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室内环境下基于最优路径规划的PSO-ACO融合算法 被引量：7
1
作者 刘俊 徐平平 +1 位作者 武贵路 彭杰 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2018年第B11期97-100,共4页
为了使移动机器人在室内障碍物环境下寻找到达指定目的地的最优路径,提出了一种基于粒子群算法(PSO)和蚁群算法(ACO)的改进路径规划的PSO-ACO融合算法。PSO-ACO融合算法针对粒子群算法中粒子容易早熟引起的局部最优问题,采用蚁群算法获... 为了使移动机器人在室内障碍物环境下寻找到达指定目的地的最优路径,提出了一种基于粒子群算法(PSO)和蚁群算法(ACO)的改进路径规划的PSO-ACO融合算法。PSO-ACO融合算法针对粒子群算法中粒子容易早熟引起的局部最优问题,采用蚁群算法获得全局最优解;同时有效地解决了粒子群算法中粒子多样性、种类少,以及蚁群算法中初始化信息素匮乏及耗时过多的问题。仿真结果表明,与粒子群算法和蚁群算法相比,PSO-ACO融合算法在提高算法的全局搜索能力和搜索速度的前提下,极大地改善了算法寻找最优解的能力,实现了最优路径的规划。 展开更多
关键词 室内环境 最优路径规划 粒子群算法 蚁群算法 pso-aco融合算法
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基于PSO-ACO融合算法的物流车辆路径优化与控制研究 被引量：2
2
作者 王秀繁 梁峰 《机床与液压》 北大核心 2020年第12期155-160,共6页
传统蚁群算法在解决物流配送路径问题时容易出现“早熟”问题,使路径寻找速度和优化结果受到影响。为更合理进行车辆路径调度管理,提出一种粒子群-蚁群相融合的物流配送路径规划算法,该算法充分利用粒子群较强的全局搜索能力和搜索速度... 传统蚁群算法在解决物流配送路径问题时容易出现“早熟”问题,使路径寻找速度和优化结果受到影响。为更合理进行车辆路径调度管理,提出一种粒子群-蚁群相融合的物流配送路径规划算法,该算法充分利用粒子群较强的全局搜索能力和搜索速度快的特点,将得到的次优解转化为蚁群算法中的初始信息素的增量,最后利用蚁群算法的正反馈机制求解问题的精确解。研究结果表明:与单一算法相比,融合算法能快速有效地确定物流配送路径,具有较快的寻优速度和收敛精度,更合理的控制物流配送成本。 展开更多
关键词 粒子群算法 蚁群算法 融合 物流车辆
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基于AFD融合算法的运输机器人路径规划方法 被引量：1
3
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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融合改进A^(*)算法和TEB算法的AGV路径规划
4
作者 彭可 刘宏胜 +5 位作者 张志成 朱亮 贺劢勍 张旭辉 曾启瑾 张嗣愿 《计算机科学》 北大核心 2025年第S2期163-169,共7页
为提高AGV的自主导航和自主避障性能,针对A^(*)算法路径规划中存在的长度非最短、拐点多、易碰撞等问题,提出了一种将改进后的A^(*)算法与TEB算法相融合的AGV路径规划方法。首先将搜索领域根据一定的规则增加至12个,扩宽了AGV的搜索视... 为提高AGV的自主导航和自主避障性能,针对A^(*)算法路径规划中存在的长度非最短、拐点多、易碰撞等问题,提出了一种将改进后的A^(*)算法与TEB算法相融合的AGV路径规划方法。首先将搜索领域根据一定的规则增加至12个,扩宽了AGV的搜索视野并使搜索更具导向性;接着在启发函数中添增障碍物因子,使启发函数能够根据地图中障碍物的分布情况自适应改变,有效减少了函数预估误差;最后将改进A^(*)算法规划的全局最优路径分解为全局领航点,在两领航点间采用TEB算法进行局部路径规划,保证AGV在全局最优路径的基础上对动态障碍物进行实时规避。仿真表明,改进A^(*)算法能够显著减少路径的拐点数、长度和节点数。另外,利用全向麦轮底盘搭建AGV实验平台,搭载融合算法进行自主导航和自主避障测验,结果表明,所提算法能够有效缩短AGV的路径长度及行驶时间,且能够安全抵达目标点,验证了其优越性。 展开更多
关键词 AGV 路径规划 A^(*)算法 TEB算法 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
5
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
6
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
7
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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融合改进A^(∗)算法与DWA的AGV实时路径规划及避障研究 被引量：1
8
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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基于改进融合算法的无人机自主路径规划
9
作者 崔宇 刘璐 +2 位作者 刘丹 杨智轶 薛晨阳 《火力与指挥控制》 北大核心 2025年第9期11-17,共7页
无人机在复杂环境中执行自主导航任务时,应具备快速且安全地确定最佳路径的能力。由于环境中可能存在未知障碍物影响无人机飞行过程,提出一种基于改进A^(*)算法与优化动态窗口法的融合算法,在全局路径最优的基础上针对动、静态障碍物获... 无人机在复杂环境中执行自主导航任务时,应具备快速且安全地确定最佳路径的能力。由于环境中可能存在未知障碍物影响无人机飞行过程,提出一种基于改进A^(*)算法与优化动态窗口法的融合算法,在全局路径最优的基础上针对动、静态障碍物获取局部最优路径,提高路径搜索和障碍物响应效率,生成符合无人机运动的飞行轨迹。通过仿真验证了融合算法的有效性,满足复杂环境下无人机自主路径规划的需求。 展开更多
关键词 无人机 路径规划 改进A^(*)算法 动态窗口法 融合算法
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基于多模态特征融合和粒子群优化的无人机地形匹配算法
10
作者 梁丽月 余道杰 +4 位作者 杜剑平 白艺杰 柴梦娟 李涛 周佳乐 《强激光与粒子束》 北大核心 2025年第11期180-188,共9页
为改善复杂电磁环境下无人机导航受影响需实现自主定位问题,提出一种基于多模态特征融合和粒子群算法优化的地形匹配算法。针对单一模态特征易受电磁干扰定向破坏的问题,并兼顾无人机机载内存与实时性要求,该算法从合成孔径雷达图像提... 为改善复杂电磁环境下无人机导航受影响需实现自主定位问题,提出一种基于多模态特征融合和粒子群算法优化的地形匹配算法。针对单一模态特征易受电磁干扰定向破坏的问题,并兼顾无人机机载内存与实时性要求,该算法从合成孔径雷达图像提取旋转不变均匀局部二值模式特征,以及从高程图提取频域能量分布特征。针对特征数值尺度差异导致的融合偏差问题,设计基于特征敏感度的动态权重特征融合方法,以融合后的堪培拉距离作为相似性测度标准。在匹配阶段,粒子群算法代替了传统遍历搜索,优化整个搜索匹配过程。实验结果表明,基于本文构建的包含山地、平原、特征稀疏沙漠等典型区域的测试数据集,所提地形匹配算法的匹配成功率均不低于90%。在分别注入高斯、相干斑和脉冲三种噪声后,该算法具有良好的鲁棒性,与单模态算法相比,匹配成功率上升30%。 展开更多
关键词 地形匹配算法 多模态特征融合 粒子群优化算法 堪培拉距离 特征敏感度
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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：6
11
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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基于融合改进A^(*)和ACO算法的农用无人车多目标路径规划
12
作者 唐国伟 张小栋 +1 位作者 侯鹏飞 王超 《中国农机化学报》 北大核心 2025年第12期255-260,共6页
为使农用无人车避开障碍物快速遍历农作物多目标点病害完成喷药作业,结合巡检无人机获取全局地物信息和病害位置信息的优势,提出一种基于融合改进A^(*)和ACO算法的农用无人车多目标路径规划方法。首先,针对传统A^(*)算法规划路径拐点多... 为使农用无人车避开障碍物快速遍历农作物多目标点病害完成喷药作业,结合巡检无人机获取全局地物信息和病害位置信息的优势,提出一种基于融合改进A^(*)和ACO算法的农用无人车多目标路径规划方法。首先,针对传统A^(*)算法规划路径拐点多的问题,提出一种改进A^(*)(IA^(*))算法,用于求解两两目标点之间的最短避障距离和拐点较少的最优路径;其次,为提升蚁群优化(ACO)算法的收敛精度,提出一种改进蚁群优化(IACO)算法,用于求解出一条收敛精度较高且遍历多目标点的最短路线;最后,通过融合IA^(*)算法和IACO算法,用于规划在避障环境下遍历多目标点的最优路径。仿真结果表明,IA^(*)算法在复杂环境模型验证中,拐点数平均减少40%;IACO算法规划路线长度的平均值、标准差和极差均优于ACO算法,在取10个目标点时,IACO算法标准差为0,算法收敛精度更高,鲁棒性更好;在两种辣椒地环境模型中,通过融合路径规划算法能够规划出拐点少且遍历所有目标点的最优路径。 展开更多
关键词 农用无人车 多目标 全局路径规划 改进A^(*)算法 改进蚁群优化算法 融合路径规划算法
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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
13
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
14
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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基于改进融合蚁群A^(*)算法的路径规划方法 被引量：1
15
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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面向通遥融合卫星互联网的两阶段迭代数传调度算法
16
作者 李海 李勇军 +4 位作者 张泰江 李玉 赵尚弘 王杰 韩悦 《通信学报》 北大核心 2025年第6期73-88,共16页
针对通信和遥感功能融合的卫星互联网(通遥融合卫星互联网)中的数传调度问题,联合考虑差异化数传任务需求,包括直连卫星通信终端在内的各类地面接收资源以及遥感数据星间卸载等因素,在满足数传时间窗口和卫星能耗等约束条件的前提下,建... 针对通信和遥感功能融合的卫星互联网(通遥融合卫星互联网)中的数传调度问题,联合考虑差异化数传任务需求,包括直连卫星通信终端在内的各类地面接收资源以及遥感数据星间卸载等因素,在满足数传时间窗口和卫星能耗等约束条件的前提下,建立了以数传收益最大化为目标的数传调度约束满足模型。鉴于该调度模型的变量规模巨大且约束间相互紧密耦合,难以直接进行求解,基于分治策略提出了一种两阶段迭代数传调度(TSIDTS)算法。在第一阶段,通过动态邻域搜索算法对时延敏感型数传任务进行调度;在第二阶段,提出一种贪婪型自适应大邻域搜索算法为时延容忍型数传任务分配数传资源。在两阶段迭代优化过程中,引入Metropolis准则来提高全局搜索能力。仿真结果表明,TSIDTS算法相较于同类型数传调度算法能够有效提高数传收益,同时证实了星间通信链路可以显著提高遥感数据下传的时效性。 展开更多
关键词 卫星通信 卫星遥感 通遥融合卫星互联网 两阶段迭代数传调度算法
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基于多传感器信息融合的侵彻引信计层算法
17
作者 任慧玲 郝永平 +1 位作者 李金峰 刘新让 《传感器与微系统》 北大核心 2025年第11期128-131,共4页
针对弹丸在高速侵彻过程中因过载信号受应力波等干扰影响而导致的信号异常粘连等引起的计层误差,提出了一种基于多传感器信息融合的侵彻引信计层算法。通过对弹丸侵彻过程进行仿真模拟,获取侵彻过载信号,该算法通过将三轴加速度传感器... 针对弹丸在高速侵彻过程中因过载信号受应力波等干扰影响而导致的信号异常粘连等引起的计层误差,提出了一种基于多传感器信息融合的侵彻引信计层算法。通过对弹丸侵彻过程进行仿真模拟,获取侵彻过载信号,该算法通过将三轴加速度传感器和压力传感器信号与窗函数在时域进行卷积加权,生成融合信号,基于融合信号来设计识别策略以实现精确计层。仿真结果表明:该算法可以提取到弹丸侵彻过程的特征信号,在一定程度上解决了因单一信号引起的计层误差,可以实现控制起爆信号。 展开更多
关键词 多传感器 信息融合 侵彻引信 计层算法
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基于多算法融合的动力电池SOC估计
18
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
19
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
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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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