一种新的基于速率预测的弹性分组环公平算法

弹性分组环是一种新的城域网技术,目前还只是发布了草案。公平算法是弹性分组环中的关键技术。IEEE802．17草案中提出的公平算法在非平衡流的情况下数据流易形成振荡,造成网络利用率很低。另外这种公平算法不能高效地利用剩余网络带宽,达到空间重用的目的。本文提出了一种基于速率预测的分组环路公平算法,利用预测流的速率来分配各个节点占用的带宽。分析和仿真表明,这种算法能够达到高带宽利用率的要求,实现空间重用、带宽公平分配、算法快速收敛的目的。     

基于RSSI测距的三维无线传感网络萤火虫定位算法的研究

研究了三维空间无线传感器网络(WSN)未知节点的定位。针对目前三维空间无线传感网络定位算法精度低的问题,提出一种基于接收信号强度指示(RSSI)测距的萤火虫定位的算法。该算法首先利用RSSI进行测距,建立信号强度随传播距离衰减的模型,然后在已知一定数量的锚节点的情况下,通过萤火虫算法寻找目标函数最优值,进而对未知节点进行定位。仿真验证结果表明,该定位算法相比其他算法定位精度有很大提高,在30m×30m×30m的空间内定位误差仅为0.59m。     

基于混沌理论和支持向量机的人脸识别方法

针对如何选定主成分分析(PCA)特征维数和如何选定支持向量机(SVM)的参数来进一步提高人脸识别系统性能的问题,提出了一种基于混沌理论和支持向量机的人脸识别方法.首先,在统一的目标函数下,在采用PCA方法对人脸图像进行降维和将得到的特征送入SVM中进行训练期间,使用具有可操作性的改进混沌优化算法同时对PCA图像特征维数和分类器参数进行优化选择,然后用得到的优化人脸特征和最佳参数的分类器对未知图像进行识别.基于该方法,对ORL和Yale人脸库进行实验,其识别率都高达99%以上,仿真结果表明,该方法极大地提高了人脸识别能力.     

基于多域特征的BA - KELM微型电机故障检测EI北大核心CSCD

针对目前对于微型电机故障检测的研究较少及基于单域特征的传统电机诊断方法精度低等问题,提出一种基于集成经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition, EEMD)及蝙蝠算法(bat algorithm, BA)优化核极限学习机(kernel based extreme learning machine, KELM)的微型电机故障检测方法。所提方法包括样本集构造、模型训练及参数优化和模型测试3个步骤:首先,对采集到的微型电机信号进行EEMD处理并依据相关系数原则筛选出主要的本征模态分量(intrinsic mode fuction, IMF),结合计算得到的电机信号的时域、频域特征构造多域特征集并进行归一化处理,按一定比例将样本集划分训练集和测试集;其次,输入训练集,以错误率为适应度,并采用蝙蝠算法对KELM模型进行参数优化;最后,输入测试集对优化的BA-KELM模型进行测试,并与其他模型进行对比。试验结果表明,所提方法的准确率达98.75%,高于其余方法。     

基于参数优化SDP分析的转子故障诊断方法

针对存在多种故障类型不同故障严重程度的转子故障诊断问题，提出了一种基于参数优化对称点模式(symmetrized dot pattern, SDP)分析的智能诊断方法。首先，利用SDP分析提取多个传感器信号的故障特征并将其融合为SDP图像；然后，以基于欧氏距离定义的图像区分度函数为适应度函数，基于天牛须搜索(beetle antennae search, BAS)算法获得SDP分析中角域增益因子与时间延滞系数的最佳取值；最后，利用SDP图像训练卷积神经网络(convolutional neural network, CNN)获得转子故障诊断模型。试验研究表明，该方法相较于其他故障诊断方法具有更高的诊断精度，且在强噪声环境下的诊断表现良好。基于BAS算法优化后的SDP分析放大了不同类型不同严重程度转子故障的表征差异，提高了故障诊断精度。     

基于混合粒子群算法的群岛泊位分配问题研究

泊位分配是提高港口运营效率的关键。针对群岛泊位分配问题,以船舶总在港时间为优化目标,构建了群岛泊位分配问题模型,并提出了一种混合粒子群算法进行求解。该算法在更新粒子状态时加入模拟退火和免疫调节操作,增强了算法的全局搜索能力。实验结果表明,混合粒子群算法在求解群岛泊位分配问题时,具有较好的优化性能,验证了算法的有效性和可行性。     

一种OFDM系统动态子载波比特和功率分配联合算法

提出一种多用户OFDM(orthogonal frequency division multiplexing)系统下行链路，具有信道变化实时性的动态子载波、比特和功率分配联合算法(UA)，在满足各个用户数据速率和BER要求的同时使总的发送功率最小。提出的算法与动态子载波分配算法(WSA)相比，计算复杂度相当，在移动信道环境下仿真结果表明性能有一定的改善。     

基于VMD与AdaBoost-SCN的海缆振动信号识别方法EI北大核心CSCD

海底光缆的在线监测和振动信号识别是保证其正常运行的关键技术。搭建了基于布里渊光时域分析系统,模拟不同工况下的海缆振动信号。针对海缆振动信号信息丰富、信噪比低,使用单一随机配置网络(stochastic configuration network,SCN)模型对信号识别准确率不高的问题,提出了自适应增强(adaptive boosting,AdaBoost)算法优化的随机配置网络(AdaBoost-SCN)识别方法。首先用变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)算法分解海缆振动信号,构建特征向量;然后采用AdaBoost-SCN算法对振动信号分类。结果表明,所提方法有着很高的精度,并且具有很强的鲁棒性与泛化能力,提高了布里渊光时域分析系统振动信号识别的有效性。     

基于改进鲸鱼算法优化LSTM的滚动轴承故障诊断

适应性动量(Adam)估计优化器易使深度长短时记忆神经网络(long short-term memory,LSTM)陷入局部极小值,导致故障诊断精度过低;鲸鱼算法(whale optimization algorithm,WOA)的寻优区域过大,导致寻优效率过低。针对上述两问题,将WOA进行改进(improved whale optimization algorithm,IWOA),并优化LSTM,提出IWOA-LSTM新方法。所提方法将WOA赋予动量驱动功能,继承了LSTM中的Adam优化器动量项,可优化细胞权值的搜索区域,进而提高权值寻优效率;将其与Adam优化器联合优化更新权值矩阵,以跳出局部最小值,提高故障诊断精度。此外,还系统地分析了学习效率和迭代次数对IWOA-LSTM的诊断精度影响,实现高效的故障诊断分析。通过分析实测滚动轴承内圈、外圈和滚动体三种故障可知,IWOA-LSTM的故障诊断效率分别较浅层BP神经网络(BPNN)、深度卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)、深度门限循环单元神经网络(gated recurrent unit,GRU)、LSTM、WOA优化的LSTM(WOA-LSTM)高出了47.60%,38.06%,37.62%,26.82%,22.71%,且实现高达97%的诊断精度。     

GPS\GIS技术在智能交通系统(ITS)领域中的应用分析

随着GPS/GIS技术的成熟以及其在智能交通系统中的逐步应用与发展,从而提高交通安全和运输服务水平,形成一种"以信息化为基础,以现代通信和计算机为手段,以安全、高效、服务为目的的新型现代交通运输系统。     

基于模糊粗糙集和鲸鱼优化支持向量机的化工过程故障诊断

针对化工过程复杂,故障数据量大、属性多,难以保证故障诊断准确率和速度的问题,提出了一种基于模糊粗糙集(fuzzy rough sets,FRS)和鲸鱼优化的支持向量机(support vector machine,SVM)的化工过程故障诊断方法.通过对化工过程历史数据分析,判别故障类型.首先,利用模糊粗糙集对离散化后的...     

基于POI的出租车停靠位置选择算法研究

基于兴趣点(POI),采用图论中判定节点重要度的方法,根据节点在路网中的基本信息,建立一种判定节点重要度的通用节点重要度(GNI)算法。针对不同场所出租车需求量不同的问题,建立了一种不同模式下的出租车按需分配呼叫模型。以GNI算法为基础,获得基于POI的专用节点重要度(DNI)算法。采用杠杆原理,同时类比多边形获取"重心"的方法,分析DNI算法下节点重要度排名结果,获得出租车最佳停靠位置,通过实验验证了该DNI算法的实用性及有效性。     

基于改进卡尔曼滤波的增强现实跟踪注册算法

针对传统应用在特征点匹配技术方向的增强现实系统部分存在鲁棒性不足和实时性较差问题,提出一种新的区域跟踪匹配算法。首先利用改进的FAST算法在不同尺度上提取像素信息建立低维模板进行快速定位。其次在跟踪阶段使用加速鲁棒特征(SURF)检测关键点在线实时匹配的同时,借助改进的非线性化的卡尔曼滤波算法预测运动轨迹,缩减匹配区域。接着对使用上述的算法截取部分图像帧,利用上一帧的观测值对下一帧进行预测并估计相机姿态,同时使用随机抽样一致(RANSAC)算法剔除离群值。最后通过得到的相机位姿矩阵进行虚拟物体的注册叠加。实验结果表明,本文提出算法在综合评价中占据优势,在光照变换、旋转变换、尺度变换方面都具有较好的鲁棒性,并具有优越的实时性能。     

上海地铁直流1500V接触网双接触线更换工艺研究

上海地铁接触网,多采双承双导柔性悬挂形式,直流1500V供电。随着使用年限的增加逐渐进人大修阶段。为进一步拓展上海城轨市场,本文结合我段在上海地铁一号线换线工程中的施工经验,以具体锚段为例,着重论述了上海地铁直流1500V接触网双接触线更换的施工工艺。     

基于改进极限学习机的水轮机运转状态识别

针对水轮机远程运行状态监测困难的现状，提出了基于模拟退火算法的粒子群算法(simulated annealing algorithm-particle swarm optimization, SA-PSO)优化极限学习机(extreme learning machine, ELM)的方式，建立水轮机运转状态识别模型SA-PSO-ELM。对水轮机信号进行互补集合经验模态分解(complementary ensemble empirical mode decomposition, CEEMD)获得IMF分量，引入皮尔逊相关系数计算各个IMF分量与水轮机信号的相似度，判断信号主导模态和噪声主导模态的分界点，用小波去噪对噪声主导模态降噪，并与其余的IMF分量重构得到去噪信号，同时对去噪后的信号进行分解，计算每个IMF分量的排列熵，构建特征向量。由于SA-PSO精度高不易陷入局部最优的特点和ELM的性能受权值、阈值共同影响的特点，用SA-PSO优化ELM的权值和阈值，构建水轮机运转状态识别模型SA-PSO-ELM。对不同工况下采集的水轮机压力脉动数据，分析了基于PSO-ELM、ELM及SA-PS...     

坚持以成组技术为基础引入并行工程发展精节生产

本文深入剖析了GT和现代制造业中的CE、LP的实质,结合我国实际企业的现状,提出:要坚持GT为基础;在产品开发和制造过程中引入CE;以适应市场需求,占领市场为宗旨,以取得企业效益为目的,强调更新技术的同时重视发挥企业潜力和人的因素发展精节生产。重视GT、CE、LP等“软技术”的研究对经济基础薄弱的我国,更有其不可比拟的作用。     

调音台分析

初学者刚接触调音台觉得很复杂,面对繁多的控制钮(多达上百个)感到茫然不知所措。其实,只要抓住它的基本规律,掌握调音台并不难。笔者认为,要掌握并灵活运用调音台,关键在于以下几个方面。①弄懂并掌握调音台的系统方框图,这是掌握调音台的首要关键。每台调音台的说明书中一般都提供系统图。②结合系统方框图,掌握调音台面板上旋钮和控制键的排列规律与功能。③结合系统图搞清调音台上各输入输出接口(插口)的作用与接法,从而明确系统的接线,并要弄清系统各级电平图。④掌握调音的一般规律与技巧。下面分析一下调音台系统构成的一般规律。从…     

一种基于改进MCMC算法的模型修正方法

标准马尔可夫链蒙特卡罗(MCMC)算法不易收敛、拒绝率高,使其应用受到限制。在贝叶斯方法中引入最大熵值法来估计参数的后验概率密度函数最大值,进而将布谷鸟算法中新鸟巢更新的思想融入Metropolis-Hasting(MH)抽样算法得到改进的MH抽样算法,同时使用支持向量机(SVM)建立待修正参数与有限元模型输出之间的代理模型,以提高模型修正的计算效率。分别使用三自由度线性系统和平面桁架模型来验证本文方法的有效性,结果表明:修正后样本的马尔可夫链混合性能好,停滞概率低,修正后参数相对误差均小于2%。     

自适应免疫算法的SVME用于水下目标识别

针对用支持向量机集成提高水下目标识别正确率会使识别系统更加复杂的问题,提出了一种以自适应免疫算法(AIA)的支持向量机选择性集成(SVME)算法(即AIA-SVME算法)进行分类器优化选择,对实测水下目标声信号进行分类识别.与分类器全部集成的识别实验对比证明,该算法在选择9%的分类器后仍可以达到分类器全部集成的识别效果,不仅保证了识别精度,还使得识别系统大幅度精简,节省在线识别的时间.该研究对于水下目标分类决策优化集成的新方法探索具有重要理论价值和实际意义.