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基于SQL数据库和KD-Tree算法的船体型线匹配方法
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作者 余恺 马宁 +1 位作者 史琪琪 孙利 《舰船科学技术》 北大核心 2025年第11期8-14,共7页
为提高船舶初步设计效率,提出一种基于SQL数据库和KD-Tree算法的船舶型线快速匹配方法。针对船舶数据繁多复杂的问题,利用SQL语言保存、分类和提取船舶设计过程中的型线数据和特征线数据,提高了数据的存储和利用效率。针对船体复杂曲面... 为提高船舶初步设计效率,提出一种基于SQL数据库和KD-Tree算法的船舶型线快速匹配方法。针对船舶数据繁多复杂的问题,利用SQL语言保存、分类和提取船舶设计过程中的型线数据和特征线数据,提高了数据的存储和利用效率。针对船体复杂曲面的匹配问题,采取基于特征线描述船体特征,并求解特征线B样条控制点的方法保存船体的曲面特征数据。针对高维度变量的匹配问题,在不同大小的测试集中采用KD-Tree结构保存数据并采用最邻近搜索算法,能将船体型线的搜索匹配速度提高34.31%~84.16%。该方法对提高船舶初步设计效率提供有益的借鉴和帮助。 展开更多
关键词 船体设计 SQL数据库 KD-tree算法 船舶特征线
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An efficient embedding tree matching algorithm based on metaphoric dependency syntax tree
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作者 冯少荣 肖文俊 《Journal of Central South University》 SCIE EI CAS 2009年第2期275-279,共5页
To find out all dependency relationships in which metaphors probably exist between syntax constituents in a given sentence,a dependency tree matching algorithm oriented to Chinese metaphor processing is proposed based... To find out all dependency relationships in which metaphors probably exist between syntax constituents in a given sentence,a dependency tree matching algorithm oriented to Chinese metaphor processing is proposed based on a research of unordered tree inclusion matching.In this algorithm,the pattern library is composed of formalization dependency syntax trees that are derived from large-scale metaphor sentences.These kinds of metaphor sentences are saved in the pattern library in advance.The main process of this algorithm is up-down searching and bottom-up backtracking revising.The algorithm discovers potential metaphoric structures in Chinese sentences from metaphoric dependency pattern library.Finally,the feasibility and efficiency of the new matching algorithm are further testified by the results of a series of experiments on dependency pattern library.Hence,accurate dependency relationships can be achieved through this algorithm. 展开更多
关键词 pattern recognition tree matching algorithm dependency tree rule matching metaphor information processing
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Algorithms for degree-constrained Euclidean Steiner minimal tree 被引量:1
3
作者 Zhang Jin Ma Liang Zhang Liantang 《Journal of Systems Engineering and Electronics》 SCIE EI CSCD 2008年第4期735-741,共7页
A new problem of degree-constrained Euclidean Steiner minimal tree is discussed, which is quite useful in several fields. Although it is slightly different from the traditional degree-constrained minimal spanning tree... A new problem of degree-constrained Euclidean Steiner minimal tree is discussed, which is quite useful in several fields. Although it is slightly different from the traditional degree-constrained minimal spanning tree, it is also NP-hard. Two intelligent algorithms are proposed in an attempt to solve this difficult problem. Series of numerical examples are tested, which demonstrate that the algorithms also work well in practice. 展开更多
关键词 DEGREE-CONSTRAINED Euclidean Steiner minimal tree simulated annealing ant algorithm
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融合改进D^(*)与RRT算法的单AGV路径规划算法
4
作者 赵学健 叶昊 +2 位作者 江宇航 袁凯 孙知信 《小型微型计算机系统》 北大核心 2025年第8期1847-1860,共14页
本研究针对单自动导引车(AGV)的路径规划问题,深入剖析了现有多阶段路径规划方法的局限性,并提出了一种融合改进D^(*)与快速探索随机树(RRT)算法的路径规划算法.该算法结合了改进D^(*)算法的高效性与RRT算法的灵活性,通过动态避障策略... 本研究针对单自动导引车(AGV)的路径规划问题,深入剖析了现有多阶段路径规划方法的局限性,并提出了一种融合改进D^(*)与快速探索随机树(RRT)算法的路径规划算法.该算法结合了改进D^(*)算法的高效性与RRT算法的灵活性,通过动态避障策略和目标约束优化,显著提升了路径规划性能.引入自适应视野、步长、威胁因子及目标点采样率等参数,以适应多变环境需求.利用Rich_Moore元胞自动机方法扩展可行区域并确定最短路径,并通过高阶贝塞尔曲线平滑路径,减少转向,提高路径平滑度.实验结果证明,该算法在精度和效率上均优于传统方法,对提升AGV作业实时性和准确性,推动自动化物流系统发展具有显著意义. 展开更多
关键词 AGV 随机树算法 D^(*)算法 路径规划 智能物流
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动态环境下改进BIT^(*)算法的机器人路径规划
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作者 王晓军 崔锡杰 李晓航 《计算机工程与应用》 北大核心 2025年第7期361-369,共9页
针对批量通知树算法在小样本中搜索路径成功率低、大样本中规划效率低、路径冗余节点多以及无法躲避未知障碍物的问题,提出动态环境批量通知树算法。利用改进批量采样点策略将样本点均匀等间距处理,并改进批量采样点数量以及偏置采样点... 针对批量通知树算法在小样本中搜索路径成功率低、大样本中规划效率低、路径冗余节点多以及无法躲避未知障碍物的问题,提出动态环境批量通知树算法。利用改进批量采样点策略将样本点均匀等间距处理,并改进批量采样点数量以及偏置采样点位置,弥补搜索路径成功率低的缺点;加入惩罚项改进启发式函数,弥补路径规划效率低的缺点;再引入路径拉伸优化减少路径长度以及冗余节点,缩小采样范围。面对未知障碍物,利用反向生长搜索树先验信息提出临时目标点选取策略,并结合改进随机点、转向角以及新节点的快速扩展随机树(RRT)算法,避免重规划路径过分偏离以及不能及时躲避。与其他算法进行对比,结果表明:动态环境批量通知树算法规划路径成功率和效率更高,路径长度和拐点数更少,躲避未知障碍物性能更高,重规划路径更接近全局路径。 展开更多
关键词 批量通知树算法 反向生长搜索树 批量采样点策略 启发式函数 快速扩展随机树(RRT)算法 路径重规划
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塔式起重机路径规划与三维虚拟吊运方法
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作者 彭自强 贺子文 +3 位作者 梁莹 俞栋华 吴金池 王乾坤 《广西大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第1期50-59,共10页
针对快速扩展随机树算法路径点杂乱、搜寻效率低的缺点,提出一种适用于吊运路径规划的改进快速扩展随机树算法:引入概率偏向系数,基于代价函数对路径树结构父子节点重构布线,迭代得到渐进最优的规划路径;建立裁剪函数,规划路径生成后,... 针对快速扩展随机树算法路径点杂乱、搜寻效率低的缺点,提出一种适用于吊运路径规划的改进快速扩展随机树算法:引入概率偏向系数,基于代价函数对路径树结构父子节点重构布线,迭代得到渐进最优的规划路径;建立裁剪函数,规划路径生成后,参考路径的代价值动态剔除代价值更大的节点;最后基于贪心算法思想,剔除可行规划路径的冗余节点。基于数字化工程环境、吊运任务和塔机运动模型三要素,在Unity3D平台建立虚拟吊运方法,用三维建筑信息模型(BIM)描述数字化建造环境,吊运任务定义目标和碰撞检测参数,按真实参数建立的塔机运动模型负责完成动作转换和执行。仿真实验结果表明:改进算法的平均采样点数仅为RRT算法的23.8%,平均路径点数仅为RRT算法的50%左右,路径长度较对照算法有所缩短。塔机在接近工程现场的虚拟环境中,利用改进RRT算法,自主搜寻更优避障路径,完成虚拟自主吊运,证明了方法可行性。 展开更多
关键词 塔式起重机 路径规划 快速扩展随机树算法 虚拟吊运
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基于MWST-DFS-K2算法的洱海水环境风险溯源研究
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作者 沈春颖 张蕊 +4 位作者 程乖梅 王铭明 左黔 张宗亮 刘春旸 《水文》 北大核心 2025年第1期90-96,共7页
针对湖泊流域水环境污染责任量化模糊,难以准确科学进行管理及监督的问题,采用贝叶斯网络结构和K2算法学习,通过最大支撑树(MWST)得到最大父节点数,再由深度优先搜索算法(DFS)得到节点序,提出一种可对流域不确定性污染源进行责任量化的... 针对湖泊流域水环境污染责任量化模糊,难以准确科学进行管理及监督的问题,采用贝叶斯网络结构和K2算法学习,通过最大支撑树(MWST)得到最大父节点数,再由深度优先搜索算法(DFS)得到节点序,提出一种可对流域不确定性污染源进行责任量化的改进MWST-DFS-K2算法。基于此算法以洱海为实例验证构建流域污染物贝叶斯网络模型图,对其进行污染物量化分析后得出结论为,江尾站对流域内其他站点的污染贡献达90%以上,四级坝站水质次于Ⅱ类的概率为82%,该站本身存在较大水质问题,后续管理过程中应重点关注洱海流域出湖处水文站点四级坝站与入湖处水文站点江尾站周围的污染源。与传统溯源方法相比,该方法不仅弥补了对污染源不确定性分析的不足,还对污染源进行了科学的污染责任量化,能够为高原湖泊流域的污染物溯源研究提供参考。 展开更多
关键词 贝叶斯网络 深度优先搜索 最大支撑树 K2算法 污染风险溯源 洱海流域
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基于故障树-蒙特卡洛法的电动静液作动器可靠性仿真分析
8
作者 侯艳艳 李小刚 +1 位作者 南秦博 李哲 《机床与液压》 北大核心 2025年第6期163-168,共6页
电动静液作动器(EHA)是飞机飞行控制系统的重要部件,控制着飞机升降舵、副翼、方向舵的动作与位置,对实现飞行姿态和飞行轨迹控制具有决定性作用,一旦EHA发生故障,将可能造成重大的安全事故。传统基于故障树的可靠性分析方法难以直观显... 电动静液作动器(EHA)是飞机飞行控制系统的重要部件,控制着飞机升降舵、副翼、方向舵的动作与位置,对实现飞行姿态和飞行轨迹控制具有决定性作用,一旦EHA发生故障,将可能造成重大的安全事故。传统基于故障树的可靠性分析方法难以直观显示系统故障的变化趋势,针对此,以EHA为研究对象,在故障树分析的基础上,运用蒙特卡洛法对其可靠性进行仿真分析,得到可靠度变化曲线,从而识别影响系统可靠性的薄弱环节;并提出提高液压油清洁度和关键元件的可靠度作为进一步改进EHA可靠性的方法,为新型一体化电动静液作动器的研制提供理论支撑,同时对我国未来多电/全电飞机的发展具有重要的理论意义和军事应用价值。 展开更多
关键词 电动静液作动器 故障树 蒙特卡洛法 可靠性 仿真分析
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基于图卷积神经网络的露天矿车道路边界检测算法
9
作者 秦学斌 许爱珍 周毓凡 《金属矿山》 北大核心 2025年第3期181-188,共8页
由于矿山道路没有路肩且道路边界线十分模糊,因此区分道路边界线之内的可行驶区域与边界线以外的非可行驶区域成为亟待解决的问题。为提升露天矿车行驶的安全性,提出了一种基于图卷积神经网络的露天矿车道路边界检测算法。首先利用kd-t... 由于矿山道路没有路肩且道路边界线十分模糊,因此区分道路边界线之内的可行驶区域与边界线以外的非可行驶区域成为亟待解决的问题。为提升露天矿车行驶的安全性,提出了一种基于图卷积神经网络的露天矿车道路边界检测算法。首先利用kd-tree算法和基于体素化的八叉树滤波算法构成的复合索引结构对点云数据进行精简和滤波,剔除点云数据中的异常点和高噪声点;再通过基于K-means聚类对精简后的点云数据进行图卷积神经网络运算提取出地面点,非地面点通过聚类方法寻找邻域构成三角面,利用三角面的法向量拟合非地面即得到曲面;最后计算拟合最优地面和非地面的交线即为所求的道路边界线。试验结果表明:提出的道路边界检测算法能很好地检测出边界线,为矿山道路无人驾驶提供安全范围,有助于提升无人运行矿车驾驶的安全性。 展开更多
关键词 点云滤波 kd-tree算法 K-MEANS聚类 图卷积网络 边界线检测
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基于ITSA的太阳电池模型参数辨识
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作者 郭欣欣 江朝阳 +2 位作者 王众 王陈 夏天瑞 《太阳能学报》 北大核心 2025年第7期577-581,共5页
鉴于传统的太阳电池等效电路参数辨识方法存在结构复杂、辨识精度不高、鲁棒性不强等问题,提出一种基于改进树种算法(ITSA)的太阳电池等效电路参数辨识方法。引入随迭代次数自适应变化的搜索趋势,提升算法的局部最优收敛能力和全局搜索... 鉴于传统的太阳电池等效电路参数辨识方法存在结构复杂、辨识精度不高、鲁棒性不强等问题,提出一种基于改进树种算法(ITSA)的太阳电池等效电路参数辨识方法。引入随迭代次数自适应变化的搜索趋势,提升算法的局部最优收敛能力和全局搜索能力;用自适应步长因子替代算法随机步长因子,加快算法后期寻优迭代速度,缩短寻优时间。将改进的树种算法用于双二极管太阳电池等效电路模型参数辨识,与其他算法对比,该方法所得电流均方根误差最小,预测数据与测量数据拟合程度高,表明改进的树种算法能有效地对太阳电池等效电路参数进行辨识,具有较高的辨识精度和收敛性,便于工程应用。 展开更多
关键词 参数辨识 太阳电池 双二极管模型 改进树种算法 自适应步长因子
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用于ICP的近似KD-Tree搜索加速器设计及FPGA实现
11
作者 郑凯磊 陈强 肖昊 《合肥工业大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2024年第12期1648-1654,共7页
为了加速迭代最近点(iterative closest point,ICP)算法中k近邻(k-nearest neighbor,KNN)搜索过程,文章根据近似K维树(K-dimensional tree,KD-Tree)数据结构,基于现场可编程门阵列(field programmable gate array,FPGA)提出一种高性能的... 为了加速迭代最近点(iterative closest point,ICP)算法中k近邻(k-nearest neighbor,KNN)搜索过程,文章根据近似K维树(K-dimensional tree,KD-Tree)数据结构,基于现场可编程门阵列(field programmable gate array,FPGA)提出一种高性能的KNN搜索加速器;分析近似KD-Tree数据结构的可行性,结果表明该数据结构能够满足ICP算法精度要求,并提高计算的并行度和性能;为了解决近似KD-Tree建树过程耗费时间长的问题,设计基于分治归并排序的具有反馈数据通路的树构建计算模块,该模块可在8.95 ms内计算出256个空间的树节点并完成树构建;为了优化点云暴力搜索过程,设计一种高吞吐率的点云搜索模块,可以在0.49 ms内完成近30000个点的最近点搜索。研究结果表明,与相关的设计相比,该文提出的硬件加速方法可以有效降低KNN搜索时间复杂度,提高算法性能。 展开更多
关键词 K维树(KD-tree) 迭代最近点(ICP)算法 三维重建 硬件加速 现场可编程门阵列(FPGA)
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融合DT-BO-GRU的中长期光伏功率滚动预测模型
12
作者 李超 涂腾 +3 位作者 彭勋辉 李振 晁梓博 刘淑玉 《太阳能学报》 北大核心 2025年第5期275-284,共10页
提出一种基于决策树提取的贝叶斯优化GRU中长期光伏发电功率滚动预测模型。首先借助决策树模型对光伏组件模型进行参数提取,重新组成特征数据集;其次引入贝叶斯优化算法构建新的GRU神经网络模型;最后对树模型提取的光伏参数进行光伏功... 提出一种基于决策树提取的贝叶斯优化GRU中长期光伏发电功率滚动预测模型。首先借助决策树模型对光伏组件模型进行参数提取,重新组成特征数据集;其次引入贝叶斯优化算法构建新的GRU神经网络模型;最后对树模型提取的光伏参数进行光伏功率预测。实验结果表明,所提出的混合模型在极端地区等特殊场景下具有高精度的预测效果,且实验仿真结果拟合曲线更接近真实值,模型整体评价指标误差较低。因此,该文提出的融合DT-BO-GRU模型具有更高预测精度,为在北方地区对光伏发电功率预测提供了可能。 展开更多
关键词 光伏组件 神经网络 贝叶斯算法 决策树模型 参数提取 功率预测
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基于数字孪生与改进KD树算法的船舶运维知识推理与策略优化 被引量:1
13
作者 张立尧 郭梓芊 +2 位作者 李瑞芳 叶勋 马涛 《中国舰船研究》 北大核心 2025年第2期118-130,共13页
[目的]随着工业技术的持续发展,现代船舶智能化进程持续推进,船舶的推进系统、辅助动力系统等变得越发智能化,船舶维护工作变得愈加复杂。与陆地设备不同,船舶所处的环境更加恶劣,一旦出现问题,不但会对船舶运行时的稳定性造成影响,还... [目的]随着工业技术的持续发展,现代船舶智能化进程持续推进,船舶的推进系统、辅助动力系统等变得越发智能化,船舶维护工作变得愈加复杂。与陆地设备不同,船舶所处的环境更加恶劣,一旦出现问题,不但会对船舶运行时的稳定性造成影响,还有巨大的安全隐患。为此,重点研究基于数字孪生的船舶运维(O&M)知识推理方法。[方法]在船舶物理实体的基础上,分析船舶运维过程,从“几何-物理-行为-规则”多维度构建船舶运维数字孪生模型。针对船舶运维知识模型中出现的预警信息,利用以往船舶运维案例,建立包含船舶运行状态数据以及船舶维护方法的船舶运维案例库。基于船舶运维案例库,提出一种改进型KD树算法的船舶运维知识推理与策略生成方法,利用高斯距离加权对邻近案例加权,并以知识推理的准确率为目标,使用鲸鱼优化算法(WOA)对船舶设备特征属性进行优化。[结果]实验结果表明,提出的改进型KD树算法(ω-KDtree-WOA)在K值为4、种群数为400的情况下,其推理准确率达到0.928,比传统的KD树算法在同条件下提升约3.2%。此外,与基于类置信加权与距离加权的K-近邻算法(CCW-WKNN)和平滑权距离求解K-近邻算法(SDWKNN)等相比,所提算法在准确率、召回率、精确率和F_(1)分数上均有显著优势,尤其在K值较大时,表现出更强的稳定性。[结论]所提方法能有效适用于船舶燃气轮机运维过程。 展开更多
关键词 船舶运维 数字孪生 知识推理 知识工程 KD树算法 鲸鱼优化算法
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群智能算法优化改进随机森林算法的井漏预测
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作者 白凯 戴升升 +1 位作者 张照硕 金思怡 《现代电子技术》 北大核心 2025年第14期159-168,共10页
井漏预测一直是钻井中堵漏防治研究的热点和难点课题,传统方法依赖专家经验,技术可复制性差,在特征参数选择上缺乏与井漏的相关性分析,导致预测精度低,且模型存在一定的局限性。为此,提出一种基于M5模型树的改进随机森林(IRF)算法,并采... 井漏预测一直是钻井中堵漏防治研究的热点和难点课题,传统方法依赖专家经验,技术可复制性差,在特征参数选择上缺乏与井漏的相关性分析,导致预测精度低,且模型存在一定的局限性。为此,提出一种基于M5模型树的改进随机森林(IRF)算法,并采用基于Sobol序列的初始化策略,引入自适应螺旋变化策略更新发现者位置,同时利用Lévy飞行策略来更新跟随者位置的改进麻雀搜索算法(ISSA)对IRF参数进行优化,进而建立一种ISSA-IRF井漏预测模型。该模型整合了来自地质、钻井泥浆和钻井作业相关的18个参数,利用Pearson相关性分析、递归特征消除和梯度提升树确定了11个关键参数。实验结果表明,与原模型相比,ISSA-IRF模型在井漏预测上的准确率提升了7.7%,且模型的性能显著优于经典的井漏预测模型(如LSTM、BP和SVM等)。改进后的模型可用于现场堵漏控制,为防漏堵漏作业提供科学指导。 展开更多
关键词 井漏预测 随机森林算法 M5模型树 Sobol序列 自适应螺旋变化 Lévy飞行策略 麻雀搜索算法
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基于FP-Tree有效挖掘最大频繁项集 被引量:69
15
作者 颜跃进 李舟军 陈火旺 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2005年第2期215-222,共8页
最大频繁项集的挖掘过程中,在最小支持度较小的情况下,超集检测是算法的主要耗时操作.提出了最大频繁项集挖掘算法 FPMFI(frequent pattern tree for maximal frequent item set)使用基于投影进行超集检测的机制,有效地缩减了超集检测... 最大频繁项集的挖掘过程中,在最小支持度较小的情况下,超集检测是算法的主要耗时操作.提出了最大频繁项集挖掘算法 FPMFI(frequent pattern tree for maximal frequent item set)使用基于投影进行超集检测的机制,有效地缩减了超集检测的时间.另外,算法FPMFI通过删除FP子树(conditional frequent pattern tree)的冗余信息,有效地压缩了 FP 子树的规模,减少了遍历的开销.分析表明,算法 FPMFI 具有优越性.实验比较说明,在最小支持度较小时,算法 FPMFI 的性能优于同类算法 1 倍以上. 展开更多
关键词 最大频繁项集 频繁模式树 超集检测 最大频繁项集投影
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基于邻接矩阵的FP-tree构造算法 被引量:8
16
作者 刘应东 冷明伟 陈晓云 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2011年第7期153-155,共3页
提出了一种基于邻接矩阵的FP-tree构造方法。首先通过扫描数据库建立2-项集支持数的邻接矩阵,通过邻接矩阵对项进行过滤和新方式排序,然后再利用邻接矩阵构造FP-tree,使得FP-tree的分支、节点数和深度大幅度地减少,从而使存储空间减少... 提出了一种基于邻接矩阵的FP-tree构造方法。首先通过扫描数据库建立2-项集支持数的邻接矩阵,通过邻接矩阵对项进行过滤和新方式排序,然后再利用邻接矩阵构造FP-tree,使得FP-tree的分支、节点数和深度大幅度地减少,从而使存储空间减少、遍历时间缩短。最后使用标准数据集进行验证测试并和其他算法的比较,实验结果表明,该算法在保证结果的同时有效地提高频繁项集挖掘的效率。 展开更多
关键词 数据挖掘 频繁项集 FP-tree算法 邻接矩阵
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基于线性回归和灰狼优化的电力工程成本及工期预测方法
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作者 徐宁 李维嘉 +2 位作者 洪崇 刘云 周波 《沈阳工业大学学报》 北大核心 2025年第3期295-301,共7页
【目的】电力工程项目通常具有成本高和工期长的特点,且施工过程中受到多种因素的影响,如气候条件、原材料成本等。传统的成本和工期预测主要依赖经验,容易导致成本估算不足或冗余,进而造成工期延误或资源浪费。随着机器学习技术的快速... 【目的】电力工程项目通常具有成本高和工期长的特点,且施工过程中受到多种因素的影响,如气候条件、原材料成本等。传统的成本和工期预测主要依赖经验,容易导致成本估算不足或冗余,进而造成工期延误或资源浪费。随着机器学习技术的快速发展,基于数据驱动的方法被引入成本和工期预测中,但由于电力工程领域的数据集规模较小,传统机器学习模型易出现过拟合问题,预测性能受限。基于该背景提出了一种结合支持向量回归(SVR)、分类与回归决策树(CART)、多变量线性回归模型(MLR)和灰狼优化算法(GWO)的混合模型,通过改进更新策略和参数搜索方法,以提升模型在小数据集上的预测精度和泛化能力。【方法】方案结合机器学习模型和改进的灰狼优化算法,搭建了一个高效的电力工程成本和工期预测框架。采用支持向量回归、分类与回归决策树和多变量线性回归模型作为基线机器学习方法,并利用灰狼优化算法对上述模型的参数进行搜索以防止过拟合,同时提出两项改进措施:采用混沌序列初始化狼群位置,确保种群多样性;优化灰狼位置的更新策略,通过周围群体信息共享提升搜索能力。【结果】实验结果表明,与传统方法相比,所提出的混合模型在成本和工期预测上具有较明显的优势。在训练和测试集上的性能结果对比显示,传统机器学习模型容易产生过拟合问题,导致泛化能力不足,而结合GWO的模型改善了该问题。其中,MLR+GWO混合模型在训练集和测试集上的表现均优于其他模型。进一步实验结果表明,通过改进灰狼优化算法(iGWO),混合模型的收敛速度显著加快,仅需6~8次迭代即可达到较优的适应度,而传统GWO算法需迭代11~12次才能达到类似效果。此外,改进算法有效避免了传统GWO算法容易陷入局部最优的问题。【结论】所提出基于线性回归和改进灰狼优化算法的混合模型在电力工程成本和工期预测领域展现出较为明显的性能优势。改进的灰狼优化算法通过优化初始化序列及更新策略,提升了算法的全局搜索能力和收敛速度。提出的混合模型泛化性能优于传统的机器学习模型,与传统方法相比,该方法在预测精度和训练效率方面均表现良好。 展开更多
关键词 电力工程 成本预测 工期预测 支持向量回归 决策树 线性回归 灰狼优化算法 混沌序列
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POKD-tree:一种有效的SIFT图像特征点匹配方法 被引量:3
18
作者 董本志 龙建勇 景维鹏 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2017年第16期182-186,共5页
为解决SIFT算法计算复杂,且算法效率不高的问题,提出了POKD-tree算法(分区优化kd树搜索算法)。首先,利用SIFT算法提取图像的特征点,以图像特征点集在X和Y方向中跨度最大的方向为分区直线的方向,计算图像特征点集的质心,用通过质心的分... 为解决SIFT算法计算复杂,且算法效率不高的问题,提出了POKD-tree算法(分区优化kd树搜索算法)。首先,利用SIFT算法提取图像的特征点,以图像特征点集在X和Y方向中跨度最大的方向为分区直线的方向,计算图像特征点集的质心,用通过质心的分区直线来进行图像分区;采用欧式距离对图像进行特征点匹配,首先进行对应搜索匹配,同时为了解决分区误差,在进行对应搜索之后再进行交叉搜索。通过实验证明,POKD-tree算法在匹配的效率上要优于BBF算法和RKD-tree算法。 展开更多
关键词 POKD-tree算法 分区直线 对应搜索 交叉搜索 匹配效率
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Steiner Tree问题的研究进展 被引量:8
19
作者 郑莹 王建新 陈建二 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2011年第10期16-22,共7页
Steiner树问题是经典的NP难解问题,在计算机网络布局、电路设计以及生物网络等领域都有很多应用。随着参数计算理论的发展,已经证明了无向图和有向图中的Steiner树问题都是固定参数可解的(FPT)。介绍了无向图和有向图中Steiner树问题的... Steiner树问题是经典的NP难解问题,在计算机网络布局、电路设计以及生物网络等领域都有很多应用。随着参数计算理论的发展,已经证明了无向图和有向图中的Steiner树问题都是固定参数可解的(FPT)。介绍了无向图和有向图中Steiner树问题的近似算法和参数算法,分析了一些特殊Steiner树问题的研究现状,还讨论了顶点加权Steiner树问题的研究进展。最后,提出了该问题的进一步研究方向。 展开更多
关键词 STEINER树 近似算法 精确算法 参数算法
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结合注意力机制和IPSO的石油化工过程变量预测方法
20
作者 杨琛 周宁 孔立新 《安全与环境学报》 北大核心 2025年第6期2179-2188,共10页
在石油化工生产过程中,针对关键变量的在线监测与预警对预防事故发生至关重要。为准确预测石油化工过程中的关键变量,提出了一种基于改进粒子群优化(Improved Particle Swarm Optimization, IPSO)算法优化双向长短期记忆(Bi-directional... 在石油化工生产过程中,针对关键变量的在线监测与预警对预防事故发生至关重要。为准确预测石油化工过程中的关键变量,提出了一种基于改进粒子群优化(Improved Particle Swarm Optimization, IPSO)算法优化双向长短期记忆(Bi-directional Long Short-Term Memory, BiLSTM)神经网络的预测模型,并特别引入注意力机制,以强化关键信息的表达。以北京市某化工企业初馏塔为研究对象,首先利用皮尔逊相关系数、最大信息系数筛选高相关性变量;同时,利用极端梯度提升(eXtreme Gradient Boosting, XGBoost)树构造关键衍生特征,增强输入变量的有效性。其次,采用BiLSTM建模,捕捉关键变量前后时序依赖性;同时结合IPSO优化隐藏层节点数、学习率、L2正则化系数和学习率调整因子,以获得最优超参数组合,实现对初馏塔换热终温的精确预测。试验结果表明,所提出的模型具有较强泛化能力,在预测准确率和稳定性方面均优于传统模型,不仅能有效避免陷入局部最优解,还能精准捕捉关键变量的变化趋势,可为实现石油化工过程关键变量的预测提供参考。 展开更多
关键词 安全工程 双向长短期记忆神经网络 注意力机制 极端梯度提升树 改进粒子群优化算法
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