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991.
针对新浪微博评论信息准确分类问题,本文基于遗传算法(genetic algorithm, GA)、粒子群算法(particle swarm optimization, PSO)和支持向量机(support vector machine, SVM)算法,提出一种改进GA-IPSO-BSVM (genetic algorithm-improved particle swarm optimization-balanced support vector machine)的分类模型,以实现提升新浪微博评论信息分类的准确性和收敛性.首先,为了有效提升算法的收敛速度,并高效节省计算资源,该模型在迭代前期引入GA的淘汰机制,删除大量低速粒子.其次,在迭代中期,为了避免算法陷入局部最优解,改进PSO中粒子关系的拓扑结构,采用K均值聚类(K-means)算法对粒子群进行聚类分区,将各粒子群体在所属社区中进行粒子群迭代,选出各个区域中优秀粒子.再次,在迭代后期,将所有区域优秀粒子组合成优秀粒子群体,并将该群体进行迭代,得出全局最优解.从次,结合GA和IPSO对BSVM进行超参数优化,提升分类准确率.最后,利... 相似文献
992.
993.
为研究加载机制下路面沥青混凝土的力学特性,利用颗粒流数值模拟软件PFC3D建立满足实际沥青混凝土粒径级配的数值模型,并对其进行三轴压缩试验,分析不同围压及加载速率下沥青混凝土的力学特性.结果表明:同一围压下,随着加载速率的逐渐增大,试样的峰值应力、峰值应变和弹性模量均呈逐渐递增的趋势,以围压0.5 MPa为例,加载速率... 相似文献
994.
闭塞是多列车运行必须要考虑的重要问题。为了提升移动闭塞方式下的多列车运行的闭塞效果,本文提出了一种改进的粒子群算法(Improved Particle Swarm Optimization Algorithm,IPSO)。采用粒子群算法与遗传进化相结合的方式,以有效提升粒子群算法的全局寻优能力。具体的移动闭塞方式下的多列车运行优化算例的仿真结果表明,本文提出的改进的粒子群优化算法具有较佳的优化效果,适合于解决移动闭塞方式下的多列车运行优化问题。 相似文献
995.
变胞机器人能够根据外界环境变化在轮式行驶和足式行走两种运动模式间自然切换,因此兼具在平整结构路面上快速行驶和在崎岖山地越障行走的能力。基于广义坐标法建立了变胞机器人转向重构过程的运动学模型,考虑到重构过程中摆动腿与环境接触时存在较大冲击,提出了利用阻抗控制方法实现摆动腿着地柔顺控制。在传统阻抗控制的基础上,基于李雅普诺夫渐进稳定性定理设计了自适应阻抗控制器,并利用粒子群优化算法对阻抗控制参数进行了优化。通过在不同环境刚度下仿真分析,证实了经过参数优化后的自适应阻抗控制器能够很好地实现对期望接触力的跟随,提高了变胞机器人对未知多变环境的适应性。最后针对变胞机器人转向重构过程中足着地进行了路面实验,进一步证实了优化后的自适应阻抗控制方法的优越性。 相似文献
996.
997.
998.
999.
1000.
利用相转移法成功地合成了粒径在2~7nm的硫醇表面修饰Au纳米粒子.采用透射电子显微镜、纳米粒度分布仪、红外光谱分析仪等现代测试技术对所合成的Au纳米粒子进行了表征.结果表明,表面为硫醇所修饰的Au纳米粒子,在有机溶剂中具有很好的分散性,表面修饰层的存在不仅有效地阻止Au纳米粒子的团聚,而且使得纳米粒子粒径分布窄,粒径可控. 相似文献