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遗传编程在符号回归中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
遗传编程是一种新型的搜索优化技术,文章介绍了遗传编程的基本原理,以及遗传编程的算法设计及其实现的几个关键问题,并研究了基于遗传编程方法的符号回归。与传统回归方法相比,该方法得到的拟合函数更精确,具有更广泛的适用性。文中通过对一个函数进行符号回归验证,说明此方法合理可行。 相似文献
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83.
领域驱动设计结合了分析模型与设计模型,在领域建模中应用设计模式不仅可以帮助做出更加灵活、更加符合领域逻辑的设计,而且有助于把分析模型平滑地转换为实现模型.然而传统的设计模式一般着眼于技术问题,用类、继承和接口来表达,本文将领域模型元素引入设计模式,并以此分类,探讨、归纳了设计模式对领域建模支持和优化的一般方法. 相似文献
84.
基于GTST-DMLD的装备RMS综合仿真研究 总被引:1,自引:0,他引:1
装备的RMS是装备的重要设计参数,是影响战备完好和全寿命周期费用的关键因素.针对现有RMS仿真方法中存在的问题,以GTST-DMLD作为建模工具,建立起装备功能、装备构成、维修保障系统三者之间关系的描述模型,将其作为装备RMS综合仿真模型的重要组成部分,用于描述部件故障对任务执行的影响和故障部件维修对保障资源的需求.从任务成功的角度出发,构造了基于GTST-DMLD的装备RMS综合仿真模型,制定了仿真流程和仿真算法.以舰船推进系统为例,建立起舰船推进系统的GTST-DMLD描述模型并进行了软件设计,通过仿真试验,得到了反映舰船推进系统RMS设计特性的统计值.GTST-DMLD的引入为构造大型复杂装备的RMS综合仿真系统提供了简单易行的方法,对于RMS指标设计的优化有重要的现实意义. 相似文献
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莴笋是西藏昌都市露地栽培的主要蔬菜种类之一,近年来斑萎病发生普遍,发病率达到了80%以上,引起严重的经济损失,前期研究表明发病植株受到番茄斑萎病毒(TSWV)侵染。为明确该区域莴笋感染TSWV不同时期病毒粒体分布与亚细胞病变的特征,为病毒病的精准诊断与绿色防控提供依据,本研究采集了西藏昌都市卡若区莴笋不同发病时期的样品,应用TSWV-N基因序列设计引物,通过RT-PCR扩增克隆与测序分析,根据N基因序列推导N蛋白氨基酸序列比对,明确采集样品受到TSWV侵染。采集不同发病时期的样品进行负染色和超薄切片制样透射电子显微镜观察,发现早期感病叶片(症状为轻微褪绿)中病毒粒体相对含量较少,TSWV粒体分布于细胞质中,叶绿体噬锇颗粒明显增加,线粒体嵴膜部分降解,少部分细胞的液泡内有较多TSWV粒体聚集于细胞质内的囊泡中;中期感病叶片(褪绿或黄化斑)中,病毒粒体相对含量较高,较多TSWV粒体聚集于细胞质内质网池中,叶绿体膜系统降解,噬锇颗粒增加,线粒体增多;后期感病叶片(坏死斑)中,病毒粒体相对含量高,叶绿体、线粒体等细胞器降解,有大量TSWV病毒粒体聚集于残存的细胞质内囊泡中。TSWV粒体相对含量... 相似文献
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88.
由于分布式新能源接入的波动性,需要针对孤岛直流微电网配置一定容量的储能设备。为了防止分布式储能单元的过度放电或深度充电,必须保证储能单元充放电过程中荷电状态(state of charge, SOC)均衡。针对该问题,提出了一种考虑通信异常的储能单元分布式控制策略。针对不同额定容量的储能单元,对传统下垂控制进行改进,利用采样保持器周期性修改下垂系数,直至储能单元SOC均衡。并利用电压和电流信息生成单一的补偿环实现输出电流按额定容量的比例分配和直流母线电压补偿,降低系统通信能力要求。若通信发生故障,通过Dijkstra算法更新拓扑结构矩阵,基于改进后的动态一致性算法获取相邻节点的信息,得到新通信拓扑结构下的信息平均值;并通过频域分析证明系统的稳定性。最后,在RTLAB平台中搭建4种案例模型,验证所提控制策略的有效性。 相似文献
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根据“天问一号”火星矿物光谱仪短波红外探测组件小型化、轻量化、低功耗的需求,分析了红外探测器匹配性设计、集成式制冷机杜瓦适应性研制的难点。针对短波红外探测器高灵敏度、低温目标及多光谱探测需求的长积分时间模式的集成封装、抗大量级星器分离冲击等特点,提出了高信噪比探测器总体设计、具有噪声隔离和集成式冷平台结构设计、抗径向冲击的斜支撑结构设计等。解决了短波红外集成组件探测器低温下低热应力、长积分时间下干扰隔离、大量级力学加固、航天应用的高可靠性厚膜电路研制等关键技术。成功研制了短波碲镉汞探测器杜瓦制冷组件,并经过高低温循环、随机振动及机械冲击等严苛的空间环境热学力学适应性试验验证,试验前后组件性能未发生明显变化,满足火星矿物光谱仪工程化应用的要求。 相似文献
90.
InGaAs近红外探测器广泛应用于航天航空、军事与民生领域。为了实现InGaAs探测器智能化,结合人脸检测应用,提出了可部署于低功耗移动智能设备的超轻量InGaAs近红外人脸检测算法。主要针对近红外人脸样本较少与低功耗设备部署问题展开研究,采用迁移学习与二值量化方案训练网络。算法首先通过大规模可见光人脸数据集实现了基于SSD的预训练人脸检测网络。然后使用二值量化方案大幅压缩网络参数空间大小与计算量,但同时造成网络准确度下降。为进一步提升网络二值量化效果,为二值量化过程引入了特征均值信息,并以对抗卷积形式弥补了准确度损失。最后,算法通过小规模近红外人脸数据对预训练二值网络进行微调,实现最终网络。所实现的二值量化人脸检测网络在采集的近红外人脸验证集中可以获得71.18%平均准确度。 相似文献