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针对双进双出磨煤机料位检测难题,提出了一种基于多信息数据融合的双进双出磨煤机料位检测方法.该方法将粗糙集(RST)和径向基(RBF)神经网络相结合,利用粗糙集数据简约和规则抽取特性,有效地去除大量冗余数据.利用RBF神经网络函数逼近能力更强和收敛速度更快等优点,引入带遗忘因子的梯度下降算法来整定RBF神经网络参数,简化了神经网络结构,提高了神经网络的学习效率,同时拥有自学习和容错能力,从而有效地保证了数据融合的快速收敛性和稳定性.实验结果表明,在料位检测过程中,将两种智能算法相结合所构成的融合系统,能使双进双出磨煤机准确地完成复杂环境的料位检测任务. 相似文献
942.
为了提高机器人在动态不确定环境下的实时性和适应能力,提出了一种机器人实时路径规划新方法.采用环境信息处理算法,通过搜索实时局部环境信息特征信息的方式对环境信息进行分析和处理.该方法能够捕捉动态障碍物并对动态障碍物的运动规律进行预测,将特征信息及时更新给运动动作规划算法部分.运动动作规划算法是通过引入启发式思想选择双安全子目标点,完成规划运动动作并实现优化路径.在不同环境下进行仿真实验,检验了算法的有效性,证明算法在动态不确定环境下具有良好的实时性和适应性。 相似文献
943.
基于改进遗传算法辨识空间机器人动力学参数 总被引:3,自引:0,他引:3
为了减小空间机器人动力学参数的误差,提高轨迹规划精度,根据空间机器人的角动量守恒方程,利用名义动力学参数估计角动量与真实角动量的差异,建立动力学参数辨识的误差模型,给出遗传算法的适应度函数.针对常规遗传算法容易出现"早熟"现象,采用小区间生成法、大变异策略和精英保留策略对其进行了改进.以六关节空间机器人为例进行的仿真结果表明,在参数复杂的情况下,采用改进后的遗传算法,计算效率和辨识精度均得到了提高。 相似文献
944.
在实际应用中通常需要求解对应CNF(ConjunctiveNormalForm)公式之间仅相差几个子句的一系列SAT(SatisfiabilityProblem)问题,但目前绝大多数SAT求解算法都是针对单一SAT问题设计的。为此,基于DPLL提出了nDPLL算法,并在随机问题上对该算法的效率进行测试。实验结果表明,nDPLL算法能一次性求解多个SAT问题,对于特定范围的CNF公式集具有较高的效率,CNF公式集的规模越大、相近因子越高、子句数和变量数的比值越大,则nDPLL算法的效率越高。 相似文献
945.
针对传统雷达信号检测方法对相控阵雷达信号检测概率较低的问题,提出了一种结合小波降噪和极值序列法的信号检测方法。该方法采用小波阈值降噪法对雷达信号进行预处理,以提高侦收信号的信噪比,利用极值序列法在高信噪比下检测精度较高的优势,完成对信号的准确检测和参数的精确估计。仿真结果表明,与传统检测方法相比,该方法在低信噪比下对相控阵雷达信号的检测概率平均提高21.8%。 相似文献
946.
磁流变阻尼器控制系统的性能很大程度取决于阻尼器的数学模型,由于磁流变液在高速剪切速率下容易发生剪切稀化,因此,本文在原有S型滞环模型的基础上,引入了行为指数”从而改进了S型滞环模型。根据试验数据,并运用遗传算法和传统优化算法相结合求取全局最优解的方法,求解出了模型中的参数值。结果表明:改进后的S型滞环模型能够很好拟合高速区的速度-阻尼力试验特性曲线。 相似文献
947.
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949.
950.