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排序方式: 共有10000条查询结果,搜索用时 17 毫秒
1.
针对现有基于深度神经网络的工业过程故障诊断方法存在网络结构设计烦琐及参数寻优耗时等问题,提出了一种基于网络结构搜索的工业过程自动故障诊断方法(automatic fault diagnosis, AutoFD),该方法采用AutoFD网络结构搜索算法,来自动完成卷积神经网络的网络结构设计和网络参数寻优。在此基础上,首先通过在原始数据上施加操作生成新通道;接着利用表现预测加速获取通道适应性排序的过程;然后依据通道适应性排序,通过表现预测来快速选取最优卷积通道数;最终根据最优卷积通道来搜索表现最优的多通道卷积神经网络模型用于工业过程自动故障诊断。采用田纳西—伊斯曼(Tennessee Eastman, TE)工业过程和数值系统对提出方法进行验证,结果表明该方法可以实现网络结构自动设计及网络参数的自动寻优,并且具有优良的故障诊断性能。  相似文献   
2.
为提高航空器飞行的安全性和平滑性,解决传统A*算法拐弯角度过大、搜索路径节点过多等问题,提出一种基于扇形领域扩展的同步双向A*搜索算法。首先,根据栅格图法扩展危险区域边界;其次,设计了基于同步双向搜索的A*算法,动态定义正反向搜索的目标节点。针对搜索角度有限问题,提出了在5×5领域内的扇形领域扩展策略,并设计了含有双重权重参数的评价函数以减少冗余点的产生。为验证改进算法的有效性,选取方形和不规则形状危险区进行仿真。结果表明改进的同步双向搜索算法搜索的路径更平滑;与传统双向A*算法的结果相比,在不同形状的危险区域下,搜索路径长度分别减少了1.65%、13.16%,搜索路径节点个数减少了42.6%、46.81%,具有较强的搜索效率。  相似文献   
3.
群机器人在未知动态环境下进行多目标搜索时,存在碰撞预测和搜索效率不高等问题。提出了一种碰撞几何锥和改进惯性权重的粒子群优化算法相结合的多目标搜索策略。首先,根据静、动态威胁物的不同分别引入碰撞锥(CC)和速度障碍法(VO),提出了简化复杂障碍物的膨胀几何法(SG)和一种改进CC和VO的碰撞几何锥模型(CGC);有效解决了复杂不规则威胁物的避碰预测问题,并根据CGC模型作出威胁评估报告以确定最优避障方向。其次,提出一种改进惯性权重的粒子群优化算法(IWPSO),提高了搜索效率同时有效解决了粒子群优化算法易陷入局部最优的问题。最后,将两种改进的方法(CGC-IWPSO)相结合以实现群机器人的多目标任务搜索,相比于简化虚拟受力(SVF)、自适应机器人蝙蝠算法(ARBR)、具有运动学约束的粒子群算法(KCPSO),本文方法在搜索时耗、能耗以及避障次数上分别至少减少了15.59%、10.14%、14.12%。  相似文献   
4.
股票价格受多种因素影响,这对股票价格预测造成了巨大挑战。近年来,机器学习方法被广泛用于股票价格预测的研究中,然而,现有方法存在相对误差较大、时间复杂度高等缺点。对此,提出基于引力搜索的改进人工鱼群算法AFSA_GS。该算法将引力搜索中计算质量和加速度的策略分别用于调节人工鱼的视野和步长,从而提高了人工鱼群算法在优化过程中的自适应能力;AFSA_GS算法还优化了RBF神经网络的相关参数,并使用优化后的网络预测股票价格。在多家上市公司股票数据上进行了实验,实验结果表明,相对于传统的优化算法,采用AFSA_GS算法优化的RBF神经网络,可以获得更好的股票预测性能。  相似文献   
5.
在当今“万物互联”的时代,嵌入式系统逐渐成为接入云端的重要组件,常用于安全和隐私敏感的应用或设备中.然而,其底层软件(即固件)也在频繁遭受着安全漏洞的影响.由于嵌入式设备底层硬件平台的复杂异构,软硬件实现差异较大,且其专用性强、源码/文档等往往不会公开,加之其运行环境受限等原因,使得一些在桌面系统上运行良好的动态测试工具很难(或根本不可能)直接适配到嵌入式设备/固件环境中.近年来,研究人员逐渐开始探索基于二进制相似度分析技术来检测嵌入式设备固件中存在的已知漏洞,并且取得了较大的进展.围绕二进制代码相似度分析面临的关键技术挑战,系统研究了现有的二进制代码相似度分析技术,对其通用流程、技术特征、评估标准进行了综合分析和比较;然后分析并总结了现有二进制代码相似度分析技术在嵌入式设备固件漏洞搜索领域的应用;最后,提出了该领域应用仍然存在的一些技术挑战及未来的一些开放性的研究方向.  相似文献   
6.
针对现有方法对锂电池剩余使用寿命(RUL)预测精度不高,模型训练时间较长的问题,提出一种基于梯度提升决策树 算法(GBDT)结合网格搜索法(GS)的预测模型。 首先,分析锂电池的充放电循环过程,确定电压、电流、温度为可用健康因子 (HI);其次,处理历史数据中的异常值,并均值化可用健康因子数据为特征输入;最后,通过 GBDT 算法建立锂电池剩余使用寿 命预测模型,并采用 GS 优化模型参数。 基于 NASA 锂电池容量衰减数据,实验结果表明,模型在 RMSE、MAE、MAPE 评价指标 上相对其他方法均提升了约 10 倍,并且可将锂电池剩余使用寿命预测误差率控制在 0. 05 以内,训练时间缩减至 4. 5 s。  相似文献   
7.
针对麻雀搜索算法在求解复杂优化问题时存在收敛速度慢、种群趋同性严重、易于陷入局部最优等不足,提出一种多策略改进的麻雀搜索算法(multi-strategy improved sparrow search algorithm,MISSA)。通过混沌映射和反向学习机制提高算法初始种群的质量;借鉴粒子群算法的学习策略来提升种群的信息交流能力和兼顾全局勘探与局部开发之间的平衡;融合差分进化算法的变异交叉操作提升算法跳出局部最优值的能力。通过对8个基准测试函数的寻优实验,结果表明改进算法具有更好的优化性能和收敛效率;进一步地,将改进算法应用于优化支持向量回归(support vector regression,SVR)模型的参数,并通过在选定的5个UCI数据集上的实验验证了改进算法的有效性。  相似文献   
8.
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   
9.
时序网络中的社区搜索问题旨在寻找符合一定时序规律的社区.短时交互特性作为时序网络的一种重要时序特征,相比于长期社区更具研究价值,可用于有效挖掘网络中核心的时序紧密结构.现有工作大多研究了时序社区的持续性、突变性、周期性等现象,尚无法建模时序社区的短时特性.针对现有工作难以满足上述需求的现状,提出top-k短时社区搜索这一新问题,为有效发现复杂网络中短时紧密社区提供新的解决思路.首先,针对时序网络中社区的短时特性,提出了δ-短时社区的形式化定义用以刻画短时社区结构.同时,给出了不同时间交互下形成的时序社区的时间跨度计算方式,为衡量短时社区提供一个具体的量化指标.其次,提出了top-kδ-短时社区搜索算法ShrimeCS,分析并讨论了短时社区的判断条件分别用以判断最小δ-短时社区和top-kδ-短时社区,并提出了δ-基本块结构结合判断条件用以找到最小δ-短时社区.此外,进一步提出了强δ-基本块结构以避免在扩展过程中出现子图冗余,从而降低搜索过程的时间开销.还分析了top-kδ-短时社区搜索过程中基于全局时间跨度上界与渐进时间跨度上界优化的启发式计算方法,以进一步加快算法运行效率,搜索优化率相比原算法提高64.2%以上.然后,在5个真实数据集和3个合成数据集上进行了实验,并提出了聚集因子指标用以评估时序社区中成员交互时间的接近程度.实验结果显示,ShrimeCS找到社区的短时性优于基准方法,基于全局时间跨度和渐进时间跨度上界优化可以降低17.16%以上的时间开销.在真实场景中的案例研究表明,ShrimeCS找到的top-kδ-短时社区可以捕捉到社区中时间跨度的变化,可以用来探索社区随时间的演化情况.最后,验证了所提方法的正确性,并表明ShrimeCS算法具有较好的可扩展性.  相似文献   
10.
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   
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