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一种基于机器学习的井间水驱优势通道识别方法 被引量:1
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作者 杨二龙 陈柄君 +2 位作者 董驰 曾傲 张梓彤 《钻采工艺》 北大核心 2025年第1期157-164,共8页
井间优势渗流通道的形成受多方面的因素综合影响,识别过程中需要分析的因素众多、过程复杂,最直观可靠的做法是通过剖面测试数据结合生产动态分析来判定,或者通过措施见效井来验证是否存在优势渗流通道,但是实际生产中剖面测试数据量不... 井间优势渗流通道的形成受多方面的因素综合影响,识别过程中需要分析的因素众多、过程复杂,最直观可靠的做法是通过剖面测试数据结合生产动态分析来判定,或者通过措施见效井来验证是否存在优势渗流通道,但是实际生产中剖面测试数据量不足,措施见效井分析结果又属于后验知识,时效性差,导致识别的精度和效率较低。因此,本文以大庆油田特高含水典型区块M区块为例,结合主控因素分析方法构建特征参数集,应用粒子群算法(PSO)优化深度置信神经网络(DBN)的结构参数,通过逐层递推和全局优化融合、有监督和无监督学习算法融合提升模型性能,形成了一种基于机器学习算法的注采井间优势通道识别的方法。构建的优势通道识别PSO-DBN模型应用于典型区块,识别准确率比未经过优化的DBN神经网络模型预测准确率提高了2.8%,比MLP神经网络模型预测准确率提高了8.6%,通过增补无标注样本、实现有监督和无监督学习算法融合,可以进一步提升识别精度。 展开更多
关键词 特高含水油藏 井间优势通道 深度置信神经网络 算法融合 机器学习
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基于改进深度置信网络的风力发电机在线故障诊断
2
作者 吕世文 张宏立 +1 位作者 马萍 王聪 《机械设计与制造》 北大核心 2025年第5期171-176,共6页
针对风力发电机运行过程产生数据量大、传统数据驱动方法无法有效在线对故障进行诊断的问题,提出一种改进深度置信网络(Deep Belief Network,DBN)模型对风力发电机故障进行在线诊断。首先,建立风力发电机基准模型,针对DBN网络结构参数... 针对风力发电机运行过程产生数据量大、传统数据驱动方法无法有效在线对故障进行诊断的问题,提出一种改进深度置信网络(Deep Belief Network,DBN)模型对风力发电机故障进行在线诊断。首先,建立风力发电机基准模型,针对DBN网络结构参数调整困难的问题,引入麻雀搜索算法(Sparrow Search Algorithm,SSA)对模型参数进行优化。其次,针对噪声背景下诊断效果下降的问题,提出利用降噪自编码器(Denoise Auto Encoder Decoder,DAE)对含噪声传感器数据进行降噪处理。最后,利用所提模型对风力发电机运行中产生数据进行分析,实现风力发电机的在线故障诊断。实验结果表明,所提模型能对风力发电机各故障进行有效在线故障诊断,在噪声环境下具有较好的鲁棒性。 展开更多
关键词 风力发电机 在线故障诊断 深度置信网络 麻雀搜索算法 降噪自编码器
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基于区块链与模糊聚类算法的区域大数据分析技术研究
3
作者 何颖 《现代电子技术》 北大核心 2025年第6期52-56,共5页
金融数据具备非线性、高维度的特点,同时对安全性有较高的要求。文中结合区块链技术和模糊聚类算法,提出一种面向区域互联网金融的异常数据分析模型,该模型由异常数据分析算法和隐私保护算法组成。异常数据分析算法针对模糊均值聚类算... 金融数据具备非线性、高维度的特点,同时对安全性有较高的要求。文中结合区块链技术和模糊聚类算法,提出一种面向区域互联网金融的异常数据分析模型,该模型由异常数据分析算法和隐私保护算法组成。异常数据分析算法针对模糊均值聚类算法处理高维非线性数据能力弱的缺点,使用深度信念网络进行改进,进而提升模型的数据处理能力。隐私保护使用差分隐私保护算法,在不利用背景知识的前提下完成数据的保护,同时保证了数据的可用性。在实验测试中,将所提模糊聚类算法与常用的主流K-Means算法、DPC算法进行了对比,结果表明:所提算法的性能在所有对比算法中最优;与此同时,加入隐私保护算法后对聚类结果的影响保持在0.021以内,充分证明了该算法性能的优越性。 展开更多
关键词 模糊聚类算法 区块链技术 异常数据识别 深度信念网络 差分隐私保护算法 区域数据分析
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基于残差的正交时频空异步消息传递算法
4
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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基于灰狼算法优化DBN-SVM的入侵检测方法
5
作者 彭庆媛 王晓峰 +3 位作者 唐傲 王军霞 华盈盈 何飞 《南京大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第2期270-282,共13页
入侵检测技术作为一种可靠的网络安全防御手段,在保障网络安全方面具有重要意义.深度信念网络(Deep Belief Network,DBN)结合支持向量机(Support Vector Machine,SVM)是一种具有良好泛化能力和分类性能的机器学习方法,在入侵检测领域有... 入侵检测技术作为一种可靠的网络安全防御手段,在保障网络安全方面具有重要意义.深度信念网络(Deep Belief Network,DBN)结合支持向量机(Support Vector Machine,SVM)是一种具有良好泛化能力和分类性能的机器学习方法,在入侵检测领域有着广泛的应用.然而,该方法在处理高维数据时容易出现“维数灾难”问题,并且参数选择对分类性能有很大影响,针对以上不足,提出了一种基于灰狼算法(Grey Wolf Optimization,GWO)优化DBN-SVM的入侵检测方法.在GWO算法中,通过引入自适应狩猎权重系数和改进头狼位置更新公式来加快收敛速度和扩展狼群搜索范围,通过加入最优灰狼个体自适应扰动策略来避免陷入局部最优.进一步利用改进后的GWO算法优化DBN-SVM,并应用于入侵检测.实验结果表明,提出的方法在NSL-KDD和UNSW-NB15数据集上的准确率比未改进的DBN-SVM分别提高6.5%和5.7%,满足入侵检测的应用需求. 展开更多
关键词 深度信念网络 支持向量机 灰狼优化算法 自适应狩猎权重系数 t分布扰动 入侵检测
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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
6
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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基于ISCA-DBN的飞机地面空调能耗预测
7
作者 刘涵 林家泉 《北京航空航天大学学报》 北大核心 2025年第6期2176-2184,共9页
为提升飞机客舱使用地面空调制冷时地面空调能耗预测精度,提出一种改进正余弦算法(ISCA)优化深度置信网络(DBN)的地面空调能耗预测模型。与标准正余弦优化算法相比,ISCA提出一种改进Logistic混沌映射,提高了种群多样性;引入余弦调节因子... 为提升飞机客舱使用地面空调制冷时地面空调能耗预测精度,提出一种改进正余弦算法(ISCA)优化深度置信网络(DBN)的地面空调能耗预测模型。与标准正余弦优化算法相比,ISCA提出一种改进Logistic混沌映射,提高了种群多样性;引入余弦调节因子,构建了一种新的非线性振荡调整因子,以平衡算法的全局搜索和局部寻优能力;基于变异进化思想提出一种学习策略,避免算法陷入局部最优。将ISCA-DBN模型应用于波音737-800飞机地面空调能耗预测中,与反向传播(BP)、支持向量机(SVM)、DBN等算法进行性能对比,仿真结果表明:基于ISCADBN的地面空调能耗预测模型在预测精度和实时性上有一定的提升。 展开更多
关键词 飞机客舱 地面空调 能耗预测 正余弦优化 深度置信网络
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基于CEEMDAN-能量序列和优化DBN的微电网孤岛检测
8
作者 余飞鸿 吴杰 +3 位作者 夏岩 常政威 熊兴中 陈仁钊 《控制工程》 北大核心 2025年第7期1300-1310,共11页
传统微电网孤岛检测方法中,被动法存在检测盲区大、阈值设定难的问题,主动法存在干扰电能质量的问题。因此,提出一种基于自适应噪声的完全集成经验模态分解(complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise,CEEMDA... 传统微电网孤岛检测方法中,被动法存在检测盲区大、阈值设定难的问题,主动法存在干扰电能质量的问题。因此,提出一种基于自适应噪声的完全集成经验模态分解(complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise,CEEMDAN)-Teager-Kaiser能量算子(Teager-Kaiser energy operator,TKEO)和优化深度置信网络(deep belief network,DBN)的微电网孤岛检测方法。首先,使用CEEMDAN算法分解公共耦合点处的电压和电流信号,得到一系列本征模态函数(intrinsic mode function,IMF),并计算相关系数,确定有效IMF;其次,对有效IMF进行乘积融合,采用TKEO计算融合后的IMF的能量序列,得到重构的孤岛特征;最后,利用粒子群优化算法优化DBN,将提取的特征输入优化后的DBN中进行训练与测试。实验结果表明,所提方法能有效区分不同工况下的孤岛和非孤岛状态,检测准确率可达到99.52%,检测时间为25.326 ms,且抗噪声能力较强。 展开更多
关键词 孤岛检测 自适应噪声的完全集成经验模态分解 Teager-Kaiser能量算子 粒子群优化算法 深度置信网络
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基于DBN和BES-LSSVM的矿用压风机异常状态识别方法 被引量:2
9
作者 李敬兆 王克定 +2 位作者 王国锋 郑鑫 石晴 《流体机械》 CSCD 北大核心 2024年第3期89-97,共9页
针对矿用压风机这类分布式系统的异常类别复杂、识别精度低等问题,提出了一种基于深度置信网络(DBN)和最小二乘支持向量机(LSSVM)的异常状态识别方法。首先,分析压风机组成系统及其运行机理,确定常见的异常状态类型;其次,采用DBN无监督... 针对矿用压风机这类分布式系统的异常类别复杂、识别精度低等问题,提出了一种基于深度置信网络(DBN)和最小二乘支持向量机(LSSVM)的异常状态识别方法。首先,分析压风机组成系统及其运行机理,确定常见的异常状态类型;其次,采用DBN无监督学习方式充分挖掘监测数据中异常特征并快速提取;然后,利用秃鹰搜索算法(BES)优化LSSVM的超参数,构建最优的BES-LSSVM分类模型;最后,将DBN提取的异常特征作为BES-LSSVM模型的输入,对矿用压风机异常状态进行识别。试验验证与对比分析结果表明,相较于GA,PSO,GWO算法,BES算法的求解精度和收敛速度均有所提高,同时DBN-BES-LSSVM模型在测试集上平均识别精度达到94.65%,较PCA-LSSVM模型、DBN模型和DBN-LSSVM模型的识别精度分别提高了10.53%,5.84%和3.76%,验证了DBN-BES-LSSVM模型在矿用压风机异常特征提取以及特征识别方面的优越性。 展开更多
关键词 矿用压风机 深度置信网络 秃鹰搜索算法 最小二乘支持向量机 异常识别
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基于深度置信网络的光伏发电阵列的故障诊断方法 被引量:2
10
作者 彭辉 田程程 +1 位作者 郑宇锋 黄婧柠 《海军工程大学学报》 CAS 北大核心 2024年第3期7-14,共8页
为了对光伏发电阵列的故障进行及时准确的诊断,首先以在Matlab/Simulink中搭建的光伏阵列输出特性仿真模型为基础,采用深度置信网络作为光伏阵列故障诊断算法,并通过蝙蝠算法对网络各隐含层神经元的数量进行优化;然后,以蝙蝠算法优化后... 为了对光伏发电阵列的故障进行及时准确的诊断,首先以在Matlab/Simulink中搭建的光伏阵列输出特性仿真模型为基础,采用深度置信网络作为光伏阵列故障诊断算法,并通过蝙蝠算法对网络各隐含层神经元的数量进行优化;然后,以蝙蝠算法优化后的深度置信网络(bat algorithm-deep belief network,BA-DBN)作为故障诊断模型,分别采集不同运行工况下的光伏阵列输出特性四参数,并将其归一化后作为特征样本输入BA-DBN故障诊断模型,实现了对光伏阵列的故障诊断。仿真结果表明:所提出的BA-DBN算法在光伏阵列故障诊断应用中的准确率显著高于KNN、BPNN和原始DBN算法,更加适用于光伏阵列故障诊断,具有更优的分类效果。 展开更多
关键词 光伏阵列 故障诊断 深度置信网络 蝙蝠算法
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算法意识对社交媒体用户自我隐瞒行为的影响机制研究 被引量:2
11
作者 孟玺 《现代情报》 CSSCI 北大核心 2024年第11期52-66,共15页
[目的/意义]探索社交媒体用户的算法意识对其自我隐瞒行为的影响机制,有助于完善我国多元共治的算法治理体系,并从理论上为社交媒体用户隐私管理提供参考依据。[方法/过程]基于隐私计算理论(Privacy Calculus Theory),探究算法意识对社... [目的/意义]探索社交媒体用户的算法意识对其自我隐瞒行为的影响机制,有助于完善我国多元共治的算法治理体系,并从理论上为社交媒体用户隐私管理提供参考依据。[方法/过程]基于隐私计算理论(Privacy Calculus Theory),探究算法意识对社交媒体用户自我隐瞒行为的影响机制,并考虑了平台信任的调节作用。通过收集730名社交媒体用户的调研问卷,综合运用结构方程模型和Bootstrap方法进行实证研究。[结果/结论]结果表明,算法意识对隐私关注、感知收益、隐私风险信念、自我隐瞒均具有显著的正向影响作用;感知收益对隐私风险信念无显著影响;隐私风险信念在算法意识与自我隐瞒之间存在部分中介作用,隐私关注和隐私风险信念在算法意识与自我隐瞒之间具有链式中介作用;平台信任负向调节算法意识对自我隐瞒的关系。 展开更多
关键词 算法意识 隐私关注 隐私风险信念 感知收益 自我隐瞒 平台信任 隐私计算理论
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基于IMODA自适应深度信念网络的复杂模拟电路故障诊断方法 被引量:4
12
作者 巩彬 安爱民 +1 位作者 石耀科 杜先君 《电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第3期327-344,共18页
针对传统DBN在无监督训练过程中预训练耗时久、诊断精度差等问题,提出了一种基于改进多目标蜻蜓优化自适应深度信念网络(IMODA-ADBN)的模拟电路故障诊断方法。首先,根据参数更新方向的异同提出了自适应学习率,提高网络收敛速度;其次,传... 针对传统DBN在无监督训练过程中预训练耗时久、诊断精度差等问题,提出了一种基于改进多目标蜻蜓优化自适应深度信念网络(IMODA-ADBN)的模拟电路故障诊断方法。首先,根据参数更新方向的异同提出了自适应学习率,提高网络收敛速度;其次,传统DBN在有监督调优过程利用BP算法,然而BP算法存在易陷入局部最优的问题,为了改善该问题,利用改进的MODA算法取代BP算法提高网络分类精度。在IMODA算法中,添加Logistic混沌印射和基于对立跳跃以获得帕累托最优解,增加算法的多样性,提高算法的性能。在7个多目标数学基准问题上测试该算法,并与3种元启发式优化算法(MODA、MOPSO和NSGA-II)进行比较,证明了IMODA-ADBN网络模型具有稳定性。最后将IMODAADBN运用到二级四运放双二阶低通滤波器的诊断实验中,实验结果表明该方法在收敛速度快的基础上保证了分类精度,诊断率更高,能够实现高难故障的分类与定位。 展开更多
关键词 模拟电路 MODA算法 自适应学习率 深度信念网络 故障诊断
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基于自适应深度置信网络的压力变送器温度补偿方法研究 被引量:2
13
作者 高彬彬 顾幸生 王鑫 《华东理工大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2024年第2期238-246,共9页
随着压力变送器检测技术和人工智能技术的不断发展,在航空航天、石化、核电等领域人们对压力变送器的稳定性、实时性、测量精度等方面有了更严格的要求。而工作环境的温度会对设备精度造成巨大影响,导致变送器测量值出现偏移。针对此问... 随着压力变送器检测技术和人工智能技术的不断发展,在航空航天、石化、核电等领域人们对压力变送器的稳定性、实时性、测量精度等方面有了更严格的要求。而工作环境的温度会对设备精度造成巨大影响,导致变送器测量值出现偏移。针对此问题,本文提出了基于自适应深度置信网络的高精度压力变送器温度补偿方法。深度置信网络(Deep Belief Networks,DBN)在无监督学习阶段提取数据的特征,然后在有监督阶段使用少量的数据对网络参数进行微调;利用白鲸优化算法(Beluga Whale Optimization,BWO)在全局搜索和局部寻优之间达到平衡,有效地提高DBN网络的优化效果;引入Metropolis准则和适应度平衡因子,进一步提高算法的全局寻优能力以及模型收敛速度。实验拟合后的数据精度可达0.0048%,远高于现有的最高标准0.05级。经过一系列对比分析,验证了补偿算法的准确性和实用性。 展开更多
关键词 温度补偿 深度置信网络 启发式算法 压力变送器 白鲸优化算法
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一种基于SSA-DBN的室内可见光指纹定位算法 被引量:1
14
作者 王鹏云 邵建华 +3 位作者 王宗生 程悦 杨薇 杜聪 《激光杂志》 CAS 北大核心 2024年第1期159-165,共7页
室内可见光定位在精度方面有着较高的要求,针对这一问题,文中提出了一种麻雀搜索算法(Sparrow Search Algorithm,SSA)优化深度置信网络(Deep Belief Network,DBN)的室内可见光指纹定位算法。首先,采用信号强度特征值与位置坐标建立离线... 室内可见光定位在精度方面有着较高的要求,针对这一问题,文中提出了一种麻雀搜索算法(Sparrow Search Algorithm,SSA)优化深度置信网络(Deep Belief Network,DBN)的室内可见光指纹定位算法。首先,采用信号强度特征值与位置坐标建立离线指纹库;其次,利用麻雀搜索算法较好的全局探索和局部开发的能力,对深度置信网络的初始权阈值进行优化,建立网络训练模型,对待定位目标的位置进行预测,避免了DBN陷入局部最优以及收敛速度较慢的问题。最后,利用已建立的离线指纹库数据,计算定位误差并分析。在4 m×4 m×2.5 m的空间中进行实验,结果表明:文中算法的平均定位误差为3.51 cm,定位误差在6 cm以内的概率为89.9%,与DBN定位算法相比,平均定位误差下降了约22.5%。 展开更多
关键词 可见光 室内定位 麻雀搜索算法 深度置信网络
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基于CS-DBN的锂电池剩余寿命预测 被引量:10
15
作者 梁佳佳 何晓霞 肖浩逸 《太阳能学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第3期251-259,共9页
为了更准确地对锂电池剩余使用寿命进行预测,提出一种基于布谷鸟算法(CS)和深度信念网络(DBN)的预测模型。首先,引进16个影响锂电池RUL的健康因子(HI),通过随机森林(RF)选择出对于剩余寿命预测较为重要的9个HI。随后用CS去寻优深度信念... 为了更准确地对锂电池剩余使用寿命进行预测,提出一种基于布谷鸟算法(CS)和深度信念网络(DBN)的预测模型。首先,引进16个影响锂电池RUL的健康因子(HI),通过随机森林(RF)选择出对于剩余寿命预测较为重要的9个HI。随后用CS去寻优深度信念网络模型中隐藏层的参数,通过寻优,建立最优的深度信念网络预测模型。最后,使用马里兰大学所收集的电池数据(CALCE)进行实验,结果表明:所提出的CS-DBN模型的拟合优度高达98%,且与其他模型的预测结果进行对比,具有更小的误差,验证了所提方法的有效性。 展开更多
关键词 锂离子电池 剩余使用寿命 随机森林 深度信念网络 布谷鸟算法 健康因子
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伯努利生成矩阵码中的统计力学性质 被引量:1
16
作者 孟凡辉 马啸 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第6期1869-1877,共9页
从统计物理的角度,结合自旋玻璃理论与复杂网络理论,系统地研究了伯努利系统低密度生成矩阵码的统计力学性质.首先给出系统低密度生成矩阵码的伯努利构造、编译码框架,并讨论节点度分布以及正规图与Erdös-Rényi(ER)随机图的联... 从统计物理的角度,结合自旋玻璃理论与复杂网络理论,系统地研究了伯努利系统低密度生成矩阵码的统计力学性质.首先给出系统低密度生成矩阵码的伯努利构造、编译码框架,并讨论节点度分布以及正规图与Erdös-Rényi(ER)随机图的联系.然后研究自旋玻璃理论框架下的编译码模型、码本与微观构型的关系、空腔方法与消息传递方程,提出针对系统码的种群动力学算法来高效分析其渐近性能.最后提出正规图配置模型(Normal Graph Configuration Model,NGCM)生成具有连接偏好性的正规图,研究异配性对置信传播(Belief Propagation,BP)译码算法性能的影响,并进一步分析其机理.仿真结果表明,种群动力学算法与BP译码算法本质上相同,但前者不局限于某个具体的码,因此在分析码集的渐近性能时更具优势.此外,适当的异配性能够显著提升BP算法在瀑布区的译码性能,获得更低误码率(Bit Error Rate,BER)并且降低译码迭代次数(复杂度). 展开更多
关键词 自旋玻璃 复杂网络 系统低密度生成矩阵码 空腔法 置信传播译码算法 异配性
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Steiner树优化问题的算法研究综述 被引量:1
17
作者 王军霞 王晓峰 +2 位作者 彭庆媛 华盈盈 宋家欢 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2024年第9期19-29,共11页
最优Steiner树问题(Steiner tree problem,STP)是一个经典的组合优化问题,许多工程问题都可以归结为最优Steiner树问题。STP被广泛应用于通信网络、电路设计、VLSI设计等领域。然而,STP是典型的NP难问题,还没有多项式时间的精确算法求... 最优Steiner树问题(Steiner tree problem,STP)是一个经典的组合优化问题,许多工程问题都可以归结为最优Steiner树问题。STP被广泛应用于通信网络、电路设计、VLSI设计等领域。然而,STP是典型的NP难问题,还没有多项式时间的精确算法求解该问题。目前,求解该问题的算法主要集中在基于启发式的近似算法、智能优化算法、信息传播算法等,并取得了很好的效果。在不同规模的网络中,基于传统遗传算法给出一种叶交叉机制(leaf crossover,LC),使用该机制的算法性能表现更好。通过对这些算法的原理、性能、精度等方面进行梳理,归纳出算法的优缺点,并指出STP的研究方向和算法设计路径,对于相关问题的研究有指导意义。 展开更多
关键词 Steiner树问题(STP) 启发式算法 信息传播算法 智能优化算法 叶交叉(LC)
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3×3核矩阵极化码的BP译码算法
18
作者 邱开虎 黄志亮 +1 位作者 张莜燕 周水红 《无线电通信技术》 北大核心 2024年第1期168-172,共5页
相比于2×2核极化码,3×3核极化码的码长更加丰富以及有着更高的极化速率。同时,极化码的置信传播(Belief Propagation, BP)算法相比于传统串行消去(Successive Cancellation, SC)译码算法具有更低的延时。将2×2核极化码... 相比于2×2核极化码,3×3核极化码的码长更加丰富以及有着更高的极化速率。同时,极化码的置信传播(Belief Propagation, BP)算法相比于传统串行消去(Successive Cancellation, SC)译码算法具有更低的延时。将2×2核极化码的BP译码算法推广至3×3核。获得了3×3核内部最小计算单元的信息更新公式;基于信息更新公式,给出了3×3核的BP译码算法。仿真结果表明,对于3×3核极化码,BP译码算法相比于SC译码算法,在中低信噪比下性能要优于SC译码算法。在译码性能相当的条件下,BP译码算法有着更低的译码延时。 展开更多
关键词 极化码 置信传播译码算法 译码时延 译码性能
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基于深度信念极限学习机与卷积优化算法的洪水预报方法 被引量:1
19
作者 徐军杨 张奇伟 +3 位作者 蔡鹏 罗远林 张坚 张楚 《水电能源科学》 北大核心 2024年第8期48-52,共5页
针对洪水峰高量大、汇流时间短以及流域地貌复杂,导致洪水预报难度大和预报精度不理想的问题,提出一种基于深度信念极限学习机(DBN-ELM)和改进卷积优化算法(ICOA)的ICOA-DBN-ELM模型。以渭河上游北道水文站点2006~2020年的日径流数据作... 针对洪水峰高量大、汇流时间短以及流域地貌复杂,导致洪水预报难度大和预报精度不理想的问题,提出一种基于深度信念极限学习机(DBN-ELM)和改进卷积优化算法(ICOA)的ICOA-DBN-ELM模型。以渭河上游北道水文站点2006~2020年的日径流数据作为输入数据,并将该模型与BP、ELM、DBN-BP、DBN-ELM、COA-DBN-ELM模型进行对比。结果表明,所建立的ICOA-DBN-ELM模型有更好的预报精度,在洪水预报领域具有良好的应用前景。 展开更多
关键词 洪水预报 深度信念极限学习机 参数优化 卷积优化算法
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基于GA-IPSO-KPCA和变权组合模型的电动汽车充电方法 被引量:1
20
作者 傅莹颖 葛泉波 +1 位作者 李春喜 崔向科 《控制工程》 CSCD 北大核心 2024年第4期712-721,共10页
需求电压和需求电流是充电桩对电动汽车安全充电的重要依据。然而,随着电池的老化,电池管理系统的数据可能出现错误,使得电动汽车在充电时存在安全隐患。针对该问题,建立最小二乘支持向量机和深度置信网络的组合预测模型,提出一种基于... 需求电压和需求电流是充电桩对电动汽车安全充电的重要依据。然而,随着电池的老化,电池管理系统的数据可能出现错误,使得电动汽车在充电时存在安全隐患。针对该问题,建立最小二乘支持向量机和深度置信网络的组合预测模型,提出一种基于变权组合模型的电动汽车充电方法。首先,针对数据掉线缺失问题,使用K均值和反距离加权方法对数据进行插值;然后,使用改进的混合核主成分分析算法对完整数据进行主成分提取,并使用改进粒子群优化算法自动确定混合核函数的权重。基于真实电动汽车数据的实验结果表明,所提方法能够准确地预测需求电压和需求电流,具有实际意义和可行性。 展开更多
关键词 充电安全 组合预测 粒子群优化算法 核主成分分析 深度置信网络 最小相对熵
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