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排序方式: 共有10000条查询结果,搜索用时 296 毫秒
1.
利用合成地震记录标定反射波地质属性,采用多元多项式拟合速度进行空间归位,控制煤层底板的起伏形态。采用钻孔约束波动方程反演波阻抗,结合钻探资料及合成记录,分析煤层反射波特点和类型以及与波阻抗剖面和煤层宏观结构的关系,解释了煤层厚度及煤层结构。初步控制了煤层起伏形态和煤层宏观结构及煤层厚度变化规律。  相似文献   
2.
针对制造和服务系统中纵向运输形式在双层过道布置问题中研究不足的情况,以实际布局方式为背景,对双层过道布置问题进行拓展,构建基于多纵向传输通道的双层过道布置问题混合整数规划模型,并提出一种混合模拟退火算法。该算法采用整数编码方式,以模拟退火算法为框架,结合2-Opt路径重连策略与逆转扰动操作,以避免陷入局部最优,同时采用禁忌搜索操作与带有记忆功能的存储操作来提高获得全局最优解的概率。通过精确求解所提问题的小规模算例,验证了模型的合理性。应用混合模拟退火算法分别求解所提问题、双层过道布置问题和过道布置问题,通过对比表明所提算法在求解性能和求解质量上均具有一定优势。  相似文献   
3.
针对原始乌鸦搜索算法对种群多样性控制不强、个体位置更新方式单一、局部搜索精细度不高等缺点,提出新的自适应乌鸦搜索算法.设计多种搜索引导个体,基于进化不同阶段的种群多样性,实现搜索引导个体的自适应选择策略,使算法在迭代前期加强全局勘探,在迭代后期强化局部开发. 结合正余弦搜索理念,构建基于线性递减、混合正余弦震荡递减的多种飞行长度控制参数及相应的多种搜索方式,提升算法的搜索遍历性,增加算法在迭代后期找到更优解的概率. 为了验证新算法的有效性,通过标准测试函数,将新算法与原始乌鸦搜索算法、改进乌鸦搜索算法和其他优秀的智能优化算法进行仿真实验,比较分析各算法的收敛精度、收敛速度、稳定性、Wilcoxon符号秩检验和Friedman检验. 实验结果表明,新算法的性能优于其他比较算法的性能,新算法实现了全局勘探和局部开发、收敛精度和收敛速度的平衡.  相似文献   
4.
针对采用重叠部分传输序列(overlapping partial transmit sequence, OPTS)算法来抑制滤波器组多载波-偏移正交幅度调制(filter bank multicarrier-offset quadrature amplitude modulation, FBMC-OQAM)信号的峰均比(peak-to-average power ratio, PAPR)时会导致计算量过高的问题,在对现有的禁忌搜索算法进行改进后提出一种基于并行禁忌搜索的OPTS(parallel tabu search overlapping partial transmit sequence algorithm, parallel-TS-OPTS)算法,通过将h路传统禁忌搜索算法得出的各自最优解进行遗传交叉操作来优化传统禁忌搜索算法的初始解,从而进一步增大算法搜索到最佳相位因子向量的概率。理论分析与仿真结果表明,本研究的算法可以在获得接近于OPTS算法PAPR抑制效果的同时显著降低算法的计算复杂度,进一步提高FBMC-OQAM系统应用在5G场景中的鲁棒性。  相似文献   
5.
郭一村  陈华辉 《计算机应用》2021,41(4):1106-1112
在当前大规模数据检索任务中,学习型哈希方法能够学习紧凑的二进制编码,在节省存储空间的同时能快速地计算海明空间内的相似度,因此近似最近邻检索常使用哈希的方式来完善快速最近邻检索机制。对于目前大多数哈希方法都采用离线学习模型进行批处理训练,在大规模流数据的环境下无法适应可能出现的数据变化而使得检索效率降低的问题,提出在线哈希方法并学习适应性的哈希函数,从而在输入数据的过程中连续学习,并且能实时地应用于相似性检索。首先,阐释了学习型哈希的基本原理和实现在线哈希的内在要求;接着,从在线条件下流数据的读取模式、学习模式以及模型更新模式等角度介绍在线哈希不同的学习方式;而后,将在线学习算法分为六类:基于主-被动算法、基于矩阵分解技术、基于无监督聚类、基于相似性监督、基于互信息度量和基于码本监督,并且分析这些算法的优缺点及特点;最后,总结和讨论了在线哈希的发展方向。  相似文献   
6.
电子病历(Electronic Medical Record,EMR)数据的共享被认为是提高医疗服务质量和降低医疗成本的关键方法。然而,EMR分散存储在各个医疗机构中,这阻碍了数据共享,并使患者的隐私面临风险。为了解决这些问题,提出了一个基于区块链的EMR隐私保护数据共享方案。将原始EMR安全地存储在私有链中,而将关键词索引保存在联盟链中,从而有效降低医疗数据泄露的风险,并保证EMR的不可篡改性。利用布尔函数改进基于密文策略属性的关键字搜索算法,用属性上的布尔公式指定表达性访问策略,有效优化了带宽和通信消耗,并引入了门限签名机制,有效地缩短了密文长度。使用私有链服务器执行配对操作,使得搜索速度更快。通过公共验证者检查搜索结果,保证了数据安全并降低了计算开销。安全性和性能分析的结果表明,该方案是实现EMR数据共享的一种安全有效的方法,可减轻用户设备的额外计算负担,最小化带宽和通信消耗。  相似文献   
7.
针对三维力传感器维间耦合干扰严重的问题,以双层十字梁结构光纤布拉格光栅三维力传感器为研究对象,提出了基于麻雀搜索算法优化极限学习机(Sparrow Search Algorithm–Extreme Learning Machine,SSA-ELM)的解耦算法。首先,研究了光纤布拉格光栅的传感及测力原理,揭示该三维力传感器波长漂移量和力的映射关系,分析其结构耦合特性;然后,构建标定实验系统进行标定实验;最后,建立了极限学习机非线性解耦模型,利用麻雀搜索算法优化模型,获得网络最佳初始权值和阈值,兼顾解耦精度和效率,寻找极限学习机隐含层节点与SSA迭代次数的最优参数组合,解耦后Ⅰ类误差最大为1.18%,Ⅱ类误差最大为1.14%,解耦训练时间为1.7786 s。为验证解耦效果,将SSA-ELM算法与最小二乘法、极限学习机算法解耦结果对比。实验结果表明:SSA-ELM算法解耦训练速度较快,能更有效地构建三维力的维间耦合关系,降低传感器Ⅰ,Ⅱ类误差,具有较好的非线性解耦能力。  相似文献   
8.
针对蜉蝣算法全局搜索能力较差和自适应能力弱等问题,提出一种增强全局搜索能力和自适应的蜉蝣算法——MIWMA。首先引入非均匀高斯变异策略对雄性蜉蝣和雌性蜉蝣进行位置更新,对全局最优位置变异引导其他个体向优良位置靠近,促使种群具有一定指导,从而提升全局搜索能力和增强种群多样性;其次,引入不完全伽马函数与Beta累加分布的自适应惯性权重对全局搜索和开发能力建立更好的平衡,平衡种群的全局搜索和局部搜索能力,进而提升算法收敛精度,利于种群全局搜索寻找最优解的潜力;引入局部停滞对抗策略,根据迭代停滞情况,调节蜉蝣速度更新的惯性部分和社会部分,使之具有最优搜索状态,增强算法全局搜索能力。利用经典测试函数集和IEEE CEC2021测试竞赛集进行测试优化比较,验证算法的有效性和稳健性,并利用Friedman和Wilcoxon秩和检验,分析表明:提出的算法有更好的稳定性、鲁棒性和可靠性。最后运用两个工程难题进行优化,结果验证了该算法在工程优化问题上的适用性,适合求解需求高精度的优化难题。  相似文献   
9.
A random placement of large-scale sensor network in the outdoor environment often causes low coverage.An area coverage optimization algorithm of mobile sensor network (MSN) based on virtual force perturbation and Cuckoo search (VF-CS) was proposed.Firstly,the virtual force of the sensor nodes within the Thiessen polygon was analyzed based on the partitioning of Voronoi diagram of the monitoring area.Secondly,the force of polygon vertices and neighbor nodes was taken as the perturbation factor for updating the node’s location of the Cuckoo search (CS).Finally,the VF-CS guided the node to move so as to achieve the optimal coverage.The simulation results demonstrate that the proposed algorithm has higher coverage and shorter average moving distance of nodes than the Voronoi diagram based algorithms in literatures.  相似文献   
10.
ABSTRACT

This paper bestows a new swarm intelligence approach, Squirrel Search Algorithm (SSA) to solve Economic Load Dispatch (ELD) of the thermal unit by addressing the valve point loading effects and multiple fuel options. SSA inspires the foraging behavior of squirrels which is based on dynamic jumping and gliding strategies. The main intention of the ELD problem is to minimize the total generation cost of units while assuring various system constraints. Renovate strategy and selection rules are used in the SSA algorithm to handle the constraints appropriately. The practicability of the proposed algorithm is tested on six different power test systems having different sizes and intricacies. Simulation results ascertain that the proposed SSA approach outperforms the other existing heuristic optimization techniques in terms of solution quality, robustness, and computational efficiency. Consequently, the proposed SSA can be an efficient approach for solving the ELD problems with valve point loading impacts and multi-fuel options.  相似文献   
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