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2.
针对哈里斯鹰优化(HHO)算法存在的收敛精度低、收敛速度慢、易于陷入局部最优的不足,提出了一种混沌精英哈里斯鹰优化(CEHHO)算法。首先,引入精英等级制度策略,以充分利用优势种群来增强种群多样性以及提升算法收敛速度和精度;其次,利用Tent混沌映射调整算法关键参数;然后,使用一种非线性能量因子调节策略来平衡算法的开发与探索;最后,使用高斯随机游走策略对最优个体施加扰动,并在算法停滞时,利用随机游走策略使算法有效跳出局部最优。通过对20个基准测试函数在不同维度下进行仿真实验,来评估算法的寻优能力。实验结果表明,改进算法的表现优于鲸鱼优化算法(WOA)、灰狼优化(GWO)算法、粒子群优化(PSO)算法和生物地理优化(BBO)算法,性能较原始HHO算法有明显提升,验证了改进算法的有效性。 相似文献
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4.
为了让计算机能理解资源的语义,文中设计了一种基于互表性的动态本体描述语言.研究结果表明,通过定义动态本体的Agent、Object、Class和Ontology,得出了动态本体描述语言的基本词汇、语法结构和语义描述,使语法和其描述的语义达成一致. 相似文献
5.
基于GMM的多工况过程监测方法 总被引:1,自引:0,他引:1
传统基于主元分析的故障检测方法大多假设工业过程只运行在1个稳定工况,数据服从单一的高斯分布。若这些方法直接用于多工况过程则将会产生大量的误检。为此,本文提出了1种基于高斯混合模型的多工况过程监测方法。首先利用PCA变换对过程数据集进行降维,在主元空间建立高斯混合模型对过程数据进行聚类,自动获取工况数和相关分布特性。然后对每个工况建立主元分析(principal component analysis,PCA)模型来描述整个运行过程数据分布的统计特性。最后在过程监测中,根据监测样本属于各个工况的概率构造综合统计量,实现对多工况过程的故障检测。TE过程的仿真结果表明,本文提出的方法与传统的PCA方法相比,能自动获取工况和精确估计各个工况的统计特性,从而能更准确及时地检测出多工况过程的各种故障。 相似文献
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7.
为了解决如何选择合适的基准数据与实时数据进行控制性能评估问题,提出一种基于多变量分类的方法.用一种综合相似因子来衡量当前实时数据和某一工况下数据的相似性,确定实时数据所属的工况,而后再进行控制性能评估,通过仿真结果验证了新方法的有效性. 相似文献
8.
双模型语音识别中的听视觉合成和模型同步异步性实验研究 总被引:3,自引:0,他引:3
研究了双模型语音识别系统中前合成和后合成两种听觉视觉合成方法;同时在后合成方法中引入了考虑听觉和视觉同步异步特点的复合模型。仿真实验证明了在声学噪音环境下,后合成方法能够带来比较理想的识别效果;考虑听觉和视觉同步异步性的模型可以有效地提高识别率。 相似文献
9.
针对分层运动估计的特点,提出了一种简单有效的快速算法.该算法在底层通过对当前块的空间相邻块的运动矢量进行矢量加权中值滤波来产生一个候选矢量,该候选矢量能够更准确地预测运动,并对上层运动估算中出错的矢量提供保护,减少了错误传播.在顶层进行匹配误差计算时采用修正累计绝对误差(SAD)准则,平滑了矢量场,并进一步提高了运动估计的准确性.仿真实验表明,此算法用很少的运算量获得了较好的性能. 相似文献