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EHDE和WHO-SVM模型在齿轮箱故障诊断中的应用
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作者 马晓娜 周海超 《机电工程》 CAS 北大核心 2024年第4期622-632,共11页
针对现有齿轮箱故障诊断方法对数据长度敏感的缺陷,提出了一种基于增强层次多样性熵(EHDE)和野马算法(WHO)优化支持向量机(SVM)的齿轮箱故障诊断模型。首先,传统熵值特征提取方法在特征提取阶段对数据样本的长度比较敏感,为此提出了增... 针对现有齿轮箱故障诊断方法对数据长度敏感的缺陷,提出了一种基于增强层次多样性熵(EHDE)和野马算法(WHO)优化支持向量机(SVM)的齿轮箱故障诊断模型。首先,传统熵值特征提取方法在特征提取阶段对数据样本的长度比较敏感,为此提出了增强层次多样性熵,并将其作为特征提取指标用于提取齿轮箱的故障特征;其次,采用WHO算法对SVM模型的参数进行了优化,建立了参数最优的WHO-SVM分类器;最后,将故障特征样本输入至WHO-SVM分类器中进行了训练和识别,完成了样本的故障识别;利用齿轮箱数据集分别从数据长度敏感性、算法特征提取时间、模型诊断性能三种角度对EHDE、精细复合多尺度样本熵、精细复合多尺度模糊熵、精细复合多尺度排列熵、精细复合多尺度散布熵、精细复合多尺度波动散布熵进行了对比研究。研究结果表明:EHDE方法对数据长度的要求较低,在数据长度为512时即可以取得99.1%的平均识别准确率,在诊断稳定性和诊断精度方面均优于其他对比方法;在算法的泛化性实验中,EHDE方法能够以98%的准确率识别齿轮箱的不同故障类型,具有明显的泛化性和通用性。 展开更多
关键词 齿轮箱故障诊断 增强层次多样性熵 野马算法优化支持向量机 数据长度敏感性 算法特征提取时间 模型诊断性能
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Hierarchical Control for Large-Scale Systems
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作者 钱富才 李琦 刘丁 《Journal of Systems Engineering and Electronics》 SCIE EI CSCD 2001年第4期41-45,共5页
A class of large-scale systems, where the overall objective function is a nonlinear function of performance index of each subsystem, is investigated in this paper. This type of large-scale control problem is non-separ... A class of large-scale systems, where the overall objective function is a nonlinear function of performance index of each subsystem, is investigated in this paper. This type of large-scale control problem is non-separable in the sense of conventional hierarchical control. Hierarchical control is extended in the paper to large-scale non-separable control problems, where multiobjective optimization is used as separation strategy. The large-scale non-separable control problem is embedded, under certain conditions, into a family of the weighted Lagrangian formulation. The weighted Lagrangian formulation is separable with respect to subsystems and can be effectively solved using the interaction balance approach at the two lower levels in the proposed three-level solution structure. At the third level, the weighting vector for the weighted Lagrangian formulation is adjusted iteratively to search the optimal weighting vector with which the optimal of the original large-scale non-separable control problem is obtained. Theoretical base of the algorithm is established. Simulation shows that the algorithm is effective. 展开更多
关键词 ALGORITHMS Computer simulation hierarchical systems Nonlinear control systems optimization Problem solving
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轴向磁场永磁电机振动噪声优化研究 被引量:1
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作者 曹永娟 李康 +3 位作者 许烨枫 蔡骏 贾红云 晋德龙 《电工电能新技术》 北大核心 2025年第1期23-32,共10页
轴向磁场永磁电机(AFPMM)具有调速范围宽、控制灵活等特点,在电动工具和电动汽车领域具有良好的优势。为了实现该电机的低振动、低噪声、高性能的目标,分析了电机轴向电磁力来源和时空分布特征,确定了不同时间和空间阶次下的谐波幅值。... 轴向磁场永磁电机(AFPMM)具有调速范围宽、控制灵活等特点,在电动工具和电动汽车领域具有良好的优势。为了实现该电机的低振动、低噪声、高性能的目标,分析了电机轴向电磁力来源和时空分布特征,确定了不同时间和空间阶次下的谐波幅值。再结合轴向电磁力在不同时间和空间阶次下的谐波幅值,分析了AFPMM负载时的振动加速度和噪声幅值变化。最后将轴向电磁力作为优化目标,利用遗传算法对电机参数进行分层优化,在有限元仿真的基础上,进行实验验证,通过对比分析优化前后振动加速度和噪声值大小,证明参数优化有效改善了AFPMM的电磁振动噪声。 展开更多
关键词 轴向电磁力 振动 噪声 分层优化
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“大、小、重、慢”疾病定义与全科医生“4善”定位的探讨 被引量:1
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作者 李敏 王仲 《中国全科医学》 CAS 北大核心 2025年第1期125-128,共4页
随着我国医药卫生体制的深度改革,特别是分级诊疗制度的推进,全科医生在基层医疗保健体系中的角色日益重要。全科医生不仅是居民健康的第一道防线,更是常见疾病预防、诊断、治疗及健康教育的关键执行者。国家对全科医生提出了“小病善... 随着我国医药卫生体制的深度改革,特别是分级诊疗制度的推进,全科医生在基层医疗保健体系中的角色日益重要。全科医生不仅是居民健康的第一道防线,更是常见疾病预防、诊断、治疗及健康教育的关键执行者。国家对全科医生提出了“小病善治、大病善识、重病善转、慢病善管”的临床定位。本文通过问答形式,分析“小、大、重、慢”疾病的分类与全科医生的“4善”定位,探讨全科医生在新医改时代下的重要职能及挑战。访谈者认为虽然分级诊疗制度旨在优化医疗资源配置,但在实践中仍面临“大、小、重、慢”疾病分类的模糊性和基层医疗资源的不均衡分配等问题。全科医生在这个体系中扮演着至关重要的角色,其需要具备综合的临床诊疗能力,并与专科医生共同制定临床判断标准和诊疗标准。为了应对这些挑战并充分发挥全科医生在现代医疗体系中的作用,迫切需要对全科医学教育和实践进行进一步改革与优化,同时强化全科医生的角色定位,以确保在提升医疗服务质量和效率的同时,实现公平和可持续的健康保障体系。 展开更多
关键词 全科医学 全科医生 分级诊疗 医疗体系改革 疾病分类 医疗资源优化
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基于深度强化学习的高速列车驾驶策略优化 被引量:1
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作者 徐凯 张皓桐 +2 位作者 张淼 张洋 吴仕勋 《铁道科学与工程学报》 北大核心 2025年第1期25-37,共13页
深度强化学习(DRL)是提高高速列车能源效率和运行质量最有前途的技术之一,但目前仍然存在着一些问题,限制了其在实际应用中的效果。现有解决方案存在以下两方面问题:首先,在高速列车运行环境下,DRL在处理庞大状态空间时表现不佳;其次,... 深度强化学习(DRL)是提高高速列车能源效率和运行质量最有前途的技术之一,但目前仍然存在着一些问题,限制了其在实际应用中的效果。现有解决方案存在以下两方面问题:首先,在高速列车运行环境下,DRL在处理庞大状态空间时表现不佳;其次,由于固定奖励函数难以适应不同调度运行时刻下的能效差异,智能体将受到不准确信号的干扰,通常采用手动方式调整。鉴于此,本研究在极大值原理基础上,综合考虑影响列车能效的诸多因素,提出一种高速列车智能驾驶策略的分层次优化的深度强化学习算法(HODRL)。该算法从结构上分为分层优化层和强化学习层。分层优化层利用先验知识降低智能体的探索复杂度,并根据能效场景重塑奖励函数,以实现对能效和时间等多个目标探索的有效平衡;而强化学习层则采取双延迟深度确定性策略梯度(TD3)算法,将其用于连续的动作空间,以提高列车操控的精确度。通过实验验证了HODRL算法在提升能效和准时性等方面的有效性,该算法平均减少79.68%的无效状态空间,并让智能体获得正确的奖励信号,预计节能和智能体实际节能相比均值误差为1.99kWh,方差为0.91kWh。所提算法仅需要TD3算法15.26%的训练时间即可收敛,并与其他基线算法相比较,在时间误差为±0.1%并保证乘客舒适度时,相比PPO、DDPG、TD3、PMP算法分别能耗减少了1.29%,5.70%,1.69%,3.27%。研究结果可为进一步优化高速列车驾驶策略和保障高速列车安全运营提供有效参考。 展开更多
关键词 高速列车 分层次优化 深度强化学习 状态空间约束 奖励重塑
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基于改进H-AC算法的冷源系统节能优化控制策略 被引量:1
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作者 周璇 莫浩华 闫军威 《华南理工大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第1期21-31,共11页
中央空调冷源设备台数与运行参数的优化是一类离散与连续变量的协同优化问题,而经典强化学习算法难以优化此类问题。为此,该文提出了一种结合选项-评论者与演员-评论者框架的中央空调冷源系统节能优化控制策略。首先,采用分层演员-评论... 中央空调冷源设备台数与运行参数的优化是一类离散与连续变量的协同优化问题,而经典强化学习算法难以优化此类问题。为此,该文提出了一种结合选项-评论者与演员-评论者框架的中央空调冷源系统节能优化控制策略。首先,采用分层演员-评论者(H-AC)算法分层优化设备台数与运行参数,且高层和底层模型共用Q网络评估状态价值,以解决多时间尺度下的优化难题;然后,在智能体架构、策略与网络更新方式等方面对H-AC算法进行改进,以加速智能体的收敛;最后,以夏热冬暖地区某科研办公建筑中央空调冷源系统为研究对象,基于冷源系统TRNSYS仿真平台进行实验。结果表明:在平均室内舒适时间占比分别增加14.08、11.23、29.70、9.07个百分比的前提下,基于改进H-AC算法的系统能耗分别比其他4种常规深度强化学习算法减少了32.28%、28.55%、28.63%、11.53%;虽然基于改进H-AC算法的系统能耗比基于选项-评论者框架的算法增加了0.27%,但获得了更平稳的学习过程且平均室内舒适时间占比增加了4.8个百分点。该文算法可为各类建筑中央空调冷源系统节能优化提供有效的技术手段,助力建筑“双碳”目标的实现。 展开更多
关键词 冷源系统 TRNSYS仿真平台 深度分层强化学习 选项-评论者框架 协同优化
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高频大力值电磁作动器多目标参数分层优化方法研究
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作者 邱明明 李增援 +2 位作者 孙艺铭 李季 赵韩 《汽车工程》 北大核心 2025年第3期529-540,共12页
为了满足主动悬置用电磁作动器输出力值大、工作频率高和力位移线性度好的要求,针对不同结构参数对优化目标影响互异,动态电磁力难以用解析公式表达,且输出力值、工作频率和力位移特性难以同时达到最优的问题,提出了一种多目标参数分层... 为了满足主动悬置用电磁作动器输出力值大、工作频率高和力位移线性度好的要求,针对不同结构参数对优化目标影响互异,动态电磁力难以用解析公式表达,且输出力值、工作频率和力位移特性难以同时达到最优的问题,提出了一种多目标参数分层优化方法。上层,采用Taguchi算法进行参数初步优化,筛选敏感参数并对高敏感度参数优化范围进行更新;下层,利用反向传播(back propagation,BP)神经网络预测模型来表征动态电磁力,采用多目标遗传算法(NSGA-II)搜索寻优。仿真及实验结果表明,采用本文优化方法获得的电磁作动器参数具有更好的综合性能,验证了本文方法的有效性。 展开更多
关键词 分层优化 多目标优化设计 电磁作动器 Taguchi法 BP神经网络
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船舶信息网络分层递阶-协同控制优化方法
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作者 吴树锦 张诣 《舰船科学技术》 北大核心 2025年第14期159-163,共5页
船舶信息网络涉及多个子系统,各子系统之间相互耦合,系统结构复杂,导致控制层与数据层的协同控制性能下降。为此,研究船舶信息网络分层递阶-协同控制优化方法。依据船舶信息网络结构分析结果,将控制器协同优化部署与路由节点优化选取作... 船舶信息网络涉及多个子系统,各子系统之间相互耦合,系统结构复杂,导致控制层与数据层的协同控制性能下降。为此,研究船舶信息网络分层递阶-协同控制优化方法。依据船舶信息网络结构分析结果,将控制器协同优化部署与路由节点优化选取作为控制优化目标,以控制器流量负载与链路带宽等为约束,结合近邻传播分域、协同映射及Dijkstra算法,构成双层递阶-协同控制优化方案,实现网络的控制优化。实验结果表明,该方法数据传输速率为40 Mbit/s的最佳路由路径优化选取。网络数据传输抖动峰值与低谷分别为0.19 ms与0.05 ms,网络传输性能稳定。 展开更多
关键词 船舶信息网络 分层递阶 协同控制优化 控制器部署 路由节点选取
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生态环境修复方案的模糊-改进AHP评价——以盘石头水库为例
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作者 李建林 胡兴文 +3 位作者 张钰锋 邓晓颖 齐玉峰 郝成元 《河南理工大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第4期134-141,共8页
生态环境修复方案的可行性论证与修复效果评价是生态环境修复工程的重要内容,对生态环境修复工程的设计及建设具有重要指导意义。目的为确定生态环境修复方案可行性和修复的综合效果,以盘石头水库为例,对该水库生态修复方案进行综合评... 生态环境修复方案的可行性论证与修复效果评价是生态环境修复工程的重要内容,对生态环境修复工程的设计及建设具有重要指导意义。目的为确定生态环境修复方案可行性和修复的综合效果,以盘石头水库为例,对该水库生态修复方案进行综合评价研究。方法首先,参照OECD(Organization for Economic Cooperation and Development)模型,构建由生态效益、景观效益、社会效益、维护管理共4个准则层和18个评价子指标组成的盘石头水库生态环境修复方案可行性和修复效果评价体系;其次,通过最优传递矩阵对层次分析法的权重计算进行改进,对构建的评价指标体系进行权重的计算;最后,将改进AHP与模糊综合评价方法相结合,对盘石头水库生态修复方案进行综合评价。结果结果表明,在盘石头水库生态环境修复方案中最重要的准则层指标是生态效益;在选取的18个评价子指标中,物种多样性、观赏价值、改善城市形象和降低灾害这4个指标的权重较大;所评价的鹤壁市盘石头水库生态环境修复方案的修复效果为优,方案可行。结论模糊-改进AHP法为生态环境修复及其方案可行性的评价提供了一种新的、更有效的方法。 展开更多
关键词 盘石头水库 生态环境修复方案 最优传递矩阵 改进层次分析法 模糊综合评价
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基于代理模型的YASA AFPM电机多目标分层优化设计
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作者 刘慧娟 刘广冬 易元元 《电机与控制学报》 北大核心 2025年第3期59-73,共15页
为了提高YASA AFPM电机的多目标电磁优化效率,降低优化算法复杂性和三维有限元分析成本,提出一种基于代理模型的多目标分层优化策略。首先,根据灵敏度分析,结合目标偏好,将优化目标和优化变量分为两层。然后,对于第一层5维变量的优化问... 为了提高YASA AFPM电机的多目标电磁优化效率,降低优化算法复杂性和三维有限元分析成本,提出一种基于代理模型的多目标分层优化策略。首先,根据灵敏度分析,结合目标偏好,将优化目标和优化变量分为两层。然后,对于第一层5维变量的优化问题,建立一种Kriging代理模型,对模型精度进行了检验,并与人工神经网络和支持向量机代理模型进行了对比分析;对于第二层3维变量的优化问题,建立多项式响应面代理模型,研究优化变量之间的交互影响。最后,结合非支配排序遗传算法II得到最优Pareto解集,在可行解中选取转矩脉动最小的方案为最优解,实现转矩脉动降低68.9%,效率提升0.624%,成本下降2.2%,同时满足输出功率要求,验证了优化方法的有效性。 展开更多
关键词 无磁轭分段电枢轴向磁通永磁电机 多目标分层优化设计 分段偏移永磁体 Kriging代理模型 多项式响应面模型 非支配排序遗传算法Ⅱ
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高原铁路列车运行图与维修天窗协调优化研究 被引量:1
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作者 邓智文 刘斌 +2 位作者 田志强 董傲冉 李和壁 《深圳大学学报(理工版)》 北大核心 2025年第2期216-225,共10页
针对高原铁路列车运行图与维修天窗之间的冲突问题,对高原铁路列车运行图与维修天窗进行协调优化.综合考虑列车服务水平约束、列车运行约束、列车运行图均衡性约束及维修天窗时间约束,建立列车总旅行时间最小和维修天窗开设总时长最大... 针对高原铁路列车运行图与维修天窗之间的冲突问题,对高原铁路列车运行图与维修天窗进行协调优化.综合考虑列车服务水平约束、列车运行约束、列车运行图均衡性约束及维修天窗时间约束,建立列车总旅行时间最小和维修天窗开设总时长最大的多目标混合整数规划模型.设计基于分层序列的多目标求解算法,运用Python编程调用杉数求解器(Cardinal optimizer,COPT)求解模型,并以高原铁路某区段为案例,验证模型有效性.结果表明,在考虑列车服务水平和列车运行图均衡性等约束前提下,本模型能够兼顾列车总旅行时间最短和维修天窗开设时长最长.基于最优解绘制的列车运行图表明,列车运行图和维修天窗的协调优化结果更符合高原铁路实际旅客运输生产作业需要.研究结果为铁路运营管理部门进一步优化列车运行图编制与维修天窗开设提供科学依据. 展开更多
关键词 高原铁路 列车运行图 维修天窗 列车运行约束 均衡性 混合整数规划 分层序列法 COPT求解器
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基于分级优化和改进灰狼优化算法的微网孤岛重构
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作者 顾俊瑜 王锡淮 +1 位作者 肖健梅 许文俊 《控制工程》 北大核心 2025年第4期637-645,共9页
针对孤岛运行的微网无主网支撑,在发生故障时无法保证稳定运行的问题,提出了一种结合分级优化和灰狼优化算法的重构方法。该方法以重构时间最短为主要重构目标,网损最小和可断负荷赔偿成本最小作为次要重构目标,利用分级优化的思想将微... 针对孤岛运行的微网无主网支撑,在发生故障时无法保证稳定运行的问题,提出了一种结合分级优化和灰狼优化算法的重构方法。该方法以重构时间最短为主要重构目标,网损最小和可断负荷赔偿成本最小作为次要重构目标,利用分级优化的思想将微网孤岛重构问题分为负荷开关重构和设备连接开关重构2个子问题,并针对传统灰狼优化算法易陷入局部最优的问题对其进行了改进。仿真结果表明,与结合分级优化的传统灰狼优化算法和粒子群优化算法、未结合分级优化的传统灰狼优化算法相比,所提方法的搜索能力更强、重构速度更快、重构结果更优。 展开更多
关键词 微电网 孤岛重构 分级优化 灰狼优化算法
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突发公共卫生事件下救援物资配送方案研究 被引量:2
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作者 帅春燕 张婷 +1 位作者 王文聪 欧阳鑫 《安全与环境学报》 北大核心 2025年第1期227-236,共10页
在突发公共卫生事件封控情况下,大规模应急救援物资的配送需要兼顾效率、成本及安全性,在有限的救援投入下获取最大化资源利用和最小化配送成本,同时避免人员的交叉感染。为此,提出了基于两层配送网络的应急物资配送方案,并提出改进粒... 在突发公共卫生事件封控情况下,大规模应急救援物资的配送需要兼顾效率、成本及安全性,在有限的救援投入下获取最大化资源利用和最小化配送成本,同时避免人员的交叉感染。为此,提出了基于两层配送网络的应急物资配送方案,并提出改进粒子群优化算法(Improved Particle Swarm Optimization Algorithm,IPSOA)对配送路径进行优化。首先,根据行政区划分以及物资需求点的空间分布、各需求点的居民人数和需求量,采用层次聚类算法建立由“物资储备中心-物资集散中心”和“物资集散中心-物资需求点”构成的两层配送网络,每层配送网络都由多配送中心和多需求点组成,该物资配送属于多配送车辆的多中心车辆路径规划问题(Multi-Depot Vehicle Routing Problem,MDVRP)。其次,为了获取合理高效的配送路径,以配送成本最小为目标,构建基于多约束的物资配送优化模型,并提出基于人工鱼群算法(Artificial Fish Swarm Algorithm,AFSA)的粒子群优化(AFSA-PSO)算法对两层配送网络进行求解。最后,以某市9个行政区在疫情封控期间的数据为例验证两层配送网络和AFSA-PSO算法的有效性。结果表明:构建的两层配送网络和AFSA-PSO算法能够对多车辆MDVRP问题进行有效求解,科学规划配送路径;算法对比发现,AFSA-PSO能够避免模型过早收敛,且能够获取比遗传算法和粒子群优化算法更少的车辆数和更短的配送路径,有效地降低配送成本,提高经济效益。 展开更多
关键词 公共安全 物资配送路径 改进粒子群优化算法 多车辆多中心车辆路径规划问题 分层聚类 公共卫生事件
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基于时变量价特性的多主体参与需求响应市场决策方法
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作者 曹昕冉 刘继春 刘可欣 《电网技术》 北大核心 2025年第8期3362-3371,I0105-I0107,共13页
当前,很多地区存在电力供需缺口大、传统负荷响应能力差的问题,为此,具有多样化、规模化、智能化特性的灵活性主体呈现不断发展的趋势。这些主体随时间而变的量价等特性迥异,如何通过合理的市场、价格机制推动其积极参与系统调节成为难... 当前,很多地区存在电力供需缺口大、传统负荷响应能力差的问题,为此,具有多样化、规模化、智能化特性的灵活性主体呈现不断发展的趋势。这些主体随时间而变的量价等特性迥异,如何通过合理的市场、价格机制推动其积极参与系统调节成为难点问题。针对顶峰机组、大工业用户、虚拟电厂、储能等不同类型主体,提出它们时变量价下的多市场决策模型及交易策略。对于顶峰机组,考虑其参与不同市场的边际成本构建量价特性;对于大工业用户,计入其补偿、费用节省收益与电量偏差回收、风险防范机制成本间的均衡关系,构建大工业用户时变量价特性;对于虚拟电厂和储能,构建其不同场景下对外展现顶峰电源与具备需求响应能力负荷的双角色时变量价特性。仿真结果表明:顶峰机组的量价特性与其在不同市场中参与的电量密切相关;大工业用户的量价特性与市场补偿水平、中长期交易与现货交易价格水平、回收防范机制等密切相关;虚拟电厂和储能量价特性与其主体供需量及其调节能力、成本特性、以及外部市场价格水平密切相关。 展开更多
关键词 电力市场 需求响应 市场决策 分层优化
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Ho-Lee利率模型下资产-负债管理的最优投资策略 被引量:6
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作者 常浩 荣喜民 《工程数学学报》 CSCD 北大核心 2012年第3期337-346,共10页
假设无风险利率是服从Ho-Lee利率模型的随机过程,本文研究负债情形下组合投资的最优投资策略.我们考虑金融市场存在两种风险资产:一种股票和一种零息票债券,其中股票和零息票债券由于受到利率波动的影响而服从扩展的几何布朗运动,而负... 假设无风险利率是服从Ho-Lee利率模型的随机过程,本文研究负债情形下组合投资的最优投资策略.我们考虑金融市场存在两种风险资产:一种股票和一种零息票债券,其中股票和零息票债券由于受到利率波动的影响而服从扩展的几何布朗运动,而负债服从扩展的带漂移的布朗运动,且和利率与股票价格存在相关性.文章应用最大值原理得到效用最大化下值函数的Hamilton-Jacobi-Bellman(HJB)方程,并研究幂效用和指数效用函数下的最优投资策略.利用变量变换方法得到了两种效用函数下最优投资策略的显示表达式. 展开更多
关键词 ho-Lee利率模型 资产-负债管理 最大值原理 HJB方程 幂效用 指数效用 最优投资策略
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三维人体姿态和形状估计的分层注意力时空特征融合算法
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作者 闫卓越 刘骊 +2 位作者 付晓东 刘利军 彭玮 《图学学报》 北大核心 2025年第4期746-755,共10页
基于单目视频的三维人体姿态和形状估计在虚拟试衣和影视特效制作等领域具有重要作用。针对基于单目视频的三维人体姿态和形状估计中的人体建模不充分、时空表征较单一、估计精准性受限的问题,提出三维人体姿态和形状估计的分层注意力... 基于单目视频的三维人体姿态和形状估计在虚拟试衣和影视特效制作等领域具有重要作用。针对基于单目视频的三维人体姿态和形状估计中的人体建模不充分、时空表征较单一、估计精准性受限的问题,提出三维人体姿态和形状估计的分层注意力时空特征融合算法。首先使用分层注意力对人体部位进行分层空间建模,得到可学习的人体姿态空间特征;然后将可学习的人体姿态空间特征与参数人体模板结合,共同指导人体运动时序特征进行时空建模,实现时空特征融合;最后提出三维人体姿态和形状联合优化方法,使用多层感知机回归更加精准且平滑的三维人体网格。在Human3.6M数据集上的实验结果表明,该方法在评估指标MPJPE和ACC-ERR上的数值分别为56.1 mm和3.4 mm/s^(2),较现有方法相比降低了0.5%和5.6%,能够提高三维人体姿态和形状估计的精度,生成精准且平滑的三维人体网格。此外,在3DPW数据集和互联网视频的测试结果表明,在面对快速运动等场景时,也具有一定的鲁棒性。 展开更多
关键词 三维人体姿态和形状估计 分层注意力 时空建模 时空特征融合 姿态和形状联合优化
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基于大语言模型的移动应用隐私政策合规性检测方法
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作者 王立梅 韩林睿 +3 位作者 杜祖炜 郑日 时建中 刘奕群 《计算机科学》 北大核心 2025年第8期1-16,共16页
隐私政策是网络服务提供者对其合法采集和利用个人信息行为的自律性承诺,旨在增强用户对个人信息处理过程的信任并提升其控制能力。然而,实际应用中却存在内容冗长、术语复杂、合规边界模糊等问题。传统方法依赖分类模型,通过对隐私政... 隐私政策是网络服务提供者对其合法采集和利用个人信息行为的自律性承诺,旨在增强用户对个人信息处理过程的信任并提升其控制能力。然而,实际应用中却存在内容冗长、术语复杂、合规边界模糊等问题。传统方法依赖分类模型,通过对隐私政策文本进行标注实现自动化合规检测,但存在评估标准单一化、标注数据获取成本高、模型泛化能力不足等局限性。对此,提出一种基于大语言模型的移动应用隐私政策合规性检测方法,核心流程为“构建合规性评估体系-设计层级式推理框架-实现自动化合规检测”。首先,依据《民法典》《个人信息保护法》等9部法律法规及国家标准,构建包含6个一级指标、14个二级指标和41个三级指标的合规性评估体系;其次,基于动态最优轨迹搜索方法设计三阶段层级式推理框架DOTS-THCE,通过小样本提示工程引导大语言模型实现隐私政策的多层次动态评估;最后,基于从“腾讯应用宝”移动应用商店采集的PPC-Bench数据集(涵盖10个类别、4821份隐私政策文本)开展实验。实验结果表明,与Deepseek-LLM-7B-Chat,Llama3.1-8B-Chinese-Chat和GLM-4-9B-Chat相比,Qwen2.5-7B-Instruct模型经DOTS-THCE方法增强推理后性能更优。Qwen2.5-7B-Instruct@DOTS-THCE模型在隐私政策合规性检测中宏F1值达89.30%,显著优于SVM,CNN,RNN,BERT以及Qwen2.5-7B-Instruct@RAG等基线模型。研究不仅验证了大语言模型在隐私政策合规性检测中应用的有效性,更为破解司法领域高质量标注数据稀缺的困境提供了有益参考。 展开更多
关键词 隐私政策 合规性检测 动态最优轨迹搜索 三阶段层级式推理框架 大语言模型
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一种低损耗的感应滤波变压器结构参数分层设计方法
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作者 刘乾易 杨伊 +2 位作者 刘芳 刘建峰 王傲 《电工技术学报》 北大核心 2025年第6期1695-1706,共12页
大电流、低电压的工业整流系统存在电磁环境差、能耗高等问题,该文以感应滤波整流变压器为对象,提出了一种考虑阻抗匹配的变压器损耗分层优化设计方法,利用Sobol灵敏度算法对变压器参数进行了分层处理,旨在降低优化维度,提升寻优能力。... 大电流、低电压的工业整流系统存在电磁环境差、能耗高等问题,该文以感应滤波整流变压器为对象,提出了一种考虑阻抗匹配的变压器损耗分层优化设计方法,利用Sobol灵敏度算法对变压器参数进行了分层处理,旨在降低优化维度,提升寻优能力。首先,介绍感应滤波变压器绕组排布及接入外部系统方式,建立了考虑负载谐波影响的感应滤波变压器电流传递关系模型,获得了实施谐波抑制的阻抗匹配条件;其次,根据感应滤波变压器设计规范,确定了变压器损耗优化的约束条件与优化参数;然后,通过对优化参数进行Sobol灵敏度分析,确立了分层架构;最后,给定设计参数进行案例分析与仿真验证。结果表明:所提的分层优化方法得到的解最优值和平均值都优于未分层优化结果,具有更好的寻优能力和稳定性,分层优化后变压器总损耗降低11.3%,实施感应滤波后谐波畸变率从8.84%降至4.29%,滤波性能良好,验证了该文方法的有效性。 展开更多
关键词 整流变压器 灵敏度分析 阻抗匹配 分层优化设计
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基于NSGA-Ⅱ与AHP气吸式微型薯排种器排种过程仿真优化与试验
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作者 付锦 段宏兵 +2 位作者 韩明兴 蔡兴奎 董汝宁 《华中农业大学学报》 北大核心 2025年第1期288-298,共11页
针对现有气吸式微型薯排种器作业时所需负压高、功耗大、漏播严重等问题,依据微型薯的曲率半径,设计环槽型排种盘,增加微型薯贴附排种盘的有效接触面积,从而提高合格指数。运用EDEM与Fluent软件构建气吸式微型薯排种器耦合仿真模型,并... 针对现有气吸式微型薯排种器作业时所需负压高、功耗大、漏播严重等问题,依据微型薯的曲率半径,设计环槽型排种盘,增加微型薯贴附排种盘的有效接触面积,从而提高合格指数。运用EDEM与Fluent软件构建气吸式微型薯排种器耦合仿真模型,并以运行参数(真空度、排种盘转速)、结构参数(吸孔直径、吸孔数)为影响因素,以合格指数、漏播指数、重播指数、功率消耗为性能指标设计二次回归正交旋转组合试验。通过耦合仿真获得各影响因素对排种器性能指标的影响结果集,对结果集采用非支配排序算法(NSGA-Ⅱ)进行多目标求解,获取Pareto最优解集;通过层次分析法(AHP)对最优解集进行权重分配后,得到最优的排种器结构与运行参数。结果显示:最优参数值为负压值-5 060 Pa、排种盘转速35 r/min、吸孔数10个、吸孔直径10 mm时,排种器的合格指数为94.18%,漏播指数为3.14%,重播指数为2.68%,功率消耗为11.2 kW。台架试验结果显示:台架试验结果与仿真优化后结果基本保持一致,相对误差为0.97%。 展开更多
关键词 微型马铃薯 排种器 耦合仿真 多目标优化 层次分析法
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基于EMPC的含电动汽车综合能源系统分层优化调度
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作者 马苗苗 龙紫娟 +1 位作者 任智伟 成永强 《系统仿真学报》 北大核心 2025年第5期1116-1128,共13页
要:针对含电动汽车的综合能源系统(integrated energy system,IES)需要考虑可再生能源和需求侧的随机性和不确定性的问题,设计了一种基于经济模型预测控制(economic model predictive control,EMPC)的分层实时优化调度策略(hierarchical... 要:针对含电动汽车的综合能源系统(integrated energy system,IES)需要考虑可再生能源和需求侧的随机性和不确定性的问题,设计了一种基于经济模型预测控制(economic model predictive control,EMPC)的分层实时优化调度策略(hierarchical real-time optimization strategy,HRTO),将整个系统的运行优化问题分为日前滚动优化,实时滚动优化和跟踪控制三个子问题。建立基于经济模型预测控制的日前优化策略,在保证经济性的同时确保启动的运行单元能够满足用户的需求,通过实时优化层优化整个IES的最优稳态操作点,设计跟踪模型预测控制器,跟踪上层传递的最优参考值。同时该策略通过引入电动汽车参与综合能源系统优化调度,充分发挥电动汽车的储能特性和灵活性,实现了电动汽车和各能源系统的协同优化。仿真分析表明,所提出的HRTO可以实现对电力负荷和建筑物温度设定点的跟踪。 展开更多
关键词 关关键键词词:综合能源系统 分层实时优化 经济模型预测控制 电动汽车 滚动优化
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