基于模糊系统的接触电阻预测算法研究

运用模糊系统对接触电阻进行预测,通过试验得到试验数据,将试验数据分成训练数据与测试数据,训练数据用于训练模糊系统,测试数据用于测试模糊系统。将梯度下降算法与禁忌搜索算法混合得到改进禁忌搜索算法,训练模糊系统,所用算法依次为梯度下降算法、禁忌搜索算法、所得改进算法,并建立相应的接触电阻回归模型。对所得模型进行测试,结果表明,由改进算法训练模糊系统所得接触电阻模型的测试结果优于其他模型,并且该方法预测接触电阻精确可靠。     

生成黑盒测试数据的设计思想在学生成绩管理系统中的实现

黑金测试是数据库应用系统测试的常用方法，而生成大量测试数据则是进行黑金测试的前提。如果能使用“数据生成”工具生成大量模拟测试数据，将提高数据库应用系统的测试效率和测试质量。本文主要提出了生成黑金测试数据的设计思想，并基于这一思想开发了“学生成绩管理系统”的数据生成工具。     

接触电阻建模新方法

根据接触电阻的特点与以往接触电阻计算方法存在的不足,运用结合模糊逻辑的智能计算方法对接触电阻进行计算.根据接触电阻与影响因素之间的关系进行试验,得到大量试验数据,将试验数据分成训练数据与测试数据两部分,训练数据用于训练模糊系统,测试数据用来测试模糊系统,检验其可靠性.通过训练数据运用梯度下降结合模拟退火算法训练模糊系统,建立接触电阻模型,运用回归分析对接触电阻进行计算.通过测试数据测试两种模型,基于模糊系统的模型优于回归分析,说明用梯度下降结合模拟退火算法训练模糊系统建立的接触电阻模型精确可靠.     

基于关键点的复杂道路环境目标检测算法

针对复杂交通环境手工搭建神经网络人力成本高、小目标检测准确度低、使用锚框法参数多、算法实时性差等问题,提出一种基于关键点的复杂道路环境目标实时检测算法。首先,重构MBConv,改进EfficientNet主干特征提取网络,提高特征提取效率;其次,融入小尺度特征层,优化特征融合网络,提升复杂环境下小目标检测能力;最后,运用关键点预测法,完成检测目标分类及回归。在BDD100K数据集上的测试结果表明,设计算法的目标检测实时性较强,且对复杂环境中的小目标检测准确度较高。     

阀厅连接金具温升模糊预测策略

针对阀厅连接金具的温升问题,提出基于模糊系统的温升预测策略,并用此方法对连接金具的温升进行预测。通过阀厅连接金具温升试验得到训练与测试数据。利用训练数据通过梯度下降算法训练模糊系统,建立相应温升模型,然后用测试数据进行测试,检验模型可靠性,相对误差平均值为8.04%,测试结果合理。用回归分析对阀厅连接金具的温升进行预测,并与模糊系统进行比较,模糊系统预测的相对误差平均值比回归分析降低了5.56%。预测与比较结果说明,模糊系统在阀厅连接金具温升预测方面具有优势。     

基于MATLAB/GUI灰色预测系统开发及应用

针对GUI设计开发系统在经济领域中的应用问题,本文以灰色预测模型为理论基础,通过GUI控件的布局设计及回调函数程序的编写,开发了基于Matlab GUI的灰色预测系统,实现了GM(1,1)模型的参数估计、检验、数据拟合及预测,解决了模型建立和求解过程实现复杂的问题。同时,选取2003—2010年的国内生产总值作为测试数据对系统进行测试。测试结果表明,灰色预测系统界面友好,操作简单,准确实现GM(1,1)模型,并得到了模型的相关结果。该研究提高了灰色预测模型的利用度。     

GA-ACO算法用于IMX系统测试数据自动生成

在综合管理X-软件系统测试数据生成中,针对遗传算法不能利用系统提供的信息,需要迭代多次才可找到测试数据,而蚁群算法在搜索初期信息素匮乏的情况下测试效率很低等问题,提出了基于混合遗传蚁群算法的测试数据自动生成方法,通过运行一定次数的遗传算法,产生优化解并作用于信息素的分布,再利用蚁群算法精确求解.在三角形程序和综合管理X-软件系统上的实验表明,该方法在保持性能不变的情况下,大幅降低了迭代次数和消耗时间,提升了测试效率.     

马特拉算法在遥测数据短期预测中的应用

为了提高遥测数据预测的精度和实时性,针对遥测数据的非平稳性和周期性特点,引入小波分析的预测技术,提出了一种对遥测数据序列进行不同频段上的分解方法:遥测数据时间序列依据选定的N阶多贝西小波和分解尺度值2分解为低频分量和高频分量,针对不同分量建立了基于马特拉算法、周期自回归模型和指数平滑法的时间序列短期预测模型,各分量预测结果经小波变换的逆算法重构后输出.仿真实验结果表明该方法满足遥测数据工程预测要求,能够有效地解决遥测数据的短期预测问题.通过对遥测数据短期预测结果的研究分析可提前判断卫星潜在的趋势,为指挥人员的正确决策提供科学依据.     

基于H.264算法的嵌入式视频采集及编码优化分析

鉴于视频监控系统应用日益增长,传统视频监控系统存在硬件配置低、编码效率低等问题,根据H.264编码算法和嵌入式硬件平台特性,分别从代码、参数及算法方面提出了x264编码器基于ARM平台的算法优化方法,同时在帧间预测的运动估计中采用了改进的DIA搜索算法,有效提高了搜索速率和搜索精度。优化的x264编码器经交叉编译后移植至嵌入式平台,通过对多组视频序列的测试,证明该系统设计简单、实时性强、系统稳定性高,系统在组网、扩展性、成本和应用场景方面都具备明显优势。     

最小二乘优化模糊系统的接触电阻计算方法

根据接触电阻的特点,运用模糊系统对其进行计算。设计试验得到训练数据与测试数据,通过训练数据训练模糊系统,建立相应模型,训练算法为递推最小二乘结合禁忌搜索算法。通过回归分析建立相应模型。通过测试数据测试所建立的两种模型,并比较,接触电阻的模糊系统模型的测试结果优于回归分析,比较结果表明模糊系统适用于接触电阻的计算。     

实时嵌入式系统并发程序检测方法研究

近年来随着实时嵌入式系统自动化程度的不断提升,其设计复杂度不断加大,在设计中大量的使用了并发程序设计方法。但目前在基于实时嵌入式系统应用程序开发以及测试的过程中,由于中断和线程的相互交叠,始终缺乏有效的针对实时嵌入式系统的并发程序测试方法。本文设计了面向实时嵌入式系统并发程序动态测试的算法,提出以标记迁移系统作为并发程序的系统模型,对常见的并发错误给出了形式化定义,使用偏序化简算法缩减程序的状态空间,实现了对多线程、多重中断的并发程序错误检测。     

采用核极限学习机的短期需水量预测模型

为满足给水系统日常管理对短期需水量预测时效的需求,建立了所需训练时间短的核极限学习机模型(kernel-based extreme learning machine,KELM);从提升预测精度的角度考虑,构造了以傅里叶级数为理论依据的残差修正模块(Fourier se-ries,FS),利用该模块对需水量初始预测值与观...     

盾构液压系统状态预测

为了解决固定模型预测时变系统容易出现较大误差的问题,提出模型更新算法,即将移动窗算法与传统灰色预测模型相结合的方法.通过在建模序列中删除一部分旧数据、纳入一部分新数据的方式递推更新预测模型,并分解数学模型所涉及的关键量a、b从而简化递推数学公式|讨论移动窗长度对建模精度的影响|利用国家统计年鉴的统计数据验证上述方法的有效性.以盾构管片拼装机液压系统为例,为已知故障和测试故障样本数据分别建立变量加权的有源自回归模型,依次获得自回归系数用于特征提取,利用灰色综合关联度建立系统与已知状态的时间序列,通过仿真和实验,该模型更新算法实现液压系统的状态预测.结果表明,递推更新有助于传统灰色预测模型更切实反映液压系统状态的变化.     

融合多分辨率表征的实时烟雾分割算法

针对烟雾分割领域缺乏应用于实际监控系统的实时烟雾分割算法的现况,提出高准确率的实时烟雾分割算法. 该算法利用轻量化的多分辨率卷积模块并行提取特征图,在获得丰富语义信息的同时满足实时分割的需求. 提出烟雾前景增强模块,使得烟雾像素点融合前景增强表征、避免背景信息干扰,分割准确率得以提高. 提出残差注意力模块,从通道、空间维度增强重要特征信息,抑制无效信息. 该算法在自建数据集上平均交并比为91.27%,每张图片预测时间为39.06 ms,网络权重为74.66 MB;在公开数据集上的对比结果表明,该算法综合检测性能优于其他烟雾检测算法. 该算法分割准确率高、检测速度快且模型轻量化,可以应用于实际视频监控系统.     

基于遗传算法的二进制程序模糊测试方法

针对当前二进制程序模糊测试中基于变异生成的测试数据的执行路径重复率高导致代码覆盖率低的问题,提出基于遗传算法的二进制程序模糊测试方法.该方法将测试数据转换为遗传算法中的个体,利用Quick Emulator对二进制程序进行插桩以获取程序执行路径,使用基于程序执行路径的适应度函数指导遗传算法中的进化过程,使生成的测试数据能够覆盖更多的程序执行路径.实验结果表明,该方法在相同时间内达到的代码覆盖率平均比模糊测试工具American Fuzzy Lop （AFL）高25.4%.同时,该方法在漏洞挖掘实验中发现了测试程序中的所有崩溃漏洞并且其效率至少比AFL提高10%.该方法能够用于提高模糊测试的漏洞挖掘效率.     

蝙蝠算法改进策略在滚动轴承寿命预测模型中的应用

为了实现基于振动数据的轴承寿命预测, 构造了包含时、频统计指标与反三角函数统计指标的健康指标集, 通过比较与均方根指标的余弦相似度和相关系数, 实现了指标集的筛选和约减; 针对基础极限学习机(extreme learning machines, ELM)模型因参数随机配置导致的精度偏低问题, 引入以蝙蝠算法(bat algorithm, BA)为代表的元启发算法; 考虑传统BA易陷入局部最优的弊端, 建立了BA的改进策略, 即采用莱维飞行增强算法的搜索能力, 通过对立学习增强种群的多样性, 从而在保证搜索精度的前提下, 提高搜索效率。利用某滚动轴承的全寿命周期试验数据, 验证了BA改进策略对寿命预测模型的重要贡献。研究结果表明, 无论测试集处于何种工况, 上述预测框架均具有极高的预测精度, 不仅与真实寿命曲线拟合程度较高, 而且在与RBF、CS-ELM等预测模型的对比中, 体现了更强的泛化性能和算法稳定性。

     

车辆翻转测试技术的应用现状及发展趋势

翻转测试的方法主要有SAEJ2114、路缘石触发两种。文中描述了用基于MADYMA的各种模型支持翻转测试,翻转感应算法及翻转保护系统应用状况。预计利用无限元分析翻转造型来研究车辆结构变形及与约束系统和车辆内部互动的乘员动力学是一种必然趋势。     

Research on optimized GA-SVM vehicle speed prediction model based on driver-vehicle-road-traffic system

The accurate prediction of vehicle speed plays an important role in vehicle’s real-time energy management and online optimization control. However, the current forecast methods are mostly based on traffic conditions to predict the speed, while ignoring the impact of the driver-vehicle-road system on the actual speed profile. In this paper, the correlation of velocity and its effect factors under various driving conditions were firstly analyzed based on driver-vehicle-road-traffic data records for a more accurate prediction model. With the modeling time and prediction time considered separately, the effectiveness and accuracy of several typical artificial-intelligence speed prediction algorithms were analyzed. The results show that the combination of niche immunegenetic algorithm-support vector machine (NIGA-SVM) prediction algorithm on the city roads with genetic algorithm-support vector machine (GA-SVM) prediction algorithm on the suburb roads and on the freeway can sharply improve the accuracy and timeliness of vehicle speed forecasting. Afterwards, the optimized GA-SVM vehicle speed prediction model was established in accordance with the optimized GA-SVM prediction algorithm at different times. And the test results verified its validity and rationality of the prediction algorithm.     

基于土壤数据广度与深度模型的作物推荐算法

针对现有数值型作物推荐算法忽略了文本域数据对于作物推荐的指导性意义,无法挖掘数值域数据与文本域数据之间的内在关联,导致推荐模型预测精度较低的问题,提出了一种基于土壤数据广度与深度模型的作物推荐算法。对残缺、重复、不平衡的土壤数据进行数据预处理,采用数值归一化和向量嵌入的方法融合数值域数据与文本域数据,然后使用广度与深度模型联合训练的方法挖掘其内在关联,改进多分类激活函数实现多分类。实验结果表明:该方法的预测精度优于现有数值型作物推荐算法。     

基于持续测试技术的整车控制器测试平台研究

针对当前整车控制器软件测试效率低下和测试任务执行不及时问题, 设计了一个基于持续测试技术的整车 控制器测试平台。平台自动化完成待测软件获取、测试脚本筛选、测试环境部署、测试任务执行以及测试报告发送 等整车控制器测试流程, 同时根据具体需求设计了多测试任务调度算法实现测试任务优化分配。实验结果表明, 持 续测试平台测试效率相较于现有自动测试平台测试效率提高了14%, 测试稳定性提高了7%, 持续测试平台整体性 能优于现有自动测试平台。