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Performance Monitoring of the Data-driven Subspace Predictive Control Systems Based on Historical Objective Function Benchmark 被引量:3
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作者 王陆 李柠 李少远 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2013年第5期542-547,共6页
关键词 预测控制系统 性能监控 数据驱动 子空间 历史 基准 监视控制器 目标函数
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Overview of multi-objective optimization methods 被引量:2
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作者 LeiXiujuan ShiZhongke 《Journal of Systems Engineering and Electronics》 SCIE EI CSCD 2004年第2期142-146,共5页
To assist readers to have a comprehensive understanding, the classical and intelligent methods roundly based on precursory research achievements are summarized in this paper. First, basic conception and description ab... To assist readers to have a comprehensive understanding, the classical and intelligent methods roundly based on precursory research achievements are summarized in this paper. First, basic conception and description about multi-objective (MO) optimization are introduced. Then some definitions and related terminologies are given. Furthermore several MO optimization methods including classical and current intelligent methods are discussed one by one succinctly. Finally evaluations on advantages and disadvantages about these methods are made at the end of the paper. 展开更多
关键词 multi-objective optimization objective function Pareto optimality genetic algorithms simulated annealing fuzzy logical.
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A compound objective reconfiguration of distribution networks using hierarchical encoded particle swarm optimization 被引量:3
3
作者 WEN Juan TAN Yang-hong +1 位作者 JIANG Lin XU Zu-hua 《Journal of Central South University》 SCIE EI CAS CSCD 2018年第3期600-615,共16页
With the development of automation in smart grids,network reconfiguration is becoming a feasible approach for improving the operation of distribution systems.A novel reconfiguration strategy was presented to get the o... With the development of automation in smart grids,network reconfiguration is becoming a feasible approach for improving the operation of distribution systems.A novel reconfiguration strategy was presented to get the optimal configuration of improving economy of the system,and then identifying the important nodes.In this strategy,the objectives increase the node importance degree and decrease the active power loss subjected to operational constraints.A compound objective function with weight coefficients is formulated to balance the conflict of the objectives.Then a novel quantum particle swarm optimization based on loop switches hierarchical encoded was employed to address the compound objective reconfiguration problem.Its main contribution is the presentation of the hierarchical encoded scheme which is used to generate the population swarm particles of representing only radial connected solutions.Because the candidate solutions are feasible,the search efficiency would improve dramatically during the optimization process without tedious topology verification.To validate the proposed strategy,simulations are carried out on the test systems.The results are compared with other techniques in order to evaluate the performance of the proposed method. 展开更多
关键词 distribution network reconfiguration node importance degree compound objective function hierarchical encoded
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Multi-criteria classification approach with polynomial aggregation function and incomplete certain information 被引量:1
4
作者 Wang Jianqiang 《Journal of Systems Engineering and Electronics》 SCIE EI CSCD 2006年第3期546-550,共5页
The relationship between the importance of criterion and the criterion aggregation function is discussed, criterion's weight and combinational weights between some criteria are defined, and a multi-criteria classific... The relationship between the importance of criterion and the criterion aggregation function is discussed, criterion's weight and combinational weights between some criteria are defined, and a multi-criteria classification method with incomplete certain information and polynomial aggregation function is proposed. First, linear programming is constructed by classification to reference alternative set (assignment examples) and incomplete certain information on criterion's weights. Then the coefficient of the polynomial aggregation function and thresholds of categories are gained by solving the linear programming. And the consistency index of alternatives is obtained, the classification of the alternatives is achieved. The certain criteria's values of categories and uncertain criteria's values of categories are discussed in the method. Finally, an example shows the feasibility and availability of this method. 展开更多
关键词 multi-criteria decision-making incomplete certain information polynomial function classification.
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文化遗产保护机构档案资源分类的问题解析与体系重构——以敦煌研究院为例 被引量:2
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作者 孙胜利 祝洁 +1 位作者 刘越男 王雪莲 《北京档案》 北大核心 2025年第1期16-22,共7页
档案资源既是文化遗产保护机构的重要资产,也是文化遗产保护和利用的关键。现有研究对文化遗产保护机构档案资源分类原理及标准的探讨相对薄弱,实践中的类别划分更较为混乱,与文化遗产领域实践运用的现实需求之间的矛盾日益突显。论文... 档案资源既是文化遗产保护机构的重要资产,也是文化遗产保护和利用的关键。现有研究对文化遗产保护机构档案资源分类原理及标准的探讨相对薄弱,实践中的类别划分更较为混乱,与文化遗产领域实践运用的现实需求之间的矛盾日益突显。论文通过对文化遗产保护机构档案资源分类现存问题进行深入分析,秉持科学性、全面性、系统性、合规性四项构建原则,结合对象分类法和职能分类法,构建了档案资源分类体系的理论框架。以敦煌研究院档案资源分类体系为例,系统阐述了其架构过程,为文化遗产保护机构档案管理的理论发展和实践应用提供指导与参考。 展开更多
关键词 文化遗产 档案资源 文化遗产本体档案 职能分类法 对象分类法
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自然环境下基于改进YOLOv7的梨花识别方法 被引量:1
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作者 张秀花 魏华杰 +3 位作者 孔德刚 刘尚坤 黄征 王洪森 《农业工程学报》 北大核心 2025年第2期224-232,共9页
针对自然环境下梨花易被遮挡、背景杂乱、光照条件与目标距离不断变化等特点导致梨花识别难和精度不高的问题,该研究提出了一种基于改进YOLOv7模型的梨花识别算法。该算法首先加入P2小目标层,增加了特征提取与模型多尺度融合能力,使被... 针对自然环境下梨花易被遮挡、背景杂乱、光照条件与目标距离不断变化等特点导致梨花识别难和精度不高的问题,该研究提出了一种基于改进YOLOv7模型的梨花识别算法。该算法首先加入P2小目标层,增加了特征提取与模型多尺度融合能力,使被遮挡的梨花目标更好地被捕获;其次,在输出检测端末尾加入CBAM(convolutional block attention module)注意力机制模块,提高模型的上下文理解能力,提升YOLOv7在各种场景下(不同光照条件、复杂背景等)的表现;最后,将CIoU(complete intersection over union)损失函数优化为NWD(normalized weighted distance)损失函数,针对不同形状的目标进行精确的边界框回归,提高模型对复杂背景梨花目标与远距离梨花目标的检测精度。试验结果表明:改进模型与原模型相比,精确率、召回率、mAP和F1-score分别提高了2.1、1.2、1.9和0.6个百分点,达到了99.4%、99.6%、96.4%和89.8%;与其他主流算法相比,各评价指标均有优势。研究结果可为梨园自然环境下梨花精准识别提供支撑。 展开更多
关键词 梨花 图像识别 YOLOv7 自然环境 小目标层 CBAM 损失函数
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改进YOLOv8的无人机航拍图像小目标检测算法 被引量:3
7
作者 侯颖 吴琰 +4 位作者 寇旭瑞 黄嘉超 庹金豆 王裕旗 黄晓俊 《计算机工程与应用》 北大核心 2025年第11期83-92,共10页
无人机拍摄影像存在大量分布密集的小目标,针对通用目标检测方法对小目标容易造成漏检和错检的问题,提出了一种改进YOLOv8的无人机航拍图像小目标检测算法。利用高分辨率浅层特征信息具有较小的感受野和更精细的空间信息特性,改进算法... 无人机拍摄影像存在大量分布密集的小目标,针对通用目标检测方法对小目标容易造成漏检和错检的问题,提出了一种改进YOLOv8的无人机航拍图像小目标检测算法。利用高分辨率浅层特征信息具有较小的感受野和更精细的空间信息特性,改进算法增加小目标物体检测头,采用四个特征检测头提升小目标检测率。设计构造ConvSPD卷积模块和BiFormer注意力增强模块的小目标检测模块组改进YOLOv8骨干网络,有效增强小目标浅层细节特征信息的捕获能力。为确保模型的硬件终端部署需求,采用可重参数化的Rep-PAN模型优化Neck网络。Head网络采用Focaler-CIoU损失函数优化回归定位损失,提高定位精度。在VisDrone-2019数据集上,改进算法平均检测精度达到51.2%,比YOLOv8提高10.9个百分点,检测速度为63.7 FPS,具有良好的实时性。 展开更多
关键词 无人机(UAV) 目标检测 深度学习 YOLOv8算法 注意力机制 Focaler-CIoU损失函数
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基于不同目标函数的WRF-Hydro模型参数敏感性研究 被引量:1
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作者 谷黄河 石怀轩 +2 位作者 孙敏涛 丁震 顾苏烨 《中国农村水利水电》 北大核心 2025年第1期61-69,共9页
水文与气象预报相结合可以有效提高洪水预报的精度和延长预见期,陆气耦合模型已成为水文气象学者研究的重点。WRF-Hydro模型作为新一代分布式陆气耦合模型在多尺度洪水预报中具有广阔的应用前景,但由于各物理过程参数化方案复杂,模型计... 水文与气象预报相结合可以有效提高洪水预报的精度和延长预见期,陆气耦合模型已成为水文气象学者研究的重点。WRF-Hydro模型作为新一代分布式陆气耦合模型在多尺度洪水预报中具有广阔的应用前景,但由于各物理过程参数化方案复杂,模型计算量大,对该模型的参数敏感性研究还不充分,也影响着模型的模拟精度。研究以湿润区的新安江上游屯溪流域为研究对象,构建多个单目标和多目标函数,并结合Morris全局参数敏感性分析方法,探究了WRF-Hydro模型在不同目标函数下的参数敏感性。结果表明:土壤参数(DKSAT、SMCMAX、BEXP)主要影响壤中流和地表径流,对径流量影响显著,尤其DKSAT最为敏感,直接影响水在土壤中的下渗速度,增大时基流量显著增高而洪峰流量则明显降低;产流参数(SLOPE、REFKDT)主要影响地表径流和基流分配,对洪水过程线形状有重要影响;河道汇流参数ManN影响汇流速度并主要控制峰现时间;植被参数MP对于总水量有一定影响;坡面汇流参数OVROUGHRTFAC和地下水参数Zmax则最不敏感。不同目标函数下的参数敏感性顺序和最优参数取值有一定差异,单目标函数中以相对误差为优化目标会更侧重于全年径流总量和低流量部分的模拟精度,而以效率系数和Kling-Gupta系数为目标则更侧重于场次洪水和高流量部分的模拟效果;基于几个单目标函数组合的多目标函数综合考虑了不同目标函数的影响,结果在一定程度上优于单目标函数。研究可为合理确定WRF-Hydro模型参数优化策略提供参考。 展开更多
关键词 WRF-Hydro模型 Morris法 敏感性分析 多目标函数 洪水预报
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增强特征表示的绝缘子缺陷检测方法
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作者 李丽芬 王明 +1 位作者 曹旺斌 梅华威 《计算机工程与设计》 北大核心 2025年第8期2373-2379,共7页
针对绝缘子缺陷目标区域较小、部分缺陷特征相似,从而导致检测精度较低的问题,提出了一种特征表示增强模型(FLDM-YOLO)。该模型基于FasterNet重构特征提取网络并且结合大核可分离注意力(LSKA)设计了SPPF-LSKA模块,增强了对目标的特征提... 针对绝缘子缺陷目标区域较小、部分缺陷特征相似,从而导致检测精度较低的问题,提出了一种特征表示增强模型(FLDM-YOLO)。该模型基于FasterNet重构特征提取网络并且结合大核可分离注意力(LSKA)设计了SPPF-LSKA模块,增强了对目标的特征提取能力;以重参数化技术为基础,提出了C2f-DBB模块,处理目标缺陷特征相似的问题;在边界框回归阶段使用MPDIoU作为损失函数,使得模型更加关注高质量锚框。实验结果表明,FLDM-YOLO模型在保证一定检测速度的前提下,mAP为91.3%,较YOLOv8模型提高了4.2%,可有效应用于实际的巡检工作。 展开更多
关键词 目标检测 绝缘子 部分卷积 主干特征提取网络 大核可分离注意力 重参数化 边界框损失函数
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新型功能梯度变截面双六边形吸能盒耐撞性多目标优化设计
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作者 熊锋 曾书朋 +3 位作者 王占飞 张帅 王登峰 徐红玉 《振动与冲击》 北大核心 2025年第11期50-60,69,共12页
为协同提升车身耐撞安全性与轻量化水平,设计并提出一种新型功能梯度变截面双六边形吸能盒,提取其下端形状规则子结构——功能梯度变截面双六边形管(functionally-graded variable section double-hexagonal tube,FS-DHT)为对象并进行... 为协同提升车身耐撞安全性与轻量化水平,设计并提出一种新型功能梯度变截面双六边形吸能盒,提取其下端形状规则子结构——功能梯度变截面双六边形管(functionally-graded variable section double-hexagonal tube,FS-DHT)为对象并进行了参数化几何建模;建立了FS-DHT轴向压溃有限元模型并进行了试验验证;比较研究了FS-DHT与传统双六边形直管(straight DHT,S-DHT)、双六边形锥管(conical DHT,C-DHT)轴向压溃耐撞吸能特性优劣;探究了FS-DHT管壁厚、内/外六边形管上、下端面外接圆半径差及梯度指数对其轴向压溃耐撞吸能特性作用规律;结合最优拉丁超立方采样、响应面代理模型和第二代非支配排序遗传算法对FS-DHT进行了耐撞性多目标优化设计及验证,并进一步建立了“保险杠-吸能盒”总成轴向压溃有限元模型并验证了FS-DHT优化前后对集成其结构的功能梯度变截面双六边形吸能盒耐撞性提升效果。结果表明,FS-DHT优化后其比吸能提升了21.61%且初始峰值压溃力降低了13.40%,同时促成功能梯度变截面双六边形吸能盒吸能量提升了17.14%且保险杠处对应初始峰值压溃力降低了6.46%,取得了良好的耐撞性多目标协同优化效果,为协同提升车身耐撞性与轻量化水平提供了一种行之有效的新结构与新思路。 展开更多
关键词 功能梯度 变截面 双六边形吸能盒 耐撞性 多目标优化
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基于深度学习的页岩油双二维轨道剖面优化设计方法研究
11
作者 张荣军 张喆 +3 位作者 郑小磊 王六鹏 孙健 刘志坤 《钻采工艺》 北大核心 2025年第1期98-103,共6页
页岩油的储层特性要求采用长水平段和大规模压裂技术,由此对井眼轨道设计提出了更高要求。文章针对传统三维轨道设计存在摩阻大、卡钻风险过高的问题,建立了“双二维”水平井轨道设计方案,包括上部三维增斜扭方位段与下部二维增斜,建立... 页岩油的储层特性要求采用长水平段和大规模压裂技术,由此对井眼轨道设计提出了更高要求。文章针对传统三维轨道设计存在摩阻大、卡钻风险过高的问题,建立了“双二维”水平井轨道设计方案,包括上部三维增斜扭方位段与下部二维增斜,建立了入靶精度和最短井深作为双优化目标函数,采用深度学习方法进行求解。利用该模型对古龙页岩油进行轨道优化,结果表明采用深度学习的优化设计,在保持相同偏移距条件下总井深更小,表明该模型在实际应用中能够有效提高设计精度和施工效率。 展开更多
关键词 双二维水平井 页岩油 轨道优化 深度学习 双目标优化
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基于改进YOLOv7的无人机图像小目标检测算法
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作者 金涛 李昭蒂 《实验室研究与探索》 北大核心 2025年第7期118-124,143,共8页
针对无人机图像背景复杂、遮挡及尺度变化导致的小目标错检和漏检问题,提出基于YOLOv7算法的小目标检测改进模型。该模型通过引入坐标注意力机制(CA)优化特征提取,使用自适应激活函数(ACON)增强网络非线性表达能力;同时,采用NWD作为新... 针对无人机图像背景复杂、遮挡及尺度变化导致的小目标错检和漏检问题,提出基于YOLOv7算法的小目标检测改进模型。该模型通过引入坐标注意力机制(CA)优化特征提取,使用自适应激活函数(ACON)增强网络非线性表达能力;同时,采用NWD作为新度量改进损失函数,以更精确衡量边界框相似性。此外,使用轻量级上采样算子CARAFE扩大感受野并聚合上下文信息。在VisDrone2019和NWPU VHR-10数据集上的实验表明,改进算法与原算法相比,mAP0.5和mAP0.5∶0.95指标均有显著提升,且与其他主流算法相比,检测精度也有明显优势。该方法为复杂环境下无人机图像小目标检测的实际应用提供了技术支撑,有助于推动相关领域的技术进步。 展开更多
关键词 无人机图像 YOLOv7算法 小目标检测 注意力机制 激活函数
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改进YOLOv7的高效煤矿烟火检测算法
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作者 刘春霞 张凯强 +2 位作者 潘理虎 龚大立 谢斌红 《计算机工程与设计》 北大核心 2025年第6期1832-1840,共9页
为解决煤矿烟火检测中速度缓慢和图像背景干扰问题,提出一种基于YOLOv7改进的检测算法。通过设计SlimNeck结构重构颈部网络实现模型轻量化;采用WIoUv3减轻低质量训练集的影响;在ELAN结构融入EMA模块,减少信息转换过程中的损失;引入具备... 为解决煤矿烟火检测中速度缓慢和图像背景干扰问题,提出一种基于YOLOv7改进的检测算法。通过设计SlimNeck结构重构颈部网络实现模型轻量化;采用WIoUv3减轻低质量训练集的影响;在ELAN结构融入EMA模块,减少信息转换过程中的损失;引入具备多种感知能力的动态检测头提升模型表现力。实验结果表明,改进后的模型mAP提升了3.2%,同时模型的参数量和计算量分别减少了0.59 MB和2.2 G。检测速度达到了18.1 ms,保证了高精度,满足实时监测的需求。 展开更多
关键词 目标检测 空间语义信息转换 注意力机制 边界框回归函数 动态检测头 煤矿烟火 轻量化网络
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基于改进YOLOv5s网络的光伏组件缺陷检测方法
14
作者 任喜伟 余杰 +3 位作者 韩欣 李兆允 杨梦璐 何立风 《太阳能学报》 北大核心 2025年第3期428-434,共7页
鉴于光伏组件排列密集,缺陷目标较小,难以检测维护,直接影响光伏组件发电效率,提出一种改进YOLOv5s网络的光伏组件缺陷检测方法。首先,针对光伏组件红外图像中缺陷尺寸特性,使用K-均值++算法对缺陷目标重新聚类,确定合适的锚框大小,使... 鉴于光伏组件排列密集,缺陷目标较小,难以检测维护,直接影响光伏组件发电效率,提出一种改进YOLOv5s网络的光伏组件缺陷检测方法。首先,针对光伏组件红外图像中缺陷尺寸特性,使用K-均值++算法对缺陷目标重新聚类,确定合适的锚框大小,使其聚类锚框更符合小目标特征;然后,使用简化BiFPN融合更多的特征,在融合之前添加一个多通路残差连接模块,提高对小目标光伏缺陷的敏感度;其次,将YOLOv5s骨干网络进行融合,简化网络结构,减少下采样次数,提高图像分辨率以及丰富小目标特征信息;之后,将S_(IoU)损失函数引入到YOLOv5s架构中,提高网络性能,让网络部署到小型、轻量化设备;最后,将改进的YOLOv5s网络在自建的光伏组件红外图像缺陷数据集进行测试。实验结果表明,改进的YOLOv5s网络光伏组件缺陷检测方法优于对比方法,相比于原始网络,改进网络的m_(AP@0.5)提高1.7%,每秒帧率达到46.3,完全满足光伏组件缺陷检测过程中的实际需求。 展开更多
关键词 缺陷检测 YOLOv5s 损失函数 小目标增强 光伏组件 红外图像
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基于改进YOLOv8的汽车门板紧固件检测算法
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作者 王晓辉 贾韫硕 郭丰娟 《计算机工程与设计》 北大核心 2025年第1期298-306,共9页
针对汽车门板紧固件在复杂场景下存在的检测准确度较低和实时性较差的问题,提出一种小目标改进算法YOLOv8-SOD(small object detection)。在主干网络引入SPD(space-to-depth)模块和自适应权重分配模块,在算法的颈部网络输出位置增加选... 针对汽车门板紧固件在复杂场景下存在的检测准确度较低和实时性较差的问题,提出一种小目标改进算法YOLOv8-SOD(small object detection)。在主干网络引入SPD(space-to-depth)模块和自适应权重分配模块,在算法的颈部网络输出位置增加选择性注意力模块,将CIOU损失函数替换为MPDIOU损失函数。实验结果表明,YOLOv8-SOD算法平均检测精度为99.1%,比模板匹配方法和YOLOv8算法分别提高了9.4%、2%,达到了工厂生产流水线的检测标准,具有实用价值。 展开更多
关键词 汽车门板紧固件检测 小目标 自适应权重分配 无参注意力 选择性注意力 损失函数 深度学习
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基于文化景观基因的传统聚落健康评价
16
作者 胡最 肖爱华 刘沛林 《地理与地理信息科学》 北大核心 2025年第2期88-96,共9页
针对当前缺乏从文化因子传承角度分析和评判传统聚落景观的健康状态(保存特征)现象,该文借鉴健康评价的思路,结合景观基因理论提出传统聚落健康评价的概念和指标体系,通过熵权法确定指标权重,并将权重值输入SPSSAU中,利用AHP进行一致性... 针对当前缺乏从文化因子传承角度分析和评判传统聚落景观的健康状态(保存特征)现象,该文借鉴健康评价的思路,结合景观基因理论提出传统聚落健康评价的概念和指标体系,通过熵权法确定指标权重,并将权重值输入SPSSAU中,利用AHP进行一致性检验,采用多目标线性加权函数法对湘南地区传统聚落进行总体健康评价。结果表明:湘南地区的37个传统聚落中,Ⅲ级(较差)、Ⅱ级(一般)、Ⅰ级(良好)健康聚落分别有7个、16个、14个,自然环境、旅游开发、建筑历史和管理机制是影响传统聚落健康的四大因素,传统聚落健康评价结果与实地调研结果相吻合,所构建的传统聚落健康评价指标体系可为开展全国传统聚落连片保护和科学利用提供参考。 展开更多
关键词 传统聚落 健康评价 景观基因 AHP 熵权法 多目标线性加权函数法
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基于层级分解的前围声学包多目标优化 被引量:1
17
作者 杨帅 吴宪 薛顺达 《振动与冲击》 北大核心 2025年第3期267-277,共11页
搭建了前围声学包多层级目标分解架构,提出GAPSO-RBFNN(genetic algorithm particle swarm optimization-radial basis function neural network)预测模型,并将其应用于多层级目标分解架构。将材料数据库、覆盖率、泄漏量作为优化的变... 搭建了前围声学包多层级目标分解架构,提出GAPSO-RBFNN(genetic algorithm particle swarm optimization-radial basis function neural network)预测模型,并将其应用于多层级目标分解架构。将材料数据库、覆盖率、泄漏量作为优化的变量范围,以PBNR(power based noise reduction)均值作为约束,以质量和成本作为优化目标,采用非支配排序遗传算法(nondominated sorting genetic algorithm II,NSGA-II)进行多目标优化,得到Pareto多目标解集。并从中选取满足设计目标的最佳组合方案(材料组合、覆盖率、前围过孔密封方案选型)。结果显示,该模型最终的优化结果与实测结果接近,误差分别为0.35%,1.47%,1.82%,相较于初始声学包方案,优化后的结果显示,PBNR均值提升3.05%,其质量降低52.38%,成本降低15.15%,验证了所提方法的有效性和准确性。 展开更多
关键词 GAPSO-RBFNN 声学包 PBNR NSGA-II Pareto多目标解集
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基于WPA的农业运输车辆路径优化模型研究
18
作者 李慧 《农机化研究》 北大核心 2025年第6期252-257,共6页
农业运输车辆路径优化是农业物流领域的关键问题之一。为了实现农产品运输配送成本和碳排放量低等问题,提出了一种基于狼群算法(Wolf Pack Algorithm,WPA)的农业运输车辆路径优化模型,将农业运输车辆路径优化问题建模为一种多目标优化... 农业运输车辆路径优化是农业物流领域的关键问题之一。为了实现农产品运输配送成本和碳排放量低等问题,提出了一种基于狼群算法(Wolf Pack Algorithm,WPA)的农业运输车辆路径优化模型,将农业运输车辆路径优化问题建模为一种多目标优化问题。以最小化总行驶距离和最小化运输时间为研究目标,通过定义适应度函数,并结合狼群算法的搜索策略,实现了农业运输车辆路径的优化。针对黑龙江某农场水稻收获运输配送问题的实际需要,采用所提出的WPA优化模型完成了水稻运输车辆路径方案的优化,并与传统优化方法进行对比,结果表明:基于狼群算法的路径优化模型在农业配送总成本上平均节省了7.97%,碳排放量上平均降低了6.88%。优化后的路径方案可以显著缩短运输距离和时间,提高了农业物流的效率,并最大限度地利用运输资源。 展开更多
关键词 农业运输车 路径规划 狼群算法 多目标优化 适应度函数
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基于多目标粒子群-遗传混合算法的高速球轴承优化设计方法
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作者 杨文 叶帅 +2 位作者 姚齐水 余江鸿 胡美娟 《机电工程》 北大核心 2025年第2期226-236,共11页
目前以新能源汽车电驱系统等为代表的超高转速运行场景越来越多,对轴承类关键零部件的性能要求也不断提高,对轴承的承载性能和温升控制也提出了更高的要求。为了优化轴承的结构,提升其服役性能,以新能源汽车电驱系统6206轴承为例,提出... 目前以新能源汽车电驱系统等为代表的超高转速运行场景越来越多,对轴承类关键零部件的性能要求也不断提高,对轴承的承载性能和温升控制也提出了更高的要求。为了优化轴承的结构,提升其服役性能,以新能源汽车电驱系统6206轴承为例,提出了一种基于多目标粒子群-遗传混合算法的球轴承结构优化设计方法。首先,建立了以轴承最大额定动载荷、最大额定静载荷和最小摩擦生热率为目标函数的优化数学模型;然后,利用多目标粒子群算法(MOPSO)的全局搜索能力和改进非支配排序遗传算法(NSGA-II)的进化操作,引入粒子寻优速度控制策略、交叉变异策略和罚函数机制,解决了带约束优化问题求解和局部最优问题,增强了算法的收敛速度和解集探索能力;最后,在特定工况下对轴承结构进行了优化,采用层次分析法,从Pareto前沿中优选了内外圈沟曲率半径系数、滚动体数量、滚动体直径和节圆直径的最优值。研究结果表明:在16 kN径向载荷、15 000 r/min的高转速工况下,以新能源汽车电驱系统6206型深沟球轴承为例进行了分析,结果显示,优化后的轴承接触应力下降了21.2%,应变下降了25.6%,摩擦生热下降了16.7%,体现了该方法在收敛性能、寻优速度等方面的优势。该优化设计方法可为球轴承的工程应用提供有价值的参考。 展开更多
关键词 高速球轴承结构设计 多目标粒子群-遗传混合算法 改进非支配排序遗传算法 优化设计目标函数 层次分析法 6206型深沟球轴承
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基于无人机影像和MDIEA-YOLO苗木识别模型的造林验收智能系统
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作者 王武魁 廉瑞峰 +3 位作者 吴明晶 张大兴 石燕妮 谷亚宇 《北京林业大学学报》 北大核心 2025年第5期14-25,共12页
【目的】传统造林验收方法效率低且难以适应复杂场景,同时无人机影像难以直接用于AI模型输入,制约了造林智能化验收的实现。本研究针对造林验收场景提出一种基于无人机影像的MDIEA-YOLO检测模型,旨在实现对造林幼苗的高效识别与计数,提... 【目的】传统造林验收方法效率低且难以适应复杂场景,同时无人机影像难以直接用于AI模型输入,制约了造林智能化验收的实现。本研究针对造林验收场景提出一种基于无人机影像的MDIEA-YOLO检测模型,旨在实现对造林幼苗的高效识别与计数,提高造林验收的精确度和效率,为林业管理现代化提供技术支持。【方法】为实现上述目标,本研究开发了“多维交互增强注意力模块”(MDIEA),该模块融合了卷积块注意力机制和Shuffle Attention机制,能够高效处理复杂场景和小目标特征,显著提升网络的解析能力。通过将MDIEA嵌入YOLOv8特征提取网络,细化的通道和空间注意力加权增强了关键特征的识别能力。此外,引入XIoU损失函数优化了模型对小型和重叠目标的边界定位能力,进一步提升检测精度。最终,构建了基于无人机影像和MDIEA-YOLO模型的端到端影像预处理流程,实现了造林幼苗的自动识别与计数。【结果】在福建将乐国有林场的实验中,MDIEA-YOLO模型在1年生、2年生、3年生数据集上分别获得了97.5%、96.1%、96.8%的mAP0.5值,明显优于其他对比模型。在不同光照和分辨率条件下,MDIEA-YOLO模型的m AP0.5值均保持在92%以上,显示出良好的鲁棒性。在处理100张影像时,MDIEA-YOLO模型的CPU与GPU处理效率相近,无明显差异,表明该系统在实际应用中具有较高的灵活性和适应性。与人工检验对比发现,该系统在关键指标上展现了与人工检验相当甚至更高的准确性和效率,证明了系统的可靠性和实用性。【结论】本研究提出的造林验收无人机影像预处理系统,有效推动了造林验收的智能化进程,显著提升了验收效率和精度,为造林验收领域提供了新的技术解决方案,具备广泛的应用前景。未来,将继续优化模型性能,扩大数据集规模,以适应更广泛的应用场景,推动林业管理的现代化进程。 展开更多
关键词 数字化造林验收 无人机(UAV) 图像识别 小目标检测 YOLOv8 注意力机制 损失函数优化
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