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无人机巡检成本低、效率高,正逐渐取代传统人工巡检方式,成为目前输电线路智能巡检的主要手段。然而输电铁塔结构复杂、巡检部位多,且单一的启发式算法规划的飞行路径收敛速度慢、易陷入局部最优。针对以上问题,提出一种基于混合蚁群-模拟退火(ACA-SA)算法的输电铁塔巡检三维路径优化方法,该方法以110 kV耐张塔的三维模型为算例,根据电力行业标准建立电塔安全巡检面和动态标定26个巡检点,并在ACA计算进入停滞状态时,利用SA算法前期高温时的突跳特性避免陷入局部最优,通过改变信息素分布,指导蚁群寻找最短路径。将混合ACA-SA算法与ACA、SA算法进行对比,实验显示混合ACA-SA算法在收敛速度和最短距离上分别提高了14.43%和9.64%,与传统遗传算法相比在收敛速度和最短距离上分别提高了47.13%和1.13%,从而提高无人机巡检效率。 相似文献
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基于递推批量最小二乘的Volterra级数辨识方法 总被引:2,自引:0,他引:2
张华君 《小型微型计算机系统》2004,25(12):2282-2285
针对用批量最小二乘方法进行 Volterra级数在线辨识计算量大 ,所需数据存储空间多 ,以及实际应用时自相关矩阵易出现病态的不足 ,提出了一种基于递推批量最小二乘的 Volterral级数辨识方法 .该方法利用观测矩阵维数固定的批量最小二乘辨识 ,形式简单 ,所需数据存储空间小 ;同时利用递推辨识的思想 ,避免了对矩阵直接求逆 ,减小了计算量 .另外 ,为了防止自相关矩阵出现病态 ,文中引入影响因子的概念对观测数据进行取舍 ,一定程度上增强辨识的数值稳定性 .最后通过一个工程实例验证了该方法的有效性 .该方法为 Volterra级数的在线辨识提供了一个重要方法 相似文献
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本文针对二维主成分分析算法(2DPCA)N需要的数据存储空间大以及计算量大的不足,提出了一种改进的基于2DPCA算法.并将该算法应用于人脸识别中.实际应用表明改进后的2DPCA算法具有较好的实时性和较高的识别准确率. 相似文献