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基于知识共享的高比例可再生能源系统发电控制 被引量：4
1
作者 卢有飞 邹时容 +3 位作者 刘璐豪 赵宏伟 包涛 徐箭 《高压电器》 CAS CSCD 北大核心 2024年第10期33-45,共13页
具有不确定性的可再生能源并网比例提高使得系统状态变化多样性,增加系统准确控制难度,促使系统能源协同调度。文中首先提出了一种参数知识共享算法,通过共享深度神经网络参数来提高计算速度和准确性。然后,构建双层联动发电控制框架,... 具有不确定性的可再生能源并网比例提高使得系统状态变化多样性,增加系统准确控制难度,促使系统能源协同调度。文中首先提出了一种参数知识共享算法,通过共享深度神经网络参数来提高计算速度和准确性。然后,构建双层联动发电控制框架,运用参数知识共享算法,通过对相似求解目标之间的参数迁移,提高深度神经网络参数设置的计算速度和准确性,对各类型储能进行指令分配,运用提出的区间快速收缩算法对各类型储能进行指令分配。最后,一个含高比例可再生能源电力系统的实验结果表明:所提算法较对比算法在频率偏差平均值和成本上分别降低了22.5%和3.77%。 展开更多
关键词 自动发电控制 高比例可再生能源系统 知识共享 深度神经网络 区间快速收缩算法
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基于路网压缩策略的改进Highway Hierarchical算法 被引量：1
2
作者 蔡文学 周兴 +1 位作者 许靖 钟慧玲 《同济大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第11期1654-1659,共6页
针对Highway Hierarchical算法中存在的路网压缩成环问题、预处理数据存储问题和完整最短路计算问题,采用无环压缩策略、分层存储策略和局部最短路存储策略,对算法进行了改进.广东省路网测试结果表明,改进后的算法在时间效率上约是原算... 针对Highway Hierarchical算法中存在的路网压缩成环问题、预处理数据存储问题和完整最短路计算问题,采用无环压缩策略、分层存储策略和局部最短路存储策略,对算法进行了改进.广东省路网测试结果表明,改进后的算法在时间效率上约是原算法的5倍,在空间效率上约是原算法的4倍. 展开更多
关键词 压缩路网 HIGHWAY Hierarchical算法 路径规划
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基于动态刺激响应模型的异质农业Agent群任务分配策略 被引量：4
3
作者 宫金良 王伟 +1 位作者 张彦斐 兰玉彬 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第5期142-150,共9页
针对农业Agent群协同控制困难、工作效率低的问题,研究了基于改进刺激响应模型的异质农业Agent群任务分配策略。建立基于熟人网与云边协同计算系统的分层混合式Agent群体系架构;将蚁群算法的刺激响应模型应用于传统合同网算法中,通过建... 针对农业Agent群协同控制困难、工作效率低的问题,研究了基于改进刺激响应模型的异质农业Agent群任务分配策略。建立基于熟人网与云边协同计算系统的分层混合式Agent群体系架构;将蚁群算法的刺激响应模型应用于传统合同网算法中,通过建立自适应招标策略来限制投标Agent数量、减少系统的通信负担;在考虑农业Agent异质性的基础上建立任务分配的效能模型,通过构建时变系数与时间矩阵,建立基于直接信任度、基于推荐信任度的动态信任度函数与响应阈值设计方法,以优化农业Agent团队的整体效能;利用增量式PID算法与积分分离阈值建立刺激量动态更新函数,减少了Agent团队工作量的超调量、通信量与偏差收敛时的迭代次数。仿真结果表明,在Agent团队规模分别为40个与100个时,改进的合同网算法相比传统合同网算法的整体效能分别提高了41.1%与83.1%;在Agent团队规模为40个时,额外设置3组刺激量更新函数,基于PID算法的刺激量动态更新函数的工作量超调量相比第2组函数、第3组函数分别降低了24.5%、9.5%,在迭代次数方面,相比第1组函数、第3组函数分别降低了84.3%、84.8%;在Agent团队规模分别为20、40、100个时,改进的合同网算法的通信量相比传统合同网算法减少了49.1%、63.7%、72.4%。验证实验表明,由改进的合同网算法进行任务分配的通信量与工作量超调量较传统合同网算法分别减少了70.0%与20.2%,整体效能比传统合同网算法增加了14.1%,且改进的任务分配算法能保证参加工作的Agent群在规定的时限要求内完成对工作区域的100%覆盖。 展开更多
关键词 异质农业 AGENT 任务分配 合同网算法 刺激响应模型 增量式PID算法
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基于LZM-WKPSO算法的RFID网络优化部署 被引量：2
4
作者 纪志成 魏雷 李欣明 《控制工程》 CSCD 北大核心 2014年第3期343-346,共4页
针对RFID网络防碰撞优化部署问题,提出一种基于Lozi映射的带有收缩因子和惯性权重的粒子群改进算法。在存在读写器交叉覆盖和标签干扰等影响因素的复杂传播环境中,寻找读写器的最佳位置,收缩因子和惯性权重保证了算法前期搜索的快速性... 针对RFID网络防碰撞优化部署问题,提出一种基于Lozi映射的带有收缩因子和惯性权重的粒子群改进算法。在存在读写器交叉覆盖和标签干扰等影响因素的复杂传播环境中,寻找读写器的最佳位置,收缩因子和惯性权重保证了算法前期搜索的快速性和后期搜索的精确性。利用Lozi映射的遍历性、随机性等特点,对粒子群算法全局最优位置进行重新映射,摆脱了传统粒子群算法后期易陷入局部极值点的缺点。使用Matlab软件模拟搭建车间环境RFID网络部署环境。仿真结果表明,在保证覆盖率最大和交叉干扰水平最小约束条件下,该算法较基本PSO算法以及基于Logistic映射的PSO算法迭代次数更少,适应度更佳,更具优越性。 展开更多
关键词 RFID网络 Lozi映射 收缩因子 粒子群 优化部署
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自适应泛函网络循环结构与代数算法
5
作者 罗淇方 谢竹诚 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2010年第29期53-55,102,共4页
利用Banach压缩映射原理,结合层次系统的思想,提出一种自适应泛函网络循环结构和代数算法,该循环结构是由多层基本泛函网络构成,每层用代数算法训练结构的泛函参数,从而实现对整体网络结构的逼近学习。通过算例分析表明,该算法具有计算... 利用Banach压缩映射原理,结合层次系统的思想,提出一种自适应泛函网络循环结构和代数算法,该循环结构是由多层基本泛函网络构成,每层用代数算法训练结构的泛函参数,从而实现对整体网络结构的逼近学习。通过算例分析表明,该算法具有计算精度高、收敛速度快等特点。 展开更多
关键词 压缩映射原理 泛函网络 循环结构 代数算法
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一类自适应泛函网络循环结构与算法
6
作者 谢竹诚 周永权 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2009年第10期225-229,共5页
Banach压缩映射原理不仅在泛函分析中占有举足轻重的地位,同时也是数值分析中求解代数方程、常微分方程解存在唯一性,以及数学分析中积分方程求解的重要理论依据。它是数学和工程计算中最常用的方法之一。基于Banach压缩映射原理,提出... Banach压缩映射原理不仅在泛函分析中占有举足轻重的地位,同时也是数值分析中求解代数方程、常微分方程解存在唯一性,以及数学分析中积分方程求解的重要理论依据。它是数学和工程计算中最常用的方法之一。基于Banach压缩映射原理,提出一种自适应泛函网络循环结构和算法,通过训练该结构使其逼近于目标函数的不动点。通过算例分析表明,该算法具有计算精度高、收敛速度快等特点。所获结果对于神经计算方法的研究具有参考价值。 展开更多
关键词 压缩映射原理 泛函网络 循环结构 学习算法
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基于网络联保的合同能源管理融资模式研究 被引量：3
7
作者 郭婧娟 冯璐瑶 李营 《工业技术经济》 CSSCI 北大核心 2020年第1期105-112,共8页
中小型节能服务企业融资难问题是阻碍合同能源管理模式顺利开展的障碍之一。本文通过结合合同能源管理的特点引入了网络联保信贷模式,论证了这一模式在现阶段我国合同能源管理领域应用的优势,并结合修正的Shapley值法对网络联保信贷模... 中小型节能服务企业融资难问题是阻碍合同能源管理模式顺利开展的障碍之一。本文通过结合合同能源管理的特点引入了网络联保信贷模式,论证了这一模式在现阶段我国合同能源管理领域应用的优势,并结合修正的Shapley值法对网络联保信贷模式下节能服务企业的收益分配进行了分析,论证了该模式有助于提高节能服务公司收益,也能将企业在合作中的贡献及承担的风险转化为收益,是可以促进节能服务企业主动选用的融资模式。 展开更多
关键词 合同能源管理 网络联保 融资模式 SHAPLEY值法 节能服务企业 风险分担
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基于深度自编码网络的Android恶意软件检测方法 被引量：5
8
作者 孙志强 万良 丁红卫 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2020年第4期298-304,共7页
针对传统Android恶意软件检测方法检测率低的问题,文中提出一种基于深度收缩降噪自编码网络(Deep Contractive Denoising Autoencoder Network,DCDAN)的Android恶意软件检测方法。首先,逆向分析APK文件获取文件中的权限、敏感API等7类信... 针对传统Android恶意软件检测方法检测率低的问题,文中提出一种基于深度收缩降噪自编码网络(Deep Contractive Denoising Autoencoder Network,DCDAN)的Android恶意软件检测方法。首先,逆向分析APK文件获取文件中的权限、敏感API等7类信息,并将其作为特征属性;然后,将特征属性作为深度收缩降噪自编码网络的输入,使用贪婪算法自底向上逐层训练每个收缩降噪自编码网络(Contractive Denoising Autoencoder Network),将训练完成的深度收缩降噪自编码网络用于原始特征的信息抽取,以获取最优的低维表示;最后,使用反向传播算法对获取的低维表示进行训练和分类,实现对Android恶意软件的检测。对深度自编码网络的输入数据添加噪声,使得重构的数据具有更强的鲁棒性,同时加入雅克比矩阵作为惩罚项,增强了深度自编码网络的抗扰动能力。实验结果验证了该方法的可行性和高效性。与传统的检测方法相比,该检测方法有效地提高了对恶意软件检测的准确率并降低了误报率。 展开更多
关键词 Android恶意软件 深度收缩降噪自编码网络 贪婪算法 反向传播算法 雅克比矩阵
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面向异质卫星集群的事件触发分布式自主任务规划方法
9
作者 秦嘉豪 李宝卫 +4 位作者 白雪 冉德超 徐明 张锐 胡志强 《中国空间科学技术(中英文)》 2025年第4期88-101,共14页
当前对地观测卫星集群应用由静态目标场景向动态目标场景不断深化,对卫星集群高动态强时效性对地观测能力的要求不断提升,亟需完备的自主任务规划方法克服卫星遥测指令控制存在的严格星地窗口约束,实现任务动态实时快速响应。为此,提出... 当前对地观测卫星集群应用由静态目标场景向动态目标场景不断深化,对卫星集群高动态强时效性对地观测能力的要求不断提升,亟需完备的自主任务规划方法克服卫星遥测指令控制存在的严格星地窗口约束,实现任务动态实时快速响应。为此,提出了基于事件触发的异质卫星集群分布式自主任务规划方法,实现目标的发现、判断、成像在轨自主闭环。首先,建立了基于事件触发的分布式多星任务协商框架,通过电子卫星和成像卫星的双层招投标机制(DLCNP)实现事件触发式任务协同。其次,提出了考虑任务优先级的最小冲突集局部递进修改星上本地动态任务规划算法,实现任务实时动态加入本地任务方案和实时冲突消解,为多星任务协商提供星上在线任务规划求解方法。最后,提出了迭代密度聚类点目标合成方法,实现高价值点目标的聚类合成,并保证合成后的点目标簇可由单次成像覆盖,有效减少了目标确认成像所需成像次数。通过与全局启发式算法的任务分配性能对比试验以及与黑板结构的星间通信负载性能对比试验,验证了基于事件触发的异质卫星集群分布式自主任务规划方法的优越性。并且通过大范围区域内大量点目标聚类试验揭示了点目标合成观测比率随目标散布区域面积和目标数量的分布规律。 展开更多
关键词 集群自主协商 双层招投标机制 动态任务规划 点目标聚类 规划算法
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