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基于GST数据库的服装智能制造升级模式研究
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作者 闫梅丽 《染整技术》 2025年第10期151-154,共4页
针对服装行业人工成本的不断上升、市场竞争的加剧以及消费者对品质产品要求日益提高的问题,提出了基于GST数据库的服装产业智能制造升级模式。首先,设计了服装资源管理系统,建立了服装制造资源池,搭建了总体框架。其次,提出了服装制造... 针对服装行业人工成本的不断上升、市场竞争的加剧以及消费者对品质产品要求日益提高的问题,提出了基于GST数据库的服装产业智能制造升级模式。首先,设计了服装资源管理系统,建立了服装制造资源池,搭建了总体框架。其次,提出了服装制造资源优化配置策略。结果表明,经过对制造资源的优选,根据需求方企业要求择优选择关联度在0.8以上的企业进行资源优化配置,优选得到的企业进行进一步资源优化配置可得到协作方案。 展开更多
关键词 服装智能制造 资源优化配置池 配置策略 算法应用 gst数据库
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字符串相似度度量中LCS和GST算法比较 被引量:18
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作者 于海英 《电子科技》 2011年第3期101-103,124,共4页
就字符串相似度度量算法的LCS和GST在概念、实现、效率方面进行比较分析,简要探讨了两种算法的应用领域。
关键词 LCS算法 gst算法 算法实现 算法效率
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RKR-GST算法在.NET中的分析与实现 被引量:4
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作者 牛永洁 《信息技术》 2012年第3期171-174,共4页
针对计算字符串相似度的RKR-GST算法,分析了与该算法相关的技术并给出算法的流程图,然后在Visual Studio 2008中对该算法进行了实现,详细描述了实现过程中涉及的类与数据结构图,最后对算法的复杂度及算法运行过程中一些参数的选取进行... 针对计算字符串相似度的RKR-GST算法,分析了与该算法相关的技术并给出算法的流程图,然后在Visual Studio 2008中对该算法进行了实现,详细描述了实现过程中涉及的类与数据结构图,最后对算法的复杂度及算法运行过程中一些参数的选取进行了讨论。RKR-GST算法在剽窃检测、DNA序列匹配等领域具有广阔的应用前景,该算法在.NET中的实现具有良好的可移植性与可扩展性,可以在多个应用领域中推广使用。 展开更多
关键词 字符串相似度 RKR-gst算法 算法实现 类图 算法参数
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基于最优权值的组合模型诊断变压器故障 被引量:17
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作者 杨廷方 周力行 +1 位作者 李景禄 曾祥君 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2013年第1期190-194,共5页
变压器的故障征兆和故障机制间,存在着很大的随机性和模糊性,而单项诊断方法由于考虑角度的片面性以及知识库的不完善性,往往很难满足变压器故障诊断的实际要求。因此鉴于单一诊断方法的不足,提出将IEC-60599三比值法、模糊故障诊断法... 变压器的故障征兆和故障机制间,存在着很大的随机性和模糊性,而单项诊断方法由于考虑角度的片面性以及知识库的不完善性,往往很难满足变压器故障诊断的实际要求。因此鉴于单一诊断方法的不足,提出将IEC-60599三比值法、模糊故障诊断法、蚁群算法和灰色系统理论(grey system,GS)诊断法这4种方法,根据各自的诊断效果构成最优组合模型,诊断变压器故障。诊断实例结果表明,该组合模型诊断的思想可以克服单项诊断方法信息单一、诊断片面性等不足,并具有更高的故障诊断准确率和更好的鲁棒性。 展开更多
关键词 变压器故障 最优权值 三比值法 模糊 蚁群算法 灰色系统理论诊断法
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代码抄袭检测中串匹配算法的比较 被引量:1
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作者 朱波 郑虹 孙琳琳 《长春工业大学学报》 CAS 2014年第6期672-676,共5页
对程序代码抄袭检测中多种字符串匹配算法的实现原理进行了描述,给出匹配算法计算相似度的公式以及相对应的时间复杂度。由于字符串匹配算法在程序代码抄袭检测中应用较为广泛,对其中的B-F(Brute-Force)朴素算法、LCS(Longest Common Su... 对程序代码抄袭检测中多种字符串匹配算法的实现原理进行了描述,给出匹配算法计算相似度的公式以及相对应的时间复杂度。由于字符串匹配算法在程序代码抄袭检测中应用较为广泛,对其中的B-F(Brute-Force)朴素算法、LCS(Longest Common Subsequence)最长公共字串算法、GST(Greedy String Tiling)贪心字符串匹配算法等经典算法的总结比较是一件有意义的研究工作。 展开更多
关键词 字符串匹配算法 抄袭检测 最长公共字串 gst
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基于GA-ELM的电压暂降源识别研究 被引量:9
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作者 卢彩霞 王新环 王全义 《传感器与微系统》 CSCD 2020年第12期64-67,共4页
针对传统电压暂降源识别方法分类时间长、准确率不高等问题,提出了一种基于广义S变换(GST)和遗传算法(GA)优化极限学习机(ELM)的电压暂降源识别方法。先利用广义S变换的模时频矩阵有效提取出电压暂降的起止时刻、暂降深度、相位跳变等... 针对传统电压暂降源识别方法分类时间长、准确率不高等问题,提出了一种基于广义S变换(GST)和遗传算法(GA)优化极限学习机(ELM)的电压暂降源识别方法。先利用广义S变换的模时频矩阵有效提取出电压暂降的起止时刻、暂降深度、相位跳变等特征量,再采用遗传算法优化ELM的输入权值和隐含层阈值,构建基于GA-ELM的电压暂降源识别模型,实现对电压暂降源的识别。通过MATLAB/SIMULINK仿真,对比GA-ELM、ELM、BP神经网络对电压暂降源的识别结果,验证了采用GA-ELM的电压暂降源识别的准确率要高于采用原始ELM和BP神经网络。 展开更多
关键词 电压暂降 广义S变换(gst) 极限学习机 遗传算法优化 识别和分类
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基于最大熵法和遗传算法的SMSP干扰对抗方法 被引量:2
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作者 周长霖 王春阳 +2 位作者 宫健 谭铭 赵英健 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第3期447-453,共7页
线性调频(LFM)信号是现代雷达常用的发射信号,可以有效提高雷达的检测性能,然而频谱弥散(SMSP)干扰应用于主瓣自卫式干扰时,干扰信号强度远大于目标回波信号,能够对目标回波信号形成遮盖,是一种有效对抗LFM信号的干扰样式。利用干扰信... 线性调频(LFM)信号是现代雷达常用的发射信号,可以有效提高雷达的检测性能,然而频谱弥散(SMSP)干扰应用于主瓣自卫式干扰时,干扰信号强度远大于目标回波信号,能够对目标回波信号形成遮盖,是一种有效对抗LFM信号的干扰样式。利用干扰信号与目标回波信号时频特征的不同,通过广义S变换(GST)凸显时频特征差异。运用最大熵法和遗传算法(GA)求取时频滤波器的分割阈值。通过构造的时频滤波器达到干扰抑制的目的。仿真结果表明:当干信比(JSR)大于10 dB、信噪比(SNR)大于0 dB时,所提方法具有较好的干扰抑制效果,其中最大信干噪比(SJNR)增益接近25 dB。 展开更多
关键词 最大熵法 遗传算法(GA) 广义S变换(gst) 频谱弥散(SMSP)干扰 主瓣干扰
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