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基于改进FAST-ICA算法的GIS混合局部放电信号分离方法研究 被引量:4
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作者 郑祥 刘鑫 朱宁宁 《电子测量技术》 2020年第21期164-167,共4页
针对气体绝缘组合电器(GIS)在运行时,其内部可能存在多个绝缘缺陷,导致相关局放传感器采集到混合局放信号,进而影响后续故障类型识别工作的问题,提出了一种在原有传统FAST-ICA算法的基础上,引入幅度修正系数的改进FAST-ICA盲源分离算法... 针对气体绝缘组合电器(GIS)在运行时,其内部可能存在多个绝缘缺陷,导致相关局放传感器采集到混合局放信号,进而影响后续故障类型识别工作的问题,提出了一种在原有传统FAST-ICA算法的基础上,引入幅度修正系数的改进FAST-ICA盲源分离算法,用于将两混合的GIS局放信号分离,同时克服了传统盲源分离算法存在的幅度及正负号不确定问题。最后使用相似系数和幅度相对误差两种参数对算法的分离性能和抗干扰性能进行测试,测试结果显示该算法对于信噪比大于5 dB的白噪声具有较好的抗干扰能力,分离信号的相似系数均在0.89以上,幅度相对误差均在10%以下。实验表明该方法能够对混合局放信号进行有效分离,并具有一定的抗噪能力,为相关工作人员评估设备运行状态,安排检修周期提供了重要参考依据。 展开更多
关键词 气体绝缘组合电器 混合局放信号 改进fast-ica算法 盲源分离
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基于有理非线性函数的Fast-ICA算法 被引量:3
2
作者 何安玲 何选森 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2018年第1期251-255,270,共6页
利用Fast-ICA算法进行超高斯信源盲分离时,计算其目标函数所选取的非线性函数主要是双曲正切函数(tanh)和高斯函数(gauss)。由于tanh和gauss函数的计算负担较大,从而增加了分离混合信号的运行时间。为了提高Fast-ICA算法的收敛速度,提... 利用Fast-ICA算法进行超高斯信源盲分离时,计算其目标函数所选取的非线性函数主要是双曲正切函数(tanh)和高斯函数(gauss)。由于tanh和gauss函数的计算负担较大,从而增加了分离混合信号的运行时间。为了提高Fast-ICA算法的收敛速度,提出两个有理非线性函数用于代替tanh和gauss,使得改进的Fast-ICA算法在提高计算速度的同时保持或提高信号的分离性能。仿真实验验证了改进算法的有效性。 展开更多
关键词 盲源分离(BSS) 独立分量分析(ICA) 快速独立分量分析(fast-ica) 有理非线性函数 切比雪夫-帕德逼近
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Fast-ICA算法非线性函数性能的仿真分析 被引量:7
3
作者 陈秀敏 李珊君 董兴建 《计算机应用与软件》 北大核心 2020年第6期277-282,333,共7页
利用Fast-ICA算法进行盲源分离时,计算其目标函数最常用的非线性函数主要是双曲正切函数(tanh)、高斯函数和y^3三种类型的函数。为了比较这三种非线性函数对算法的影响,找到一种令算法最优的非线性函数,基于不同角度和方法,构造两种类... 利用Fast-ICA算法进行盲源分离时,计算其目标函数最常用的非线性函数主要是双曲正切函数(tanh)、高斯函数和y^3三种类型的函数。为了比较这三种非线性函数对算法的影响,找到一种令算法最优的非线性函数,基于不同角度和方法,构造两种类型的源信号组。仿真分析了三种函数代入迭代公式时得到的结果及误差。通过对比得出y^3函数令算法最优,这一结论为复杂庞大的工程计算提供了快速计算的实际依据。 展开更多
关键词 盲源分离 快速独立分量分析 非线性函数 最优算法
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算法市场的兴起:概念、挑战与未来发展 被引量:2
4
作者 林建浩 张一帆 +1 位作者 石沛昌 吴俊樊 《南方经济》 北大核心 2025年第1期1-17,共17页
人工智能是新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力量,人工智能发展离不开数据、算法和算力组成的“三驾马车”。其中,算法作为激发算力潜能与实现数据价值的重要技术环节,是推进“人工智能+”进程与新质生产力形成的核心驱动力。与数据... 人工智能是新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力量,人工智能发展离不开数据、算法和算力组成的“三驾马车”。其中,算法作为激发算力潜能与实现数据价值的重要技术环节,是推进“人工智能+”进程与新质生产力形成的核心驱动力。与数据要素市场相比,算法市场的商业化进展明显滞后,其交易机制和市场结构尚缺少系统深入的研究。文章探讨了算法市场的交易标的、市场结构及其关键特征,梳理了算法确权保护和算法流通机制方面面临的主要挑战,并总结了算法确权和流通市场发展的实践探索。通过分析算法市场与知识产权、数据要素市场,文章发现,算法与知识产权在创新性和虚拟性方面具有相似性,但对隐私数据的依赖性和开闭源算法的差异性使其确权保护更具复杂性。同时,算法与数据要素市场共享场景依赖和非标特征,但算法更强的外部依赖性对其流通提出了更高要求。针对我国算法市场当前面临的诸多挑战,文章提出构建以政府和市场双驱动为核心的算法交易与流通机制的政策建议,通过优化确权机制、促进供需匹配、降低使用门槛以及推动跨境流通,以促进算法市场的健康发展和广泛应用。 展开更多
关键词 算法市场 数字经济 算法确权
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融合与分离之困:算法异化下学术用户AIGC技术使用意愿研究 被引量:1
5
作者 张宁 陈江玲 袁勤俭 《现代情报》 北大核心 2025年第5期34-48,共15页
[目的/意义]人工智能(AI)技术在创新发展的同时也产生了算法异化。本研究以算法进步带来的异化现象为切入点,引入矛盾态度概念,研究学术用户人工智能生成内容(AIGC)技术使用意愿形成机制,为促成学术用户AIGC技术合理使用、技术服务商改... [目的/意义]人工智能(AI)技术在创新发展的同时也产生了算法异化。本研究以算法进步带来的异化现象为切入点,引入矛盾态度概念,研究学术用户人工智能生成内容(AIGC)技术使用意愿形成机制,为促成学术用户AIGC技术合理使用、技术服务商改进平台功能以及相关部门算法治理提供借鉴与参考。[方法/过程]基于ABC态度模型和自我调节理论,从算法欣赏和算法厌恶的角度构建算法异化下影响学术用户AIGC技术使用的理论模型,采用结构方程模型分析(SEM)和模糊集定性比较分析(fsQCA)的方法,对425份问卷数据进行实证分析。[结果/结论]SEM结果证实了矛盾态度对学术用户的AIGC使用意愿具有显著负向影响。算法欣赏(信息质量、功能质量)负向影响矛盾态度,算法厌恶(信息异化、治理滞后)正向影响矛盾态度,矛盾态度则在算法欣赏、算法厌恶和使用意愿间起到中介作用。同时,算法素养和社会支持在矛盾态度和AIGC技术使用意愿间起着调节作用;fsQCA结果进一步显示,质量导向型(S1)、自我效能型(S2)和群体驱动型(S3)形成高使用意愿,而风险规避型(NS1)和规范缺失型(NS2)会引发非高使用意愿。 展开更多
关键词 信息行为 算法异化 矛盾态度 算法欣赏 算法厌恶 AIGC 使用意愿
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基于多策略改进灰狼算法的无人机路径规划 被引量:1
6
作者 宋宇 高岗 +1 位作者 梁超 徐军生 《电子测量技术》 北大核心 2025年第1期84-91,共8页
针对传统的灰狼算法在三维路径规划中容易陷入局部最优等问题,本文提出了一种改进的灰狼算法。首先,对三维威胁区域进行环境建模,对约束条件规定无人机飞行的总成本函数;其次,在灰狼种群初始化中加入了混沌序列和准反向学习策略,增加了... 针对传统的灰狼算法在三维路径规划中容易陷入局部最优等问题,本文提出了一种改进的灰狼算法。首先,对三维威胁区域进行环境建模,对约束条件规定无人机飞行的总成本函数;其次,在灰狼种群初始化中加入了混沌序列和准反向学习策略,增加了群种多样性以及未知领域的搜索范围,通过对自适应权重因子的改进来更新个体位置,从而加快收敛速度;最后,为了避免陷入局部最优,引入了粒子群算法从而平衡全局开发与局部收敛。通过实验结果表明,相较于另外3种典型路径规划算法,改进灰狼算法可以寻找出一条安全可行的路径,并且有着较稳定的寻优能力。 展开更多
关键词 无人机 三维路径规划 混沌序列 准反向学习 灰狼算法 粒子群算法
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基于非支配排序遗传算法NSGA-Ⅲ的多目标屏蔽智能优化研究 被引量:1
7
作者 王梦琪 郑征 +3 位作者 梅其良 彭超 高静 周岩 《原子能科学技术》 北大核心 2025年第2期422-428,共7页
本文基于第3代非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅲ)开展了多目标屏蔽智能优化方法研究。以乏燃料运输船舶为对象,采用多目标智能优化程序建立一维离散纵标计算模型,针对舱盖上方区域屏蔽结构(混凝土和聚乙烯厚度)进行优化设计,最终得到1组优化... 本文基于第3代非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅲ)开展了多目标屏蔽智能优化方法研究。以乏燃料运输船舶为对象,采用多目标智能优化程序建立一维离散纵标计算模型,针对舱盖上方区域屏蔽结构(混凝土和聚乙烯厚度)进行优化设计,最终得到1组优化的屏蔽方案。基于优化后的屏蔽方案,建立真实的三维蒙特卡罗计算模型,和基于混凝土、聚乙烯或含硼硅树脂的方案进行对比,评估优化方案的屏蔽效果。评价指标包括屏蔽厚度、重量、总剂量率和价格等。结果显示,基于所开发的多目标屏蔽智能优化方法优化得到的方案各有特点,包含了多个优选的方案,为设计者提供了更丰富的选择。 展开更多
关键词 多目标优化算法 屏蔽 乏燃料运输船舶 第3代非支配排序遗传算法
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算法价格歧视违法性认定的挑战与应对 被引量:4
8
作者 曾迪 《中国流通经济》 北大核心 2025年第2期115-126,共12页
算法技术在数据收集、分析和应用等方面的优势能够帮助经营者快速实现价格歧视,提高经营效率。但算法价格歧视行为却对市场其他主体带来损害性影响,包括破坏社会对网络市场的公平感知、扭曲市场竞争秩序、侵害消费者知情权等传统权利和... 算法技术在数据收集、分析和应用等方面的优势能够帮助经营者快速实现价格歧视,提高经营效率。但算法价格歧视行为却对市场其他主体带来损害性影响,包括破坏社会对网络市场的公平感知、扭曲市场竞争秩序、侵害消费者知情权等传统权利和个人信息权等新型权益。为避免上述系列损害性后果持续扩散,亟须对司法实践如何开展算法价格歧视违法性认定做出回应。然而,基于我国当前相关法条分布零散且适用性不强、违法性认定规则的合理性和可行性存疑、抗辩理由适用不明等现实困境,司法实务部门在处理算法价格歧视案件时仍面临严峻挑战。原有的经营者滥用市场支配地位认定路径和违规处理个人信息认定路径不能满足现实司法实践所需,有必要从立法和司法层面对算法价格歧视违法性认定的第三条路径予以拓展与优化。在立法完善过程中,《电子商务法》作为我国电商领域的综合性法律,尤其适合作为规制算法价格歧视的法律依据,建议该法新增“不正当价格行为”违法认定类型,明确将保护消费者知情权和选择权不受侵犯设为底线,确立过错推定原则以平衡当事人之间的证明责任。在算法价格歧视违法性认定的司法实践中,坚持行为主体聚焦、侵害客体明晰、主观违背注意义务、客观造成消费者利益受损的“四要件”认定方法。在此基础上,《电子商务法》通过与《反垄断法》《个人信息保护法》等多部法律之间的协同配合,进一步夯实算法价格歧视违法性认定的法律基础,才能共同助力司法实践顺利推进。 展开更多
关键词 算法时代 算法价格歧视 消费者权益 违法性认定
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基于轻量级改进RT-DETR边缘部署算法的绝缘子缺陷检测 被引量:3
9
作者 姜香菊 王瑞彤 马彦鸿 《电工技术学报》 北大核心 2025年第3期842-854,共13页
随着新型电力系统的不断发展建设,输电线路绝缘子状态智能化巡检成为必然趋势。为方便“云-边-端协同架构”进行边缘部署,该文提出一种轻量级RT-DETR目标检测算法。首先,采用RT-DETR作为基线算法降低优化难度,提高鲁棒性;其次,选择轻量... 随着新型电力系统的不断发展建设,输电线路绝缘子状态智能化巡检成为必然趋势。为方便“云-边-端协同架构”进行边缘部署,该文提出一种轻量级RT-DETR目标检测算法。首先,采用RT-DETR作为基线算法降低优化难度,提高鲁棒性;其次,选择轻量级EMO作为算法特征提取主干,充分学习绝缘子目标的长距离特征交互及缺陷小目标的局部特征交互,并提出基于轻量级注意力的尺度内特征交互模块和轻量级跨尺度特征融合模块设计轻量级高效混合编码器;再次,在轻量级高效混合编码器中引入定位信息补充分支、使用DIoU损失函数结合迁移学习训练技巧,缓解轻量化造成的算法精度下降问题;最后,构建多天气条件绝缘子数据集进行训练验证。实验结果表明,相较于基线算法,所提算法检测精度达到97.2%,只损失0.7个百分点,而参数量和计算量分别下降67.8%和71.2%,检测速度提升2.5倍,满足多天气条件下的输电线路绝缘子状态巡检准确率及边缘部署轻量化要求。 展开更多
关键词 绝缘子缺陷检测 RT-DETR算法 轻量化 边缘部署 目标检测算法
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社交媒体用户参与算法风险治理的影响因素研究 被引量:2
10
作者 孟玺 李庆霜 霍帆帆 《现代情报》 北大核心 2025年第5期49-65,共17页
[目的/意义]探讨社交媒体用户参与算法风险治理的影响因素,有助于提升我国算法风险治理效果,完善多元共治的算法治理体系。[方法/过程]基于刺激—机体—反应(SOR)模型框架,整合社会认知理论和感知价值理论,根据2 313份问卷调查数据开展... [目的/意义]探讨社交媒体用户参与算法风险治理的影响因素,有助于提升我国算法风险治理效果,完善多元共治的算法治理体系。[方法/过程]基于刺激—机体—反应(SOR)模型框架,整合社会认知理论和感知价值理论,根据2 313份问卷调查数据开展实证研究。[结果/结论]研究结果表明,在总效应模型中,算法素养、政府规制与平台算法责任正向显著影响用户参与治理意愿,政府规制是影响最大的刺激因素。加入感知收益和感知风险中介变量后,算法素养、平台算法责任通过感知收益与感知风险的部分中介作用对用户参与治理意愿产生间接影响;政府规制通过感知收益与感知风险的完全中介作用对用户参与治理意愿产生间接影响。研究发现,感知收益的中介作用比感知风险更加显著。研究结论为完善我国算法风险治理体系提供了理论参考,对激励用户参与以实现算法风险多元协同共治具有积极的实践指导意义。 展开更多
关键词 算法素养 政府规制 平台算法责任 用户参与 风险治理
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智媒时代图像叙事的算法逻辑与文化表征——兼及Sora的影像传播及其权力想象 被引量:2
11
作者 张伟 《福建师范大学学报(哲学社会科学版)》 北大核心 2025年第2期127-137,171,共12页
作为图像表征场域新的技术话语,算法对图像叙事的介入体现在图像生产与传播两个维度。就生产而言,算法创构了数字图像的普遍模式,使得拟像生产更为自主与便捷,同时也改变了传统图像叙事的“纯可视性”,使得操控图像叙事更为可能。就图... 作为图像表征场域新的技术话语,算法对图像叙事的介入体现在图像生产与传播两个维度。就生产而言,算法创构了数字图像的普遍模式,使得拟像生产更为自主与便捷,同时也改变了传统图像叙事的“纯可视性”,使得操控图像叙事更为可能。就图像传播而言,算法推动了图像叙事的“趣味化”定制、促进了对图像信息的深度接受、创新了图像叙事的价值评价体系,也强化了图像叙事的劝服效应。消费意识与日常生活审美化作为图像叙事算法实践的底层逻辑与文化动因,从社会语境层面铺垫了图像表征场域算法传播的运行框架,赋能图像叙事的算法实践。考察图像叙事的算法逻辑,不仅是对智媒时代图像叙事技术本质的深层聚焦,对审议Sora这一算法图像先锋性的艺术实践及其权力表征同样具有参考意义。 展开更多
关键词 算法传播 算法逻辑 图像叙事 视觉文化 智媒时代 人工智能 SORA
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基于粒子群和蜂群算法的无人机路径规划 被引量:2
12
作者 刘晓芬 吴传淑 +1 位作者 张紫瑞 陈珏先 《兵工自动化》 北大核心 2025年第4期107-112,共6页
针对无人机在有威胁战场环境下的2维和3维路径规划问题,提出一种基于粒子群(particleswarm optimization,PSO)和人工蜂群(artificialbeecolony,ABC)混合算法。根据B样条可以修改局部飞行轨迹的特点,引入非均匀B样条曲线优化拐点处的路径... 针对无人机在有威胁战场环境下的2维和3维路径规划问题,提出一种基于粒子群(particleswarm optimization,PSO)和人工蜂群(artificialbeecolony,ABC)混合算法。根据B样条可以修改局部飞行轨迹的特点,引入非均匀B样条曲线优化拐点处的路径,使得到的路径更加平滑,无人机机动转弯相对更少。结果表明:该研究提高了无人机飞行的安全性和高效性,便于无人机的飞行控制跟踪实现。 展开更多
关键词 路径规划 B样条 粒子群算法 人工蜂群算法 飞行控制
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算法审计的现实困境、逻辑框架与实现路径 被引量:1
13
作者 薛丽达 钱莹 《财会通讯》 北大核心 2025年第1期8-16,共9页
立足当下对算法风险治理的迫切需求,如何建立算法审计的逻辑框架发挥审计作用、利用算法审计缓解算法风险成为目前应当解决的问题。算法审计如今面临信息披露风险、制度框架不健全、理论基础薄弱、审计人员不足四大现实困境。基于此,算... 立足当下对算法风险治理的迫切需求,如何建立算法审计的逻辑框架发挥审计作用、利用算法审计缓解算法风险成为目前应当解决的问题。算法审计如今面临信息披露风险、制度框架不健全、理论基础薄弱、审计人员不足四大现实困境。基于此,算法审计框架应围绕算法审计目标、依据以及原则建立,从算法审计与不同审计手段有效联结、不同审计主体人员互动以及法律与审计协同治理三个角度为算法审计提供保障。由此拓展数智时代算法审计的研究,并为算法风险治理手段提供参考。 展开更多
关键词 算法审计 算法风险 逻辑框架 实现路径
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算法推荐服务提供者注意义务新解——以特殊审查义务为中心 被引量:2
14
作者 马一德 赵迪雅 《知识产权》 北大核心 2025年第2期3-23,共21页
我国司法实践对算法推荐服务提供者注意义务的讨论缺乏体系定位与层次分析。我国网络服务提供者注意义务体系并非单一结构,而是由被动审查义务、特殊审查义务组成。是否突破现有体系为算法推荐服务提供者规定更高的注意义务,需回归该体... 我国司法实践对算法推荐服务提供者注意义务的讨论缺乏体系定位与层次分析。我国网络服务提供者注意义务体系并非单一结构,而是由被动审查义务、特殊审查义务组成。是否突破现有体系为算法推荐服务提供者规定更高的注意义务,需回归该体系逐一分析。算法推荐的伪中立性,无法适用被动审查义务,而全面审查义务又与三方主体的权利保护冲突。算法推荐服务提供者承担特殊审查义务的理由不在于,算法推荐技术与信息管理能力存在正相关的假设,而在于我国网络服务提供者的角色转型,且特殊审查义务的风险防控内涵与算法推荐诱发的侵权风险相契合。在个案中,需结合算法推荐服务提供者规模、被推荐作品属性、推荐行为应用场景,考量其特殊审查义务。 展开更多
关键词 算法推荐 算法推荐服务提供者 注意义务 特殊审查义务
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基于监督学习的稀疏矩阵乘算法优选
15
作者 彭林 张鹏 +2 位作者 陈俊峰 唐滔 黄春 《计算机工程与科学》 北大核心 2025年第3期381-391,共11页
稀疏矩阵乘算法中主流的row-by-row计算公式上的SPA、HASH、ESC 3种稀疏矩阵乘实现算法,在对不同的稀疏矩阵进行计算时性能差异显著,在不同非零元规模上单一算法不总是能取得最佳性能,而且单一算法与最优选择存在明显差距。为此,提出了... 稀疏矩阵乘算法中主流的row-by-row计算公式上的SPA、HASH、ESC 3种稀疏矩阵乘实现算法,在对不同的稀疏矩阵进行计算时性能差异显著,在不同非零元规模上单一算法不总是能取得最佳性能,而且单一算法与最优选择存在明显差距。为此,提出了一种基于机器学习的最优稀疏矩阵乘算法选择模型,以给定矩阵集作为数据源,抽取稀疏矩阵的特征,并使用SPA、HASH、ESC计算获得的性能数据进行训练和验证,获得的模型能够仅使用稀疏矩阵的特征即可完成对新数据集的算法优选。实验结果表明,该模型可以获得91%以上的预测准确率,平均性能达到最优选择的98%,是单一算法性能的1.55倍以上,并且可在实际库函数中使用,具有良好的泛化能力和实用价值。 展开更多
关键词 稀疏矩阵乘 SpGEMM SPA算法 HASH算法 ESC算法 机器学习
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改进A^(*)算法融合DWA机器人路径规划研究 被引量:1
16
作者 曾宪阳 张加旺 《电子测量技术》 北大核心 2025年第6期20-27,共8页
在物流机器人运输流程中,路径规划是核心环节,面临路径不够平滑及算法搜索效率低下的挑战。A^(*)算法作为广泛应用的全局路径规划方法,在应用于物流机器人时存在无法有效实现路径平滑等问题。为此,对传统A^(*)算法进行了改进,通过动态... 在物流机器人运输流程中,路径规划是核心环节,面临路径不够平滑及算法搜索效率低下的挑战。A^(*)算法作为广泛应用的全局路径规划方法,在应用于物流机器人时存在无法有效实现路径平滑等问题。为此,对传统A^(*)算法进行了改进,通过动态加权处理启发函数,并利用Floyd算法去除路径中的冗余点,同时引入安全距离机制以防碰撞。此外,还对路径进行了平滑优化,以更好地适应物流机器人的实际移动需求。MATLAB仿真结果显示,改进后的A^(*)算法相比传统算法在转折点数量上平均减少了58.5%,路径长度缩短了3.19%,遍历点数降低了59.9%。进一步结合DWA算法进行局部路径规划,实现了避障功能。通过仿真和实车实验验证了该融合算法的有效性。 展开更多
关键词 A^(*)算法 路径规划 DWA算法 物流机器人 MATLAB仿真
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改进邻域扩展A^(*)算法的移动机器人路径规划 被引量:1
17
作者 董雅文 杨静雯 +1 位作者 张宝锋 赵小惠 《机械设计与制造》 北大核心 2025年第1期291-295,共5页
为解决A^(*)算法在规划路径时存在转折角度过大、路径不平滑的问题,提出改进邻域扩展A^(*)算法。首先,对A^(*)算法搜索范围扩展至24邻域,然后对邻域进行二次数量优化处理得到最终邻域搜索节点。其次,设计具有双层位置导向信息的评价函数... 为解决A^(*)算法在规划路径时存在转折角度过大、路径不平滑的问题,提出改进邻域扩展A^(*)算法。首先,对A^(*)算法搜索范围扩展至24邻域,然后对邻域进行二次数量优化处理得到最终邻域搜索节点。其次,设计具有双层位置导向信息的评价函数,最后对所得路径进行二次平滑处理以剔除冗余节点并削弱路径尖峰的剧烈程度。仿真结果表明,改进邻域扩展A^(*)算法在路径长度、搜索节点数量、规划时间上均优于传统A^(*)算法,且路径无尖峰转角,整体趋势平缓。 展开更多
关键词 点对点路径规划 A^(*)算法 邻域扩展
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基于改进遗传算法的动载荷识别研究 被引量:1
18
作者 秦远田 唐甜 张炉平 《振动.测试与诊断》 北大核心 2025年第1期146-153,205,206,共10页
针对同时识别动载荷位置和大小中的矩阵病态问题,以及将反问题转化为正向识别的最值问题,采用自适应算法和非线性规划对遗传算法(genetic algorithm,简称GA)进行改进,将改进后的混合算法用于求解最值问题,得到动载荷参数。首先,建立频... 针对同时识别动载荷位置和大小中的矩阵病态问题,以及将反问题转化为正向识别的最值问题,采用自适应算法和非线性规划对遗传算法(genetic algorithm,简称GA)进行改进,将改进后的混合算法用于求解最值问题,得到动载荷参数。首先,建立频域识别模型,把理论值与测量值的差值的二范数最小化作为优化目标函数;其次,将该目标函数作为混合算法的评价函数来识别动载荷参数;最后,进行简支梁动载荷识别的仿真和实验,对比了正向识别和逆系统法,讨论了非线性规划代数和噪音对混合算法的影响。研究结果表明:正向识别避免了矩阵求逆病态问题;相比遗传算法和自适应遗传算法,所提出算法可同时更准确和稳定地识别多个动载荷参数,且抗噪性更强。 展开更多
关键词 动载荷识别 遗传算法 自适应算法 非线性规划
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基于折射反向学习机制的樽海鞘群算法 被引量:1
19
作者 钱谦 翟豪 +2 位作者 潘家文 冯勇 李英娜 《小型微型计算机系统》 北大核心 2025年第1期119-127,共9页
由于樽海鞘群算法(SSA)容易陷入局部最优,导致算法收敛能力较差,为了提高算法的搜索性能,本文提出了一种基于折射反向学习的樽海鞘群算法rOSSA.算法根据折射反向学习在解空间中获得反向解,使搜索代理获得更多选择机会,增加算法找到更优... 由于樽海鞘群算法(SSA)容易陷入局部最优,导致算法收敛能力较差,为了提高算法的搜索性能,本文提出了一种基于折射反向学习的樽海鞘群算法rOSSA.算法根据折射反向学习在解空间中获得反向解,使搜索代理获得更多选择机会,增加算法找到更优解的可能性.此外,在折射反向学习中引入概率扰动机制,通过概率扰动机制使搜索代理在迭代后期能够跳出局部最优,从而增强算法的全局搜索能力.最后,通过9个单峰、多峰、复合测试函数和一个工程计算问题将rOSSA与近年提出的一些主流算法进行比较,实验结果有效证明了本文改进算法的有效性. 展开更多
关键词 樽海鞘群算法 搜索性能 折射反向学习 概率扰动
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基于k-means算法的聚类个数确定方法改进 被引量:1
20
作者 王丙参 王国长 魏艳华 《统计与决策》 北大核心 2025年第7期59-64,共6页
文章基于k-means算法探讨了最优聚类个数k*的确定方法:第一类是统计量方法;第二类是聚类算法不稳定性方法,即基于两次聚类结果间的距离,利用交叉验证、随机抽样取交集、自助法来构建聚类算法估计不稳定性指标,并根据投票、最小化均值方... 文章基于k-means算法探讨了最优聚类个数k*的确定方法:第一类是统计量方法;第二类是聚类算法不稳定性方法,即基于两次聚类结果间的距离,利用交叉验证、随机抽样取交集、自助法来构建聚类算法估计不稳定性指标,并根据投票、最小化均值方法确定k^(*)。数值模拟结果显示:在给定k^(*)的情况下,聚类结果与标签的距离或相似度可作为评价聚类结果的指标,为聚类算法评价提供了新的借鉴;基于k-means算法确定k^(*)的前提是数据集根据欧氏距离可明显分为几簇,相对而言,聚类算法不稳定性方法优于统计量方法;对于不稳定性指标,交叉验证估计方法与随机抽样取交集估计方法对抽样个数稳健,抽样个数依次建议略少于样本容量的1/3、80%;自助抽样估计方法由于利用了全部样本,因此效率更高;4种不稳定性指标没有显著差异,投票与最小化均值方法也没有显著差异。 展开更多
关键词 K-MEANS算法 聚类个数 统计量 不稳定性
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