 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2024年第12期2158-2170,共13页
近年来,数据平台与系统的规模飞速扩张,性能快速提升,安全性能也随之越发重要。现有的基于深度学习的恶意行为检测方案缺少与模型契合的优化算法,导致模型缺乏自优化能力。提出了一种基于改进萤火虫算法与改进长短期记忆网络的恶意行为... 近年来,数据平台与系统的规模飞速扩张,性能快速提升,安全性能也随之越发重要。现有的基于深度学习的恶意行为检测方案缺少与模型契合的优化算法,导致模型缺乏自优化能力。提出了一种基于改进萤火虫算法与改进长短期记忆网络的恶意行为检测方法iFA-LSTM,该方法可以有效地进行恶意行为的二分类检测。通过UNSW-NB15数据集来验证所提出的方法,方法在单攻击二分类实验中的平均识别准确率达到了99.56%,且在混合攻击二分类实验中平均识别准确率也达到了98.79%,同时也充分证明了iFA的有效性。所提出的方法可以快速有效地进行恶意行为检测,非常有希望应用于恶意行为的安全监控和识别。 展开更多
关键词 平台与系统安全 恶意行为检测 神经网络 算法优化 二分类
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新型配电网多虚拟电厂分布式资源聚合与聚合体优化运行方法 被引量:8
17
作者 许泽凯 刘曌 +2 位作者 和敬涵 司方远 王小君 《高电压技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第1期105-116,I0009-I0011,共15页
随着新型电力系统建设的不断推进,配电网侧分布式资源聚合与聚合体优化运行成为支撑电网平衡能力提升的关键技术之一。为快速准确表征分布式资源聚合体的功率调节能力,首先通过顶点枚举法求解考虑电源出力不确定性的虚拟电厂可行域;进... 随着新型电力系统建设的不断推进,配电网侧分布式资源聚合与聚合体优化运行成为支撑电网平衡能力提升的关键技术之一。为快速准确表征分布式资源聚合体的功率调节能力,首先通过顶点枚举法求解考虑电源出力不确定性的虚拟电厂可行域;进一步为解决配电网多虚拟电厂经济优化运行问题,设计了计及有功-无功的二元一致性算法,并证明所提算法的收敛性;通过基于可行域边界与二元一致性变量修正方程的修正法则,以满足功率与电压约束;最终得到多虚拟电厂分布式资源聚合与聚合体优化运行的算法流程。通过算例分析与对比,验证了所提资源聚合与聚合体优化运行的框架可行性,以及其相较于传统一致性算法的优势。通过对分布式资源有功-无功调节能力的充分利用,提升了分布式资源参与电网运行的灵活性。 展开更多
关键词 虚拟电厂 二元一致性算法 资源聚合与聚合体优化运行 可行域 顶点枚举法
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基于机器视觉的加热卷烟烟支端部质量检测系统设计 被引量:1
18
作者 卢晓波 徐海 +5 位作者 朱俊召 张宇 谭健 高冠男 胡军华 林龙 《轻工学报》 CAS 北大核心 2024年第6期101-107,115,共8页
针对加热卷烟烟支端部常见质量缺陷(烟支变形、空头、空松等)难以进行在线检测的问题,基于机器视觉检测技术设计了一种加热卷烟烟支端部质量检测系统。该系统利用高速计数卡、工业相机、爆闪控制器等硬件完成图像采集,在工控机中先使用C... 针对加热卷烟烟支端部常见质量缺陷(烟支变形、空头、空松等)难以进行在线检测的问题,基于机器视觉检测技术设计了一种加热卷烟烟支端部质量检测系统。该系统利用高速计数卡、工业相机、爆闪控制器等硬件完成图像采集,在工控机中先使用Canny算法进行烟支轮廓检测识别,而后分别基于轮廓半径均值和标准差判定烟支变形、基于全局阈值二值化识别烟支空头、基于局部自适应二值化识别烟支空松,根据识别结果对烟支变形、空头、空松的端部缺陷进行在线剔除。对该系统所使用的二值化算法的性能及系统在实际生产中的应用情况进行验证,结果表明:与OTSU、Bernsen、Niblack等方法相比,全局阈值二值化在空头检测上具有最高的准确率(99.8%),自适应二值化在空松检测上具有最高的准确率(99.0%);该系统对加热卷烟烟支端部变形、空头及空松等缺陷的检测准确率≥99%,并在计算时间上有明显优势,适应于生产线高速运行要求,可为提升加热卷烟烟支端部质量及生产过程控制提供参考。 展开更多
关键词 加热卷烟 机器视觉 烟支端部质量 CANNY算法 二值化算法
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基于GA-PSO混合优化SVM的机载EHA故障诊断 被引量:3
19
作者 覃刚 葛益波 +1 位作者 姚叶明 周清和 《液压与气动》 北大核心 2024年第5期168-180,共13页
针对机载电静液作动器(Electro-Hydrostatic Actuator,EHA)的典型故障,详细分析了故障原理并在MATLAB/Simulink中搭建了仿真模型。为了高效准确识别故障类型,提出一种用遗传算法(Genetic Algorithm,GA)和粒子群算法(Particle Swarm Opti... 针对机载电静液作动器(Electro-Hydrostatic Actuator,EHA)的典型故障,详细分析了故障原理并在MATLAB/Simulink中搭建了仿真模型。为了高效准确识别故障类型,提出一种用遗传算法(Genetic Algorithm,GA)和粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)混合优化支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的故障诊断算法。GA鲁棒性好且全局搜索能力强但收敛速度慢,PSO对样本规模不敏感且具有记忆功能但易陷入局部最优,故融合两种算法寻找SVM的最优参数。另外,为了解决传统SVM多分类方法“一对多”和“一对一”易出现不可分的问题,建立一种偏二叉树结构的SVM多分类模型。对于采集的原始数据高度重合的情况,引入时域特征统计量进一步提升模型的分类性能。实验结果表明,提出的混合优化算法寻优速度更快、所寻参数更佳,同时用该算法优化的SVM分类模型相比于其他5类常用的机器学习模型分类效果更好,故障识别正确率可达97.7%。 展开更多
关键词 机载EHA 遗传算法 粒子群算法 偏二叉树结构 多分类SVM
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基于LM方法的麻花钻刃带宽度测量研究 被引量:1
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作者 周正 台立钢 +1 位作者 陈志远 张禹 《计量学报》 CSCD 北大核心 2024年第4期480-488,共9页
提出一种基于二值化的麻花钻刃带宽度检测方法。首先对目标边缘进行锐化,然后用巴特沃斯高通滤波提取边缘信息;其次通过改进的大津二值化算法对疑似边缘点进行阈值分割,获取边缘点坐标;再次使用列文伯格-马夸尔特(LM)方法对边缘附近的... 提出一种基于二值化的麻花钻刃带宽度检测方法。首先对目标边缘进行锐化,然后用巴特沃斯高通滤波提取边缘信息;其次通过改进的大津二值化算法对疑似边缘点进行阈值分割,获取边缘点坐标;再次使用列文伯格-马夸尔特(LM)方法对边缘附近的点进行拟合,得到刃带宽度曲线并求其拐点,求取麻花钻刃带宽度的数据。最后进行对比实验,用LM方法对未处理的M35直径2.5 cm的刃带图像进行处理得到刃带宽度1.467 mm,测量误差0.467 mm。改进后的测量结果为0.853 mm,测量误差为0.147 mm。 展开更多
关键词 几何量计量 麻花钻刃带宽度 列文伯格-马夸尔特方法 二值化算法 视觉测量
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