一种基于EEMD的新型谐波误差分析策略

针对电力系统中严重的谐波干扰问题,为提高其运行的安全有效性,去除谐波干扰并提高系统稳定性能成为研究热点。电网中常存在频率强烈波动或者白噪声强烈干扰的现象,虽说三谱线插值的FFT算法(基于Kaiser窗)的抗干扰能力很强,谐波参数估计也可以有较高的精准度,但是远不及使其与平均经验模态的总体水平来分解谐波的检测算法(EEMD)与直线度误差分析相结合。应用直线度误差来分析信号的谐波成分,有机结合了三谱线插值的FFT(基于Kaiser窗的)谐波检测分析法。通过对整体谐波分量的在线监测,不仅能够提高稳态信号的检测精度,还能提高系统的动态性能。本分析策略大限度地提高了计算精度以及系统稳定性。通过仿真分析得知,所述方法可以使系统具有较强的抑制频谱泄露能力,并能够显著降低栅栏效应的发生概率,进而使电力谐波信号的幅值误差、初相位误差和频率误差分别低于0.004 1%、0.002 4%和0.003 9%。     

工业软件现场测试中的拆分及其测试数据设计

在工业软件的用户生产现场测试中,可能由于操作风险、用户生产限制等约束而导致测试不充分,针对实践中的难点提出新的现场测试过程及其测试数据生成方法。定义了测试拆分子集及相关属性概念,根据现场因素设计的测试拆分子集提高了现场测试可主动性;综合现场因素设计拆分方案,采用针对性的辅助管理程序引导每个测试拆分子集的现场测试的实施;通过对生产现场的历史数据的处理建立针对各测试拆分子集的测试准备数据库,以搜索测试准备数据库的结果为依据并结合现场因素设计现场主动测试的输入数据,并说明了实践中的综合实施过程。通过石化生产优化控制系统的现场测试的实际案例,说明了这种方法能够在预防风险的前提下显著提高现场测试的充分性和测试效率。     

基于粒子群蚁群算法的供应链合作伙伴选择研究

针对供应链合作伙伴选择的准确性和效率问题,提出一种基于粒子群和蚁群优化的合作伙伴选择算法。建立基于供应链链节体和连接弧的有向图路径模型,构造多目标规划模型。利用改进的离散型粒子群算法,求取伙伴选择问题的初始解集,构建初始信息素矩阵,通过改进蚁群算法的寻径规则,求取供应链合作伙伴选择问题的最优解。实验结果表明,所提算法有效提高了供应链合作伙伴选择的精度和效率,具有较好的性能。     

协同过滤技术的改进研究

协同过滤算法应用于个性化推荐系统中取得了巨大成功,它是通过用户项目评分数据,以用户之间或者项目之间相互协作的方式来产生推荐。然而,邻居用户的相似度计算不精确一直是阻碍推荐系统推荐精度进一步提高的主要因素。从提高用户间相似度计算精度出发,提出了一种改进算法,该算法通过考虑不同特征、加强平均值影响、惩罚热门项目的比重,对用户的相似度计算方法进行改进,以期生成更加合理的邻居用户集,最后,根据评分预测公式进行预测,最终产生推荐。在MovieLens数据集上的实验表明,改进算法计算用户间的相似度更加精确,推荐算法的预测精确度有了显著提高。     

一种基于倒排索引树的增量更新关联挖掘算法

增量更新关联规则挖掘主要解决事务数据库中交易记录不断更新和最小支持度发生变化时关联规则的维护问题。针对目前诸多增量更新关联规则挖掘算法存在效率低、计算成本高、规则难以维护等问题,提出一种基于倒排索引树的增量更新关联挖掘算法。该算法有效地将倒排索引技术与树型结构相结合,使得交易数据库中的数据不断更新和最小支持度随应用环境不同而不断改变时,以实现无需扫描原始交易数据库和不产生候选项集的情况下生成频繁项集。实验结果表明,该算法只需占用较小的存储空间、且检索项集的效率较高,能高效地解决增量更新关联规则难以维护的问题。     

CRF和词典相结合的蒙古文地名识别研究

蒙古语在命名实体识别方面开展过人名的识别,但在地名的识别方面还没有开展相应的研究。首次实现了基于条件随机场模型的蒙古文地名识别。首先从蒙古语黏着性特点分析入手,研究了蒙古语语料库中地名的存在形式以及各类地名的特点,针对蒙古语语料库中地名的特点,在词汇特征、指示词特征、特征词特征等特征基础上引入了词性特征。之后通过地名词典补召了未识别的地名。以内蒙古大学开发的100万词规模的标注语料库为训练数据,该模型的地名识别性能达到了94.68%的准确率、84.40%的召回率和89.24%的F值。     

基于人工蜂群的连续域蚁群优化算法

连续域蚁群优化算法是蚁群优化算法的一个重要研究方向,针对连续域蚁群优化算法(ACOR)计算时间较长、易陷入局部最优的问题,提出了一种基于人工蜂群的连续域蚁群优化算法(ABCACOR)。首先,引入一种替代机制来选择指导解,以替换原来的基于排序的选择方式,目的是节约计算时间和尽可能地保持搜索的多样性;其次,结合人工蜂群算法的搜索策略来提高算法的全局搜索能力,进一步减少计算时间和提高求解精度。通过对大量的测试函数进行仿真实验,结果表明,ABC-ACOR算法较现有的一些连续域蚁群算法具有更好的寻优能力。     

基于伸缩因子的代数曲线曲面变形方法

提出了一种基于伸缩因子的代数曲线曲面变形方法。首先构造了一种用于代数曲线曲面变形的伸缩因子,然后将所构造的伸缩因子分别作用于待变形的代数曲线与曲面,通过改变伸缩因子各参数的取值实现对代数曲线曲面的变形。实例表明,该方法操作方便,易于控制,可获得丰富的变形效果,是一种简单有效的代数曲线曲面变形方法。     

基于加权支持向量机的凸轮升程误差拟合方法

针对凸轮磨削加工过程中存在局部升程误差严重超差的问题,提出了加权支持向量机的凸轮升程误差补偿方法。首先根据圆率的符号判断凸轮升程误差值是否连续,然后建立了不连续点与相邻点之间夹角与加权值的关系。通过加权支持向量机对凸轮升程误差值进行拟合。然后将原始凸轮升程值减去经拟合后的凸轮升程误差值,获得新的凸轮升程值。再根据圆率自动调整加权值的系数,使凸轮升程值光滑点数最大,即获得最优的凸轮升程值。对上述算法进行仿真和编程,经YTM8336-16数控凸轮轴磨床进行磨削验证。实验表明,凸轮升程误差由原来的±0.059 mm降至±0.011 mm,表面粗糙度由Ra0.32μm降至Ra0.25μm,获得良好的效果。     

基于矩阵联合分块对角化的通信信号监测

在非协作通信和军事通信对抗中,接收机需要对接收到的多个通信信号进行分离,以提取出有用的信号,这可以归为通信信号卷积盲分离问题。首先构建信号模型,并将问题转化为多个矩阵的联合分块对角化。然后提出一种新的非正交矩阵联合分块对角化算法,使用最速下降法得到迭代算法,并分析了算法的可能优化策略和计算复杂度。最后仿真实验验证了新算法的有效性和可靠性,在无须计算最优步长等条件下能够获得比现有算法更快的收敛速度。