期刊文献+
共找到289,811篇文章
< 1 2 250 >
每页显示 20 50 100
十六届大学生数学竞赛成绩的统计分析与教学启示——以北京赛区非数学A类为例
1
作者 苏永美 王丹龄 冯荣权 《大学数学》 2026年第1期21-30,共10页
全国大学生数学竞赛是国内高校数学类极具影响力的高水平竞赛,本文对第十六届全国大学生数学竞赛北京赛区非数学A类成绩进行多维度分析,发现难度适中的题目在区分获奖等级方面表现最为有效,为合理设置赛题提供依据,建议在日常教学中强... 全国大学生数学竞赛是国内高校数学类极具影响力的高水平竞赛,本文对第十六届全国大学生数学竞赛北京赛区非数学A类成绩进行多维度分析,发现难度适中的题目在区分获奖等级方面表现最为有效,为合理设置赛题提供依据,建议在日常教学中强化此类题型的训练;本文还通过分析不同高校与不同年级得分率情况,对不同高校不同年级的同学也给出了备赛建议. 展开更多
关键词 大学生数学竞赛 得分率 难度等级 显著性
在线阅读 下载PDF
GNSS轨迹数据噪声识别与构造式修复算法
2
作者 李岩 陈碧宇 +2 位作者 段雨希 张超 张宇 《地球信息科学学报》 北大核心 2026年第1期154-173,共20页
【目的】随着智慧城市建设中信息技术的深度应用,GNSS轨迹数据呈爆炸式增长,但其轨迹生成过程易受信号干扰与传感器故障影响而产生噪声。本文旨在设计新型噪声识别与修复算法,以提升原始GNSS轨迹数据的处理精度与质量。【方法】针对轨... 【目的】随着智慧城市建设中信息技术的深度应用,GNSS轨迹数据呈爆炸式增长,但其轨迹生成过程易受信号干扰与传感器故障影响而产生噪声。本文旨在设计新型噪声识别与修复算法,以提升原始GNSS轨迹数据的处理精度与质量。【方法】针对轨迹噪声识别问题,本文提出基于密度矩阵的自适应DBSCAN算法,其具有超参数无关特性,可敏感捕获低幅值噪声点,同时避免连续转向点的误判。针对噪声修复问题,提出基于轨迹分段的函数构造式修复算法:首先采用道格拉斯-普克(Douglas-Peucker,DP)算法压缩轨迹数据实现分段;其次定位含噪声轨迹段,基于段内有效点构造拟合函数;最终依据相邻点时空属性修复噪声数据。相较于主流插值算法(如拉格朗日、牛顿、埃尔米特、线性、三次样条及最近邻插值),本方法通过规避全局特征依赖,显著保留了噪声点蕴含的局部信息特征。【结果】基于长春市1500名志愿者2024年8月19日—9月1日的原始GNSS轨迹数据,设计2组对比实验。第1组将新型识别算法与原始DBSCAN及其主流衍生算法(KANN-DBSCAN、BDT-ADBSCAN)进行对比。实验表明:新算法在轮廓系数(SC)、Calinski-Harabasz指数(CHI)、Da‐vies-Bouldin指数(DBI)3项指标均取得最优值,优化幅度分别为40.17%~381.80%、20.03%~235.18%、23.42%~79.53%。第2组实验对比新型修复算法与6类经典插值方法(拉格朗日、牛顿、埃尔米特、线性、三次样条、最近邻),结果显示:新算法在轨迹相似性度量指标(Dynamic Time Warping,DTW)上全面优于对比方法,整体优化幅度达43.18%~80.43%。【结论】本文提出的噪声识别与修复算法显著提升了原始GNSS轨迹的质量精度,可高效支撑大规模轨迹数据预处理任务,为时空轨迹挖掘研究提供高质量数据基础。 展开更多
关键词 GNSS轨迹数据 噪声数据 识别算法 密度矩阵 自适应 DBSCAN算法 修复算法 轨迹分段
原文传递
迈向算法正义:算法歧视的社会建构及其治理策略
3
作者 毛俊响 郭敏 《中南大学学报(社会科学版)》 北大核心 2026年第1期32-47,共16页
算法作为一种社会存在,与社会结构相互作用。算法歧视是社会建构的结果,社会歧视的历史承继、算法运行的修正障碍、价值偏好的隐性渗透、社会生态的利益导向,共同作用于算法歧视。算法歧视并非算法内生技术性问题衍生的新形式不平等,而... 算法作为一种社会存在,与社会结构相互作用。算法歧视是社会建构的结果,社会歧视的历史承继、算法运行的修正障碍、价值偏好的隐性渗透、社会生态的利益导向,共同作用于算法歧视。算法歧视并非算法内生技术性问题衍生的新形式不平等,而是历史与现实问题在算法时代的映射。算法歧视从财富、权力、声望三个方面阻碍合理化社会流动,加剧了社会结构失衡。为此,需要建构算法正义来实现对算法歧视的纠正。建构算法正义,需要回应分配正义与关系正义的双重要求,将受保护特征纳入算法决策,尊重群体多元、避免多样性“武器化”,正视基于群体差异的特殊优待并提升少数群体的算法决策话语权。实现算法正义,应采用技术、法律、伦理三元协同治理模式,重点是设计以算法区分为中心的法律规制模式,布局以“科技向善”为核心的人工智能全周期治理机制。 展开更多
关键词 算法歧视 算法正义 算法区分 算法治理
在线阅读 下载PDF
基于禁忌搜索与粒子群优化算法的地下水污染源信息辨识
4
作者 徐津 伍梦天 +3 位作者 李凯 王玲玲 朱海 王明辉 《河海大学学报(自然科学版)》 北大核心 2026年第1期36-42,共7页
为准确辨识地下水污染源位置、污染物释放过程等关键信息,采用模拟-优化理论框架,将需要同步辨识多种污染源信息的地下水反演问题概化为包含离散型、连续型变量的混合变量优化问题,并提出了一种基于禁忌搜索与粒子群优化算法的两阶段组... 为准确辨识地下水污染源位置、污染物释放过程等关键信息,采用模拟-优化理论框架,将需要同步辨识多种污染源信息的地下水反演问题概化为包含离散型、连续型变量的混合变量优化问题,并提出了一种基于禁忌搜索与粒子群优化算法的两阶段组合优化(TS-PSO)算法,该算法采用禁忌搜索策略确定污染源位置,利用粒子群优化算法识别污染物的释放强度及释放过程。算例验证结果表明:与传统演化算法(GA、PSO算法)相比,TS-PSO算法的求解效率更高,计算结果更可靠,计算精度更高;对于多个污染源的反演问题,TS-PSO算法可快速、有效地辨识污染源位置、污染物释放强度和释放过程。 展开更多
关键词 地下水污染 信息辨识 优化算法 禁忌搜索 粒子群优化算法
在线阅读 下载PDF
基于新型贪心-D^(*)算法的无人机全覆盖路径规划
5
作者 周映江 谢明慧 +2 位作者 蒋国平 徐丰羽 高辉 《南京邮电大学学报(自然科学版)》 北大核心 2026年第1期111-123,共13页
针对动态未知环境中全覆盖路径规划面临的路径冗余率高和环境适应性差等难题,提出一种基于新型贪心-D^(*)算法(Novel Greedy-D^(*)Algorithm,NG-D^(*))的无人机全覆盖路径规划。首先,构建动态增量式环境建模系统,实现障碍物分布实时更... 针对动态未知环境中全覆盖路径规划面临的路径冗余率高和环境适应性差等难题,提出一种基于新型贪心-D^(*)算法(Novel Greedy-D^(*)Algorithm,NG-D^(*))的无人机全覆盖路径规划。首先,构建动态增量式环境建模系统,实现障碍物分布实时更新与矩阵化栅格状态精准映射,增强系统环境感知能力。其次,设计最小值优先三元组贪心决策函数,通过评估曼哈顿距离、横向优先级与纵向优先级,生成结构化有序覆盖路径。最后,引入关键节点导向D^(*)逃离算法,在检测到局部死区时高效规划平滑脱离路径。实验结果表明,相较于传统方法,NG-D^(*)算法在保持覆盖完整性的前提下,将路径冗余率降低至3.0%以下。 展开更多
关键词 D^(*)算法 贪心策略 全覆盖路径规划 未知环境 无人机
在线阅读 下载PDF
基于DBO-SVR的汽车中控界面视听意象评价方法
6
作者 赵芳华 刘馨茹 +2 位作者 李沐蓉 闫星宇 丁满 《包装工程》 北大核心 2026年第2期59-68,共10页
目的为提升汽车中控界面的用户体验,提出一种基于蜣螂优化支持向量机的界面视听意象评价方法。方法通过网络爬虫技术搜集汽车中控界面视觉与听觉(图像与音频)样本;通过聚类分析、主成分分析等方法确定目标样本与感性意象词,结合语义差... 目的为提升汽车中控界面的用户体验,提出一种基于蜣螂优化支持向量机的界面视听意象评价方法。方法通过网络爬虫技术搜集汽车中控界面视觉与听觉(图像与音频)样本;通过聚类分析、主成分分析等方法确定目标样本与感性意象词,结合语义差异法制作问卷,建立用户情感与界面视听设计要素之间映射关系;对视听意象数据进行预处理,构建基于蜣螂优化支持向量回归的评价模型,并完成模型训练与验证。结果将算法与常见模型进行对比验证,实验结果证明该方法能够较好地评估用户意象评价,具有较高准确性与稳定性。结论该方法旨在通过量化用户对界面视听设计感性意象需求,帮助设计师更精准地满足用户的情感需求。 展开更多
关键词 界面设计 支持向量回归 蜣螂优化算法 遗传算法
在线阅读 下载PDF
基于图论算法与蚁群优化支持向量机的数控机床故障智能诊断
7
作者 迟玉伦 戴顺达 朱文博 《计算机集成制造系统》 北大核心 2026年第2期706-719,共14页
针对传统数控机床故障诊断方法耗时且精度不足、无法满足快速诊断需求的问题,提出一种基于图论算法和蚁群优化支持向量机(ACO-SVM)的方法实现机床故障的快速精确诊断。首先,通过故障历史数据建立数控机床故障传播模型,利用图论算法进行... 针对传统数控机床故障诊断方法耗时且精度不足、无法满足快速诊断需求的问题,提出一种基于图论算法和蚁群优化支持向量机(ACO-SVM)的方法实现机床故障的快速精确诊断。首先,通过故障历史数据建立数控机床故障传播模型,利用图论算法进行分析,得到故障的风险影响度排序确定故障的优先级;然后,针对优先级较高的故障,利用传感器采集加工信号提取特征值构建特征向量;进一步,利用蚁群算法优化支持向量机参数,构建ACO-SVM故障诊断模型实现机床故障精确诊断;最后,通过实验对某公司轴承磨床磨削烧伤故障进行验证,结果表明:基于图论算法可对故障进行定位排序,利用ACO-SVM模型的诊断平均准确率达到99.378%,对提升数控机床故障快速维修及机床可靠性具有重要意义。 展开更多
关键词 支持向量机 图论算法 蚁群算法 故障诊断
在线阅读 下载PDF
非均匀无线传感器网络移动节点分布下的多层分簇算法
8
作者 何传波 张绿云 《传感技术学报》 北大核心 2026年第1期187-193,共7页
在非均匀无线传感器网络中,移动节点的分布可能不均匀,使得传感器节点之间的通信能耗较高。因此,为了有效地管理网络资源和优化性能,提出针对非均匀无线传感器网络移动节点分布下的多层分簇算法。为避免节点分布不均匀导致网络覆盖范围... 在非均匀无线传感器网络中,移动节点的分布可能不均匀,使得传感器节点之间的通信能耗较高。因此,为了有效地管理网络资源和优化性能,提出针对非均匀无线传感器网络移动节点分布下的多层分簇算法。为避免节点分布不均匀导致网络覆盖范围不均,在分析移动节点分簇能量消耗问题的基础上对节点进行初始化和分层处理。在分簇过程中,为了适应移动节点分布变化,使用二进制-粒子群优化算法使簇内能量消耗最小,通过更新粒子的速度与位置,实现无线传感器网络节点的多层分簇。仿真分析表明,所提方法在500 s后的无线传感器节点生存个数介于11到16个之间,并且在经过100次迭代后,剩余网络能量在1.2 J~2.1 J之间,且网络吞吐量在9×10^(5)bit/s~16×10^(5)bit/s之间。 展开更多
关键词 无线传感器 多层非均匀网络 粒子群优化算法 移动节点 分簇算法
在线阅读 下载PDF
基于TSNE-NGO-RF算法的混凝土坝变形预测模型
9
作者 郑东健 赵宇 +2 位作者 冉成 林英浩 陈林泽 《郑州大学学报(工学版)》 北大核心 2026年第2期122-127,135,共7页
对混凝土坝变形监测资料进行合理的数据分析和准确的预测是确保大坝安全长效运行的关键手段,针对影响大坝变形的环境量具有周期性和非线性的特点,以及传统随机森林模型参数寻优方法适用性差和计算效率低等问题,提出了一种新型的大坝变... 对混凝土坝变形监测资料进行合理的数据分析和准确的预测是确保大坝安全长效运行的关键手段,针对影响大坝变形的环境量具有周期性和非线性的特点,以及传统随机森林模型参数寻优方法适用性差和计算效率低等问题,提出了一种新型的大坝变形预测模型。该模型采用t-分布式随机邻域嵌入对特征值进行降维,提高模型的分类性能,并运用北方苍鹰优化算法对传统随机森林模型进行了改进,提高了随机森林模型参数的择优选取效率。运用北方苍鹰优化算法在第80次迭代时即可确定随机森林模型的参数,且适应度函数为0.2493,相较麻雀搜索算法和粒子群优化算法取得了较好的结果。选取某混凝土坝第18^(#)坝段和第26^(#)坝段进行实例分析,结果表明:所提融合模型预测结果的平均绝对误差分别为0.50193和0.17302 mm,均方误差分别为0.35971和0.04387 mm^(2),平均绝对百分比误差分别为0.81959%,0.11362%,决定系数分别为0.91456和0.89274,相较于其他模型,该模型在预测准确性和模型稳定性方面表现最优,为混凝土坝变形的精准预测开辟了新的可能性。 展开更多
关键词 混凝土坝 变形预测 降维 北方苍鹰优化算法 随机森林算法
在线阅读 下载PDF
基基于BKA优化多算法模型的铁路基于BKA优化多算法模型的铁路危岩落石风险评估研究
10
作者 靳春玲 陆浩伟 +2 位作者 贡力 党丹丹 郭芮 《铁道科学与工程学报》 北大核心 2026年第2期902-912,共11页
在复杂地质与环境条件下,山区铁路沿线危岩落石灾害对线路运行安全与稳定构成显著威胁。为提升灾害识别精度与防控能力,本文构建了一种基于黑翅鸢算法(black kite algorithm,BKA)优化的多算法融合模型,用于铁路沿线危岩落石灾害风险的... 在复杂地质与环境条件下,山区铁路沿线危岩落石灾害对线路运行安全与稳定构成显著威胁。为提升灾害识别精度与防控能力,本文构建了一种基于黑翅鸢算法(black kite algorithm,BKA)优化的多算法融合模型,用于铁路沿线危岩落石灾害风险的定量化评估。该模型以反向传播神经网络(back propagation neural network,BPNN)为核心,融合主成分分析(principal component analysis,PCA)降维与Elastic Net特征选择技术,并利用BKA优化BPNN的初始权重与偏置参数,从而加快收敛速度并提升预测稳定性。构建了涵盖地形、岩性、荷载、防护等12项指标的多层次风险评估指标体系,系统表征危岩致灾机理。以焦柳铁路与黔桂铁路沿线典型高风险边坡为研究对象,采用K折交叉验证(K=10)验证模型在复杂地质条件下的鲁棒性与泛化能力。实验结果表明,所提模型的预测准确率达到90.0%、决定系数R2为0.899、AUC值为0.909,均优于WOA(whale optimization algorithm)优化模型(80.0%、0.797、0.818)、PSO优化模型(77.5%、0.723、0.786)及传统BPNN(75.0%、0.646、0.737)。尤其在Ⅲ级和Ⅳ级高风险等级识别中,模型召回率达100%,F1-score为1.0,分类边界清晰且稳定性强。基于预测结果提出了分级防控策略,并从施工可达性与推广潜力等方面验证了其工程适用性。研究成果为山区铁路危岩落石灾害的精细化管理与防控提供了实用决策支持工具,并为更广泛的地质灾害风险评估方法研究提供了参考。 展开更多
关键词 黑翅鸢算法 多算法融合模型 危岩落石灾害 山区铁路 风险评估
在线阅读 下载PDF
基于多机制融合PGSA的弦支穹顶结构预应力优化
11
作者 姜正荣 苏昌旺 +1 位作者 石开荣 周梓杰 《西南交通大学学报》 北大核心 2026年第1期127-135,共9页
针对模拟植物生长算法(PGSA)以固定步长搜索难以收敛于全局最优解、对初始生长点选取依赖性强和生长空间巨大的局限性,提出自适应变步长搜索、高斯扰动变异和生长空间筛选3种机制的新策略,建立基于多机制融合的模拟植物生长算法(多机制... 针对模拟植物生长算法(PGSA)以固定步长搜索难以收敛于全局最优解、对初始生长点选取依赖性强和生长空间巨大的局限性,提出自适应变步长搜索、高斯扰动变异和生长空间筛选3种机制的新策略,建立基于多机制融合的模拟植物生长算法(多机制融合PGSA),进一步采用多机制融合PGSA对弦支穹顶结构进行预应力优化,并与其他优化算法进行对比.结果表明:与原PGSA相比,引入自适应变步长搜索机制,可避免算法陷入局部最优解,引入高斯扰动变异机制,可解决由于初始生长点的选取不当而造成优化结果不佳的问题,引入生长空间筛选机制,可在算法收敛后有效终止生长,显著缩小生长空间(降幅最大达97.64%);与其他优化算法相比,多机制融合PGSA的迭代次数最少(仅为45次),且优化得到的支座平均水平径向反力绝对值最小(仅为0.004 kN),验证了该算法的适用性. 展开更多
关键词 弦支穹顶结构 模拟植物生长算法 预应力优化 多机制融合 算法新策略
在线阅读 下载PDF
基于自适应禁忌搜索多目标鲸鱼算法的武器目标分配
12
作者 宰光军 徐旺旺 +2 位作者 钟李红 田钊 佘维 《郑州大学学报(理学版)》 北大核心 2026年第2期55-63,共9页
针对多目标鲸鱼优化算法在解决武器目标分配时存在参数设置经验化、种群多样性差以及空间搜索能力弱等问题,提出一种自适应禁忌搜索多目标鲸鱼优化算法。首先,通过自适应网格划分和外部存档调整策略,使网格和档案大小能够根据种群分布... 针对多目标鲸鱼优化算法在解决武器目标分配时存在参数设置经验化、种群多样性差以及空间搜索能力弱等问题,提出一种自适应禁忌搜索多目标鲸鱼优化算法。首先,通过自适应网格划分和外部存档调整策略,使网格和档案大小能够根据种群分布状态和多样性变化情况自动调整。其次,设计了动态轮盘赌选择方法来控制全局最优个体的生成,以提高种群分布的多样性和均匀性。此外,引入了禁忌搜索算法中的禁忌列表和邻域搜索策略,扩大种群对新区域的探索能力。仿真实验结果表明,所提算法在种群分布性和解集多样性方面表现更优,同时具有更快的求解效率,有效提高了解集的质量,能够较好地解决多目标武器分配优化问题。 展开更多
关键词 多目标鲸鱼优化算法 武器目标分配 自适应网格划分 外部存档 禁忌搜索算法
在线阅读 下载PDF
基于改进粒子群K-means的道路状态识别聚类算法
13
作者 徐韬 任其亮 +1 位作者 李金宴 林伟 《重庆交通大学学报(自然科学版)》 北大核心 2026年第2期47-56,共10页
针对传统K均值聚类算法(K-means)受到初始聚类中心影响导致聚类精度波动问题,提出了基于改进粒子群(PSO)的组合聚类算法。在道路运行速度一维原始数据上,增加相对速度比αt、速度波动率βt这2个特征,建立新的三维数据集;在分布式延迟粒... 针对传统K均值聚类算法(K-means)受到初始聚类中心影响导致聚类精度波动问题,提出了基于改进粒子群(PSO)的组合聚类算法。在道路运行速度一维原始数据上,增加相对速度比αt、速度波动率βt这2个特征,建立新的三维数据集;在分布式延迟粒子群算法(RODDPSO)基础上,提出改进RODDPSO算法(IRODDPSO算法),引入了粒子最大速度非线性约束函数,随着迭代次数增加,粒子最大更新速度逐步非线性衰减,根据每轮迭代的进化特征值ξ确定不同的粒子更新策略;利用IRODDPSO算法产生K-means初始化聚类中心,利用PSO算法全局搜索能力,寻找出最优初始化聚类中心。研究结果表明:IRODDPSO算法可成功应用在城市道路运行状态聚类分析中,组合算法的准确率、召回率分别为0.935、0.957,较RODDPSO算法分别提升了4.8%、3.6%,较基准PSO算法提升13.2%、11.1%,运行时耗分别下降了6.7%、16.3%;所提出的最大速度非线性约束策略提升了算法收敛能力,并且在快速路、主干路等不同等级道路中表现出良好的稳健性。 展开更多
关键词 交通工程 粒子群算法 K均值聚类算法 非线性速度约束 分布式延迟 道路状态识别
在线阅读 下载PDF
移动机器人路径规划算法综述
14
作者 张永宏 郭子健 +2 位作者 陆竹恒 蒋亮 曹海啸 《计算机工程与应用》 北大核心 2026年第2期26-39,共14页
路径规划算法是实现移动机器人自主导航的关键技术之一,其性能决定了路径规划的质量。为全面地了解移动机器人路径规划算法的研究现状和发展,对常用算法进行系统综述。针对路径规划算法的特点,将其划分为传统算法、基于采样的算法、基... 路径规划算法是实现移动机器人自主导航的关键技术之一,其性能决定了路径规划的质量。为全面地了解移动机器人路径规划算法的研究现状和发展,对常用算法进行系统综述。针对路径规划算法的特点,将其划分为传统算法、基于采样的算法、基于人工智能的算法和基于智能仿生的算法;基于上述分类,简要介绍了算法原理和实际应用场景,重点阐述近年来各种算法的相关研究成果,概括对比各类算法的优缺点;选取了四种算法在同一仿真环境下验证算法的有效性。最后,对移动机器人未来发展趋势进行展望,以期为移动机器人路径规划研究提供参考。 展开更多
关键词 移动机器人 路径规划 算法分类与融合 算法验证
在线阅读 下载PDF
基于集成学习Stacking算法的南极热流预测模型
15
作者 蔡轶珩 张晓晴 +3 位作者 稂时楠 崔祥斌 何彦良 张恒 《大地测量与地球动力学》 北大核心 2026年第1期55-62,85,共9页
大地热流(heat flow,HF)是指地球内部传递至地表的热能,它能够揭示地球深部的各种作用过程及能量平衡信息。在南极洲地区,掌握热流情况对于模拟冰盖动态变化具有极其重要的意义。本研究运用机器学习中的Stacking堆叠算法,构建一个南极... 大地热流(heat flow,HF)是指地球内部传递至地表的热能,它能够揭示地球深部的各种作用过程及能量平衡信息。在南极洲地区,掌握热流情况对于模拟冰盖动态变化具有极其重要的意义。本研究运用机器学习中的Stacking堆叠算法,构建一个南极洲热流预测模型。该模型整合13种与热流相关的地质及地球物理特征的观测输入数据,并集成GBDT、XGBoost、RF、LightGBM、ET和MLP等6种常用于解决回归预测问题的机器学习算法,对热流的分布特征进行预测。实验结果表明,采用Stacking模型的预测精度优于多种基准模型。通过该模型得到的新的南极热流分布预测图,与其他传统方法所绘制的大规模估计热流分布图相比,更加契合南极洲热流的实际分布情况,展现出更为卓越的性能。 展开更多
关键词 集成学习 Stacking算法 大地热流 南极洲
在线阅读 下载PDF
基于改进白鲸优化算法的无人机航迹规划
16
作者 郑巍 徐晨昕 +2 位作者 熊小平 潘浩 樊鑫 《电光与控制》 北大核心 2026年第2期27-34,共8页
在航迹规划中,选择合适的算法对提高路径优化的效率和精确度至关重要。针对传统白鲸优化算法易陷入局部最优解的问题,提出了一种改进白鲸优化(EBWO)算法。首先,利用混沌反向学习策略来优化初始解的生成过程,以提高算法的初期收敛性和稳... 在航迹规划中,选择合适的算法对提高路径优化的效率和精确度至关重要。针对传统白鲸优化算法易陷入局部最优解的问题,提出了一种改进白鲸优化(EBWO)算法。首先,利用混沌反向学习策略来优化初始解的生成过程,以提高算法的初期收敛性和稳定性;其次,引入螺旋搜索策略增强全局搜索能力,使得算法在复杂环境中能够更有效地探索更广泛的解空间;最后,融入差分进化算法的变异种群个体,增强算法跳离局部最优解的能力。仿真实验结果表明,EBWO算法在航迹规划任务中相比其他算法生成了更高效的航迹方案,且其生成的航迹更加平稳。 展开更多
关键词 航迹规划 白鲸优化算法 混沌反向学习 螺旋搜索 差分进化算法
在线阅读 下载PDF
基于激光雷达点云的公路二维视距检测技术
17
作者 张韡 刘涛 +2 位作者 李永 蒋磊 陈涛 《应用激光》 北大核心 2026年第2期132-139,共8页
为实现快速、准确、自动化的公路视距检测,基于激光雷达点云提出一种将公路边界量化为视距的方法。首先,对原始点云进行纵向滤波和垂向滤波以减少点云数量,再利用随机抽样一致性算法(RANSAC算法)分别提取高度阈值为0.2 m和1.2 m的平面,... 为实现快速、准确、自动化的公路视距检测,基于激光雷达点云提出一种将公路边界量化为视距的方法。首先,对原始点云进行纵向滤波和垂向滤波以减少点云数量,再利用随机抽样一致性算法(RANSAC算法)分别提取高度阈值为0.2 m和1.2 m的平面,将二者作差得到粗略的公路边界。其次,将粗略的公路边界投影至XOY平面后分割为左右两个边界,并采用散点轮廓算法(Alpha-Shapes算法)分别提取其边界轮廓,再结合边界轮廓的位置关系得到精准的公路边界线。再次,基于弯道线形组成规律采用最小二乘法对精准的公路边界线进行拟合,并利用曲线积分求解边界长度。最后,建立公路视距检测模型并通过实车试验验证模型的准确性。结果表明:公路视距检测模型求解的视距与实测视距相比较,绝对误差范围为0.68~2.92 m,相对误差范围为2.48%~5.49%,且误差随实测视距的减小而减小,模型准确性较高,具有实际工程应用价值。 展开更多
关键词 公路视距检测 激光雷达点云 随机一致性算法 散点轮廓算法 最小二乘法
原文传递
节能型泵控单元动态特性参数灵敏度分析与匹配优化
18
作者 王飞 刘天浩 +2 位作者 刘焱 刘克毅 艾超 《机电工程》 北大核心 2026年第1期65-72,116,共9页
针对节能型泵控单元因参数耦合、强非线性导致系统动态性能不足的问题,提出了一种融合Sobol灵敏度分析与遗传算法优化的方法,进行了节能型泵控单元参数匹配设计。首先,建立了节能型泵控单元的数学模型;然后,采用Sobol法对泵控单元参数... 针对节能型泵控单元因参数耦合、强非线性导致系统动态性能不足的问题,提出了一种融合Sobol灵敏度分析与遗传算法优化的方法,进行了节能型泵控单元参数匹配设计。首先,建立了节能型泵控单元的数学模型;然后,采用Sobol法对泵控单元参数进行了灵敏度分析,确定了定量泵排量D_(p)和电机转动惯量J_(L)是影响泵控单元动态特性的关键参数,并采用了遗传算法对识别的关键参数进行了优化,进一步进行了两种排量泵与三种转动惯量的泵控单元动态特性对比仿真分析;最后,搭建了泵控单元测试平台,进行了定排量-变转动惯量和变排量-定转动惯量的压力阶跃响应特性测试。研究结果表明:当泵排量为25 mL/r,电机转动惯量为40 kg·cm^(2)、80 kg·cm^(2)和120 kg·cm^(2)时,对应系统响应时间分别为63 ms、77 ms和107 ms;电机转动惯量为40 kg·cm^(2),泵排量为5 mL/r和25 mL/r时,对应系统响应时间分别为63 ms和92 ms;验证了Sobol灵敏度分析结合遗传算法优化方法在节能泵控制单元动态特性参数分析和优化中的有效性。该研究结果可以为节能型泵控单元工程设计与应用提供有效依据和参考。 展开更多
关键词 节能型泵控单元 动态特性优化 Sobol灵敏度分析 遗传算法优化 参数匹配 遗传算法
在线阅读 下载PDF
永磁同步直线电机位置滑模控制策略综述
19
作者 李忠群 孙健聪 +3 位作者 沈群利 范海璐 欧阳芷楠 吴文镜 《制造技术与机床》 北大核心 2026年第3期117-128,共12页
永磁同步直线电机(permanent magnet linear synchronous motor,PMLSM)凭借直接将电能转化为直线运动、无机械传动结构的特性,在高端装备制造中应用广泛。然而,传统矢量控制存在动态响应和稳态精度不足的问题,难以满足复杂工况下的高性... 永磁同步直线电机(permanent magnet linear synchronous motor,PMLSM)凭借直接将电能转化为直线运动、无机械传动结构的特性,在高端装备制造中应用广泛。然而,传统矢量控制存在动态响应和稳态精度不足的问题,难以满足复杂工况下的高性能位置控制需求。滑模控制作为一种强鲁棒性的非线性控制方法,可有效抑制PMLSM系统中的参数摄动、摩擦扰动和负载突变等非线性因素影响。考虑PMLSM多变量、强耦合和受非线性因素影响大的特点,对PMLSM位置滑模控制策略展开综述,分析其核心原理与实现机制,探讨不同滑模控制方法的特性与进展,为提升PMLSM位置控制精度和鲁棒性提供理论参考,助推其在高端装备制造等领域的进一步应用与发展。 展开更多
关键词 直线电机 滑模控制 位置控制 智能算法 超螺旋算法
在线阅读 下载PDF
基于变分量子的离散对数求解算法
20
作者 张兴兰 容潇军 《计算机科学》 北大核心 2026年第1期353-362,共10页
离散对数问题是数论中的一个重要问题,因其求解困难,经典计算机没有高效的算法可以解决这一难题,故离散对数问题被广泛用于公钥密码体系中,而一旦离散对数问题被破解,将直接威胁密码系统的安全。但随着量子计算理论的引入,人们开始考虑... 离散对数问题是数论中的一个重要问题,因其求解困难,经典计算机没有高效的算法可以解决这一难题,故离散对数问题被广泛用于公钥密码体系中,而一旦离散对数问题被破解,将直接威胁密码系统的安全。但随着量子计算理论的引入,人们开始考虑采用量子计算机解决离散对数问题。目前求解离散对数问题的量子算法基本都基于Shor算法,但Shor算法由于自身的局限性,大多存在量子线路深度过大、使用量子比特数过多、后处理步骤复杂等问题,Shor算法难以在有噪声的中等规模量子(Noisy Intermediate-scale Quantum,NISQ)计算机上实现。为了解决这些问题,提出了基于变分量子的离散对数求解算法。首先,利用量子计算的并行性来计算参数化量子态的模幂,并设计标记解线路,将符合离散对数问题的解映射到辅助位上。然后,通过经典优化器不断对含参量子线路中的参数进行调整,使设计好的损失函数不断降低。最后,将经典优化器调整后的参数提出,并放入测量线路中进行测量,即可以较高的概率得到离散对数问题的解。与Shor算法相比,基于变分量子的离散对数求解算法减少了所需量子比特,同时将量子线路的深度减小了近一半。此外,还给出了详细的量子线路设计并用Python中的Qiskit包验证了所提算法的正确性。 展开更多
关键词 量子计算 变分量子算法 离散对数问题 Shor算法 Qiskit
在线阅读 下载PDF
上一页 1 2 250 下一页 到第
使用帮助 返回顶部