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基于KF-BPNN融合算法的电池循环寿命预测方法 被引量：5
1
作者 张宁 刘一飞 +1 位作者 汤建林 李佳宽 《海军工程大学学报》 CAS 北大核心 2022年第5期39-44,共6页
为了解决实际应用过程中电池循环寿命预测精度较低的问题,提出卡尔曼滤波-BP神经网络(KF-BPNN)融合算法对电池的循环寿命进行预测。该方法选用电池内阻作为循环寿命的评估参数,利用BPNN预测电池的内阻值,并将预测内阻值作为KF算法的观... 为了解决实际应用过程中电池循环寿命预测精度较低的问题,提出卡尔曼滤波-BP神经网络(KF-BPNN)融合算法对电池的循环寿命进行预测。该方法选用电池内阻作为循环寿命的评估参数,利用BPNN预测电池的内阻值,并将预测内阻值作为KF算法的观测值来修正卡尔曼滤波观测方程系数,从而提高循环寿命预测精度。实验结果表明:融合算法的预测精度有了明显提高。 展开更多
关键词 电池循环寿命 电池寿命预测 内阻 kf-bpnn融合算法
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基于AFD融合算法的运输机器人路径规划方法
2
作者 袁杰 张迎港 +3 位作者 加尔肯别克 张宁宁 刘超 谢霖伟 《农业机械学报》 北大核心 2025年第6期594-607,共14页
为提高运输机器人在导航中的自主性和安全性,需要进行有效合理的路径规划。本研究提出了一种改进型AFD(A*Fuzzy-DWA)融合算法,以解决经典A*算法在运输机器人路径规划中存在的问题,如搜索时间长、路径冗余、拐点多且不平滑、动态避障能... 为提高运输机器人在导航中的自主性和安全性,需要进行有效合理的路径规划。本研究提出了一种改进型AFD(A*Fuzzy-DWA)融合算法,以解决经典A*算法在运输机器人路径规划中存在的问题,如搜索时间长、路径冗余、拐点多且不平滑、动态避障能力不足等。该算法通过设计障碍率评价指标优化评价函数以减少搜索时间和遍历节点,进而设计Smooth Floyd方法简化全局路径,并采用圆内切平滑策略进一步优化路径,最后设计评价函数权重模糊推理方法提高局部路径规划效率,从而实现全面的路径优化。仿真实验结果表明,与对比算法相比,AFD算法在静态和动态环境下的全局及局部路径长度和运行时间均显著减小。实际场景验证进一步证实了该算法在提升运输机器人自主导航能力和安全性方面的有效性。 展开更多
关键词 运输机器人 路径规划 Smooth Floyd方法 圆内切策略 模糊推理 融合算法
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融合属性编码与集成学习的混合推荐算法
3
作者 邱宁佳 董伟杰 《计算机工程与设计》 北大核心 2025年第2期508-514,共7页
为解决传统推荐算法对用户与物品的基础属性信息利用不充分,以及使用单一推荐算法导致推荐模型表达能力不足的问题。提出一种融合属性编码与集成学习的混合推荐算法。利用轻量的梯度提升机算法对用户与物品的基本属性信息进行融合编码处... 为解决传统推荐算法对用户与物品的基础属性信息利用不充分,以及使用单一推荐算法导致推荐模型表达能力不足的问题。提出一种融合属性编码与集成学习的混合推荐算法。利用轻量的梯度提升机算法对用户与物品的基本属性信息进行融合编码处理,丰富数据特征多样性;将线性算法与非线性算法混合作为基本模型,采用袋装的方式进行集成,提高算法模型推荐效果。实验结果表明,该混合推荐算法在多个评估标准上相比传统算法均有改善和提升。 展开更多
关键词 混合推荐算法 集成学习 特征编码 特征融合 特征剪枝 自助采样 并行训练
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基于广邻域模拟退火算法的点融合程序设计及优化
4
作者 翟文鹏 赵新玥 魏鹏 《安全与环境学报》 北大核心 2025年第9期3671-3679,共9页
随着点融合技术的推广应用,研究通过设计以及优化提升终端区运行效率,采用最小化总飞行时间、最小化燃油消耗、最小化污染物排放3个目标函数建立点融合优化模型,并基于广邻域模拟退火算法进行求解以优化模型。以河南郑州新郑国际机场作... 随着点融合技术的推广应用,研究通过设计以及优化提升终端区运行效率,采用最小化总飞行时间、最小化燃油消耗、最小化污染物排放3个目标函数建立点融合优化模型,并基于广邻域模拟退火算法进行求解以优化模型。以河南郑州新郑国际机场作为研究案例,考虑到机场终端区离场过程中存在的冲突风险,研究点融合技术优化,并在点融合运行背景下进行航班排序优化,得到一组Parato最优解,使得机场、航空公司可以根据自身需求选择更倚重的目标函数值。结果显示,总飞行时间最多可降低18%、总燃油消耗最多可降低10%、总污染排放最多可降低6%,这有效提升了终端区运行效率。 展开更多
关键词 环境工程学 点融合技术 多目标优化 广邻域模拟退火算法
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基于多重信息融合分析的图书动态自组织分类算法
5
作者 窦淑庆 刘思豆 《现代电子技术》 北大核心 2025年第11期169-173,共5页
为提高图书资源管理的智能化水平以及个性化服务的精准度,文中提出一种基于深度学习和多重信息融合分析的图书馆动态自组织分类算法。在构建数据感知与处理基本架构的基础上,引入深度学习算法对各类数据中的海量信息进行快速分析与感知... 为提高图书资源管理的智能化水平以及个性化服务的精准度,文中提出一种基于深度学习和多重信息融合分析的图书馆动态自组织分类算法。在构建数据感知与处理基本架构的基础上,引入深度学习算法对各类数据中的海量信息进行快速分析与感知,同时对感知后的数据进行动态分类,从而实现大规模数据的智能化处理。基于深度学习算法,引入多重信息融合技术,对各类数据的多种信息进行有效识别与融合,实现对读者行为和偏好的精准捕捉,为图书资源的优化管理提供了技术解决方案。为了验证所提方法的正确性和有效性,设计了数值实验进行测试。实验结果表明,所提方法的数据分类准确率可达99.10%,能够满足大型图书馆的智能化数据管理与分类需求。 展开更多
关键词 图书资源管理 智能化水平 个性化服务 深度学习 多重信息融合分析 动态自组织分类算法 数据分类准确率
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基于蚁群算法与人工势场法融合的移动机器人路径规划 被引量：3
6
作者 邓冬冬 许建民 +1 位作者 孟寒 杨炜 《仪器仪表学报》 北大核心 2025年第2期1-16,共16页
为解决移动机器人在复杂环境和动态障碍物条件下规划出的全局路径质量差以及局部路径易于陷入局部最优等问题,提出一种基于蚁群算法与人工势场法的融合算法。首先,针对传统蚁群算法全局搜索能力差,收敛速度慢等问题,优化了其搜索方式,... 为解决移动机器人在复杂环境和动态障碍物条件下规划出的全局路径质量差以及局部路径易于陷入局部最优等问题,提出一种基于蚁群算法与人工势场法的融合算法。首先,针对传统蚁群算法全局搜索能力差,收敛速度慢等问题,优化了其搜索方式,构建了新的信息素更新规则,引入了修正后的启发式信息,设计了路径节点优化策略以提高其路径质量和搜索效率;其次,通过将移动机器人到目标点的相对距离加入到斥力势场函数中以及设置子目标点来解决传统人工势场法存在目标不可达和局部极小值的问题;最后,融合改进后的蚁群算法和改进后的人工势场法来提高融合算法在复杂动态和静态环境下的路径规划性能。通过仿真分析选取改进人工势场法的参数组合。仿真结果表明:改进蚁群算法较传统蚁群算法最优路径缩短26.23%,路径转折点减少60.00%,搜索效率提升73.75%;改进人工势场法有效地解决了传统人工势场法的局限性同时提高了其局部避障能力;融合算法在保持贴合全局最优路径的前提下能够规划出无碰撞平滑路径。实验结果表明:在实际场景中,与现有传统算法相比,改进蚁群算法规划出的路径更短;在Gazebo物理仿真平台中,融合算法能够对静态障碍物进行有效避障,验证了其理论可行性。 展开更多
关键词 移动机器人 路径规划 蚁群算法 人工势场法 融合算法
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基于立木拓扑特征的ULS-TLS点云融合算法——以银杏人工林为例
7
作者 李纪霖 孙圆 +4 位作者 纪北京 张忻慧 温小荣 刘玉华 余鹏飞 《中南林业科技大学学报》 北大核心 2025年第8期29-40,共12页
【目的】基于树木位置构建立木拓扑特征(Topological characteristics of standing trees,TCS)融合算法,尝试配准融合不同平台点云数据以提取高精度的单木测树因子。【方法】在平地、坡地2种地形林地对银杏人工林进行有叶、无叶2期扫描... 【目的】基于树木位置构建立木拓扑特征(Topological characteristics of standing trees,TCS)融合算法,尝试配准融合不同平台点云数据以提取高精度的单木测树因子。【方法】在平地、坡地2种地形林地对银杏人工林进行有叶、无叶2期扫描。将地基激光扫描获得的地面点云数据作为源点云,将无人机载激光扫描获得的空中点云数据作为目标点云,分别提供地面拓扑特征和冠层最高点拓扑特征。在设定的标准差圆搜索域内运用K近邻(K-nearest neighbor,KNN)算法搜索各树位置邻域内相近邻的树位置点,构建形成不规则三角网(Triangulated irregular network,TIN)对。通过计算每对TIN中三角形的角度和面积相似性构建相似性矩阵TSM(Triangular similarity matrix,TSM),进而构建得分矩阵,找到最大得分TIN对中匹配的“树-树”对。提取2类拓扑点集以计算转换参数并应用到目标点云完成粗配准,最后利用ICP算法完成精配准融合,提取各平台及融合点云的单木测树因子并进行精度评价。【结果】1)基于TCS算法粗配准后的点云数据集精配准融合误差(RMSE_((reg)),R_(MSE(reg)))均小于0.170 m,无叶期平地和坡地的R_(MSE(reg))分别下降了0.237、0.445 m,有叶期平地和坡地的R_(MSE(reg))分别下降了0.046、0.170 m。平地误差均低于坡地,无叶期平地R_(MSE(reg))(0.088 m)较有叶期(0.146 m)降低39.7%,无叶期坡地R_(MSE(reg))较有叶期降低42.6%,验证了无叶期配准效果较有叶期更优,同一棵树的树冠和树干部分融合效果得到改进,树干与树冠部分偏移量进一步降低;2)融合点云提取胸径的相对系数(R^(2),R)为0.944~0.992,均方根误差(RMSE,R_(MSE))为1.734~2.108 cm,与TLS点云的提取结果相差不大;3)融合点云提取的树高在有叶及无叶期均取得最优效果,R为0.825~0.902,RMSE为0.995~1.840 m,优于TLS与ULS点云;4)融合点云提取冠幅的结果较优,R为0.817~0.861,R_(MSE)为0.963~1.334 m。【结论】融合点云提取的单木测树因子精度验证了该算法在研究区的适用性,为ULS-TLS激光扫描技术在复杂冠形及不同时相、不同地形条件下林地调查中的应用推广提供了新方法。 展开更多
关键词 激光雷达 点云融合算法 单木测树因子提取 银杏人工林
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基于跨域图像潜在空间多尺度融合的仿生设计算法应用
8
作者 章艺敏 黄晓英 +3 位作者 黄正洋 杨超翔 万永菁 蒋翠玲 《计算机工程》 北大核心 2025年第5期266-278,共13页
在工业设计领域,仿生设计是一种从自然界中汲取灵感并将生物特征与产品设计巧妙结合的方法。然而,传统仿生设计方法往往存在创新性不足的问题,难以有效融合抽象生物灵感与具象产品形态。为了解决上述问题,提出一种跨域图像多尺度仿生融... 在工业设计领域,仿生设计是一种从自然界中汲取灵感并将生物特征与产品设计巧妙结合的方法。然而,传统仿生设计方法往往存在创新性不足的问题,难以有效融合抽象生物灵感与具象产品形态。为了解决上述问题,提出一种跨域图像多尺度仿生融合算法BioFusion,旨在实现产品与生物特征的高质量融合。首先采用热启动优化反演方法,将图像映射至生成对抗网络(GAN)的生成器潜在空间,然后通过基于少样本微调的生成模型域扩展,将基于产品数据集训练的潜在空间扩展至包含生物特征的融合空间,之后提出一种跨域多尺度插值融合方法LISM,有效整合产品图像域和生物图像域的语义特征。在自建的产品数据集上训练该算法模型,并在反演质量及跨域图像融合效果方面将其与DGBID、Smooth Diffusion等方法进行对比,实验结果表明,BioFusion能够生成逼真且富有形态感知的融合图像,在弗雷谢特距离(FID)、图像插值标准差(ISTD)和融合图像质量(BIQI)上表现较好,分别达到34.65、18.37和1.11。此外,BioFusion在多尺度仿生融合方面表现良好,能够生成包含不同维度语义信息的融合图像,从而为设计者提供丰富的仿生设计灵感和参考。 展开更多
关键词 仿生设计 BioFusion算法 跨域图像 多尺度插值融合 生成对抗网络
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融合改进A^(∗)算法与DWA的AGV实时路径规划及避障研究
9
作者 赵倩 石宇强 《现代制造工程》 北大核心 2025年第5期91-98,共8页
为解决使用传统A^(∗)算法进行自动导引车(Automated Guided Vehicle,AGV)路径规划时存在的问题,如算法搜索节点多、路径存在冗余节点且不平滑,以及无法处理复杂环境下出现的随机障碍物等问题,设计了一种融合改进A^(∗)算法和动态窗口(Dyn... 为解决使用传统A^(∗)算法进行自动导引车(Automated Guided Vehicle,AGV)路径规划时存在的问题,如算法搜索节点多、路径存在冗余节点且不平滑,以及无法处理复杂环境下出现的随机障碍物等问题,设计了一种融合改进A^(∗)算法和动态窗口(Dynamic Window Approach,DWA)算法的AGV实时路径规划及避障方法。首先,在传统A^(∗)算法评价函数的基础上设计了自适应评价函数,使得算法在搜索过程中根据周围环境自适应调整,从而提高算法的快速性和灵活性;其次,针对路径存在冗余节点的问题,采用Floyd算法进行双向平滑度路径优化,删除多余节点,保留关键拐点,减少转向次数,有效提高路径平滑度,充分保障了AGV运行稳定性;最后,将改进A^(∗)算法与DWA算法相结合,实现了路径规划的全局最优和动态避障的有效融合。这一综合方法不仅增强了AGV在复杂环境中的路径规划能力,还提高了避障性能,为AGV的实际应用提供了更加可靠的解决方案。 展开更多
关键词 A^(∗)算法 动态窗口算法 融合算法 自动导引车 实时路径规划 动态避障
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基于多算法融合的动力电池SOC估计
10
作者 王志福 张顺顺 +2 位作者 罗崴 闫愿 李仁杰 《科学技术与工程》 北大核心 2025年第24期10294-10303,共10页
精确预测动力电池的荷电状态(state of charge, SOC)是电池管理系统(battery management system, BMS)的关键技术,对动力电池的性能和安全具有重要意义。但电池在采集数据的环节会产生噪声从而影响动力电池SOC估计精度,所以提出一种基... 精确预测动力电池的荷电状态(state of charge, SOC)是电池管理系统(battery management system, BMS)的关键技术,对动力电池的性能和安全具有重要意义。但电池在采集数据的环节会产生噪声从而影响动力电池SOC估计精度,所以提出一种基于粒子群优化深度置信网络和自适应扩展卡尔曼/自适应H_(∞)滤波(particle swarm optimization and deep belief network and adaptive extended Kalman filter/adaptive H-infinite filtering fusion, PSO-DBN-AEKF/AHIFF)相融合的电池SOC估计方法。首先,用粒子群优化算法(particle swarm optimization, PSO)对深度置信网络(deep belief network, DBN)加以改进得到粒子群优化深度置信网络(particle swarm optimization and deep belief network, PSO-DBN)进行SOC估计,以避免局部最优问题同时提高计算速率。然后,针对电池数据噪声的问题,通过自适应扩展卡尔曼滤波(adaptive extended Kalman filter, AEKF)来减少白噪声的影响,使用自适应H_(∞)滤波(adaptive H-infinite filtering fusion, AHIFF)来减少有色噪声的影响,并使用SOC融合估计器实现不同噪声情况下的最优估计策略。实验结果表明:PSO-DBN-AEKF/AHIFF融合算法相较于传统算法在高斯白噪声、有色噪声干扰下的SOC估计结果具有更高的预测精度和鲁棒性。 展开更多
关键词 动力电池 荷电状态(SOC) 融合算法 有色噪声
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融合多维特征与多元宇宙优化算法的脑电信号处理 被引量：1
11
作者 谷学静 杨赵辉 +1 位作者 郭宇承 刘佳 《中国测试》 北大核心 2025年第3期131-138,共8页
针对运动想象脑电信号(MI-EEG)具有非线性、时变复杂、分类识别准确率低等问题,提出一种基于多维特征融合并使用多元宇宙算法优化支持向量机的方法进行脑电信号处理。首先,使用小波包变换(WPT)对预处理后的EEG信号进行时频分解,并选择... 针对运动想象脑电信号(MI-EEG)具有非线性、时变复杂、分类识别准确率低等问题,提出一种基于多维特征融合并使用多元宇宙算法优化支持向量机的方法进行脑电信号处理。首先,使用小波包变换(WPT)对预处理后的EEG信号进行时频分解,并选择与运动想象相关的时频信息;然后,分别通过模糊散布熵(fuzzy dispersion entropy,FDE)和公共空间模式(CSP)对WPT获得的特征集进行处理,得到相应的非线性特征和空域特征,并通过并行特征融合方法将两组特征进行融合;最后,导入基于多元宇宙优化算法(multi verse optimizer,MVO)优化的支持向量机(SVM)分类器中实现最终的分类任务。分别在2003年和2005年国际BCI大赛数据集上进行验证,最终平均分类准确率达到93.57%和88.03%,可知该文方法在分类准确率上得到显著提高。 展开更多
关键词 脑电信号 特征融合 模糊散布熵 多元宇宙优化算法
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基于算法融合的地铁运营致灾源传导网络构建与应用
12
作者 胡莹莹 丁小兵 +1 位作者 齐杰仪 王志诚 《铁道运输与经济》 北大核心 2025年第9期191-200,共10页
为探讨地铁运营事故风险链式传导机理,精准化断链防控,建立算法融合的地铁运营致灾源传导网络模型。首先,通过TF-IDF算法进行文本挖掘,结合累积分布曲线拐点法标定判断阈值,确定运营致灾源;其次,通过R语言可视化确定Apriori算法的最优阈... 为探讨地铁运营事故风险链式传导机理,精准化断链防控,建立算法融合的地铁运营致灾源传导网络模型。首先,通过TF-IDF算法进行文本挖掘,结合累积分布曲线拐点法标定判断阈值,确定运营致灾源;其次,通过R语言可视化确定Apriori算法的最优阈值,挖掘致灾源间强关联规则,进而构建以致灾源为节点、强关联规则为有向边的传导网络;再次,采用贝叶斯网络推估致灾源二元组间传导概率,从人员伤亡、列车延误和设施损坏维度量化致灾度,构建以致灾频率与灾害度二者函数表征为权重的有向赋权致灾源传导网络。最后,以调度日志数据实证分析表明:构建的网络模型综合评价指标Fi达90.1%,具有较高适用性,可准确挖掘致灾源间传导关系,揭示风险演化路径,关键节点断链防控,可降低5.52%系统灾害度,实现15.12万元年度风险效益。为地铁运营安全管理从被动响应向主动预防转型提供理论基础和技术支持。 展开更多
关键词 地铁运营安全 风险链 文本挖掘 Apriori算法与贝叶斯网络融合 风险控制
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时间序列分析下车联网无线传感设备数据融合算法
13
作者 邹琴琴 陈烽 《传感技术学报》 北大核心 2025年第4期705-710,共6页
为了提升车联网无线传感设备数据的融合精度,降低融合耗时和能量消耗,提出一种时间序列分析下车联网无线传感设备数据融合算法。通过小波阈值方法对车联网多个无线传感设备采集数据进行去噪处理;其次,创建ARMA时间序列分析模型,预测数... 为了提升车联网无线传感设备数据的融合精度,降低融合耗时和能量消耗,提出一种时间序列分析下车联网无线传感设备数据融合算法。通过小波阈值方法对车联网多个无线传感设备采集数据进行去噪处理;其次,创建ARMA时间序列分析模型,预测数据时间序列变化;最后,根据当前数据和预测的未来数据计算节点信任值,将数据汇聚到信任值最高的节点中,以此实现数据融合。仿真分析结果表明:这种融合方法在车联网无线传感设备数据融合中,融合的平均误差低于0.1,平均绝对误差低于0.2,平均相对误差低于0.25,均方根误差低于0.08,节点能量的利用率高于90%,融合耗时在1 s以内,具有融合精确率高、能量消耗小和用时短的优势,传感数据融合效果良好。 展开更多
关键词 无线传感设备 数据去噪 时间序列分析 ARMA模型 数据融合算法
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融合词间句间多关系建模的评论推荐算法
14
作者 邓策渝 李段腾川 +2 位作者 胡奕仁 王晓光 李志飞 《计算机科学》 北大核心 2025年第4期119-128,共10页
评论作为最常见的辅助信息,能够直观地表达用户的喜好和物品的属性,被研究者们广泛应用于优化推荐算法的预测精度。然而,目前评论推荐算法仍存在不足,主要体现在忽略了对评论文本多粒度特征的建模和对用户偏好、物品属性这一对异质特征... 评论作为最常见的辅助信息,能够直观地表达用户的喜好和物品的属性,被研究者们广泛应用于优化推荐算法的预测精度。然而,目前评论推荐算法仍存在不足,主要体现在忽略了对评论文本多粒度特征的建模和对用户偏好、物品属性这一对异质特征的关联性交互学习,导致模型无法充分提取评论信息,影响了模型精度。因此,提出了融合词间句间多关系建模的评论推荐算法(MR4R),通过分析评论文本的词间重要性关系和句间时序动态关系,抽取不同层次的特征信息;设计了融合预测层,对用户偏好与物品属性特征间的关联性挖掘过程进行优化,并通过高阶非线性计算进行评分预测。选取了4个不同场景的数据集,并将所提模型与目前主流的7种推荐算法进行比较。实验结果表明,融合词间句间多关系建模的推荐算法能够充分提取评论中蕴含的信息,显著提升了平均推荐精度,具有更强的推荐性能。 展开更多
关键词 评论推荐算法 深度学习 多关系建模 时序特征建模 异质特征融合与交互
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基于多融合算法的青年男性三维足型类别划分及特征提取
15
作者 白啸天 刘静民 +4 位作者 霍洪峰 王朋飞 武梦旖 王冲 邢泽宇 《医用生物力学》 北大核心 2025年第3期638-645,共8页
目的 通过将我国青年男性足型进行分类,提取出足型的特征指标,构建足型常模数据库。方法 采集1 483名青年健康男性的足型数据,通过谱聚类算法进行足型类别划分,采用深度神经网络(deep neural network,DNN)进行分类模型的训练,结合逐层... 目的 通过将我国青年男性足型进行分类,提取出足型的特征指标,构建足型常模数据库。方法 采集1 483名青年健康男性的足型数据,通过谱聚类算法进行足型类别划分,采用深度神经网络(deep neural network,DNN)进行分类模型的训练,结合逐层相关传播(layer-wise relevance propagation,LRP)和相关系数法完成足型特征的提取,对比不同足型特征差异。结果 通过谱聚类得到4种足型分类,其中足型1表现为翘拇指、内收小趾、高足跟宽足;足型2表现为拇指外翻的窄足;足型3表现为拇指外翻的低弓足;足型4表现为翘拇指的高弓足。结合可解释神经网络和相关系数法,从27个足型指标中提取出踵心到足底长、拇指高、足舟骨高、足跟外缘高、拇外翻角度、小趾角度、足背围、后跟角度、纵弓角度9个指标,所提取指标构建的分类模型总判别准确率达93.67%。结论 我国青年男性分可为4种常规足型,在后足、中足和前足3个部分,可提取包含长度、高度、围度和角度共9个足型特征指标,为构建符合我国青年男性足型常模数据和足踝生物力学研究提供理论和数据支持。 展开更多
关键词 足型 特征提取 谱聚类 多融合算法 深度神经网络 逐层相关传播
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RNN与MLP融合算法在永磁同步电机谐波抑制中的应用
16
作者 李学成 郭俊杰 徐龙翔 《重庆理工大学学报(自然科学)》 北大核心 2025年第4期106-115,共10页
针对永磁同步电动机的5次和7次谐波电流问题,提出了一种循环神经网络(RNN)与多层神经网络(MLP)的电流谐波抑制算法。该算法通过2个独立的RNN网络实现电压补偿值的回归预测,并利用MLP网络对不同的预测值进行决策融合。将融合后的补偿值... 针对永磁同步电动机的5次和7次谐波电流问题,提出了一种循环神经网络(RNN)与多层神经网络(MLP)的电流谐波抑制算法。该算法通过2个独立的RNN网络实现电压补偿值的回归预测,并利用MLP网络对不同的预测值进行决策融合。将融合后的补偿值注入电机绕组,以有效抑制谐波电流。仿真与实验结果表明,该算法在抑制永磁同步电动机的5次和7次谐波电流方面性能优越,不仅提高了RNN网络算法的逼近精度,还增强了整体的谐波电流抑制效果。 展开更多
关键词 永磁同步电机 电流谐波抑制算法 循环神经网络 多层神经网络 决策融合
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基于改进融合蚁群A^(*)算法的路径规划方法
17
作者 张代雨 杨超翔 +2 位作者 鲍超明 鲁昂奇 曾大兴 《舰船科学技术》 北大核心 2025年第9期96-101,共6页
针对水下机器人在运用于蚁群计算求解路线规划问题时的收束速度过慢,较易进入局部最优求解,以及搜索速度的低下等现象,提出一种可以应用于水下机器人中的混合蚁群计算方法。首先,使用栅格法构建问题中的环境模式,并在此基础上采用A^(*)... 针对水下机器人在运用于蚁群计算求解路线规划问题时的收束速度过慢,较易进入局部最优求解,以及搜索速度的低下等现象,提出一种可以应用于水下机器人中的混合蚁群计算方法。首先,使用栅格法构建问题中的环境模式,并在此基础上采用A^(*)算法更新初始信息素浓度,在信息素初期,也可以起到指导作用;其次,通过对蚁群计算的像素更新方法和节点转移概率方法中的启发方法加以改进,来提高算法的精确程度;最后,通过对PYTHON仿真试验证明,该方法的收敛速度和目标搜索寻优时间都得以提高。 展开更多
关键词 水下机器人 蚁群算法 路径规划 融合算法 参数优化
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基于数据融合及GA-BP算法的GEO高能电子通量预测
18
作者 陈建飞 方美华 +2 位作者 吴康 宋定一 王彪 《中国空间科学技术(中英文)》 北大核心 2025年第2期124-132,共9页
为了提高GEO大于2 MeV电子通量提前一天的预测效率,采用基于模拟退火算法和最小二乘拟合的数据融合算法处理GOES系列卫星电子通量数据,以融合后的数据为基础建立遗传算法优化BP神经网络(GA-BP)模型。模型输入参数包括太阳风速度、地磁指... 为了提高GEO大于2 MeV电子通量提前一天的预测效率,采用基于模拟退火算法和最小二乘拟合的数据融合算法处理GOES系列卫星电子通量数据,以融合后的数据为基础建立遗传算法优化BP神经网络(GA-BP)模型。模型输入参数包括太阳风速度、地磁指数(包括SYM/H、Ap、AU、AE、Dst)、大于0.6 MeV电子积分通量和大于2 MeV电子积分历史通量,各参数的时间分辨率均为日均值;同时以1999-2007年的数据为训练集,使用数据融合后的GA-BP模型预测2008-2010年的电子积分通量,将预测结果与其他经典模型的预测结果进行比较。结果表明:采用模拟退火算法将位于75°W区域的卫星数据投影到135°W区域,数据误差变小,融合效果更好;大于2 MeV电子通量提前1天预测效率为0.863,最高预测效率可达0.931,优于以往很多模型的预测精度。 展开更多
关键词 GEO卫星 GA-BP算法 模拟退火算法 数据融合 高能电子通量预测 深层充电
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联合RGB属性融合与FCM聚类算法的浅海浊积砂体精细表征——以莺歌海盆地X气田为例
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作者 赵兴 李磊 +5 位作者 薛国庆 张忠坡 袁晓婷 柴亚伟 杨潘 徐勇 《海洋地质前沿》 北大核心 2025年第8期40-54,共15页
浅海浊流沉积体系控制下X气田浊积砂体沉积特征复杂、空间展布不清,制约着油气资源的开发。基于测井、岩芯、三维地震等资料,联合分频RGB属性融合技术与FCM聚类算法开展浊积砂体精细表征,取得以下3点认识:①研究区浊积砂体表现出强振幅... 浅海浊流沉积体系控制下X气田浊积砂体沉积特征复杂、空间展布不清,制约着油气资源的开发。基于测井、岩芯、三维地震等资料,联合分频RGB属性融合技术与FCM聚类算法开展浊积砂体精细表征,取得以下3点认识:①研究区浊积砂体表现出强振幅高连续性的地震反射特征,15、35、55 Hz分频地震属性切片的RGB融合效果与浊积砂体的空间展布响应程度最佳,砂体预测厚度与实际钻遇砂体厚度较为吻合,相关系数R^(2)约为0.94;②FCM算法能够完成优选地震属性的有效聚类,依据5个聚类组的平面特征,初步划分出3类浊积砂体;③研究区泥质沉积背景上发育带状侧积体、环状侧积体、水道堤岸、水道-分支水道、近端朵体、远端朵体6类沉积单元,预测环状、带状侧积体、远端朵体为有利砂体。 展开更多
关键词 浅海浊流 浊积砂体 RGB属性融合 FCM算法 聚类分析
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面向复杂战场的异源探测器数据融合算法
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作者 王湛岩 王德飞 刘虎 《探测与控制学报》 北大核心 2025年第1期119-124,共6页
面对以集群化、智能化目标为主体的复杂战场,异源探测器可以从不同维度探测目标的相关信息,弥补单一传感器量测信息的片面性。基于军用探测器的特点,提出卡尔曼滤波算法多域扩展、异源数据的信息融合及两步分类方法。将集中式融合算法... 面对以集群化、智能化目标为主体的复杂战场,异源探测器可以从不同维度探测目标的相关信息,弥补单一传感器量测信息的片面性。基于军用探测器的特点,提出卡尔曼滤波算法多域扩展、异源数据的信息融合及两步分类方法。将集中式融合算法从同源数据融合拓展至异源数据融合,并分析算法在实战环境下的运用。利用仿真实例对算法进行检验,证明算法在满足实时性要求的同时,也提高了关联融合的精度与准确性,满足复杂战场环境下信息融合的要求。 展开更多
关键词 异源探测器 复杂战场环境 集中式关联融合算法 实战运用
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