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加强决策边界与自监督的在线持续学习方法
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作者 王伟 尤可鑫 刘晓芮 《计算机应用研究》 北大核心 2025年第1期133-138,共6页
针对在线持续学习于图像分类中既要适应新数据,又要减轻灾难性遗忘这一问题,基于重放的方法在减轻在线持续学习的灾难性遗忘方面展现出了优良性能。然而,此类方法中的大多数模型往往更倾向于学习与对象无关的解决方案,这些方案难以泛化... 针对在线持续学习于图像分类中既要适应新数据,又要减轻灾难性遗忘这一问题,基于重放的方法在减轻在线持续学习的灾难性遗忘方面展现出了优良性能。然而,此类方法中的大多数模型往往更倾向于学习与对象无关的解决方案,这些方案难以泛化且易于遗忘,因此,学习最能够代表类别的特征对于解决灾难性遗忘问题显得极为关键。基于此,提出加强决策边界与自监督的在线持续学习方法。首先,该方法通过加强新类之间的决策边界,帮助模型更好地进行任务的分类。其次,使用了一种融合的自监督学习方法,帮助模型更好地学习每个类的代表特征。通过与主流在线持续学习算法在公开数据集CIFAR-10和CIFAR-100上的实验对比,当内存库M为100时,该方法在CIFAR-10上的平均准确率达到了60.8%,平均遗忘率达到了15.5%。当内存库M为500时,该方法在CIFAR-100上的平均准确率达到了25.9%,平均遗忘率达到了13.7%。这一结果验证了加强决策边界与自监督的在线持续学习方法对减轻灾难性遗忘是有效的。 展开更多
关键词 持续学习 灾难性遗忘 对比学习 决策边界
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多尺度特征衔接的高光谱分类网络
2
作者 魏林 冉浩翔 尹玉萍 《自然资源遥感》 北大核心 2025年第3期113-122,共10页
针对高光谱图像分类过程中难以有效提取多尺度特征和姿态信息容易丢失的问题,该文提出了一种多尺度特征衔接高光谱分类网络(hierarchical multi-scale concatenation net,HMC-Net)。首先,HMC-Net利用多尺度卷积核并行计算以提取多层次特... 针对高光谱图像分类过程中难以有效提取多尺度特征和姿态信息容易丢失的问题,该文提出了一种多尺度特征衔接高光谱分类网络(hierarchical multi-scale concatenation net,HMC-Net)。首先,HMC-Net利用多尺度卷积核并行计算以提取多层次特征,同时引入1×1卷积核降低输入输出维度,平衡计算复杂度,从而在不显著增加总体计算负担的前提下,实现高效的特征提取;接着,采用独立的胶囊网络并行处理各尺度特征,即通过动态路由改进最大池化,增强特征的平移不变性以减少姿态信息丢失;最后,通过concatenate操作衔接整合不同尺度的特征图,从而实现对高光谱图像分类过程中多层次信息的精确解析。对比实验结果表明:HMC-Net在肯尼迪航天中心数据集、帕维亚大学数据集和萨利纳斯数据集上整体精度分别达到了94%,98%和99%,与最新的高光谱分类模型相比有明显性能优势,验证了该文所提模型的有效性。 展开更多
关键词 高光谱图像 多尺度特征 姿态信息 胶囊网络 动态路由
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全程性教学质量管理模式 被引量:2
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作者 沈学利 胡咏梅 《辽宁工程技术大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2010年第A01期190-192,共3页
针对目前高等学校学校教学质量存在的问题,借鉴现代企业质量管理经验提出全程性教学质量管理模式,提出多渠道开展全程性教学质量管理方法,建立以全员参与、全程监控、全面思考的理念,及时发现教师在日常教学活动中的不足,提高教师的教... 针对目前高等学校学校教学质量存在的问题,借鉴现代企业质量管理经验提出全程性教学质量管理模式,提出多渠道开展全程性教学质量管理方法,建立以全员参与、全程监控、全面思考的理念,及时发现教师在日常教学活动中的不足,提高教师的教学水平,最大限度地提高教学质量。该观点对高等学校建立教学质量监控体系,保证人才培养的质量大有裨益。 展开更多
关键词 全程性 教学管理 管理模式
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物理实验教学方法探讨 被引量:6
4
作者 胡咏梅 《辽宁工程技术大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2010年第A01期196-198,共3页
针对目前部分学生不重视实验教学问题采用论述与分析相结合的方法,提出明确教学目标,发挥教师的主导作用;合理运用多媒体,优化演示实验教学等方法和手段,并以新授课案例——物理量的测量与误差详细讲解进行物理实验教学方法研究并实施,... 针对目前部分学生不重视实验教学问题采用论述与分析相结合的方法,提出明确教学目标,发挥教师的主导作用;合理运用多媒体,优化演示实验教学等方法和手段,并以新授课案例——物理量的测量与误差详细讲解进行物理实验教学方法研究并实施,取得了较好的教学效果。 展开更多
关键词 物理实验 教学方法 教学手段 多媒体教学
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自适应特征增强的多尺度红外与可见光图像配准和融合算法
5
作者 孙溪成 吕伏 尹艺潼 《电子测量与仪器学报》 北大核心 2025年第6期242-254,共13页
目前的红外与可见光图像融合算法对图像的特征提取不充分,细节信息丢失。实际生活中的红外与可见光图像多为未配准图像,已有的配准算法仍存在伪影和偏差等问题。针对以上问题,提出了一种自适应特征增强的多尺度红外与可见光图像配准和... 目前的红外与可见光图像融合算法对图像的特征提取不充分,细节信息丢失。实际生活中的红外与可见光图像多为未配准图像,已有的配准算法仍存在伪影和偏差等问题。针对以上问题,提出了一种自适应特征增强的多尺度红外与可见光图像配准和融合算法。首先,在配准网络中使用多尺度卷积核和密集连接,以提取不同尺度的特征和防止信息丢失,并引入ORB特征点检测算法和设计的特征增强模块,以充分提取特征和适应复杂环境;其次,通过引入通道注意力和自学习参数设计了光照增强模块,以增强可见光图像的信息表达;然后,在融合网络里,利用不同池化和可变卷积设计了自适应多尺度池化卷积,以提取不同尺度的细节信息,并设计EMA特征融合模块将局部特征和全局特征进行融合;最后,设计了流场一致性损失函数,从而减小配准误差。为了更好地验证方法的实用性,建立了红外与可见光图像数据集。在公开数据集TNO、Roadscene和自建数据集上进行对比实验和消融实验,实验表明,在主观评价上,配准图像偏差小无伪影,融合图像清晰可见,客观评价上,在指标MSE、MI、NCC、SD、EN上相比于其他算法提高了20%、7%、4%、15%、8%左右。另外,在YOLOv8上进行融合结果的目标检测性能实验,检测性能表现良好。 展开更多
关键词 图像配准 图像融合 多尺度 自适应 特征增强
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极坐标编解码的轻量化SAR图像舰船斜框检测算法
6
作者 吕伏 郑禹 +1 位作者 齐光尧 李浩然 《计算机科学与探索》 北大核心 2025年第6期1564-1579,共16页
针对目前合成孔径雷达(SAR)图像舰船目标斜框检测算法中存在的参数量过大难以满足实时化检测需求以及边界不连续的问题,提出了一种基于极坐标编解码的轻量化SAR舰船目标斜框检测算法。基于ShuffleNetV2的Shuffle单元并利用轻量高效的PC... 针对目前合成孔径雷达(SAR)图像舰船目标斜框检测算法中存在的参数量过大难以满足实时化检测需求以及边界不连续的问题,提出了一种基于极坐标编解码的轻量化SAR舰船目标斜框检测算法。基于ShuffleNetV2的Shuffle单元并利用轻量高效的PC卷积和Ghost卷积,提出了卷积协同单元,实现优化卷积操作,减少算法的复杂度。引入极坐标编解码方法,并提出余弦调和IoU加权损失函数,动态调节极坐标编码损失,解决斜框检测存在的边界不连续问题,同时使用双峰最大池化和椭圆二维高斯分布对极坐标编解码方法进行改进,以提高对近岸密集排布舰船的检测精度。提出多尺度条形卷积注意力模块和空间选择特征增强模块,通过获取不同尺度特征信息,以提高网络特征提取能力。在SSDD+和DSSDD数据集上的实验结果表明,该算法分别实现了85.7%和90.6%的检测精度,并在HRSID数据集上进行泛化测试,检测精度可达82.3%。相较于同类算法在检测精度相近的情况下,参数量和浮点运算量低于同类算法的1/10,仅为0.87 MB和1.21 GFLOPs,检测速度可达135 FPS,满足实时性检测需求。 展开更多
关键词 合成孔径雷达 舰船目标斜框检测 深度学习 多尺度 特征增强
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跨通道细粒度特征融合的矿石图像分类算法
7
作者 高云霏 吕伏 冯永安 《计算机工程与应用》 北大核心 2025年第10期214-227,共14页
为解决深度学习算法在处理细粒度纹理特征的矿石图像时准确率低、计算资源需求大且难以在移动端部署的问题,提出一种跨通道细粒度特征融合的轻量级矿石图像分类算法。通过交替使用CNN与Transformer构建混合网络,以有效提取图像局部与全... 为解决深度学习算法在处理细粒度纹理特征的矿石图像时准确率低、计算资源需求大且难以在移动端部署的问题,提出一种跨通道细粒度特征融合的轻量级矿石图像分类算法。通过交替使用CNN与Transformer构建混合网络,以有效提取图像局部与全局信息;引入跨通道细粒度特征融合模块作为特征融合器,采用通道分组和随机通道混洗的融合策略,增强矿石纹理信息的获取能力和保持细粒度特征的多样性;利用多尺度轻量化自注意力模块降低模型参数,增强对不同尺度和空间位置的感知,确保训练的稳定性并避免过度拟合低级特征;构建高效坐标注意力模块作为细粒度特征提取器,实现轻量化和高效率的特征提取。所提算法在Kaggle平台的Mineral Photos和Petrology Thin Section Data两个公开矿石图像数据集上分别取得了95.78%和94.77%的分类准确率,相较于其他9种轻量级分类网络,如ShuffleNetV2、MobileNetV3、RegNet、ConvNeXtV2、LeViT、EdgeViTs、AFFNeT、EdgeNeXt和MViTV2,所提算法具有更少的参数(1.27 MB)、更低的计算量(269 MFLOPs)和更快的分类速度(219 FPS)。 展开更多
关键词 矿石图像分类 卷积神经网络(CNN) TRANSFORMER 跨通道特征融合 注意力机制
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论大学生思想政治教育创新发展的着力点 被引量:8
8
作者 孙秀伟 陈晓庆 《黑龙江高教研究》 北大核心 2022年第10期143-148,共6页
树立创新思维与秉持创新理念是大学生思想政治教育不断彰显发展活力的重要特征。创新的真谛在于遵循大学生思想政治教育发展的内在逻辑及其着力点,运用科学的方法论实行因势利导和推陈出新。对大学生思想政治教育创新的理解和把握无疑... 树立创新思维与秉持创新理念是大学生思想政治教育不断彰显发展活力的重要特征。创新的真谛在于遵循大学生思想政治教育发展的内在逻辑及其着力点,运用科学的方法论实行因势利导和推陈出新。对大学生思想政治教育创新的理解和把握无疑也应作如是观。大学生思想政治教育“铸魂育人使命的本然性、尊重大学生发展特点的实然性、适应现代化技术的应然性”凸显出大学生思想政治教育创新发展的必要性。基于理念思路之困、内容形式之困、方法手段之困等现实困境,需要坚持在守正中创新、坚持在继承中创新、坚持在发展中创新,进而形成创新发展的着力点。 展开更多
关键词 大学生思想政治教育 创新发展 必要性 现实困境 着力点
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改进YOLOv5s的无人机视角下小目标检测算法 被引量:15
9
作者 刘涛 高一萌 +1 位作者 柴蕊 李政通 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2024年第1期110-121,共12页
无人机视角的小目标图像具有目标分布密集、类别不均衡以及特征不明显的特点,导致目标检测任务中出现漏检、误检的问题。针对这些问题,提出一种改进YOLOv5s小目标检测方法,以达到提高目标检测准确率与精确度的目的。重新聚类锚框,更精... 无人机视角的小目标图像具有目标分布密集、类别不均衡以及特征不明显的特点,导致目标检测任务中出现漏检、误检的问题。针对这些问题,提出一种改进YOLOv5s小目标检测方法,以达到提高目标检测准确率与精确度的目的。重新聚类锚框,更精确地锁定检测区域。更改骨干网络结构,在空间金字塔池化层增加卷积,保证充分获取检测目标特征。同时,将网络结构中的C3模块替换成融合通道注意力机制的轻量级SEC2f模块,以提升网络对于小目标检测的局部特征捕获能力。融合解耦检测头,结合自适应锚框计算,有效提取目标区域的特征。在相同参数、相同环境条件下,在DOTA数据集上和VisDrone数据集上检测精度分别提升6.1%、5.2%,表明改进方法在小目标检测任务上的有效性;在公开数据集voc2007+2012上做通用性对比实验,结果表明改进算法具有通用性。 展开更多
关键词 YOLOv5s 聚类算法 SEC2f模块 空间金字塔池化 解耦检测头
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基于改进YOLOv8n的无人机视角下小目标检测算法 被引量:6
10
作者 刘涛 鞠事宏 高一萌 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2024年第11期3603-3609,共7页
针对目标检测算法在无人机视角下的小目标检测中精度低的问题,通过改进YOLOv8的骨干网络与注意力机制,提出一种新的小目标检测算法SFM-YOLOv8。首先,在骨干网络中融入适用于低分辨率图像和小物体检测的空间深度转换卷积(SPDConv),保留... 针对目标检测算法在无人机视角下的小目标检测中精度低的问题,通过改进YOLOv8的骨干网络与注意力机制,提出一种新的小目标检测算法SFM-YOLOv8。首先,在骨干网络中融入适用于低分辨率图像和小物体检测的空间深度转换卷积(SPDConv),保留判别特征信息,提高小目标感知能力;其次,插入多分支注意力MCA(Multiple Coordinate Attention),加强提取特征层的空间信息和通道信息;然后,构建一种融合FasterNet和高效多尺度注意力(EMA)的卷积FE-C2f,减少计算量并使模型轻量化;此外,引入边界框相似度比较度量(MPDIoU)损失函数提高算法精度;最后,在YOLOv8n的网络结构中增加小目标检测层,保留更多关于小目标的位置信息和细节特征。实验结果表明,与YOLOv8n相比,SFM-YOLOv8算法在VisDrone-DET2019数据集上的平均精度均值mAP_(50)提高了4.37个百分点,参数量减少了5.98%;与相关主流模型对比,精度也有所提升,且满足实时检测需求。 展开更多
关键词 小目标检测 YOLOv8 特征提取 注意力机制 损失函数
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三维多层次特征协同的无人机遥感目标检测算法 被引量:6
11
作者 吕伏 傅宇恒 +1 位作者 贺丽娜 杨冬鹏 《计算机科学与探索》 CSCD 北大核心 2024年第5期1301-1317,共17页
针对无人机航拍图像小目标占比大和背景复杂的特点,当前目标检测模型存在精度低和小目标漏检等问题。基于YOLOv8s模型,提出了三维多层次特征协同的无人机遥感目标检测算法。首先,在坐标注意力的基础上提出了三维多分支坐标注意力(MBCA)... 针对无人机航拍图像小目标占比大和背景复杂的特点,当前目标检测模型存在精度低和小目标漏检等问题。基于YOLOv8s模型,提出了三维多层次特征协同的无人机遥感目标检测算法。首先,在坐标注意力的基础上提出了三维多分支坐标注意力(MBCA),通过增加通道维度的信息交互和扩展分支的拆分融合,减少空间维度的计算量,提高了模型全局特征提取能力。其次,采用SPD-Conv替换部分标准卷积,在下采样时有效保留更多特征信息并加快推理速度。然后,在C2f模块中采用了更高效的FastDBB_Bottleneck模块,结合PConv与DBB结构重参数化叠加,以进一步降低模型计算量。最终,通过引入PG-Detect检测头,显著减少计算量并有效降低小目标的漏检率。在VisDrone2019数据集上的实验结果显示,该方法的mAP50值达到了44.5%,较YOLOv8s基线模型提升了5.7个百分点。同时,在自建水坝裂缝数据集上,进行裂缝检测验证实验,改进方法的mAP50值相比YOLOv8s提升了3.3个百分点,FPS达到289帧。实验结果表明在复杂场景目标检测中,所提方法提升了检测模型的精度和实时性,具有良好的适应性和鲁棒性。 展开更多
关键词 无人机遥感 三维多分支坐标注意力(MBCA) YOLOv8 多层次特征融合 小目标检测
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改进概率语言ORESTE的人岗匹配决策方法
12
作者 王磊 李文杰 王海 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2024年第12期407-416,共10页
针对以多属性概率语言集为信息环境的人岗匹配决策问题,构建基于改进ORESTE排序法和匹配意愿的双边匹配模型。提出概率语言广义兰氏距离公式,利用概率语言幂平均算子确定属性客观权重,并基于博弈论的思想对主、客观权重进行组合优化,从... 针对以多属性概率语言集为信息环境的人岗匹配决策问题,构建基于改进ORESTE排序法和匹配意愿的双边匹配模型。提出概率语言广义兰氏距离公式,利用概率语言幂平均算子确定属性客观权重,并基于博弈论的思想对主、客观权重进行组合优化,从而克服极端值对决策结果的影响,并使得属性权重兼顾专家经验判断的主观分析和信息结构的客观分析两方面因素,更具科学性。改进ORESTE排序法,在ORESTE排序法的弱排序与强排序相结合的基础上,通过引入概率语言广义兰氏距离公式和Borda函数,同时考虑最优化组合的主客观权重,从而使排序结果更加真实与符合实际。为了最大化地满足主体意愿,根据心理行为“首因效应”,提出具有稳定性的新匹配意愿系数,以此构建合理有效的多目标双边匹配模型。在某智慧养老服务平台上的养老服务人岗匹配算例结果表明,该双边匹配模型具有有效性,且决策者可以根据自身风险偏好调节参数κ以最大程度地满足主体意愿。相比ORESTE、TOPSIS等决策方法,所提的改进ORESTE匹配模型能够更加合理有效地计算排序值来获得最优匹配对。 展开更多
关键词 人岗匹配 概率语言广义兰氏距离 博弈论 改进ORESTE排序法 新匹配意愿系数
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基于新图模糊距离的EDAS决策方法及其应用
13
作者 王磊 柳然然 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2024年第6期1101-1111,共11页
研究决策信息为图模糊集的多属性决策问题。首先,针对现有图模糊距离的不足,定义了含参数的弃权度的分配,同时结合一致性概念提出了反映决策者风险偏好的图模糊距离,通过数值算例将新图模糊距离与现有图模糊距离进行比较分析,验证其优... 研究决策信息为图模糊集的多属性决策问题。首先,针对现有图模糊距离的不足,定义了含参数的弃权度的分配,同时结合一致性概念提出了反映决策者风险偏好的图模糊距离,通过数值算例将新图模糊距离与现有图模糊距离进行比较分析,验证其优越性。其次,针对属性权重,采用博弈论组合赋权法对熵权法确定的客观权重和决策者给出的主观权重进行组合优化。在此基础上,将新图模糊距离拓展到一种离平均方案距离的决策方法(EDAS),并运用新图模糊距离计算各方案与平均方案的正、负距离加权和,进而得到综合得分。最后,通过算例来验证所提决策方法的适用性和有效性。灵敏度与对比分析结果表明:决策者可以依据自身风险偏好调整参数的取值来满足不同的决策需求;所提方法相较于其他现有决策方法更具一般性与灵活性,所得排序结果更加合理。 展开更多
关键词 图模糊集 图模糊距离 博弈论组合赋权法 EDAS方法 多属性决策
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基于主成分回归分析法的回采工作面瓦斯涌出量预测 被引量:95
14
作者 吕伏 梁冰 +1 位作者 孙维吉 王岩 《煤炭学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第1期113-116,共4页
以预测回采工作面瓦斯涌出量为目的,通过主成分分析方法得到了影响回采工作面瓦斯涌出量的主成分,并采用主成分分量进行多步线性回归来预测回采工作面瓦斯涌出量。结果表明,采用的主成分回归分析方法减少了回归分析需要考虑的变量个数,... 以预测回采工作面瓦斯涌出量为目的,通过主成分分析方法得到了影响回采工作面瓦斯涌出量的主成分,并采用主成分分量进行多步线性回归来预测回采工作面瓦斯涌出量。结果表明,采用的主成分回归分析方法减少了回归分析需要考虑的变量个数,结果具有较好的精确度。 展开更多
关键词 主成分分析 多步线性回归 回采工作面 瓦斯涌出量
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基于EMD-LSSVM的瓦斯浓度动态预测模型 被引量:11
15
作者 魏林 白天亮 +1 位作者 付华 尹玉萍 《安全与环境学报》 CAS CSCD 北大核心 2016年第2期119-123,共5页
为提高回采工作面瓦斯体积分数预测时效性,建立了EMDLSSVM的瓦斯体积分数动态预测模型;为能够快速有效地反映瓦斯体积分数当前状态,避免早期历史数据对模型预测的影响,采用复合窗口技术对瓦斯体积分数时间序列进行动态更新;为提高算法... 为提高回采工作面瓦斯体积分数预测时效性,建立了EMDLSSVM的瓦斯体积分数动态预测模型;为能够快速有效地反映瓦斯体积分数当前状态,避免早期历史数据对模型预测的影响,采用复合窗口技术对瓦斯体积分数时间序列进行动态更新;为提高算法预测精度,先采用经验模态分解算法(EMD)对更新后的窗口数据进行分解得到高频项、低频项和趋势项,考虑到瓦斯体积分数变化受到诸多因素干扰导致预测难度较大,但由同类因素影响的瓦斯体积分数变化特征具有较高的相似性,利用聚类方法将瓦斯体积分数监测数据划分成性质相似的若干个模式类别,以减少各种随机因素对预测结果的影响,再利用最小二乘支持向量机(LSSVM)对高、低频项进行加权预测,用自回归(AR)模型对趋势项进行预测,最后进行组合预测。实例对比分析表明,该预测模型能够有效地预测瓦斯体积分数的变化趋势,减少了预测时间,预测精度也满足矿山安全工程实际要求。 展开更多
关键词 安全工程 复合窗口 经验模态分解 最小二乘支持向量机 时间序列
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基于核酸适体检测ATP的酶联分析新方法 被引量:8
16
作者 赵秋伶 刘玲玲 杨丽娜 《高等学校化学学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2014年第6期1161-1165,共5页
基于核酸适体对靶标的特异性识别和辣根过氧化物酶(HRP)的高效催化反应,发展了一种用于检测三磷酸腺苷(ATP)的酶联核酸适体分析新方法.核酸适体和靶标的特异性结合导致与核酸适体杂交的短链DNA 解链,解离的 DNA 通过杂交被固定在另... 基于核酸适体对靶标的特异性识别和辣根过氧化物酶(HRP)的高效催化反应,发展了一种用于检测三磷酸腺苷(ATP)的酶联核酸适体分析新方法.核酸适体和靶标的特异性结合导致与核酸适体杂交的短链DNA 解链,解离的 DNA 通过杂交被固定在另一酶标板的 DNA 捕获.解离的 DNA 预先标记了异硫氰酸荧光素(FITC)基团, FITC 特异性结合 HRP 标记的 FITC 抗体, HRP 作为信号传导元素催化四甲基二苯胺(TMB)底物显色,通过颜色变化及450 nm 波长处吸光度的变化检测 ATP.该方法对 ATP 具有良好的选择性,检测不受其它物质如 GTP, UTP 和 CTP 的干扰,且检测能在较复杂的试样(体积分数10%和50%的血清)中进行.实验结果表明,在 ATP 浓度为50~400 nmol/ L 范围内,具有良好的线性关系,检出限为26 nmol/ L. 展开更多
关键词 核酸适体 酶联吸附分析 三磷酸腺苷(ATP) 选择性 血清
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改进的多目标粒子群算法及其应用 被引量:9
17
作者 回立川 于淼 +2 位作者 郭磊 王德建 牛朝阳 《控制工程》 CSCD 北大核心 2015年第1期73-77,共5页
为了满足电站锅炉"高效低排"的运行要求,结合RBF神经网络,根据工况数据,分析了电站锅炉燃烧效率与NOx排放的矛盾关系,建立了锅炉NOx排放与热效率的混合模型。以此为基础,针对现有粒子群优化算法研究成果,引入了适应度与随机... 为了满足电站锅炉"高效低排"的运行要求,结合RBF神经网络,根据工况数据,分析了电站锅炉燃烧效率与NOx排放的矛盾关系,建立了锅炉NOx排放与热效率的混合模型。以此为基础,针对现有粒子群优化算法研究成果,引入了适应度与随机数值比较选择的思想和相似度函数的概念,并对算法的惯性权重进行了相应设计,使之随迭代次数逐渐减小,通过对测试函数的效果检验,表明算法的有效性。最后将其应用于锅炉混合模型中,进行某工况多目标优化仿真研究,得到了不同目标要求下的燃烧组合,为电站锅炉多目标优化提供了技术支持。 展开更多
关键词 粒子群算法 锅炉效率 NOX排放 优化
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基于蚁群聚类的智能优化算法及应用 被引量:8
18
作者 王鹤 任建华 邱云飞 《辽宁工程技术大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2010年第A01期179-181,共3页
为了解决数据挖掘问题中离散优化问题,提高全局的优化能力,在研究基本蚁群聚类模型的基础上,通过改进,提出了一种新的蚁群聚类组合算法,将此算法应用于银行信用卡客户的消费行为分析,通过数据测试和性能分析,证明这种算法在解决离散空... 为了解决数据挖掘问题中离散优化问题,提高全局的优化能力,在研究基本蚁群聚类模型的基础上,通过改进,提出了一种新的蚁群聚类组合算法,将此算法应用于银行信用卡客户的消费行为分析,通过数据测试和性能分析,证明这种算法在解决离散空间问题上表现了良好的性能。该结果对银行制定市场策略上提供了良好的参考价值。 展开更多
关键词 数据挖掘 聚类分析 蚁群聚类组合算法 客户行为
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基于和声蚁群耦合算法的风电机组齿轮箱故障诊断 被引量:5
19
作者 尹玉萍 刘万军 魏林 《计算机工程》 CAS CSCD 2014年第12期172-176,181,共6页
基于和声搜索和蚁群算法优化后的BP神经网络,提出一种风电机组齿轮箱故障诊断方法。将蚁群算法的信息素更新机制用于和声搜索算法中,提高和声搜索算法的收敛速度,并利用和声搜索算法的个体扰动策略和随机搜索机制改善蚁群算法过早收敛... 基于和声搜索和蚁群算法优化后的BP神经网络,提出一种风电机组齿轮箱故障诊断方法。将蚁群算法的信息素更新机制用于和声搜索算法中,提高和声搜索算法的收敛速度,并利用和声搜索算法的个体扰动策略和随机搜索机制改善蚁群算法过早收敛的问题。利用该方法对BP神经网络的权值和阈值进行优化,克服BP神经网络算法易陷入局部最优解的缺点,提高神经网络的训练效率和收敛速度。测试结果表明,该方法诊断结果正确且精度高,将经和声蚁群耦合算法优化后的BP神经网络用于风电机组齿轮箱故障诊断是有效的。 展开更多
关键词 蚁群算法 和声搜索算法 BP神经网络 风电机组 齿轮箱 故障诊断
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具有推广Hukuhara导数的模糊微分方程的数值解 被引量:5
20
作者 王磊 郭嗣琮 李娜 《计算机工程与应用》 CSCD 2012年第2期56-58,65,共4页
在推广Hukuhara导数概念下研究了一阶模糊微分方程的模糊初值问题,利用预估-校正算法给出了模糊初值问题的数值解,文中的例子说明了方法的可行性及实用性。
关键词 三角模糊数 模糊微分方程 推广Hukuhara导数 阿达姆斯法 预估-校正法
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