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1.
针对目前铝电解行业对于槽似在电阻的采集不够准确并且延时较高的问题,本文提出一种基于卡尔曼滤波的区间式槽似在电阻采集算法。该算法以卡尔曼滤波为基础,用预测值与采样值的均方差表征它们的高斯白噪声功率,使其能够在电阻平稳的状态下有着较强的跟踪性能;再结合一阶惯性滤波的强滤波特性和卡尔曼滤波的强跟踪优势,设置适用的滤波区间,确保组合算法在槽似在电阻波动较大的情况下能够滤除掉噪声的影响,并在电解槽稳定后能对槽似在电阻进行快速收敛跟踪。结果表明:与一阶惯性滤波相比,改进后的卡尔曼滤波在电阻平稳的状态下其均方根误差减少50%,在电解槽反生针振和摆动情况之后的收敛时间减少90%。 相似文献
2.
针对不满足忠实分布的高维数据分类问题,一种新的基于粒子群算法的马尔科夫毯特征选择方法被提出。它通过有效地提取相关特征和剔除冗余特征,能够产生更好的分类结果。在特征预处理阶段,该算法通过最大信息系数衡量标准对特征的相关度和冗余性进行分析得到类属性的马尔科夫毯代表集和次最优特征子集;在搜索评价阶段,采用新的适应度函数通过粒子群算法选出最优特征子集;用此模型对测试集进行预测。实验结果表明,该算法在12个数据集上具有一定的优势。 相似文献
3.
以1,3-二(3-缩水甘油醚丙基)-1,1,3,3-四甲基二硅氧烷(EDH)和八甲基环四硅氧烷(D4)为原料合成了端环氧硅油(ETSO),以ETSO为原料与葡甲胺胺化得到中间体有机硅嵌段硅油(PTSO),然后用γ-氯丙基三甲氧基硅烷(CPTSO)季铵化改性制备了Bola有机硅季铵盐(BPTSO)。BPTSO的季铵化过程最优合成工艺条件为:反应温度为80℃,物料摩尔比为n(PTSO)∶n(CPTSO)=1∶1.2,反应时间为3 h,PTSO转化率达98.60%。通过FT-IR、1H NMR、TGA、TEM对BPTSO的结构及BPTSO乳液整理后织物的微观形貌进行了表征。测试结果表明:BPTSO乳液的表面张力γ 为29.4 mN/m,临界胶束浓度CMC为0.036 mmol/L,具有囊泡结构和优越的稳定性,经BPTSO乳液整理后的棉织物具有优异的柔软度、白度及亲水性,当BPTSO乳液的用量为60 g/L时,对棉织物的增深率可达到46.5%。 相似文献
4.
基于基本粒子群算法易陷入局部最优的不足,提出一种基于莱维飞行的改进简化粒子群算法LISPSO(An Improved and Simplified Particle Swarm Optimization algorithm based on Levy flight)。简化粒子群算法舍去更新公式中的速度项,仅由位置项控制其进化方向。在简化粒子群算法SPSO(Simplified Particle Swarm Optimization)的基础上,采用带有随机性的非线性递减惯性权重动态地更新每个粒子的位置。算法又融合了基于相似度及聚集度分析的莱维飞行。粒子与最优粒子间的相似度越高,或者粒子间的聚集度越高,则粒子利用莱维飞行来重新更新位置的概率也就越大,有效地帮助粒子逃离局部最优。利用matlab语言对11个测试函数进行算法仿真,结果表明,改进的算法在求解精度和收敛速度上有显著的改善。另外,将LISPSO算法应用于求解min-max-min问题,实验结果显示,改进算法在求解效果上明显优于其他对比算法。 相似文献
5.
兴趣点(POI)推荐可以帮助用户发现其没有访问过但可能感兴趣的地点,是重要的基于位置的服务之一。时间在POI推荐中是一个重要因素,而现有POI推荐模型并没有较好地考虑时间因素,因此通过考虑时间因素来提出融入时间的POI协同推荐(TUCF)算法,从而提高POI推荐的效果。首先,分析基于位置的社交网络(LBSN)的用户签到数据,以探索用户签到的时间关系;然后,利用时间关系对用户签到数据进行平滑处理,以融入时间因素并缓解数据稀疏性;最后,根据基于用户的协同过滤方法,在不同时间推荐不同POI给用户。在真实签到数据集上的实验结果表明,与基于用户的协同过滤(U)算法相比,TUCF算法的精确率和召回率分别提高了63%和69%;与具有平滑增强时间偏好的协同过滤(UTE)算法相比,TUCF算法的精确率和召回率分别提高了8%和12%;并且TUCF算法的平均绝对误差(MAE)比U算法和UTE算法分别减小了1.4%和0.5%。 相似文献
6.
融合用户评分与显隐兴趣相似度的协同过滤推荐算法 总被引:1,自引:0,他引:1
协同过滤算法是推荐系统中使用最广泛的算法,其核心是利用某兴趣爱好相似的群体来为用户推荐感兴趣的信息。传统的协同过滤算法利用用户-项目评分矩阵计算相似度,通过相似度寻找用户的相似群体来进行推荐,但是由于其评分矩阵的稀疏性问题,对相似度的计算不够准确,这间接导致推荐系统的质量下降。为了缓解数据稀疏性对相似度计算的影响并提高推荐质量,提出了一种融合用户评分与用户显隐兴趣的相似度计算方法。该方法首先利用用户-项目评分矩阵计算用户评分相似度;然后根据用户基本属性与用户-项目评分矩阵得出项目隐性属性;之后综合项目类别属性、项目隐性属性、用户-项目评分矩阵和用户评分时间,得到用户显隐兴趣相似度;最后融合用户评分相似度和用户显隐兴趣相似度得到用户相似度,并以此相似度寻找用户的相似群体以进行推荐。在数据集Movielens上的实验结果表明,相比传统算法中仅使用单一的评分矩阵来计算相似度,提出的新相似度计算方法不仅能够更加准确地寻找到用户的相似群体,而且还能够提供更好的推荐质量。 相似文献
7.
木材在工业废水治理领域拥有独特优势,如绿色、可再生、原料易得、适用范围广等。本文简单介绍了以木材为原料,通过脱木质素、功能纳米材料负载、官能团修饰等方法制备新型功能化木质复合材料(如:木材滤膜、木材气凝胶吸附材料、木材海绵等),并用于净化含有重金属离子、微生物、有机物染料、油污等工业废水的相关研究进展。分析了制备工艺、改良方法等对木材过滤与吸附废水中污染物种类、降解效率、吸附容量、杀菌效果以及循环使用性的影响,并指出了木质复合材料在水污染净化领域存在的潜在问题与未来应用前景。 相似文献
8.
云计算、大数据、5G通信等技术的快速发展,有力的促进了计算机网络在多个领域的普及和使用,人们已经进入到了“互联网+”时代,实现了工作、生活和学习的数字化、智能化和共享化。计算机网络在为人们提供各种便利服务的同时也面临着许多的安全威胁,比如木马、病毒等,不法分子攻击网络数据中心,破坏用户服务终端及服务器,为人们带来严重的威胁。网络安全学者或企业机构也提出了许多安全防御技术,比如入侵检测技术、深度包过滤技术、防火墙技术、数据加密技术等,一定程度上提高了网络安全防御的能力,但是随着互联网数据流量的增多,需要引入更加先进的人工智能技术,以便能够快速的采集、分析网络数据流,确定数据流中是否存在病毒或木马,以便及时的对其进行查杀,进一步提高网络安全防御的主动性、积极性 相似文献
9.
为精确建立分割粒径与旋风分离器结构参数和操作参数之间的复杂映射关系,发展了基于数据驱动的BP神经网络(BPNN)的分割粒径模型。使用全局量纲分析,提出环形空间雷诺数、表征旋风分离器本体尺寸影响的量纲为1数和排气芯管插入深度尺寸比作为网络输入参数,表征空气动力等效分割粒径大小的量纲为1尺寸作为网络输出参数,分别确定了训练算法和隐含层神经元个数对BPNN分割粒径模型预测精度的影响。结果表明:贝叶斯正则化算法优于L-M算法和拟牛顿算法,并在隐含层神经元个数为7时达到最优预测性能。与理论模型、半经验模型和多元回归模型进行比较,结果表明,贝叶斯正则化BPNN分割粒径模型展现出了较好的预测能力和泛化性能,模型预测的均方误差为0.136、决定系数为0.975。 相似文献
10.
传统的船舶视觉跟踪任务主要集中于单目标船舶跟踪,对多目标船舶跟踪研究相对较少。为解决该问题,提出一种多维特征融合机制和尺度变化估计的多目标船舶跟踪框架,该框架引入位置滤波器对输入的船舶训练样本进行学习,并将其应用于待跟踪的船舶图片序列,通过寻找最大响应的方法判定图像中的船舶位置。在此基础上,构建船舶尺度估计滤波器以确定待跟踪船舶的图像尺寸。通过和中值流跟踪算法和多示例学习跟踪算法对比分析,实验结果表明不同海事交通场景下的船舶跟踪误差均小于10像素,验证了算法的有效性和可靠性。 相似文献