基于INTLBO-SVR的低压断路器热脱扣时间预测

热脱扣时间是低压断路器的关键指标,利用断路器生产过程中可检测数据可以实现热脱扣时间的预测。针对支持向量回归(SVR)进行热脱扣时间预测,参数的选择对预测的精度和泛化性能影响较大问题,提出一种基于隔离小生境教学算法(Isolated Niche Teaching-Learning-Based Optimization Algorithm,INTLBO)优化支持向量回归的热脱扣时间预测方法。该方法针对教学算法易陷入局部最优的缺点,采用隔离机制的小生境技术对其进行改进,然后利用INTLBO寻优找到最优的SVR参数。根据低压断路器生产历史数据,建立基于INTLBO-SVR的热脱扣时间预测模型。仿真结果表明,与TLBOSVR和常规SVR等方法相比,INTLBO-SVR模型具有较好的预测性能。     

图书情报数据挖掘处理平台设计

针对传统平台一直存在对图书情报数据挖掘处理效果差、运行耗时长的问题,提出并设计了基于K-means算法的图书情报数据挖掘处理平台。该处理平台主要分为3部分进行设计:对硬件的数据挖掘模块、数据存储模块、数据分析模块进行设计,并在数据挖掘模块中引入K-means算法提高数据挖掘模块性能;给出软件设计流程及部分源代码;对设计平台的运行耗时进行验证。实验结果表明,采用改进设计平台可有效缩短运行耗时,且数据挖掘结果精度更高,具有一定的优势。     

能源土边界面模型的应力更新算法及算例分析

水合物的存在会显著影响能源土的刚度、峰值强度与剪胀性。针对已有能源土模型的不足，结合边界面模型的建模思想，构建一个新的能源土边界面模型，模型参数较少，能够恰当反映能源土的应力-应变关系。计算能源土变形问题的核心在于正确积分塑性本构方程，应用完全隐式回退Euler算法，建立模型应力及塑性内变量的更新公式，并给出显式的一致性切线模量表达式。基于ABAQUS软件提供的二次开发接口，编写模型的用户材料子程序，应用已有试验数据验证程序正确性。最后应用开发的子程序对能源土的平面应变试验进行模拟，分析水合物饱和度对剪切带倾角与孔隙比的影响。     

基于共轭梯度法的空间谱估计算法的实现

针对子空间算法在空间谱估计过程中运算量大、工程实现困难的问题,文中利用共轭梯度算法的快速收敛性进行特征分解,自适应更新信号子空间和噪声子空间,之后使用到ESPRIT算法中,计算出两个子阵的信号空间,利用旋转不变性完成对信号源的跟踪。通过与一般的特征分解算法进行分析和仿真对比后,表明算法不但有快速收敛的特点,而且能够降低算法的计算复杂度。将共轭算法与DOA算法结合,具体分析后,给出算法在FPGA上的实现方案,最后对算法进行了多方面的仿真实验,证明了算法不但可以完成精确的DOA估计,而且能改善子空间算法在实时性和跟踪性上的问题。     

基于AWDO算法的主动悬架LQR控制优化

车辆主动悬架LQR控制研究的关键是性能指标加权系数的选择,针对这个问题,文中提出了一种基于改进风驱动优化算法的LQR控制器加权系数优化方法。利用协方差矩阵自适应评价策略算法(CMAES)确定传统风驱动优化算法(WDO)的固有参数,得到自适应风驱动优化算法(AWDO)。将LQR控制器性能指标的加权系数作为优化目标,在解空间中迭代搜索,寻找目标函数值最小的位置。通过实验仿真,并与粒子群算法(PSO)和遗传算法(GA)比较,该算法的收敛速度、收敛精度和鲁棒性更好,优化后的主动悬架性能比相应被动悬架的性能更优。     

应用膨胀算法提取目标的直接定位算法

为了解决被动雷达系统中的多发射源定位问题，提出了一种基于多重信号分类(MUSIC)算法和图像膨胀(IE)算法的直接定位方法。该方法结合了谱分析中的MUSIC思想，通过对接收量测协方差矩阵进行特征分析求解目标的位置。首先，在目标个数未知的前提下，利用Akaike信息准则(AIC)来确定模型阶数；然后，推导了基于MUSIC的定位代价函数；之后，利用图像膨胀算法处理得到的代价函数平面；最后，膨胀处理后的输出为目标个数及目标位置的估计值。提出的算法有效地解决了目标检测及提取的问题，能够确定多个目标的位置坐标，为后续的定位性能分析提供可能性，也保证了算法的完整性。进一步地分析了多个临近目标情况下影响目标提取性能的主要因素。     

加密环境下大数据特征集并行存储方法研究

针对传统方法存在数据存储速度慢,容量小的问题,提出一种加密环境下大数据特征集并行存储方法。采用MMSE算法对大数据特征集进行优化处理,以获得并行的大数据特征集。在加密环境下,当内存中保留数据记录达到一定数量时,在并行处理后的数据中插入批量Hash索引。以此为基础,基于Map函数对数据进行映射处理,进而完成对大数据特征集的并行存储。实验结果表明,利用所提方法的存储过程中数据分布通道具有较好的一致性,且存储速度约为传统方法的3倍,存储容量大。