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蓝莓货架期PKO-CNN-BiLSTM-AT预测模型
1
作者 杨慧敏 郑兴婵 +3 位作者 刘中深 郑兴秀 王鹤霏 孙仕源 《食品科学》 北大核心 2025年第17期271-282,共12页
为探究贮藏于不同温度条件下蓝莓的品质变化及货架期,以‘怡颗莓’蓝莓为研究对象,测定其在5、10、15、20、25℃条件下的可溶性固形物、质量损失率、腐败率、质地参数等多个品质指标。通过基于二元灰狼优化算法进行特征选择,筛选出7个... 为探究贮藏于不同温度条件下蓝莓的品质变化及货架期,以‘怡颗莓’蓝莓为研究对象,测定其在5、10、15、20、25℃条件下的可溶性固形物、质量损失率、腐败率、质地参数等多个品质指标。通过基于二元灰狼优化算法进行特征选择,筛选出7个影响货架期的关键特征作为模型的输入变量,构建附加斑翠鸟优化算法(pied kingfisher optimizer,PKO)的卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)-双向长短期记忆网络(bidirectional long short-term memory,BiLSTM)-注意力机制(attention mechanism,AT)的蓝莓货架期预测模型,利用PKO对CNN-BiLSTM-AT网络进行参数化寻优,主要用以确定最优学习率、正则化参数、Attention键值及BiLSTM神经元数量。结果表明,与CNN-LSTM相比,PKO-CNN-BiLSTM-AT模型的平均绝对误差、平均绝对百分比误差、均方误差和均方根误差分别降低了76.13%、80.96%、92.03%和71.75%,决定系数增加了5.85%。说明引入PKO后的CNN-BiLSTM-AT模型显著提高了货架期的预测性能,本研究可为蓝莓在不同贮藏温度条件下的货架期制定提供理论支持。 展开更多
关键词 蓝莓品质指标 二元灰狼优化算法 斑翠鸟优化算法 深度学习模型 货架期预测
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基于BPSO-PSO-LSSVM算法的上肢sEMG分类
2
作者 贠今天 苗冠 +1 位作者 李帅 耿梓敬 《科学技术与工程》 北大核心 2025年第18期7686-7692,共7页
作为与人体运动密切相关的生理信号,表面肌电(surface electromyography, sEMG)信号的解析在人机交互领域具有重要的作用。针对肌电信号分类效率和精度难以兼顾的问题,提出了一种特征筛选与分类器超参数优化相结合的上肢sEMG分类方法,... 作为与人体运动密切相关的生理信号,表面肌电(surface electromyography, sEMG)信号的解析在人机交互领域具有重要的作用。针对肌电信号分类效率和精度难以兼顾的问题,提出了一种特征筛选与分类器超参数优化相结合的上肢sEMG分类方法,该方法采用二进制粒子群优化(binary particle swarm optimization, BPSO)算法对特征进行筛选后,进一步采用粒子群优化(particle swarm optimization, PSO)算法调整最小二乘支持向量机(least squares support vector machine, LSSVM)的超参数。通过采集人上体4个部位的表面肌电信号并提取其中48维特征,对上肢常见的4种动作进行分类实验,结果表明,BPSO-PSO-LSSVM算法仅保留肌电数据的21维特征,得到的平均分类准确率达到97.54%,证明该方法可以有效筛选出用于上肢动作分类的最佳特征组合,并且提高运动分类的准确率。 展开更多
关键词 表面肌电信号 特征选择 二进制粒子群优化 粒子群优化 动作分类 最小二乘支持向量机
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基于光量子计算机的电网停电后分区模型及量子比特扩容方法 被引量：1
3
作者 刘成骏 娄骐 +3 位作者 徐一骏 顾伟 文凯 马寅 《电力系统自动化》 北大核心 2025年第11期80-90,共11页
电网发生大停电事故后,采用分区并行恢复策略能够保证电网快速恢复正常运行,而精准、高效的分区方法则是恢复策略能够实施的重要前提之一。面对新型电力系统日益严格的时效性需求,现存方法无法直接求解模型且求解结果需要人工选择,并受... 电网发生大停电事故后,采用分区并行恢复策略能够保证电网快速恢复正常运行,而精准、高效的分区方法则是恢复策略能够实施的重要前提之一。面对新型电力系统日益严格的时效性需求,现存方法无法直接求解模型且求解结果需要人工选择,并受到经典计算机算力限制。针对上述问题,文中利用近年来新兴的量子计算技术,提出了基于量子计算的电网停电后快速恢复分区方法。首先,以切除线路权重和最小为目标,考虑电网实际运行安全约束,构建了大停电后网络分区模型,并将其转化为光量子计算机能直接求解的二元二次无约束优化模型;然后,考虑实机量子比特数限制,初步探讨了基于子问题抽取的量子比特扩容方法在实际应用中的可能性;最后,依托专用量子计算机,采用两个不同规模的系统分别验证了所提分区模型和量子扩容方法的有效性。 展开更多
关键词 新型电力系统 量子计算 量子比特扩容 停电 二元二次无约束优化 谱聚类 分区并行恢复
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基于词嵌入的词汇稀疏分布式编码方法
4
作者 吴开 武新乾 +1 位作者 陈祖刚 张冀 《中文信息学报》 北大核心 2025年第7期27-43,共17页
词嵌入被用作各种自然语言处理和信息检索任务的构建块。它们在大型语料库上进行训练,在各种自然语言任务中表现优异,但不适用于需要二值输入的层次时间记忆模型、伯努利朴素贝叶斯模型等机器学习模型,且用浮点数表示的词向量会占用大... 词嵌入被用作各种自然语言处理和信息检索任务的构建块。它们在大型语料库上进行训练,在各种自然语言任务中表现优异,但不适用于需要二值输入的层次时间记忆模型、伯努利朴素贝叶斯模型等机器学习模型,且用浮点数表示的词向量会占用大量内存空间。该研究基于非参数和非线性映射的编码结构,提出了一种新的二值化词向量的稀疏分布式编码方法,在尽可能降低语义精度损失的同时提高计算效率。在词语义相似度、词类比和词概念分类任务中使用多个中文和英文数据集进行实验。结果表明,该文所提编码方法在词语相似度任务上优于语义折叠方法,在词语概念分类任务中相较于原始词嵌入方法,精度损失仅为1%~4%。此外,在Top-K查询任务中,该方法的执行速度更快,所生成的词向量在内存占用方面仅为原始词向量的几分之一,内存消耗减少至1/5~1/3倍。 展开更多
关键词 词嵌入 分位数转换 非线性映射 稀疏二进制编码 内存优化
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基于角尺度、混交度和胸径优势度的杉木混交林空间结构优化
5
作者 陈超 赵吟吟 +5 位作者 俞家聪 李雪建 方庆 张晔华 宋美萱 杜华强 《林草资源研究》 北大核心 2025年第1期38-47,共10页
优化林分空间结构不仅能够提高森林质量,还可以进一步发挥森林的功能效益。以浙江省建德市梅城林场的杉木混交林为研究对象,采用乘除法对角尺度(W)、胸径优势度(U)和混交度(M)进行多目标规划,构建起林分空间结构优化模型;使用模拟退火... 优化林分空间结构不仅能够提高森林质量,还可以进一步发挥森林的功能效益。以浙江省建德市梅城林场的杉木混交林为研究对象,采用乘除法对角尺度(W)、胸径优势度(U)和混交度(M)进行多目标规划,构建起林分空间结构优化模型;使用模拟退火算法对模型求解,获得最优采伐方案;对比分析模拟择伐前后林分空间结构参数及其二元分布的变化。结果表明:经过模拟择伐,林分角尺度提高了2.34%,胸径优势度下降了0.82%,树种混交度提高了11.36%,目标函数值增大了12.42%,一定程度上改善了林分的空间结构。经过择伐,林分空间结构二元分布特征更加趋向于合理。由此可见,基于角尺度、混角度和胸径优势度所构建的林分空间结构优化体系能够有效改善林分空间结构特征,为制定后续森林经营方案提供参考。 展开更多
关键词 林分空间结构 择伐 优化模型 模拟退火算法 二元分布
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量子退火驱动的桁架结构拓扑优化设计方法
6
作者 王炎 杨迪雄 +1 位作者 雷振增 陈国海 《计算力学学报》 北大核心 2025年第3期339-345,361,共8页
为克服桁架结构传统拓扑优化方法面临的计算效率低、易陷入局部最优等局限,本文基于桁架基结构思想,提出了一种量子退火驱动的桁架结构刚度优化设计方法。首先,选取桁架结构的弹性应变能作为目标函数,将体积约束表达成惩罚项形式嵌入结... 为克服桁架结构传统拓扑优化方法面临的计算效率低、易陷入局部最优等局限,本文基于桁架基结构思想,提出了一种量子退火驱动的桁架结构刚度优化设计方法。首先,选取桁架结构的弹性应变能作为目标函数,将体积约束表达成惩罚项形式嵌入结构优化问题的哈密顿量中,形成无约束优化问题。然后,通过构造杆件截面积的增量与编码量子比特的指数型映射关系,同时引入辅助量子比特,并以量子退火算法驱动其变化来实现增量正负方向的调整,从而将体积约束下的桁架刚度最大化问题转化为量子退火机能够求解的二次无约束二进制优化问题。使用经典计算机执行有限元分析,在专用量子退火机上实现优化求解,发展了经典与量子计算混合优化框架。两个桁架拓扑优化算例验证了本文提出的算法的稳定收敛性,并展示了量子退火算法在结构优化领域的可行性与应用潜力,为工程优化设计提供了一种融合经典计算与量子算法的创新范式。 展开更多
关键词 桁架结构 拓扑优化设计 量子退火算法 量子计算 二次无约束二进制优化问题
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类别条件噪声下的半监督AUC优化理论与算法
7
作者 姜阳邦彦 许倩倩 +3 位作者 杨智勇 郝前秀 操晓春 黄庆明 《计算机学报》 北大核心 2025年第1期136-155,共20页
现有半监督AUC优化方法通常假设数据标注是准确的。然而在许多实际应用中,研究者往往会同时面临标注量不足和不准确的问题。为此,该文首次尝试在不完整和不准确的数据标注情况下优化AUC指标。具体而言,通过分析,对称替代损失在某些情况... 现有半监督AUC优化方法通常假设数据标注是准确的。然而在许多实际应用中,研究者往往会同时面临标注量不足和不准确的问题。为此,该文首次尝试在不完整和不准确的数据标注情况下优化AUC指标。具体而言,通过分析,对称替代损失在某些情况下可以在半监督问题中具有噪声鲁棒性。在此基础上,该文构建了一个鲁棒半监督AUC优化框架,其导出的经验风险无需估计噪声率。此外,通过紧致泛化上界的分析表明,当模型基于足够大的训练数据集进行学习时,其在未见数据上能够很好地泛化。随后,使用Barrier hinge损失对该框架进行实例化。为加快训练过程,进一步开发了一种加速算法,将损失和梯度估计的复杂度从O(n^(2))降低至O(nlogn),在实验中可获得高达200倍的加速。最后,通过在15个基准数据集上进行实验验证,证明了所提方法的有效性。 展开更多
关键词 半监督学习 AUC优化 标签噪声 二分类问题 不平衡数据学习
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基于光量子计算机的虚拟电厂分布式资源解聚合优化方法
8
作者 郭梦婕 王晗 +6 位作者 严正 张文博 陶玮 周新生 文凯 马寅 魏海 《中国电机工程学报》 北大核心 2025年第8期2936-2945,I0007,共11页
量子计算机是支撑高性能量子计算及其实用化的载体,其本身具有独特的运行特性,为发挥量子计算优势,需要结合实际场景与问题选择科学可行的应用方式。该文以光量子计算机为依托,首先,提出面向虚拟电厂分布式资源解聚合优化的二次无约束... 量子计算机是支撑高性能量子计算及其实用化的载体,其本身具有独特的运行特性,为发挥量子计算优势,需要结合实际场景与问题选择科学可行的应用方式。该文以光量子计算机为依托,首先,提出面向虚拟电厂分布式资源解聚合优化的二次无约束二值优化(quadratic unconstrained binary optimization,QUBO)模型构建方法,给出优化问题目标函数、等式和不等式约束对应QUBO模型惩罚项的转换方式,为应用光量子计算机求解电力系统运行优化问题提供可行的量子计算范式;然后,建立考虑虚拟电厂运行特征的冗余约束辨识方法与量子比特共用机制,尽可能减少QUBO问题求解所需的量子比特数量;最后,依托团队自主研发的光量子计算机真机开展应用测试,验证光量子计算机真机求解虚拟电厂解聚合优化问题的可行性与有效性,实现电力系统优化问题通过光量子计算机真机求解的突破,也为未来大规模电力系统优化问题的求解开辟新路径。 展开更多
关键词 量子计算 光量子计算机 虚拟电厂 分布式资源 二次无约束二值优化
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基于H-WOA-GWO和区段修正策略的配电网故障定位研究
9
作者 宋铭楷 朱成杰 《广西师范大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第4期24-37,共14页
分布式电源的并网和逐渐扩大的配电网规模使得传统故障定位方法难度增大。针对这一问题,本文提出一种多策略改进的混合鲸鱼灰狼优化算法(H-WOA-GWO)结合区段修正的故障定位方法。首先将WOA包围收缩和螺旋更新机制融入GWO,构建混合算法... 分布式电源的并网和逐渐扩大的配电网规模使得传统故障定位方法难度增大。针对这一问题,本文提出一种多策略改进的混合鲸鱼灰狼优化算法(H-WOA-GWO)结合区段修正的故障定位方法。首先将WOA包围收缩和螺旋更新机制融入GWO,构建混合算法来有效改善收敛速度;然后运用非线性收敛因子、改进领导狼位置和自适应狩猎权重来增强搜索自适应性、全局开发能力和缩短迭代时间。建立不同定位模型选择基于评价函数值法构建目标函数,通过分析伪最优解潜在信息提出区段修正策略。经仿真验证,三重故障下:混合算法正确率高于单一算法11个百分点,迭代时间可节约0.3267 s;结合区段修正策略后正确率和求解时间较单纯混合算法分别提高17个百分点和74.88%,表明改进混合算法和修正策略可准确识别多重和多畸变节点故障,具备高效的求解速度和稳定性。 展开更多
关键词 灰狼优化算法 鲸鱼优化算法 容错性 分布式电源 故障定位
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基于XGboost和线性回归的军队体系建设“成本-能力”组合优化模型
10
作者 张玉婷 杨镜宇 《系统工程与电子技术》 北大核心 2025年第2期486-495,共10页
不确定性条件下的体系能力评估和优化是提升军事体系建设效能的重要方式和手段。着眼军队体系建设中多种“成本-能力”方案优选问题,借鉴投资组合优化理论,采用极端梯度提升(eXtreme gradient boosting, XGboost)二分类模型、线性回归... 不确定性条件下的体系能力评估和优化是提升军事体系建设效能的重要方式和手段。着眼军队体系建设中多种“成本-能力”方案优选问题,借鉴投资组合优化理论,采用极端梯度提升(eXtreme gradient boosting, XGboost)二分类模型、线性回归、三点估计等方法,构建“成本-能力”组合优化模型,汇总多个评估标准,得出备选方案的经济价值和对备选方案不确定性的敏感程度,综合分析,得到最优备选方案,并将模型应用于体系建设案例中进行验证,研究成果为“成本-能力”组合备选方案评估优选提供理论依据及实践方法。 展开更多
关键词 组合优化 XGboost二分类 线性回归 三点估计 体系能力
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基于OOK和ACO-OFDM的分层混合可见光通信系统
11
作者 肖之雨 荆雷 +3 位作者 童峥嵘 杨琨 于建萍 李泽 《光通信技术》 北大核心 2025年第1期31-37,共7页
为提高系统频谱效率并解决传统正交频分复用(OFDM)系统信号模式单一的问题,设计了一种基于二进制开关键控(OOK)和自适应星座图优化(ACO)-OFDM的分层混合可见光通信系统。该系统发射端利用OOK信号对OFDM信号进行限幅处理,产生ACO-OFDM和... 为提高系统频谱效率并解决传统正交频分复用(OFDM)系统信号模式单一的问题,设计了一种基于二进制开关键控(OOK)和自适应星座图优化(ACO)-OFDM的分层混合可见光通信系统。该系统发射端利用OOK信号对OFDM信号进行限幅处理,产生ACO-OFDM和非自适应星座图优化(NACO)-OFDM信号。将OOK信号作为直流偏置加入到NACO-OFDM信号中,确保输出为单极性实数信号。接收端采用信号重构技术,省略噪声估计步骤,降低接收复杂度至传统接收机的约1/5。仿真结果表明:系统能够有效解调OFDM和OOK信号,在最大传输层数下,其频谱效率较常规单层系统提升了约2倍。 展开更多
关键词 二进制开关键控 自适应星座图优化-正交频分复用 可见光通信系统 强度调制/直接检测
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双排桩最优排距确定及桩间土压力计算方法
12
作者 汤科 赵华 +1 位作者 唐雪峰 程儒凇 《水文地质工程地质》 北大核心 2025年第2期104-113,共10页
无连梁双排桩由于其复杂的受力特性和桩间土压力模型不统一导致较难应用于实际工程。为了深入了解双排桩的受力特性和快速计算出桩间土压力,运用GEO5数值模拟软件研究桩排距对桩身受力的影响;同时,基于刚体极限平衡理论提出了一种简便... 无连梁双排桩由于其复杂的受力特性和桩间土压力模型不统一导致较难应用于实际工程。为了深入了解双排桩的受力特性和快速计算出桩间土压力,运用GEO5数值模拟软件研究桩排距对桩身受力的影响;同时,基于刚体极限平衡理论提出了一种简便计算桩间土压力的新方法,即通过先求出前后排桩各自的剩余下滑力,再分别去除前(后)排桩,进而利用求解余下单排桩的剩余下滑力来辅助计算双排桩桩间土压力。结果表明:(1)当桩排距在2b~6b(b为桩截面短边长)时,前后排桩剩余下滑力几乎相等,但前后排桩最大内力差值却逐渐增大;(2)随着桩排距的增加,双排桩的推力之和呈现先增大后减小的趋势,但前排桩桩后推力几乎不变,这主要是由于后排桩桩后推力的变化所引起的,双排桩的最优排距应在2b~4b之间;(3)当桩排距在2b~6b时,双排桩中前排桩桩后推力等于同位置单排桩桩后推力和桩前抗力之和的一半;后排桩桩前抗力等于同位置单排桩桩后推力和桩前抗力之和的一半,最大误差也仅为0.07%;(4)通过与原方案及已有学者的研究成果对比分析,其结果与前人研究成果基本吻合,验证了本文计算方法的可靠性。研究结果对于快速确定双排桩的最优排距及桩间土压力的计算具有重要的参考价值。 展开更多
关键词 无连梁双排桩 二元边坡 刚体极限法 最优桩排距 桩间土压力
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基于RF-LightGBM-LSTM的短期风向预测
13
作者 吴倩 吴海列 孙勇 《计算机应用与软件》 北大核心 2025年第5期171-178,237,共9页
传统风突变监测对采集的风向进行阈值判断,无法改变机组因较大风向变化导致的停机问题。针对这种情况,提出一种风向时间序列智能预测方法。以机组实际运行数据作为数据集,采用随机森林方法进行特征工程,解决风向序列特征过少的问题;采用... 传统风突变监测对采集的风向进行阈值判断,无法改变机组因较大风向变化导致的停机问题。针对这种情况,提出一种风向时间序列智能预测方法。以机组实际运行数据作为数据集,采用随机森林方法进行特征工程,解决风向序列特征过少的问题;采用Sigmoid函数对序列数据二分类并基于LightGBM分别构建回归模型预测,应用贝叶斯优化对模型参数调优,优化模型性能;采用LSTM算法建立残差预测模型进行自校正。实验结果表明,组合的自校正模型提高了预测精度,具有可行性。 展开更多
关键词 随机森林 LightGBM 二分类 贝叶斯优化 LSTM
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基于细粒度状态标签的代码缓存优化方案
14
作者 牛根 张福新 《计算机研究与发展》 北大核心 2025年第8期1931-1947,共17页
动态二进制翻译器中广泛使用软件代码缓存来管理翻译生成的代码块.代码块的翻译、刷新和内存占用是软件代码缓存的重要指标.目前仅有少量的针对系统级动态二进制翻译器中代码缓存的研究.已有的系统级动态二进制翻译器为实现正确且高效... 动态二进制翻译器中广泛使用软件代码缓存来管理翻译生成的代码块.代码块的翻译、刷新和内存占用是软件代码缓存的重要指标.目前仅有少量的针对系统级动态二进制翻译器中代码缓存的研究.已有的系统级动态二进制翻译器为实现正确且高效的指令语义模拟,均使用了状态标签方案,但该方案会对软件代码缓存管理带来额外的问题.通过深入分析状态标签方案,总结了其给代码缓存管理带来的2类问题:冲突和冗余.针对这2类问题,提出了基于细粒度状态标签的代码缓存优化方法,包括多状态代码缓存和弱状态标签.这2种方案在LATX-SYS中实现并在龙芯LoongArch平台上使用Ubuntu/x8616.04和Windows XP/x86客户机操作系统进行了测试.结果表明,代码块刷新次数和翻译次数分别降低了43%和18%,代码块相似率从59.63%降至5.06%,翻译开销和内存占用均得到降低.总的来说,系统启动时间降低了20%.最后,针对弱状态标签方案进一步测试了SPEC CPU2000,结果表明代码块数量平均减少了13%,且仅带来2%~3%的性能开销. 展开更多
关键词 软件代码缓存 二进制翻译 虚拟化 代码块 动态优化
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自适应复合转换函数的二进制电鳗觅食优化算法
15
作者 李牧元 刘建华 +1 位作者 力尚龙 吴炳南 《计算机工程与应用》 北大核心 2025年第12期107-119,共13页
电鳗觅食优化算法是近年提出的元启发式优化算法,用于求解连续优化问题,并且应用在各种工程问题中。然而现实中许多优化问题是离散的,这就需要提出算法的二进制版本。研究者通常使用转换函数将连续解转换为离散解,用于求解离散优化问题... 电鳗觅食优化算法是近年提出的元启发式优化算法,用于求解连续优化问题,并且应用在各种工程问题中。然而现实中许多优化问题是离散的,这就需要提出算法的二进制版本。研究者通常使用转换函数将连续解转换为离散解,用于求解离散优化问题,但传统的S型转换函数易于发散难以收敛,而V型转换函数易于陷入局部最优难以跳出。针对上述问题,设计出一种自适应的V型转换函数,并利用电鳗能量因子将S型与自适应V型转换函数融合,提出一种自适应复合型转换函数用于电鳗算法的二值化。此外由于电鳗算法在休息和狩猎阶段缺乏局部多样性,及其在交互和迁徙阶段存在过早收敛,进一步对电鳗优化算法进行了改进。算法在交互阶段增加权重控制因子,发挥S型转换函数的发散特性,增强全局搜索能力;在迁徙阶段施加鞭策因子,约束电鳗的行为,避免过早收敛陷入局部最优;在休息、狩猎阶段增加随机因子提高局部多样性。通过35个背包问题数据实例上的收敛、均值及消融等实验,其结果证明了提出的二进制电鳗觅食优化算法的有效性。 展开更多
关键词 二进制电鳗觅食优化算法 转换函数 复合型转换函数 背包问题
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基于多源信息融合告警的微电网故障定位方法研究
16
作者 杨志淳 李牧远 +3 位作者 韩佶 杨帆 沈煜 闵怀东 《电测与仪表》 北大核心 2025年第6期45-55,共11页
针对故障诊断数据来源单一导致结果抗噪性和鲁棒性差问题,文章提出一种融合多源告警信息的微电网继电保护故障定位方法。基于对称分量法对微电网故障进行建模,通过求解正、负序网络微分方程,实现对短路故障的特性分析。采用相似性计算... 针对故障诊断数据来源单一导致结果抗噪性和鲁棒性差问题,文章提出一种融合多源告警信息的微电网继电保护故障定位方法。基于对称分量法对微电网故障进行建模,通过求解正、负序网络微分方程,实现对短路故障的特性分析。采用相似性计算对数据进行处理并进行可视化,通过卷积神经网络对故障信息进行辨识,实现告警信息智能生成。采用开关函数法对多源告警信息进行加权融合,并采用改进二进制量子粒子群算法对故障模型进行求解。最后,在改进IEEE 33系统中进行了算例分析,结果表明,所提方法能够准确生成故障告警信息并快速定位故障,且在多点信息畸变下仍具有较高的定位精度效果。 展开更多
关键词 故障定位 微电网故障告警 多源信息融合 二进制量子粒子群 卷积神经网络
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基于F-score和二进制灰狼优化的肿瘤基因选择方法 被引量：3
17
作者 穆晓霞 郑李婧 《南京师大学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2024年第1期111-120,共10页
针对肿瘤基因数据维度高、噪声多、冗余性高的现状,结合Spearman相关系数改进F-score算法,在此基础上优化二进制灰狼算法,提出了一种基于改进F-score和二进制灰狼算法的肿瘤基因选择算法.首先,考虑特征之间的相关性,计算每个特征的F-sc... 针对肿瘤基因数据维度高、噪声多、冗余性高的现状,结合Spearman相关系数改进F-score算法,在此基础上优化二进制灰狼算法,提出了一种基于改进F-score和二进制灰狼算法的肿瘤基因选择算法.首先,考虑特征之间的相关性,计算每个特征的F-score值和特征之间的Spearman相关系数的绝对值;然后,计算权重系数得出各个特征的权重值,依据重要性进行排序,选出初选特征子集;最后,通过收敛因子的衰减曲线和初始化方法优化二进制灰狼算法,调整全局搜索和局部搜索所占比例,增强全局搜索能力并提高局部搜索速度,有效节省时间开销,提升特征选择的分类性能和效率,得到最优特征子集.在9个肿瘤基因数据集上测试所提算法,在分类准确率和筛选特征数目两个指标上进行仿真实验,并与4种其他算法进行对比,实验结果证明所提算法表现良好,可有效降低基因数据维度,并具有较好的分类精度. 展开更多
关键词 肿瘤基因 Fisher-score Spearman 相关系数 二进制灰狼优化算法 特征选择
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基于改进二进制粒子群算法优化DBN的轴承故障诊断 被引量：3
18
作者 陈剑 黄志 +2 位作者 徐庭亮 孙太华 李雪原 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2024年第1期168-173,共6页
针对滚动轴承故障振动信号非平稳性的特点,对二进制粒子群优化算法(binary particles swarm optimization,BPSO)和深度信念网络(deep belief network,DBN)进行研究,提出一种基于局部均值分解(local mean decomposition,LMD)和IBPSO-DBN... 针对滚动轴承故障振动信号非平稳性的特点,对二进制粒子群优化算法(binary particles swarm optimization,BPSO)和深度信念网络(deep belief network,DBN)进行研究,提出一种基于局部均值分解(local mean decomposition,LMD)和IBPSO-DBN的轴承故障诊断方法。提出用加权惯性权重改进BPSO迭代过程中的固定权重,再用改进BPSO优化DBN的隐含层神经元个数和学习率。该方法先对信号进行LMD,提取出各PF分量的散布熵和时域指标,并构建特征矩阵,然后把特征矩阵输入改进BPSO-DBN模型中训练,实现滚动轴承故障诊断和分类。采用试验轴承数据做验证并与其他诊断方法对比,结果表明,基于LMD和BPSO-DBN的滚动轴承故障诊断方法具有较好的故障识别率。 展开更多
关键词 局部均值分解 二进制粒子群优化算法 深度置信网络 滚动轴承故障诊断
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一种多种群二进制算术优化算法及其应用
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作者 王若宾 耿芳东 +2 位作者 王佳伟 徐琳 段建勇 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2024年第12期3664-3670,共7页
针对算术优化算法(AOA)无法对离散二进制型问题进行优化的局限,提出一种使用sigmoid函数变体实现的离散二进制算术优化算法(BAOA_S),解决了原始算法无法用于离散二进制变量优化的问题。进一步提出一种基于突变策略实现的多种群二进制算... 针对算术优化算法(AOA)无法对离散二进制型问题进行优化的局限,提出一种使用sigmoid函数变体实现的离散二进制算术优化算法(BAOA_S),解决了原始算法无法用于离散二进制变量优化的问题。进一步提出一种基于突变策略实现的多种群二进制算术优化算法(multi-swarm binary arithmetic optimization algorithms,MS-BAOA)。该算法将原始种群划分为多个子种群,子种群间通过通信策略进行交流,并使用突变策略进一步增强种群多样性,克服了BAOA_S无法跳出局部最优解的缺陷。基于CEC2013基准函数将MS-BAOA与BAOA_S、二进制粒子群算法(binary particle swarm optimization algorithm,BPSO)、二进制灰狼优化算法(binary gray wolf optimizer,BGWO)、二进制鱼群迁徙算法(binary fish migration optimization algorithm,BFMO)以及二进制均衡优化器(binary equilibrium optimizer,BiEO)进行了对比,实验结果显示MS-BAOA总体上优于对比算法。将MS-BAOA应用于配电网故障区段定位中,实验结果显示该算法能够对配电网单点故障以及多点故障实现快速精准定位,进一步验证了该算法的实用性。 展开更多
关键词 算术优化算法 离散二进制 多种群 配电网 故障定位
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基于稀疏量测的海上风电场集电线路故障选线方法研究
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作者 王晓东 吴家豪 +1 位作者 高兴 刘颖明 《太阳能学报》 CSCD 北大核心 2024年第12期243-249,共7页
针对海上风电场多分支集电线路故障定位大都依赖于多测点的问题,提出一种基于卷积神经网络(CNN)的集电线路故障选线方法,基于稀疏量测利用局部连接实现集电线路故障选线。该方法以少量节点电流信号作为特征量,建立以稀疏样本的CNN初始... 针对海上风电场多分支集电线路故障定位大都依赖于多测点的问题,提出一种基于卷积神经网络(CNN)的集电线路故障选线方法,基于稀疏量测利用局部连接实现集电线路故障选线。该方法以少量节点电流信号作为特征量,建立以稀疏样本的CNN初始网络损失最小为目标的量测位置优化模型,利用离散二进制粒子群(BPSO)算法进行模型求解得出最优量测位置。算例分析表明,所提方法可在稀疏量测下以较高精度实现故障选线,对采样频率要求较低,不受故障起始角、故障电阻、故障位置等因素的影响,且对量测噪声具有较好的鲁棒性。 展开更多
关键词 海上风电场 集电线路 卷积神经网络 离散二进制粒子群优化算法 故障选线 量测位置
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