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根据自适应学习的特点,对项目反应理论的参数模型进行分析,提出极大似然估算法计算学习者能力参数。并在分析自适应测试系统的体系结构及系统主要功能模块的基础上,构建该测试系统;并提出了测试系统中首题估算策略、信息间隔量估算策略,从而提高出题速度和计算速度;并根据学习者的实际测试情况得出难度系数和特质水平,实现了难度系数算法和学习者特征水平计算算法。在此基础上开发了一个基于计算机应用基础课程的自适应测试系统。 相似文献
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针对复杂工况下难以估算锂电池荷电状态(SOC)的问题,提出一种基于协方差匹配技术的改进的Sage-Husa自适应算法。改进的Sage-Husa自适应算法通过在Sage-Husa自适应算法基础上引入判断滤波是否发散的协方差匹配判据,确保滤波发散时更新噪声的统计特性,滤波收敛时无须重复更新噪声,从而提高了算法的鲁棒性和计算效率。实验结果表明,改进的Sage-Husa自适应算法在动态应力测试(DST)工况和北京公交动态应力测试(BBDST)工况下的SOC估算误差均小于2%,收敛时间小于50 s,证明了该算法在复杂工况下具有较高的估算精度和较快的收敛速度。 相似文献
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邱劲松王顺利范永存余鹏刘冬雷杨潇 《控制工程》2023,(4):613-619
针对复杂工况下难以估算锂电池荷电状态(SOC)的问题,提出一种基于协方差匹配技术的改进的Sage-Husa自适应算法。改进的Sage-Husa自适应算法通过在Sage-Husa自适应算法基础上引入判断滤波是否发散的协方差匹配判据,确保滤波发散时更新噪声的统计特性,滤波收敛时无须重复更新噪声,从而提高了算法的鲁棒性和计算效率。实验结果表明,改进的Sage-Husa自适应算法在动态应力测试(DST)工况和北京公交动态应力测试(BBDST)工况下的SOC估算误差均小于2%,收敛时间小于50 s,证明了该算法在复杂工况下具有较高的估算精度和较快的收敛速度。 相似文献
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试题库试题难度系数自适应学习整定 总被引:11,自引:0,他引:11
根据大数定律中的贝努利定理(Bernoulli theorem)和机器自学习思想,提出试题库难度系数动态自适应学习整定。在沈阳航空工业学院非计算机专业大学生计算机水平测试系统使用、验证并达到了预期效果。 相似文献
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多目标差分进化算法的电力系统无功优化 总被引:1,自引:0,他引:1
在传统电力系统无功优化( Reactive Power Optimization,RPO) 模型中引入电压水平
指标,建立了以网损最小,电压水平最好为目标的多目标差分进化算法( Differential Evolution
Algorithm) 的模型。针对基本差分进化算法易陷入局部最优解、收敛速度慢的缺点,提出一种
具有自适应参数策略的改进差分进化算法并首次用于多目标电力系统无功优化问题。通过在
算法进化过程中调整变异因子F 和交叉因子CR,在初期增加种群的多样性、扩大全局搜索区
域; 从而可以避免算法陷入局部最优解; 同时在后期也加快了收敛速度。将该算法用于电力系
统无功优化并仿真计算了IEEE-14 节点标准测试系统,结果验证模型和算法的有效性。 相似文献
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本文针对遗传算法的特点,在隔代映射遗传算法基础上引入自适应策略,建立了自适应遗传算法数学模型,给出了具体算法流程。通过自适应策略,使IP_GA中的交叉、变异概率能够根据函数适应度大小自动调节,提高了收敛速度及解的质量。通过该算法对液压压力系统传递函数进行参数求解,建立了液压系统的开环模型。利用Matlab/Simulink工具对开环模型进行仿真并与实测输出曲线对比,验证了遗传算法求解液压伺服系统参数的可行性。同时,通过分析仿真结果,找出了材料试验机比例压力控制系统与伺服压力控制系统在辨识方法上的差别。 相似文献
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针对武器装备系统的测试选择问题,首次提出利用基于混合策略的离散差分进化算法(MD-DDE)进行测试选择;重新定义种群中个体的含义,根据其容易陷入早熟的特点,引入自适应变化的缩放因子和交叉因子;采用混合差分策略,进一步平衡了算法的全局寻优和收敛速度的矛盾;在选择操作的基础上突出了优先级的特点,使结果更具应用价值;通过实例和离散粒子群算法进行了对比,验证了该算法的有效性。 相似文献
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在非线性系统的模糊动力学模型基础上,提出一种模糊神经网络变结构自适应控制器;网络的结构根据非线性系统特性动态构成,基于该网络提出非线性预测器,基于梯度法提出了一种网络参数学习算法,并分析了收敛性及其性质。将网络预测器与参数学习算法相结合,构成自适应控制算法,证明了算法的收敛性。仿真结果证实了算法的有效性。 相似文献
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《计算机与应用化学》2018,(11)
针对传统PID控制器用于变风量空调系统温度控制中存在的控制精度低,稳定性差等问题,本文提出了一种基于云自适应量子粒子群优化算法(CQPSO)优化PID参数的变风量空调温度控制策略。CQPSO算法利用正态云发生器自适应调整粒子的收缩-扩张系数,以协调QPSO算法在全局搜索和局部探索之间的平衡,从而提高算法的收敛速度和全局收敛性,并通过标准测试函数验证该算法的有效性;在建立变风量空调温度控制系统数学模型的基础上,利用CQPSO算法对VAV空调温度-风量串级控制系统的PID参数进行优化,并与其他参数整定方法进行比较。仿真结果比较表明,CQPSO-PID控制器具有超调量小,精度高的特点,能够获得良好的控制效果。 相似文献
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蝙蝠算法(Bat Algorithm,BA)是一类新型元启发式算法,针对其在算法后期寻优精度降低、易陷入局部极值的不足,提出一种具有自适应多普勒策略及动态邻域策略的改进算法。根据蝙蝠个体在捕食过程中与猎物间存在的相对运动现象,引入自适应多普勒策略改进频率参数,增强算法全局探索的寻优能力。将动态邻域策略与BA算法有机结合,增加蝙蝠个体寻优结构的多样性,改善算法易陷入局部最优的不足。从理论上分析了改进后算法的收敛性和运算复杂性。在数值实验部分对改进后的算法进行了性能及应用测试:对10个经典标准测试函数在不同维度下进行对比实验,将其应用于求解螺旋压缩弹簧优化设计问题,并与其他算法进行了对比分析。实验结果证明了具有自适应多普勒策略及动态邻域策略的改进算法具有更优的收敛速度、收敛精度以及稳定鲁棒性。 相似文献
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针对网络环境下自适应学习系统发展中遇到的新问题,如学习者个性特征的挖掘及自适应学习策略的生成等,提出了一种新的自适应学习系统,即在建立个性化学习者模型的基础上,进一步研究相应的数据挖掘算法在自适应学习中的应用,得到学习者的个性特征与学习行为之间的关联规则,并最终生成自适应的学习策略提供给学习者;仿真研究表明,本系统设计先进,较好地实现了学习过程的自适应性。 相似文献
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永磁同步电机算法中的PID参数固定不变,自适应能力较差;近似动态规划具有自学习能力,能动态调整参数,增强系统的自适应能力;文章将近似动态规划中的代表性算法——执行依赖启发式动态规划与类PI网络相结合,根据环境反馈对各个策略进行评价,选取评价最优的策略在线调整动作网络参数,对永磁同步电机进行自适应最优控制;仿真结果表明,执行依赖启发式动态规划加PI控制算法在系统速度变化和负载变化过程中,动态效果和稳态精度优于传统PID控制. 相似文献
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针对复杂武器装备系统多层次、多功能的特点以及测试性设计这一重大需求,为解决当前普遍采用的诊断策略存在的灵活性差、多故障诊断与不确定性诊断能力弱等问题,提出了一种基于自适应离散粒子群算法的诊断策略优化生成算法;该算法对自适应离散粒子群算法进行改进,引入多样性指标、个体历史最差解、扩散聚合过程和自适应惯性权重等,通过迭代计算得到最优的诊断策略;最后给出了主要步骤,并通过实例验证了算法的可行性。 相似文献
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本文在对语音识别中基于自适应回归树的极大似然线性变换(MLLR)模型自适应算法深刻分析的基础上,提出了一种基于目标驱动的多层MLLR自适应(TMLLR)算法。这种算法基于目标驱动的原则,引入反馈机制,根据目标函数似然概率的增加来动态决定MLLR变换的变换类,大大提高了系统的识别率。并且由于这种算法的特殊多层结构,减少了许多中间的冗余计算,算法在具有较高的自适应精度的同时还具有较快的自适应速度。在有监督自适应实验中,经过此算法自适应后的系统识别率比基于自适应回归树的MLLR算法自适应后系统的误识率降低了10% ,自适应速度也比基于自适应回归树的MLLR算法快近一倍。 相似文献
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虚拟计算环境R-Net的监测系统RNMS(R-Net monitoring system)把侵扰控制作为研究的一项重要内容,RNMS试图从多个方面来进行侵扰控制,并把重点放在监测数据采集阶段的侵扰控制上.基于自主元素的概念,介绍了主机传感器侵扰的自主控制机制及主要思想,在此基础上实现了自适应算法及多种控制策略.通过实际测试,介绍了传感器自主控制机制及算法策略的使用背景,并通过模拟测试,对不同策略和不同配置参数下的监测精度和开销进行了对比.与固定采样间隔策略相比,在保证精度的前提下,自适应策略下能够有效地降低侵扰. 相似文献