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基于同步扰动随机逼近算法的电熔镁炉智能控制系统 被引量:4
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作者 吴志伟 吴永建 柴天佑 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第8期1095-1100,共6页
针对电熔镁炉熔炼过程中电极电流的调节主要依靠人工手动控制,控制效果差、产品质量不稳定、能量浪费严重的生产现状,提出了一种电熔镁炉智能控制策略.该智能控制策略根据熔炼过程中不同的熔炼工况分别设计了基于SPSA算法和神经网络的... 针对电熔镁炉熔炼过程中电极电流的调节主要依靠人工手动控制,控制效果差、产品质量不稳定、能量浪费严重的生产现状,提出了一种电熔镁炉智能控制策略.该智能控制策略根据熔炼过程中不同的熔炼工况分别设计了基于SPSA算法和神经网络的正常工况控制器以及基于规则推理技术的特殊工况控制器.将所设计的电熔镁炉智能控制系统应用于实际工业现场,实现了对电极电流的自动控制,保证了产品产量,降低了产品能耗. 展开更多
关键词 电熔镁炉 同步扰动随机逼近算法 神经网络 规则推理
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基于改进的同步扰动随机逼近算法的聚表二元驱优化 被引量:5
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作者 张凯 张秀清 +4 位作者 张黎明 张进 孙海 黄朝琴 姚军 《中国石油大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第5期102-109,共8页
聚表二元驱作为一种提高采收率的有效方法已经被广泛应用于各大油田,为实现聚表二元驱生产效益最大化,从油田实际情况出发,将油田开发的经济效益作为优化目标,选取聚合物与表面活性剂的质量浓度、注入体积、注入时机等参数作为调控变量... 聚表二元驱作为一种提高采收率的有效方法已经被广泛应用于各大油田,为实现聚表二元驱生产效益最大化,从油田实际情况出发,将油田开发的经济效益作为优化目标,选取聚合物与表面活性剂的质量浓度、注入体积、注入时机等参数作为调控变量,并结合改进随机差异化步长的SPSA算法进行优化求解,比较约束与不约束聚合物、表面活性剂使用总量。结果表明:随机差异化步长不仅可以加快算法的运行效率而且能更好地实现全局最优性;当不约束聚合物和表面活性剂使用总量时,在含水率越小时实施聚表二元驱,生产效益越好;当约束聚合物和表面活性剂使用总量时,聚合物和表面活性剂使用总量越小,在含水率越大时实施聚表二元驱生产效益越好。 展开更多
关键词 同步扰动随机逼近算法 生产优化 聚表二元驱 归一化梯度 随机差异化步长 最佳注入时机
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基于SURF和互信息的图像配准方法研究 被引量:2
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作者 侯一民 陈祉如 刘鹏德 《微电子学与计算机》 CSCD 北大核心 2014年第3期122-125,共4页
将SURF算法和互信息结合起来.首先利用SURF算法分别提取两幅图像的特征点,接着计算两幅图像特征点集间的互信息,最后通过改进的同步扰动随机逼近算法(SPSA)获得最佳配准参数,使互信息达到最大值,从而实现图像配准.实验表明该方法计算简... 将SURF算法和互信息结合起来.首先利用SURF算法分别提取两幅图像的特征点,接着计算两幅图像特征点集间的互信息,最后通过改进的同步扰动随机逼近算法(SPSA)获得最佳配准参数,使互信息达到最大值,从而实现图像配准.实验表明该方法计算简单,配准速度快并且对光照和噪声具有较强的鲁棒性. 展开更多
关键词 图像配准 特征点 互信息 SURF同步扰动随机逼近算法
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一种自适应高超声速飞行器跟踪制导律设计 被引量:1
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作者 卢青 周军 《电子设计工程》 2018年第10期1-7,共7页
文中针对高超声速飞行器再入制导律设计过程中高精度数学模型难以获取的问题,在标称弹道确定的情况下,给出一种自适应跟踪制导律。该制导律以神经网络控制理论为基础,采用同步扰动随机逼近(simultaneous perturbation stochastic approx... 文中针对高超声速飞行器再入制导律设计过程中高精度数学模型难以获取的问题,在标称弹道确定的情况下,给出一种自适应跟踪制导律。该制导律以神经网络控制理论为基础,采用同步扰动随机逼近(simultaneous perturbation stochastic approximation,SPSA)的方法对神经网络中的权重值进行估计,从而给出制导指令,完成制导律的设计过程。与传统制导律相比,本文提出的方法无需建立飞行器模型,避免了繁琐的建模过程。在完成制导算法推演的基础上,本文通过对多个参数的拉偏仿真对制导算法的鲁棒性进行验证,通过与LQR方法的对比显示出自适应方法相对于传统制导方法的优势。仿真结果表明本文提出的方法能够保证对标称弹道进行高精度的跟踪,通过蒙特卡洛打靶仿真验证了算法具有较强的鲁棒性。 展开更多
关键词 自适应 高超声速飞行器 制导律 同步扰动随机逼近 神经网络
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基于数值模拟的油藏生产动态优化算法 被引量:2
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作者 雷泽萱 辛显康 +1 位作者 喻高明 王立 《新疆石油地质》 CAS CSCD 北大核心 2022年第5期612-616,共5页
对于大规模油藏开发优化,常规优化算法存在收敛速度慢、寻优效率低、难以与现场结合等问题。针对这些问题,建立了油水井动态调控优化模型,并结合模拟退火遗传算法和拉丁超立方采样算法寻找模型全局最优解,同时,利用同步扰动随机逼近算... 对于大规模油藏开发优化,常规优化算法存在收敛速度慢、寻优效率低、难以与现场结合等问题。针对这些问题,建立了油水井动态调控优化模型,并结合模拟退火遗传算法和拉丁超立方采样算法寻找模型全局最优解,同时,利用同步扰动随机逼近算法提高了模型局部求解收敛速度,研发编制了油水井动态调控优化软件,并应用于大庆油田H区块。对比油田常规油水井生产制度,油水井动态调控优化模型的最优方案使H区块累计产油量在5年内增加了5.68×10^(4)m^(3),较好地解决了油水井生产动态控制优化问题,也为大规模油田高效开发提供了一种新的方法。 展开更多
关键词 数值模拟 油藏生产动态 优化算法 动态调控 模拟退火遗传算法 同步扰动随机逼近算法 拉丁超立方采样算法
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