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251.
蜉蝣算法(Mayfly Algorithm,MA)作为一种新型群智能优化算法,具有较好的寻优性能.但在高维非线性复杂问题上,蜉蝣算法依然容易出现早熟收敛现象.本文提出一种基于倒位变异的蜉蝣算法(Inversion Variation Mayfly Algorithm,IVMA),改变原算法在变异上的操作,随机选择个体的随机维度向全局最优个体的随机维度靠近,同时利用精英策略保留进化成果.利用倒位操作,将最优个体某一维度段内位置发生倒转,提高了算法跳出局部最优的能力.通过对10个测试函数的结果分析,表明本文所提出的算法具有较好的收敛精度,收敛性能得到了提高. 相似文献
252.
为使可重构扫描网络免受未经授权的访问、恶意仪器对传输数据的窜改和嗅探3种安全攻击的影响,提出了锁定隔离安全结构.该结构首先把彼此不具有安全威胁的仪器分成一组,通过控制隔离信号实现组与组之间的单独访问,以防止恶意仪器对传输数据的窜改和嗅探.然后通过使用锁段插入位保护关键的仪器,只有扫描网络中处于特定位置的多个键值被设置成特定值(0,1序列)时锁段插入位才能打开,能加大未经授权访问的难度.此外,为解决仪器分组多导致硬件开销大和布线困难的问题,提出了仪器分组算法,根据仪器间的安全关系构建无向图,然后对无向图求极大独立集,能有效地减少仪器分组数.在ITC 02基准电路上的实验结果表明,与国际上同类方法相比,所提的安全结构打开锁段插入位所需要的时间增大了7倍,在面积、功耗和布线上的平均减少百分比分别为3.81%,9.02%和4.55%. 相似文献
253.
254.
阻塞性睡眠呼吸暂停(Obstructive Sleep Apnea,OSA)是成年人较为常见的呼吸类疾病之一,该疾病的特点是睡眠过程中频繁出现上气道完全或部分塌陷,严重影响人们的睡眠质量以及身体健康。阻塞性睡眠呼吸暂停综合征的诊断主要依靠多导睡眠监测,但这种方法无法满足目前大量的诊断需求。随着人工智能的出现及发展,假设深度学习可以有效地协助医生进行诊断该综合征。主要从阻塞性睡眠呼吸暂停的临床诊断方式出发,介绍了颅面侧位片作为诊断数据集的优势,以及人工智能诊断OSA的现状,提出了人工智能辅助医师诊断OSA的技术路线,分析了目前该诊断系统仍然存在的问题和挑战。 相似文献
255.
与机动车数量激增类似,泊位短缺也是导致城市交通拥堵主要问题之一,在不增加车位的情况下提高泊车位利用率也是解决交通拥堵的一种方法。针对城市“泊车难”和部分泊车场利用率较低的问题,考虑了用户的偏好特征,研究了一种具有用户偏好的泊车位共享策略。考虑存在三种不同的泊车方式,在中央商务区(CBD)等待泊车、共享私人泊位、共享公共泊位,运用累积前景理论分析用户的泊车成本,发现用户在不同情形下的选择存在差异。平台通过对关键路径法修改,采用了偏好分组法进行分配。算例对偏好分组的结果与采用关键路径法的分配结果进行了比较,结果表明,基于偏好分组法的分配满足了更多的用户需求,平台收益更高,为管理者提供决策参考。 相似文献
256.
赵腾飞 《数码设计:surface》2021,(4)
本文针对门把手位姿估计的实时性和准确性问题。为了提高系统获取门把手位置及姿态的准确性,利用最小二乘法平面拟合算法获得在摄像机平面下的门把手的空间姿态信息。并针对门把手姿态的准确性进行实验验证,本文的方法在实际应用中,能够满足要求。 相似文献
257.
在实验室搭建了1∶1路缘石豁口物理试验模型,通过人工模拟降雨,系统研究了在道路坡度和降雨强度保持不变的条件下,豁口前不同变坡方式对其雨水径流截留能力的影响。结果表明,当豁口前变坡长度保持0.3m不变,宽度从0.2m增加到0.5m时,豁口截留率从40.07%增加到75.86%;当豁口前变坡宽度保持0.3m不变,变坡长度从0.3m增加到0.9m时,其截留率从51.38%增加到71.86%;当豁口前变坡长度为0.3m、宽度为0.4m保持不变,变坡坡度从5%增加到25%时,其截留率从22.71%增加到了63.68%。因此,豁口前增加变坡可有效提高豁口截留效率,且变坡宽度对豁口截留率影响最大。一般道路条件下,建议豁口前变坡的宽度、长度和坡度取值范围分别为0.3~0.5m、0.6~0.9m、5%~15%。 相似文献
258.
孙活 《沈阳工业大学学报》2017,39(5):535-539
为了解决在高速率传输过程中,光纤介质的非线性效应及其在波分复用(WDM)系统中光信号造成的严重衰减问题,围绕自相位调制和四波混频两种非线性效应进行分析,采用Opti System模拟软件分析了造成SPM和FWM效应的主要变量因素.结果表明,输入功率、信道间隔以及色散是造成自相位调制和四波混频性能变化的主要原因,通过调整这些参数可以提高光纤传输性能,为进一步优化奠定了基础. 相似文献
259.
基于L-M算法的正交Stewart平台位姿正解的初值补偿 总被引:1,自引:0,他引:1
《吉林大学学报(工学版)》2017,(1):97-104
针对牛顿拉夫逊迭代法求解正交Stewart六自由度平台位姿正解对迭代初值依赖的问题,提出基于Levenberg-Marquardt(L-M)算法改进的BP神经网络模型,进而实现对Stewart平台位姿正解的迭代初值补偿值计算,并与基于BFGS拟牛顿算法、SCG量化共轭梯度算法、GDA梯度下降自适应算法所建立的BP神经网络模型进行对比分析,重点分析模型的适应性、预测输出、误差性能等。结果表明:采用提出的基于L-M算法改进的BP神经网络模型对正交Stewart六自由度平台位姿正解的迭代初值校正后,收敛速度有显著提升,初始值校正误差低于0.1%,校正结果满足预期要求。 相似文献
260.