为了解决岩石声发射定位到时拾取困难、方程组无解导致其精度不高甚至无法定位的问题,提出一种基于向量自回归赤池信息准则(vector auto regressive-Akaike information criterion,简称VAR-AIC)到时拾取并结合智能优化算法求解的新型定...为了解决岩石声发射定位到时拾取困难、方程组无解导致其精度不高甚至无法定位的问题,提出一种基于向量自回归赤池信息准则(vector auto regressive-Akaike information criterion,简称VAR-AIC)到时拾取并结合智能优化算法求解的新型定位算法。利用改进的VAR-AIC方法对信号到时进行精确拾取,通过牛顿-拉夫森思想将非线性定位方程组转化为目标函数,最终借助智能优化算法迭代求解进行定位。断铅试验结果表明:基于VAR-AIC法通过瞬时频率确定到时范围、选择特征函数精准确定到时大幅度提升了声发射到时拾取精度。通过对比原子轨道搜索、灰狼算法、自适应粒子群算法性能,发现原子轨道搜索算法在保证定位精度的同时迭代速度更快。在此基础上,提出了基于VAR-AIC精确到时拾取和原子轨道搜索算法(improve vector auto regression-Akaike information criterion-atomic orbital search,简称IVA-AOS)相结合的岩石声发射定位方法。与传统的互相关+Geiger算法、牛顿迭代算法以及PCI-Express8机器自带算法相比,IVA-AOS定位算法定位误差更小、精度更高,有效地解决了传统定位算法容易出现无解的问题,为岩石声发射定位提供了一种新的思路与方法。展开更多
生态学研究领域中对智能算法的使用呈现越来越丰富的趋势,其解决了许多重要问题。智能算法的应用已逐渐成为生态学研究的重要话题。研究以中国知网(CNKI核心)和Web of Science核心数据库中42439篇智能算法在生态学领域应用的相关学术论...生态学研究领域中对智能算法的使用呈现越来越丰富的趋势,其解决了许多重要问题。智能算法的应用已逐渐成为生态学研究的重要话题。研究以中国知网(CNKI核心)和Web of Science核心数据库中42439篇智能算法在生态学领域应用的相关学术论文为依据,借助文献计量学软件CiteSpace.6.3R1,介绍2013—2023年间国内外研究热点的发展现状和情况;根据每种智能算法在生态学优化、预测和评估研究中的作用,分类论述其实际研究过程和应用特征;分析智能算法应用的优势和当前存在的局限性;回顾智能算法对生态学研究的意义,并提出了对未来发展前景的展望。展开更多
文摘为了解决岩石声发射定位到时拾取困难、方程组无解导致其精度不高甚至无法定位的问题,提出一种基于向量自回归赤池信息准则(vector auto regressive-Akaike information criterion,简称VAR-AIC)到时拾取并结合智能优化算法求解的新型定位算法。利用改进的VAR-AIC方法对信号到时进行精确拾取,通过牛顿-拉夫森思想将非线性定位方程组转化为目标函数,最终借助智能优化算法迭代求解进行定位。断铅试验结果表明:基于VAR-AIC法通过瞬时频率确定到时范围、选择特征函数精准确定到时大幅度提升了声发射到时拾取精度。通过对比原子轨道搜索、灰狼算法、自适应粒子群算法性能,发现原子轨道搜索算法在保证定位精度的同时迭代速度更快。在此基础上,提出了基于VAR-AIC精确到时拾取和原子轨道搜索算法(improve vector auto regression-Akaike information criterion-atomic orbital search,简称IVA-AOS)相结合的岩石声发射定位方法。与传统的互相关+Geiger算法、牛顿迭代算法以及PCI-Express8机器自带算法相比,IVA-AOS定位算法定位误差更小、精度更高,有效地解决了传统定位算法容易出现无解的问题,为岩石声发射定位提供了一种新的思路与方法。
文摘生态学研究领域中对智能算法的使用呈现越来越丰富的趋势,其解决了许多重要问题。智能算法的应用已逐渐成为生态学研究的重要话题。研究以中国知网(CNKI核心)和Web of Science核心数据库中42439篇智能算法在生态学领域应用的相关学术论文为依据,借助文献计量学软件CiteSpace.6.3R1,介绍2013—2023年间国内外研究热点的发展现状和情况;根据每种智能算法在生态学优化、预测和评估研究中的作用,分类论述其实际研究过程和应用特征;分析智能算法应用的优势和当前存在的局限性;回顾智能算法对生态学研究的意义,并提出了对未来发展前景的展望。
