基于谱相关和RBFNN的调制识别算法

根据谱相关函数理论,对常用通信信号的谱相关函数和谱相关平面图的分析,提取4个可用于调制信号识别的谱相关特征参数.分类器算法采用改进的RBF神经网络.利用提出的联合特征参数和分类器算法能动态识别信号的调制方式.仿真结果表明,该算法在不增加算法复杂度的前提下,在低信噪比下能够取得较高的正确识别率.     

ACO—BP在神经网络训练中的研究与应用

针对神经网络收敛速度慢、易于陷入局部最优等问题,可将蚁群算法与人工神经网络相融合的方法来解决,但容易出现训练时间与训练精度、泛化能力之间的矛盾.为解决上述矛盾,提出将蚁群优化算法与反向传播算法相融合共同完成神经网络训练的方法.算法首先采用蚁群优化算法对网络权值进行整体寻优,克服反向传播算法容易陷入局部最优的不足再以找到的较优的权值为初值,采用反向传播算法做进一步的寻优,克服单一训练网络时间较长、精度不高的缺点.最后对ACO-BP与反向传播算法进行了比较,给出两种算法在不同隐结点数目下的检验误差值和两种网络在矿选指标中的应用效果.通过对实验结果的分析.表明ACO-BP算法要优于反向传播算法.     

可重构板级支持包的设计与实现

针对传统板级支持包(BSP)的弊端,设计了一种模块化、层次化的可重构BSP,提高了BSP的开发效率,降低了开发难度,最后以课题实例加以说明和验证.     

基于QoS和OWL—S的Web服务发现研究

建立了原子服务发现模型,探讨了原子级服务匹配的4个过程,并重点对输入输出匹配和QoS匹配进行了研究.在QoS匹配中,给出了服务性价比概念,并提出了高性价比的服务选择原则.     

广西瑶族艺术设计中的吉祥设计文化研究

广西瑶族人民在艺术设计中创作的吉祥图案纹样是宝贵的设计文化和艺术财富,是广西瑶族人民民族风貌和时代风貌的象征,对其进行深入研究、揭示,并在现代设计中加以应用,对广西经济、文化发展具有促进作用,对地方民族走向国际化显得尤为重要。     

基于双重信息检索的Bash代码注释生成方法

Bash是Linux默认的shell命令语言.它在Linux系统的开发和维护中起到重要作用.对不熟悉Bash语言的开发人员来说,理解Bash代码的目的和功能具有一定的挑战性.针对Bash代码注释自动生成问题提出了一种基于双重信息检索的方法 ExplainBash.该方法基于语义相似度和词法相似度进行双重检索,从而生成高质量代码注释.其中,语义相似度基于CodeBERT和BERT-whitening操作训练出代码语义表示,并基于欧式距离来实现;词法相似度基于代码词元构成的集合,并基于编辑距离来实现.以NL2Bash研究中共享的语料库为基础,进一步合并NLC2CMD竞赛共享的数据以构造高质量语料库.随后,选择了来自代码注释自动生成领域的9种基准方法,这些基准方法覆盖了基于信息检索的方法和基于深度学习的方法.实证研究和人本研究的结果验证了ExplainBash方法的有效性.然后设计了消融实验,对ExplainBash方法内设定(例如检索策略、BERT-whitening操作等)的合理性进行了分析.最后,基于所提方法开发出一个浏览器插件,以方便用户对Bash代码的理解.     

基于一致性算法的直流受端电网分布式调频资源协同频率控制

直流受端电网中大容量直流功率的馈入和大量分布式光伏及储能经电力电子变换器接入,导致受端电网同步机电源逐渐被取代,系统等效惯量下降,严重影响了受端电网的频率特性。因此,挖掘电网调频资源、增加电网频率控制的灵活性十分重要。针对上述问题,基于一致性算法,提出了利用受端电网中配电网的分布式调频资源,包括分布式光伏、储能、柔性负荷等协同参与电网一次调频的分布式控制方法。该控制方法能够有效应对由于调频资源数量大而导致的计算难度增大问题,并可通过定时刷新分布式调频资源的运行状态并自适应计算频率响应系数,实现在故障发生时快速响应频率变化。通过对等效直流受端电网中配电网调频资源以不同控制策略参与频率调节的仿真对比分析,验证了文中方法对直流受端电网频率调节的有效性及经济性。     

不确定性环境下基于深度强化学习的综合能源系统动态调度

随着综合能源系统中间歇性能源和负荷不确定性的逐步增强,传统的调度方法局限于固定物理模型及参数设定,难以较好地动态响应源荷的随机波动。针对这一问题,提出了一种基于深度强化学习的综合能源系统动态调度方法。首先,以数据驱动方式构建面向综合能源系统的深度强化学习模型,通过智能体与综合能源系统的持续交互,自适应学习调度策略,降低对物理模型的依赖程度。其次,通过添加随机扰动的方式表征源荷不确定性变化特征,针对不确定性变化特征改进深度强化学习模型的状态空间、动作空间、奖励机制以及训练流程等关键环节,并经由近端策略优化算法优化求解,实现了综合能源系统的动态调度决策。最后,通过算例仿真验证了所提方法在不同时间尺度以及不确定性环境下的可行性和有效性。     

基于IVIF-VIKOR的雷达辐射源信号分选识别特征性能综合评价方法

为解决雷达辐射源信号分选识别特征评价不够客观和缺乏评价依据等问题,提出了一种基于区间模糊原理、模糊交叉熵和多准则折衷法的特征评价方法. 首先通过区间模糊原理建立信噪比分级评价模型,并基于汉明距离进行寻优得出信噪比权重;其次结合信噪比权重和区间直觉模糊加权平均算子将分级模型整合成群决策矩阵,使用熵最大化法计算属性权重;最后基于多准则折衷法框架,采取模糊交叉熵实现特征方案排序. 仿真实验结果表明,所提方法能够给出与实际仿真实验相一致的分选识别特征评价排序结果,并优于逼近理想点方法,验证了所提方法的可行性和有效性.     

Mn对22%Cr双相不锈钢700℃时效σ相及韧性的影响

利用光学显微镜(OM)、X射线衍射仪(XRD)、扫描电镜(SEM)、透射电镜(TEM)结合析出动力学和冲击实验,研究了不同Mn含量(4.3%,6.9%,9.7%,质量分数,下同)对22%Cr节镍型双相不锈钢700℃时效析出相形成和韧性的影响。结果表明:随Mn含量由4.3%增加至9.7%,时效76h,析出形貌分别为铁素体/奥氏体(δ/γ)界面细小σ相颗粒析出和铁素体晶内σ相/二次奥氏体(γ_2)共析组织。Mn含量增加使Avrami指数n减小,反应常数B增大,Mn元素参与并促进σ相析出,σ相开始析出和完全析出时间均提前,开始析出与完全析出的时间间隔增大,析出速率降低。时效过程中δ相分解量低于1%(体积分数,下同)对冲击韧度影响不大,δ相分解量由1%增至5%会显著降低冲击韧度。Mn含量增加在时效前期对冲击韧度有利,时效中期则会促使δ相分解量更早超过1%,导致冲击韧度快速下降。