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Direct P-code acquisition algorithm based on bidirectional overlap technique 被引量:1
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作者 Ying Xu Lijuan Xu +1 位作者 Hong Yuan Ruidan Luo 《Journal of Systems Engineering and Electronics》 SCIE EI CSCD 2014年第4期538-546,共9页
According to the signal-to-noise ratio (SNR) loss of average algorithms in direct P-code acquisition method, this paper analyzes the SNR performance of the overlap average algorithm quantitatively, and derives the r... According to the signal-to-noise ratio (SNR) loss of average algorithms in direct P-code acquisition method, this paper analyzes the SNR performance of the overlap average algorithm quantitatively, and derives the relationship of SNR loss with overlap shift value and initial average phase difference in the overlap average algorithm. On this basis, the bidirectional overlap average algorithm based on optimal correlation SNR is proposed. The algorithm maintains SNR consistent in the entire initial average phase difference space, and has a better SNR performance than the overlap average algorithm. The effectiveness of the algorithm is verified by both theoretical analysis and simulation results. The SNR performance of the bidirectional overlap average algorithm is 5 dB better than that of the direct average algorithm, and 2 dB better than that of the overlap average algorithm, which provides the support for direct P-code acquisition in low SNR. 展开更多
关键词 P-CODE direct acquisition direct average algorithm bidirectional overlap algorithm.
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改进双向A^(*)联合最优控制的无人农机轨迹规划
2
作者 李钰 孙金林 +1 位作者 马莉 丁世宏 《电子测量与仪器学报》 北大核心 2025年第4期34-41,共8页
为了解决无人农机在复杂狭窄的非结构化环境下轨迹规划效率低且容易陷入局部解的问题,提出了一种改进双向A^(*)算法联合最优控制的方法。首先,引入方向导向搜索并改进启发式函数,加快双向A^(*)在大规模复杂环境中的路径规划速度,同时设... 为了解决无人农机在复杂狭窄的非结构化环境下轨迹规划效率低且容易陷入局部解的问题,提出了一种改进双向A^(*)算法联合最优控制的方法。首先,引入方向导向搜索并改进启发式函数,加快双向A^(*)在大规模复杂环境中的路径规划速度,同时设计路径平滑策略,减少路径拐点,提升参考路径的质量;接着,针对最优控制问题中避障约束的处理难度随障碍物密度增大而显著上升的问题,构建安全驾驶走廊,降低环境复杂度对计算效率的影响;最后,基于车辆非线性运动学模型制定惩罚迭代框架,逐步求解优化问题,提高轨迹规划成功率,获取全局最优或近似最优轨迹。在3种不同规模的地图仿真,结果表明,提出的改进双向A^(*)算法与A^(*)算法相比,规划时间和路径长度平均减少了48.0%和5.2%,路径也更平滑。在无人农机轨迹规划中,所提方法与改进Hybrid A^(*)算法、变体1和变体2相比,生成的轨迹代价分别减少了19.3%、5.4%和33.1%,轨迹质量具有明显的优势,为实际应用提供了有效的解决方案。 展开更多
关键词 双向A^(*)算法 路径规划 最优控制 无人农机
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移动机器人用改进的双向A^(*)二次路径规划算法 被引量:3
3
作者 李炯逸 李强 +2 位作者 张新闻 Zin Myo Htet 蔡永斌 《系统仿真学报》 北大核心 2025年第2期498-507,共10页
针对传统A*算法存在规划路径与障碍物相交、规划的路径拐点多和搜索时间长等问题,提出了一种面向室内环境改进的双向A^(*)二次路径规划算法。通过对地图进行膨胀处理,解决了规划路径与障碍物相交的问题;通过引入新的启发函数和双向扩展... 针对传统A*算法存在规划路径与障碍物相交、规划的路径拐点多和搜索时间长等问题,提出了一种面向室内环境改进的双向A^(*)二次路径规划算法。通过对地图进行膨胀处理,解决了规划路径与障碍物相交的问题;通过引入新的启发函数和双向扩展等方法,提高了双向A^(*)算法的搜索速度和精度;引入转弯代价函数和自适应权重,减少了拐点数量;利用二次规划和二阶贝塞尔曲线对路径进行平滑处理,删除了允余节点和不符合实际移动的拐角。仿真结果表明:算法的搜索速度提高了55.7%,路径长度缩短了15.6%,拐点和拐角减小了31.6%和56.1%。 展开更多
关键词 评价函数 路径平滑 双向A^(*)算法 二次规划 路径规划 移动机器人
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基于双向搜索改进A^(*)算法的无人艇全局路径规划 被引量:1
4
作者 梅梦磊 陈顺洪 +1 位作者 菅永坤 白立 《舰船科学技术》 北大核心 2025年第5期97-102,共6页
为解决传统A^(*)算法搜索效率低、路径拐点多、贴近障碍物等问题,结合无人艇特性,提出一种改进A^(*)算法。首先,引入人工势场法对评价函数进行改进,考虑障碍物斥力场的影响,提高路径安全性;其次,通过改进节点遍历方式和双向搜索机制减... 为解决传统A^(*)算法搜索效率低、路径拐点多、贴近障碍物等问题,结合无人艇特性,提出一种改进A^(*)算法。首先,引入人工势场法对评价函数进行改进,考虑障碍物斥力场的影响,提高路径安全性;其次,通过改进节点遍历方式和双向搜索机制减少搜索节点,提高路径规划速度;最后,对生成路径进行二次优化,删除冗余节点,提升路径平滑性。仿真结果表明,开阔水域场景下改进A^(*)算法在安全性、路径长度、路径平滑性、规划速度方面均有较大提升;岛礁区场景下改进A^(*)算法虽然在路径长度上有所牺牲,但安全性、路径平滑性、规划速度方面具有明显优势。研究成果可为无人艇全局路径规划问题研究提供一定的参考。 展开更多
关键词 路径规划 改进A^(*)算法 斥力场 双向搜索
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Evolutionary many objective optimization based on bidirectional decomposition 被引量:1
5
作者 LYU Chengzhong LI Weimin 《Journal of Systems Engineering and Electronics》 SCIE EI CSCD 2019年第2期319-326,共8页
The decomposition based approach decomposes a multi-objective problem into a series of single objective subproblems, which are optimized along contours towards the ideal point. But non-dominated solutions cannot sprea... The decomposition based approach decomposes a multi-objective problem into a series of single objective subproblems, which are optimized along contours towards the ideal point. But non-dominated solutions cannot spread uniformly, since the Pareto front shows different features, such as concave and convex. To improve the distribution uniformity of non-dominated solutions, a bidirectional decomposition based approach that constructs two search directions is proposed to provide a uniform distribution no matter what features problems have. Since two populations along two search directions show differently on diversity and convergence, an adaptive neighborhood selection approach is presented to choose suitable parents for the offspring generation. In order to avoid the problem of the shrinking search region caused by the close distance of the ideal and nadir points, a reference point update approach is presented. The performance of the proposed algorithm is validated with four state-of-the-art algorithms. Experimental results demonstrate the superiority of the proposed algorithm on all considered test problems. 展开更多
关键词 MANY objective optimization bidirectional DECOMPOSITION REFERENCE UPDATE EVOLUTIONARY algorithm
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基于双向A^(*)-APF算法的船舶路径规划研究 被引量:5
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作者 孟凡齐 孙潇潇 +2 位作者 朱金善 梅斌 郑沛洁 《大连海洋大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第3期506-515,共10页
为解决目前船舶路径规划算法中存在的全局非最优解和局部最优解等问题,在双向A^(*)算法的基础上加入了优化函数PathOptimization和IsClear,以去除冗余拐点,缩短全局路径距离;在人工势场法(artificial potential field,APF)的基础上,设... 为解决目前船舶路径规划算法中存在的全局非最优解和局部最优解等问题,在双向A^(*)算法的基础上加入了优化函数PathOptimization和IsClear,以去除冗余拐点,缩短全局路径距离;在人工势场法(artificial potential field,APF)的基础上,设定离散化步长函数、斥力感应阈值和临时终点,以避免局部最优解和震荡问题;实现两种算法的融合算法(双向A^(*)-APF算法),在MATLAB模拟的相同栅格图中,对比算法改进前后的模拟试验数据。结果表明,融合算法平均减少了50%的冗余拐点,平均减少了47.5%的算法搜索时间,平均缩短了7%的路径距离,能够同时安全规避动态障碍物和静态障碍物。研究表明,双向A^(*)-APF算法可用于解决船舶路径全局非最优解和局部最优解等问题。 展开更多
关键词 双向A^(*)算法 人工势场法 路径规划 融合算法
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基于优化双向A^(*)与人工势场法的无人机三维航迹规划 被引量:5
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作者 唐宇洋 郑恩辉 邱潇 《空军工程大学学报》 CSCD 北大核心 2024年第5期69-75,共7页
针对传统A^(*)算法在无人机航迹规划中面对复杂环境和高动态任务时存在搜索速度慢、冗余节点多等问题,提出了一种基于优化双向A^(*)算法和人工势场相结合的三维无人机航迹规划方法。通过采用双向搜索机制并设置权重系数优化启发函数,引... 针对传统A^(*)算法在无人机航迹规划中面对复杂环境和高动态任务时存在搜索速度慢、冗余节点多等问题,提出了一种基于优化双向A^(*)算法和人工势场相结合的三维无人机航迹规划方法。通过采用双向搜索机制并设置权重系数优化启发函数,引入自适应步长策略,利用调节因子动态调整双向A^(*)搜索步长,综合考虑全局规划与实时避障需求提出了Bi-A^(*)PF算法。仿真实验表明:与传统的航迹规划方法相比,Bi-A^(*)PF算法不仅能够使无人机在三维环境下高效规划出一条期望航迹,还能有效避开突发威胁。 展开更多
关键词 无人机 双向A^(*)算法 人工势场算法 航迹规划
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基于改进双向A^(*)算法的软管线束自动布置方法 被引量:2
8
作者 乔凯 张宏涛 彭威 《现代制造工程》 CSCD 北大核心 2024年第8期136-143,共8页
为了解决传统A^(*)算法在软管线束路径规划时搜索节点过多、折弯过大,以及难以满足多种布线约束等问题,提出一种基于改进双向A^(*)算法的软管线束自动布置方法。首先,为了满足管线两端的接口方向约束,采用双向搜索策略,动态定义正、反... 为了解决传统A^(*)算法在软管线束路径规划时搜索节点过多、折弯过大,以及难以满足多种布线约束等问题,提出一种基于改进双向A^(*)算法的软管线束自动布置方法。首先,为了满足管线两端的接口方向约束,采用双向搜索策略,动态定义正、反向搜索的目标节点;其次,引入双重权重参数优化评价函数并加入折弯代价,减少管线的拐点和折弯角度;然后,提出基于自适应步长的邻域搜索方法,并在搜索过程中设定父拐点和加入折弯角度限制约束,以提高搜索效率并满足管线最小弯曲半径要求;最后,针对搜索路径拐点较多和路径不平滑问题,提出基于节点过滤和B样条曲线插值的软管光顺方法。实验仿真表明,与传统A^(*)算法相比,所提方法规划出的管线路径拐点和搜索路径节点数都有较大减少,生成的软管路径光顺平滑,满足实际布线约束。 展开更多
关键词 软管线束 双向A^(*)算法 自动布线 邻域扩展 接口方向
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掘进机回转台疲劳寿命预测及影响因素研究 被引量:1
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作者 田立勇 张佳豪 +2 位作者 于宁 于晓涵 张硕 《工程设计学报》 北大核心 2025年第1期92-101,共10页
掘进机回转台在截割煤岩时承受偏载荷及强冲击作用,其性能影响掘进机的工作效率及安全性。为探究掘进机回转台疲劳寿命的影响因素及最佳服役参数,提出了一种基于Kriging代理模型和DEM-MFBD(discrete element model-multi flexible body ... 掘进机回转台在截割煤岩时承受偏载荷及强冲击作用,其性能影响掘进机的工作效率及安全性。为探究掘进机回转台疲劳寿命的影响因素及最佳服役参数,提出了一种基于Kriging代理模型和DEM-MFBD(discrete element model-multi flexible body dynamics,离散单元法-多柔性体动力学)双向耦合技术的回转台疲劳寿命预测方法。首先,建立了掘进机截割部与回转台的空间受力模型,明确了截割部与回转台的受力规律。然后,联合RecurDyn与EDEM软件对回转台进行双向刚柔耦合动力学仿真分析,获得了回转台在工作状态下的应力分布。最后,利用拉丁超立方抽样法选取15组掘进机服役参数作为输入,以回转台疲劳寿命为响应,建立了对应的Kriging代理模型,并利用粒子群优化算法对代理模型进行寻优,得到了回转台在最佳服役参数下的疲劳寿命。结果表明,当掘进机的截割头转速为54 r/min、回转台横摆速度为1.003 m/min、截割臂垂直摆角为7°时,回转台的疲劳寿命最长。结合DEM-MFBD双向耦合技术、Kriging代理模型与粒子群优化算法来探究掘进机的最佳服役参数,可为回转类部件的优化设计提供新思路。 展开更多
关键词 回转台 DEM-MFBD双向耦合技术 疲劳寿命预测 Kriging代理模型 粒子群优化算法
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基于优化VMD和BiLSTM的短期负荷预测 被引量:3
10
作者 谢国民 陆子俊 《电力系统及其自动化学报》 北大核心 2025年第4期30-39,共10页
针对电力负荷数据周期性强、波动性高,预测效果不佳的问题,建立一种基于优化变分模态分解、改进沙猫群优化(improved sand cat swarm optimization,ISCSO)算法和双向长短时记忆(bidirectional long short-term memory,BiLSTM)网络的集... 针对电力负荷数据周期性强、波动性高,预测效果不佳的问题,建立一种基于优化变分模态分解、改进沙猫群优化(improved sand cat swarm optimization,ISCSO)算法和双向长短时记忆(bidirectional long short-term memory,BiLSTM)网络的集成预测模型。首先,对原始电力负荷数据进行变分模态分解,降低数据复杂度,在变分模态分解中,引入白鲸算法对分解层数和惩罚因子寻优,优化分解效果。其次,采用Logistic混沌映射、螺旋搜索和麻雀思想引入的多策略改进方法,增加原始沙猫群优化算法的种群多样性,提升收敛精度和全局搜索能力,并用改进后的算法对BiLSTM中的超参数进行优化。然后,结合AdaBoost集成学习算法构建ISCSO-Bi LSTM-AdaBoost预测模型,将分解后的各分量输入模型预测。最后将各预测值叠加,得到最终预测结果。实验结果表明,本文建立的组合模型预测精度高,稳定性强。 展开更多
关键词 电力负荷预测 变分模态分解 双向长短期记忆网络 改进沙猫群优化算法 集成学习算法
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基于特征工程与仿生优化算法构建河流溶解氧预测模型 被引量:1
11
作者 李鹏程 苏永军 +1 位作者 王钰 贾悦 《中国农村水利水电》 北大核心 2025年第2期37-44,共8页
河流水体中溶解氧骤增或耗竭均会引发系列环境污染、物种多样性破坏等问题,准确预测河流溶解氧(DO)浓度对河流水环境治理具有重要意义。为提高模型输入特征的可解释性及模型精度,获取河流DO浓度最优预测模型,研究利用黄河流域山西境内... 河流水体中溶解氧骤增或耗竭均会引发系列环境污染、物种多样性破坏等问题,准确预测河流溶解氧(DO)浓度对河流水环境治理具有重要意义。为提高模型输入特征的可解释性及模型精度,获取河流DO浓度最优预测模型,研究利用黄河流域山西境内水质监测站点数据,以双向长短期记忆网络(BiLSTM)为基础,结合卷积神经网络模型(CNN)和注意力机制(Attention Mechanism),基于随机森林模型(RF)进行特征优选,建立RF-CNN-BiLSTM-Attention(RF-CBA)模型,进一步利用吸血水蛭优化算法(BSLO)、黑翅鸢优化算法(BKA)、白鲨优化算法(WSO)等仿生优化算法,构建了BSLO-RF-CBA、BKA-RF-CBA、WSO-RF-CBA共3种优化模型,并与深度学习中CNN-A、LSTM-A、BiLSTM-A、CBA、RF-CBA模型对比,分析得到河流溶解氧预测结果,以平均绝对误差(MAE)、均方根误差(RMSE)、均方误差(MSE)、决定系数(R2)、全绩效指标(GPI)和相对误差(MAPE)评价不同模型精度,结果表明:(1)RF模型通过对影响河流DO特征值进行排序、筛选,可消除冗余特征对水质预测模型的影响,提高预测精度。(2)利用仿生算法优化RF-CBA模型的神经元数量、学习率、正则化系数等参数,模型模拟精度进一步提升,总体上捕捉到了DO波动的时间序列特征,模型表现出强稳定性和泛化能力。(3)BSLO-RF-CBA模型模拟精度最高,对DO变化捕捉能力突出,具有更强的捕获全局依赖关系的能力,推荐用于河流溶解氧预测模型。该模型具备扩展至不同河流溶解氧等污染物浓度预测的能力,为河流水体污染预警与系统化管理提供技术支撑。 展开更多
关键词 溶解氧 双向长短期记忆网络机 特征优选 仿生优化算法 耦合模型
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基于相空间重构-深度学习的燃煤电厂主汽温预测模型 被引量:1
12
作者 金秀章 赵大勇 +1 位作者 赵术善 畅晗 《中国电机工程学报》 北大核心 2025年第10期3924-3933,I0030,共11页
针对由于火电机组调峰需求导致的燃烧状态不稳定,进而导致主蒸汽温度频繁波动难以预测的问题,该文提出一种基于相空间重构(phase space reconstruction,PSR)的双向门控循环单元(bidirectional gate recurrent unit,biGRU)主蒸汽温度预... 针对由于火电机组调峰需求导致的燃烧状态不稳定,进而导致主蒸汽温度频繁波动难以预测的问题,该文提出一种基于相空间重构(phase space reconstruction,PSR)的双向门控循环单元(bidirectional gate recurrent unit,biGRU)主蒸汽温度预测模型。首先,利用互信息法筛选相关变量,对其进行相空间重构处理得到输入变量。然后,利用注意力机制(attentionmechanism,AM)确定各输入变量权重系数,再利用雪消融优化算法(snow ablation optimizer,SAO)优化biGRU超参数,建立相空间重构-雪消融优化-双向门控循环单元-注意力机制的主汽温预测模型(PSR-SAO-biGRU-AM预测模型)。最后,将该预测模型与未加入注意力机制、未加入SAO寻优算法、未加入相空间重构的模型进行对比验证。结果表明,相较于其他模型,提出的PSR-SAO-biGRU-AM预测模型的均方根误差、平均绝对百分比误差最小,预测精度最高,在主汽温波动剧烈仍能够准确预测,具有很好的动态特性。 展开更多
关键词 主汽温 相空间重构 雪消融优化算法 双向门控循环单元 注意力机制
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基于Delaunay网格和双向搜索的多无人机空中作战通道规划
13
作者 李强 万路军 +1 位作者 吕茂隆 肖博漪 《空军工程大学学报》 北大核心 2025年第5期89-97,共9页
针对多无人机实际作战场景,为实现快速穿越控制区抵达作战区域的目的,提出了基于Delaunay三角网格剖分的空中作战通道规划方法。首先,通过对战场空域分布结构的离散化处理,利用Delaunay三角网格剖分构建搜索地图;然后,通过计算网格的纵... 针对多无人机实际作战场景,为实现快速穿越控制区抵达作战区域的目的,提出了基于Delaunay三角网格剖分的空中作战通道规划方法。首先,通过对战场空域分布结构的离散化处理,利用Delaunay三角网格剖分构建搜索地图;然后,通过计算网格的纵横比,评估并检测生成网格的质量,进而对网格进行优化以提高其质量;最后,通过设计双向搜索策略对A^(*)算法进行改进,在生成的地图中进行成本最小化的路径规划,实现了对已规划路径进行通道化处理的效果。实验结果表明,该研究提出的空中作战通道规划方法能够有效规避威胁,体现了该方法的有效性和优越性。 展开更多
关键词 多无人机作战 DELAUNAY三角剖分 空中作战通道规划 A^(*)算法 双向搜索
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基于模态分解和误差修正的短期电力负荷预测
14
作者 鄢化彪 李东丽 +2 位作者 黄绿娥 张航菘 姚龙龙 《电子测量技术》 北大核心 2025年第5期92-101,共10页
针对电力负荷非线性、高波动性和强随机性等特性导致无法充分提取时序特征引起预测误差较大的问题,提出了基于改进的自适应白噪声完全集合经验模态分解和误差修正的双向时间卷积网络-双向长短期记忆网络短期电力负荷预测方法。先由最大... 针对电力负荷非线性、高波动性和强随机性等特性导致无法充分提取时序特征引起预测误差较大的问题,提出了基于改进的自适应白噪声完全集合经验模态分解和误差修正的双向时间卷积网络-双向长短期记忆网络短期电力负荷预测方法。先由最大信息系数筛选出与负荷高度相关的特征集,以削弱特征冗余;通过改进的自适应白噪声完全集合经验模态分解将高波动性的负荷分解为频率各异的本征模态分量和残差,以降低非平稳性;引入样本熵将复杂度相近的分量重构成新子序列,以降低计算量;然后,结合并行双向时间卷积网络提取不同尺度的特征,利用双向长短期记忆网络对负荷序列初步预测,使用麻雀优化算法对神经网络超参数调优;最后,误差序列通过误差修正模块对初始预测值进行修正。经实验验证,与其他预测模型相比,RMSE最多降低51.42%,最少降低34.26%,验证了模型的准确性和有效性。 展开更多
关键词 电力负荷 短期预测 自适应经验模态分解 样本熵 双向时间卷积网络 双向长短期记忆 麻雀搜索算法
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基于WOA-CNN-BiGRU的PEMFC性能衰退预测
15
作者 陈贵升 刘强 许杨松 《电源技术》 北大核心 2025年第4期831-840,共10页
针对PEMFC性能预测领域中存在的预测精度不足和泛化能力有限的问题,提出了一种结合鲸鱼优化算法(WOA)、卷积神经网络(CNN)和双向门控循环单元(BiGRU)的PEMFC输出性能预测方法。首先,采用最大信息系数从大量数据中提取对PEMFC输出性能影... 针对PEMFC性能预测领域中存在的预测精度不足和泛化能力有限的问题,提出了一种结合鲸鱼优化算法(WOA)、卷积神经网络(CNN)和双向门控循环单元(BiGRU)的PEMFC输出性能预测方法。首先,采用最大信息系数从大量数据中提取对PEMFC输出性能影响显著的特征,以降低计算复杂度。然后,结合CNN的特征提取能力和BiGRU在处理双向时间依赖性数据上的优势建立CNNBiGRU模型,并通过WOA优化其超参数进一步提升预测的准确性。最后,与传统预测模型进行对比,验证所建模型的优越性。实验结果表明:在训练集占比为60%时,模型在三种不同工况PEMFC老化数据集上的RMSE分别为0.0017、0.0014和0.0110,证明CNN-BiGRU模型具有较高的预测精度以及良好的泛化能力。 展开更多
关键词 PEMFC 性能衰退 鲸鱼优化算法 卷积神经网络 双向门控循环单元
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基于AF-BiTCN的弹道中段目标HRRP识别
16
作者 王晓丹 王鹏 +2 位作者 宋亚飞 向前 李京泰 《北京航空航天大学学报》 北大核心 2025年第2期349-359,共11页
针对弹道中段目标高分辨距离像(HRRP)的时序特征提取和识别问题,为充分利用弹道中段目标HRRP的双向时序信息,进一步提高识别性能,提出一种基于加性融合双向时间卷积神经网络(AF-BiTCN)的识别方法。对HRRP数据采用双向时序滑窗法处理为... 针对弹道中段目标高分辨距离像(HRRP)的时序特征提取和识别问题,为充分利用弹道中段目标HRRP的双向时序信息,进一步提高识别性能,提出一种基于加性融合双向时间卷积神经网络(AF-BiTCN)的识别方法。对HRRP数据采用双向时序滑窗法处理为双向序列;构建BiTCN逐层提取HRRP的双向深层时序特征,并将双向时序特征采用加性策略融合;利用更加稳健的融合特征实现对弹道中段目标的识别,并使用Adam算法优化AF-BiTCN的收敛速度和稳定性。实验结果表明:所提的基于AF-BiTCN的弹道中段目标HRRP识别方法较堆叠选择长短期记忆网络(SLSTM)、堆叠门控循环单元(SGRU)等6种时序方法具有更高的准确率和更快的识别速度,在测试集上达到了96.60%的准确率,并且在噪声数据集上表现出更好的鲁棒性。 展开更多
关键词 双向时间卷积神经网络 弹道目标识别 特征融合 高分辨距离像 滑窗算法
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基于IPOA-MSCNN-BiLSTM-Attention模型的刀具磨损状态识别
17
作者 杨焕峥 崔业梅 +1 位作者 薛洪惠 徐玲 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2025年第7期158-163,共6页
刀具状态监测直接影响产品加工质量,为了提高刀具磨损状态识别的准确性,构建了IPOA-MSCNN-BiLSTM-Attention模型。首先,采用多尺度卷积神经网络(MSCNN)和双向长短时记忆网络(BiLSTM)来学习数据的时空特征;其次,引入注意力机制(Attention... 刀具状态监测直接影响产品加工质量,为了提高刀具磨损状态识别的准确性,构建了IPOA-MSCNN-BiLSTM-Attention模型。首先,采用多尺度卷积神经网络(MSCNN)和双向长短时记忆网络(BiLSTM)来学习数据的时空特征;其次,引入注意力机制(Attention)以增强对关键信息的关注度;再次,提出了一种改进的鹈鹕优化算法(IPOA),用于优化模型多尺度卷积神经网络的参数。该算法结合自适应惯性权重因子、柯西变异和麻雀警戒机制策略,在CEC2005至CEC2022的众多函数性能测试中综合表现优于传统POA等5种算法;最后,在工业控制计算机(IPC)上运行了模型。结果表明,该模型在刀具磨损状态识别方面表现出较高的识别精度,可提高加工安全与生产效率。 展开更多
关键词 刀具磨损 状态监测 改进的鹈鹕优化算法 多尺度卷积神经网络 双向长短时记忆网络
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考虑空间分异性的土石坝变形安全分区评价指标拟定模型
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作者 王雷 王晓玲 +1 位作者 张君 王佳俊 《天津大学学报(自然科学与工程技术版)》 北大核心 2025年第11期1205-1217,共13页
针对传统大坝安全评价指标仅表征整体结构安全状态而忽略了变形测点空间分布差异性与类聚性,由此导致其无法揭示坝体局部安全状况的问题,本研究提出了基于改进算数优化算法优化注意力双向门控循环单元自编码器、凝聚型层次聚类(AHC)与... 针对传统大坝安全评价指标仅表征整体结构安全状态而忽略了变形测点空间分布差异性与类聚性,由此导致其无法揭示坝体局部安全状况的问题,本研究提出了基于改进算数优化算法优化注意力双向门控循环单元自编码器、凝聚型层次聚类(AHC)与超阈值(POT)理论的土石坝变形安全分区评价指标拟定模型.首先,本文建立一种有效的序列数据降维模型,通过引入注意力机制耦合双向门控循环单元自编码器,解决了传统单向门控循环单元序列信息提取不完整及数据降维过程中的信息丢失问题.其次,设计了一种混沌搜索策略改进的算数优化算法,显著提升了网络超参数的优化效率,有效避免了深度学习模型超参数优化易陷入局部最优解的问题.随后,采用基于曼哈顿距离的AHC方法,有效实现了坝体变形监测数据的空间分区,并在空间分区基础上结合POT理论进行安全诊断指标拟定.实际土石坝工程案例分析结果表明:本文所提方法的聚类性能优异,聚类评价轮廓系数高达0.886,戴维斯-鲍丁指数低至0.151,显著优于现有方法;安全诊断指标考虑了坝体结构的空间分异性,合理性显著提高.本研究所提方法提升了大坝变形监测数据挖掘的深度与精度,为大坝安全监测与评价指标研究提供了新思路. 展开更多
关键词 土石坝 安全评价指标拟定 算数优化算法 双向门控循环单元 自编码器 注意力机制 凝聚型层次聚类 超阈值模型
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目标支路减维的接地网双向故障诊断方法
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作者 商立群 马童童 《电力系统保护与控制》 北大核心 2025年第7期144-154,共11页
为了减少变电站接地网故障诊断中经常出现误诊漏诊的情况,提出一种目标支路减维的接地网双向故障诊断方法。首先基于电网络理论建立接地网的模型。其次设置故障支路检测向和健康支路约简向,故障支路检测向实现模糊故障支路向明晰故障支... 为了减少变电站接地网故障诊断中经常出现误诊漏诊的情况,提出一种目标支路减维的接地网双向故障诊断方法。首先基于电网络理论建立接地网的模型。其次设置故障支路检测向和健康支路约简向,故障支路检测向实现模糊故障支路向明晰故障支路的转变,健康支路约简向根据评价函数定义故障影响系数,选出每次影响系数最高的支路作为目标减维对象,实现模糊健康支路拓扑结构的约简。最后采用经Logistic映射、自适应权重优化的改进萤火虫算法(improved firefly algorithm,IFA)对目标函数求解。通过对具体案例的诊断结果分析,验证了所提方法在确保诊断精度的同时,不易出现误诊漏诊的情况。 展开更多
关键词 接地网 腐蚀故障 双向诊断 目标支路减维 改进萤火虫算法
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基于KOA-BiLSTM的矿井淋水井筒风温预测模型及可解释性分析
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作者 秦跃平 唐飞 +3 位作者 王海蓉 王鹏 郭铭彦 王世斌 《中国安全科学学报》 北大核心 2025年第7期40-47,共8页
为提高矿井淋水井筒风温预测的准确性、稳定性及模型的可解释性,首先,通过皮尔逊相关性系数分析特征变量;其次,采用开普勒优化算法(KOA)优化双向长短期记忆网络(BiLSTM)模型,建立基于KOA-BiLSTM的矿井淋水井筒风温预测模型;然后,在相同... 为提高矿井淋水井筒风温预测的准确性、稳定性及模型的可解释性,首先,通过皮尔逊相关性系数分析特征变量;其次,采用开普勒优化算法(KOA)优化双向长短期记忆网络(BiLSTM)模型,建立基于KOA-BiLSTM的矿井淋水井筒风温预测模型;然后,在相同样本条件下,与反向传播(BP)、随机森林(RF)、最小二乘增强(LSBoost)和支持向量机(SVM)算法进行综合对比;最后,利用沙普利可加性特征解释算法(SHAP)进行可解释性分析及实例验证。研究结果表明:KOA-BiLSTM模型的绝对误差范围为-1.24~0.5℃,比优化前模型的预测精度提高3.98%;与另外4个模型相比,该模型的平均绝对误差(MAE)、平均绝对百分比误差(MAPE)和均方误差(MSE)等均为最佳,表明该模型具有最优的预测效果和泛化能力;SHAP分析表明:井口风流温度对预测结果影响最大,而地面压力影响最小;KOA-BiLSTM模型实例验证的绝对误差范围为-0.49~0.38℃,预测精度可满足实际工作需要。 展开更多
关键词 开普勒优化算法(KOA)-双向长短期记忆网络(BiLSTM)模型 淋水井筒 风温预测模型 可解释性分析 皮尔逊相关性
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