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Convex Optimization Algorithms for Cooperative Localization in Autonomous Underwater Vehicles 被引量:9
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作者 LIU Ming-Yong LI Wen-Bai PEI Xuan 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2010年第5期704-710,共7页
In this paper,a cooperative localization algorithm for autonomous underwater vehicles(AUVs)is proposed.A"parallel"model is adopted to describe the cooperative localization problem instead of the traditional&... In this paper,a cooperative localization algorithm for autonomous underwater vehicles(AUVs)is proposed.A"parallel"model is adopted to describe the cooperative localization problem instead of the traditional"leader-follower"model,and a linear programming associated with convex optimization method is used to deal with the problem.After an unknown-but-bounded model for sensor noise is assumed,bearing and range measurements can be modeled as linear constraints on the configuration space of the AUVs.Merging these constraints induces a convex polyhedron representing the set of all configurations consistent with the sensor measurements.Estimates for the uncertainty in the position of a single AUV or the relative positions of two or more nodes can then be obtained by projecting this polyhedron onto appropriate subspaces of the configuration space.Two different optimization algorithms are given to recover the uncertainty region according to the number of the AUVs.Simulation results are presented for a typical localization example of the AUV formation.The results show that our positioning method offers a good localization accuracy,although a small number of low-cost sensors are needed for each vehicle,and this validates that it is an economical and practical positioning approach compared with the traditional approach. 展开更多
关键词 Autonomous underwater vehicle(AUV) convex optimization cooperative localization uncertainty region screening algorithm approximation algorithm
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基于无线传感网络的车联网最优中继节点选取
2
作者 张琰 李娟 马华玲 《传感技术学报》 北大核心 2025年第4期732-737,共6页
针对车联网随机分布状态下面临高速率、低时延、高可靠性等通信需求,设计了无线传感网络下的车联网最优中继节点选取方法。采用D2D通信技术,并引入入簇因子实现通信范围内行驶车辆的分簇。再基于通信范围内各节点车辆的物理传输距离与... 针对车联网随机分布状态下面临高速率、低时延、高可靠性等通信需求,设计了无线传感网络下的车联网最优中继节点选取方法。采用D2D通信技术,并引入入簇因子实现通信范围内行驶车辆的分簇。再基于通信范围内各节点车辆的物理传输距离与社交关系强度在各簇内进行中继节点二次筛选,建立中继节点候选集合。从节点传输效率、传输时延、丢包率三方面综合考量,构建最优中继节点判断矩阵。引入元素乘积算法,实现判断矩阵的求解,完成车联网中最优中继节点的选择。结果表明,所提方法选取的中继节点,数据传输吞吐量为9.1×10^(5) bps,中断概率为6.8×10^(-5),能效值最高可达到12.8 bit/J,说明所提方法可保障车联网内数据的高效、稳定传输,对智能交通领域的发展具有重要意义。 展开更多
关键词 车联网通信 中继节点选取 二次筛选 元素乘积算法
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陕西省月用水量预测方法研究 被引量:2
3
作者 陈星 沈紫菡 +2 位作者 许钦 刘睿佳 蔡晶 《水利水电科技进展》 北大核心 2025年第1期73-78,共6页
基于国家水资源管理信息系统的月用水量数据分析,选用ARIMA模型、BP神经网络模型以及经过遗传算法(GA)优化的BP神经网络模型(GA-BP神经网络模型)进行月用水量模拟。在构建BP神经网络模型过程中,通过多源社会经济数据的整合与分析,采用... 基于国家水资源管理信息系统的月用水量数据分析,选用ARIMA模型、BP神经网络模型以及经过遗传算法(GA)优化的BP神经网络模型(GA-BP神经网络模型)进行月用水量模拟。在构建BP神经网络模型过程中,通过多源社会经济数据的整合与分析,采用平均影响值算法(MIV)和皮尔逊相关系数联合方法筛选月用水量的关键影响因子。研究结果表明,三种模型在陕西省月用水量预测中均表现出较高的精度,其中GA-BP神经网络模型的预测精度最高。为进一步验证影响因子对模拟结果的影响,采用不同方法筛选影响因子作为GA-BP神经网络模型的输入,模拟结果表明,MIV和皮尔逊相关系数联合方法提高了影响因子的选取精度,能够有效提升GA-BP神经网络模型的模拟性能。 展开更多
关键词 月用水量预测 ARIMA模型 遗传算法 神经网络模型 因子筛选 陕西省
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Pre-process algorithm for satellite laser ranging data based on curve recognition from points cloud
4
作者 Liu Yanyu Zhao Dongming Wu Shan 《Geodesy and Geodynamics》 2012年第2期53-59,共7页
The satellite laser ranging (SLR) data quality from the COMPASS was analyzed, and the difference between curve recognition in computer vision and pre-process of SLR data finally proposed a new algorithm for SLR was ... The satellite laser ranging (SLR) data quality from the COMPASS was analyzed, and the difference between curve recognition in computer vision and pre-process of SLR data finally proposed a new algorithm for SLR was discussed data based on curve recognition from points cloud is proposed. The results obtained by the new algorithm are 85 % (or even higher) consistent with that of the screen displaying method, furthermore, the new method can process SLR data automatically, which makes it possible to be used in the development of the COMPASS navigation system. 展开更多
关键词 satellite laser ranging (SLR) curve recognition points cloud pre-process algorithm COM- PASS screen displaying
原文传递
基于深度学习与imFISH技术的循环肿瘤细胞智能筛查评估模型效能分析
5
作者 李超 李广权 +2 位作者 门自起 李佐 黄小翠 《分子诊断与治疗杂志》 2025年第12期2378-2380,2384,共4页
目的探讨基于深度学习与免疫荧光原位杂交(imFISH)技术构建的循环肿瘤细胞智能筛查评估模型效能分析。方法收集2022年1月至2022年12月成都市锦江区妇幼保健院1000个循环肿瘤细胞图像及2000个健康细胞图像,1000个循环肿瘤细胞图像按照8∶... 目的探讨基于深度学习与免疫荧光原位杂交(imFISH)技术构建的循环肿瘤细胞智能筛查评估模型效能分析。方法收集2022年1月至2022年12月成都市锦江区妇幼保健院1000个循环肿瘤细胞图像及2000个健康细胞图像,1000个循环肿瘤细胞图像按照8∶2比例随机分为训练集(n=800)和测试集(n=200),2000个健康细胞图像按照8∶2比例随机分为训练集(n=1600)和测试集(n=400),比较imFISH人工诊断、智能筛查评估模型诊断及联合诊断三者和综合诊断的一致性,以及不同诊断方法用于肿瘤患者筛查的诊断效能。结果imFISH人工诊断肿瘤患者的敏感度为91.50%,特异度为94.25%,准确度为93.33%,Kappa值为0.851。智能筛查评估模型诊断肿瘤患者的敏感度为84.00%,特异度为90.25%,准确度为88.67%,Kappa值为0.736。imFISH人工诊断联合智能筛查评估模型诊断肿瘤患者的敏感度为96.50%,特异度为97.25%,准确度为97.00%,Kappa值为0.933。imFISH人工联合智能筛查评估模型诊断肿瘤患者,其敏感度、特异度、准确度高于单一诊断方法(P<0.05)。结论基于深度学习与imFISH技术的循环肿瘤细胞智能筛查评估模型联合人工诊断可以更好提高肿瘤患者诊断准确度,在临床上具有良好的应用价值。 展开更多
关键词 深度学习算法 免疫荧光原位杂交 智能筛查评估模型
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数据挖掘和计算机软件开发技术在认知筛查中的应用研究
6
作者 於建伟 《信息与电脑》 2025年第7期41-43,共3页
文章深入探究了数据挖掘与计算机软件开发技术在认知筛查系统中的应用,设计并实现了基于B/S架构的认知筛查系统,涵盖注册登录、量表管理、被试者信息管理、评估结果管理等核心功能模块。运用K-Means算法对社区老年人认知量表数据进行挖... 文章深入探究了数据挖掘与计算机软件开发技术在认知筛查系统中的应用,设计并实现了基于B/S架构的认知筛查系统,涵盖注册登录、量表管理、被试者信息管理、评估结果管理等核心功能模块。运用K-Means算法对社区老年人认知量表数据进行挖掘,通过聚类分析获取不同认知能力老年群体特征,据此制定个性化认知训练策略。 展开更多
关键词 数据挖掘 计算机软件开发 认知筛查 B/S架构 K-MEANS算法
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无人机集群混合合作定位高效节点筛选算法
7
作者 张灿 李群 +2 位作者 伦伟成 何永明 郭冬 《国防科技大学学报》 北大核心 2025年第1期198-206,共9页
为解决无人机集群混合合作定位中高精度、高实时性的节点筛选问题,提出了一种高效节点筛选算法。该算法将定位方差作为评估定位精度的依据,利用减少一个节点导致定位方差变化的递推关系,筛选出指定数目的定位节点参与定位解算。与此同时... 为解决无人机集群混合合作定位中高精度、高实时性的节点筛选问题,提出了一种高效节点筛选算法。该算法将定位方差作为评估定位精度的依据,利用减少一个节点导致定位方差变化的递推关系,筛选出指定数目的定位节点参与定位解算。与此同时,该算法增加了运算量调节因子,解决了传统节点筛选算法在较多节点数情况下计算量大、实时性差的问题。通过仿真实验,将该算法得到的方差和运算耗时与其他优化算法进行了实验对比,实验结果表明,该算法在大大减小计算量的同时保证了定位精度,具有良好的实时性和可行性。 展开更多
关键词 节点筛选算法 几何精度因子 无人机集群 合作定位
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基于三种特征筛选法的乳腺癌复发转移预测模型构建 被引量:1
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作者 蔡一伟 吴尔律 +3 位作者 王冶 李程 刘晓红 蒙华 《中国数字医学》 2025年第3期36-43,共8页
目的:基于3种特征筛选方法构建乳腺癌复发转移预测模型,并比较其预测性能。方法:回顾性收集2017年―2021年广西某三甲医院乳腺癌复发转移患者373例的临床资料,纳入自变量指标30个。采用单因素和多因素分析、随机森林嵌套结合递归特征消... 目的:基于3种特征筛选方法构建乳腺癌复发转移预测模型,并比较其预测性能。方法:回顾性收集2017年―2021年广西某三甲医院乳腺癌复发转移患者373例的临床资料,纳入自变量指标30个。采用单因素和多因素分析、随机森林嵌套结合递归特征消除、基于Boruta的随机森林特征降维3种方法,按训练集和测试集6:4分别构建基于随机森林的乳腺癌复发转移预测模型,并比较其准确率、精确率、召回率、F1值和AUC值。结果:基于Boruta的随机森林模型(Boruta-RF)筛选获得的重要特征为组织学分级、N分期、肿瘤分期、治疗中是否发生肺叶炎症、CA153,其预测模型整体精度及泛化能力综合最佳,在测试集准确率为0.787、精确率0.760、召回率0.655、F1值0.703、AUC 0.819。结论:Boruta-RF模型预测乳腺癌复发转移效果较好,可为临床制定个性化治疗方案提供参考,但仍需更多前瞻性多中心研究验证。 展开更多
关键词 乳腺癌 特征筛选 机器学习 Boruta算法 预测模型
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基于谱图理论的大规模复杂网络重要节点组挖掘算法
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作者 邢梓涵 刘丝语 +1 位作者 刘慧 陈凌霄 《物理学报》 北大核心 2025年第16期333-351,共19页
本文研究了无向复杂网络中基于谱图理论的节点组重要性挖掘问题.依据复杂网络牵制控制理论中节点重要性评价指标,删后Laplacian矩阵最小特征值较大者为重要受控节点.本文提出一种基于多重图特征线性融合与改进贪心搜索的重要节点组挖掘... 本文研究了无向复杂网络中基于谱图理论的节点组重要性挖掘问题.依据复杂网络牵制控制理论中节点重要性评价指标,删后Laplacian矩阵最小特征值较大者为重要受控节点.本文提出一种基于多重图特征线性融合与改进贪心搜索的重要节点组挖掘方法 (multi-metric fusion and enhanced greedy search algorithm,MFG算法).该方法首先通过融合度中心性、介数中心性、K-Shell值和电阻距离等多重指标,结合全局图特征(如图密度、平均路径长度等)构建线性加权融合模型,预筛选候选节点组以克服单一指标的局限性;其次,设计二阶邻域局部扰动与全局随机游走搜索策略,优化传统贪心算法的短视性,在预筛选节点组中迭代选择使得删后Laplacian矩阵最小特征值最大的节点,从而平衡局部最优与全局搜索能力;并利用改进的反幂法进行最小特征值的计算,降低了传统计算特征谱的复杂度,从而使得算法总体计算性能提升.最后,在经典网络模型和多个真实网络中进行仿真分析,利用不同算法挖掘重要节点组,计算删后拉普拉斯矩阵的最小特征值,利用SIR模型进行传播模拟,并从网络拓扑上分析不同算法筛选出的重要节点组特征.结果表明MFG算法相比其他几种算法挖掘重要节点组的效果更好,对于社交网络信息传播控制具有指导意义. 展开更多
关键词 复杂网络 节点组重要性 预筛选算法 删后拉普拉斯矩阵谱图理论
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基于LED球幕显示的线性插值算法及FPGA硬件实现
10
作者 温元毅 董家昌 +2 位作者 郑喜凤 范翊 曹慧 《液晶与显示》 北大核心 2025年第10期1458-1469,共12页
针对LED球幕显示屏在较高纬度区域因物理像素衰减导致的图像失真与分辨率失配问题,提出一种基于LED球幕显示的线性插值算法并在FPGA平台上进行硬件实现,旨在减少LED球幕显示中的图像失真与数据缺失。首先,构建了动态平面-球面像素插值模... 针对LED球幕显示屏在较高纬度区域因物理像素衰减导致的图像失真与分辨率失配问题,提出一种基于LED球幕显示的线性插值算法并在FPGA平台上进行硬件实现,旨在减少LED球幕显示中的图像失真与数据缺失。首先,构建了动态平面-球面像素插值模型,通过引入插值步长参数将浮点运算转化为定点整数运算。其次,提出基于立体角分析的动态步长调控机制,根据像素密度差异自适应调整插值精度。然后,设计全流水线硬件架构,将坐标变换、像素重采样及插值计算深度协同,通过FIFO数据重映射模块实现低处理延时。实验结果表明,与直接显示在球幕屏上的图像对比,经本算法处理后的球幕显示图像的平均峰值信噪提升10.41%,结构相似性值平均提高0.36%,图像信息熵平均增加1.60 bit。同时,算法在FPGA硬件平台上实现时,单帧数据处理时间低于0.19 ms。本文方法有效解决了球幕屏显示过程中的图像失真与分辨率失配问题,且算法复杂度低、硬件资源占用少,处理延时低,满足高帧率强交互场景的实时处理需求。 展开更多
关键词 LED球幕屏 线性插值算法 FPGA 实时处理
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人工智能在固态储氢材料中的综合应用 被引量:1
11
作者 岳锦疆 宁庭勇 《信息通信技术与政策》 2025年第6期21-26,共6页
氢能作为清洁能源,其高效存储与技术利用备受关注。近年来,固态储氢材料因其高安全性和高储氢密度成为研究热点。系统综述了各类金属氢化物等储氢材料的研究进展,重点分析了人工智能(Artificial Intelligence,AI)与储氢材料设计、性能... 氢能作为清洁能源,其高效存储与技术利用备受关注。近年来,固态储氢材料因其高安全性和高储氢密度成为研究热点。系统综述了各类金属氢化物等储氢材料的研究进展,重点分析了人工智能(Artificial Intelligence,AI)与储氢材料设计、性能优化和应用的机遇与挑战。此外,探讨了机器学习在固态储氢材料整条产业链中的潜在作用。最后,展望了低成本、高性能固态储氢材料的未来发展方向,以促进人工智能技术应用于氢能产业加速其商业化进程。 展开更多
关键词 固态储氢材料 人工智能筛选算法 强化学习 模型预测
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Syphilis testing algorithms:A review 被引量:1
12
作者 Steven R Binder Elitza S Theel 《World Journal of Immunology》 2016年第1期1-8,共8页
The methods and strategies used to screen for syp-hilis and to confirm initially reactive results can vary significantly across clinical laboratories. While the performance characteristics of these different appro-ach... The methods and strategies used to screen for syp-hilis and to confirm initially reactive results can vary significantly across clinical laboratories. While the performance characteristics of these different appro-aches have been evaluated by multiple studies, there is not, as of yet, a single, universally recommendedalgorithm for syphilis testing. To clarify the currently available options for syphilis testing, this update will summarize the clinical challenges to diagnosis, review the specific performance characteristics of treponemal and non-treponemal tests, and fnally, summarize select studies published over the past decade which have evaluated these approaches. Specifcally, this review will discuss the traditional and reverse sequence syphilis screening algorithms commonly used in the United States, alongside a discussion of the European Centre for Disease Prevention and Control syphilis algorithm. Ultimately, in the United States, the decision of which algorithm to use is largely dependent on laboratory resources, the local incidence of syphilis and patient demographics. Key words: Syphilis; Treponemal infection; Immuno-assay; Reverse sequence screening; Rapid plasma regain; Treponema pallidum particle agglutination test; Automation; Algorithm; Primary infection; Late latent infection 展开更多
关键词 SYPHILIS Treponemal infection IMMUNOASSAY Reverse sequence screening Rapid plasma regain Treponema pallidum particle agglutination test AUTOMATION algorithm Primary infection Late latent infection
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基于联邦学习的多无人机轨迹预测算法
13
作者 刘海容 许莉 +3 位作者 向进 何开晟 杨婷 陈思凡 《智能计算机与应用》 2025年第11期117-121,共5页
近年来,无人机技术在各个领域的应用日益广泛。但伴随着无人机的大规模应用,如何在保障数据隐私的同时提升无人机轨迹预测的准确性,已成为亟待解决的问题。本文在联邦平均(Federated Averaging, FedAvg)算法的基础上嵌入动态筛选模块,... 近年来,无人机技术在各个领域的应用日益广泛。但伴随着无人机的大规模应用,如何在保障数据隐私的同时提升无人机轨迹预测的准确性,已成为亟待解决的问题。本文在联邦平均(Federated Averaging, FedAvg)算法的基础上嵌入动态筛选模块,提出联邦动态聚合(Federated Dynamic Aggregation, FedDA)算法,提升多无人机轨迹预测的精度。实验证明:当部分客户端的训练数据存在噪声干扰或样本分布偏移等情况下,FedDA算法比其它联邦学习算法预测精度提升10.4%,对于隐私保护场景下的无人机轨迹预测具有重要的实际应用价值。 展开更多
关键词 无人机 联邦学习 动态筛选 FedDA算法
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基于XGBoost的电磁阀滤网缺陷检测系统设计
14
作者 潘源琦 郭斌 +2 位作者 汪伟国 潘飞文 陆艺 《现代电子技术》 北大核心 2025年第12期13-18,共6页
为弥补汽车电磁阀滤网表面缺陷自动化检测的空缺,并解决滤网表面缺陷检测准确率低、存在漏检现象等问题,设计一种基于改进XGBoost的电磁阀滤网表面缺陷检测系统,有效识别电磁阀滤网存在的破洞、松丝缺陷。该系统首先对滤网图像进行滤波... 为弥补汽车电磁阀滤网表面缺陷自动化检测的空缺,并解决滤网表面缺陷检测准确率低、存在漏检现象等问题,设计一种基于改进XGBoost的电磁阀滤网表面缺陷检测系统,有效识别电磁阀滤网存在的破洞、松丝缺陷。该系统首先对滤网图像进行滤波、增强,再对滤网区域及滤网塑料骨架区域进行定位,从而提取滤网织物区域;其次提取织物区域的灰度特征和纹理特征,采用基于随机森林的特征递减消除算法进行特征优选,构建XGBoost模型来实现对缺陷的识别与分类;最后采用两重多阶段的超参数寻优策略进行参数优化,提升模型效果。实验结果表明,所设计系统能够识别出滤网表面的缺陷及类型,并且相比传统机器学习检测方法,能够达到更高的准确率。 展开更多
关键词 电磁阀滤网 缺陷检测 XGBoost算法 随机森林 特征优选 超参数寻优
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基于遗传算法的冲缝筛管适应性研究
15
作者 邓福成 肖昀辰 +2 位作者 侯学军 杨冬 桂福林 《石油机械》 北大核心 2025年第4期106-113,共8页
常规防砂设计对于冲缝筛管选择仅参考储层的粒径数据,在实际应用中具有一定的局限性,致使地层砂粒堵塞冲缝筛管表面严重降低油气井产能。通过设计正交试验,在分析筛管性能的基础上对筛管进行遗传算法优选,研究各因素对冲缝单元堵塞的影... 常规防砂设计对于冲缝筛管选择仅参考储层的粒径数据,在实际应用中具有一定的局限性,致使地层砂粒堵塞冲缝筛管表面严重降低油气井产能。通过设计正交试验,在分析筛管性能的基础上对筛管进行遗传算法优选,研究各因素对冲缝单元堵塞的影响规律,明确对冲缝筛管性能指标影响最大的因素,并建立多元回归拟合方程来评估综合性能指标。针对渤海湾沙河街组特定的储层条件对冲缝筛管适应性进行了评价。研究结果表明:冲缝筛管的开口高度、流体黏度和含砂质量分数增加后出砂量增大,导致挡砂性能减弱,当生产流速增加,流体携砂能力增强,更容易形成堵塞;当储层流体黏度为0.01 Pa·s,储层破坏后含砂质量分数2%时,采用1.2 m/s的开采流速和0.25 mm的开口高度,冲缝筛管的综合性能指标达到最优;基于遗传算法理论,在固定储层特性条件下,来进一步优选机械防砂的设计参数及现场生产压差的控制参数。研究结果对实现机械筛管防砂的长期高效开发具有重要意义。 展开更多
关键词 冲缝筛管 遗传算法 适应性 堵塞 正交试验法
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基于贪心算法与空间关系自优化影像数据集高效筛选方法
16
作者 董斯源 杨元维 +4 位作者 高贤君 谭美淋 杜斌 屈伟军 陈宁生 《测绘通报》 北大核心 2025年第8期100-106,共7页
遥感数据的海量积累使得高效准确地检索出研究区域需求的感兴趣高质量影像集合尤为重要。针对检索结果影像数量多、重叠度高,难以直接满足应用需求的情况,本文设计了一种利用贪心算法与空间关系的自优化影像数据集高效筛选方法。首先基... 遥感数据的海量积累使得高效准确地检索出研究区域需求的感兴趣高质量影像集合尤为重要。针对检索结果影像数量多、重叠度高,难以直接满足应用需求的情况,本文设计了一种利用贪心算法与空间关系的自优化影像数据集高效筛选方法。首先基于影像质量和相交关系对影像数据集进行初筛;然后利用贪心算法进行分块筛选;最后利用贪心筛选结果和感兴趣区域拓扑关系的优化策略,提升筛选结果的质量。结果表明,本文方法的筛选结果冗余度明显低于其他方法,利用率明显高于其他方法;本文方法能够高效筛选出一组全覆盖感兴趣区域的成像时间新、含云量少、分辨率高且影像数量少的优质影像数据集。 展开更多
关键词 遥感影像 数据筛选 全覆盖检索 贪心算法 多线程
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基于预筛选代理模型和直接操纵自由变形参数化的向心涡轮气动优化
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作者 王天奇 陈江 +1 位作者 向航 宋晓飞 《中国机械工程》 北大核心 2025年第10期2171-2178,2189,共9页
针对向心涡轮三维复杂叶片曲面气动优化过程中存在的几何调控难、控制变量多、寻优效率低等问题,基于直接操纵自由变形方法对向心涡轮流道和叶片多维度几何实施多自由度参数化,并引入预筛选代理模型辅助差分进化算法(Pre-SADE),结合pyt... 针对向心涡轮三维复杂叶片曲面气动优化过程中存在的几何调控难、控制变量多、寻优效率低等问题,基于直接操纵自由变形方法对向心涡轮流道和叶片多维度几何实施多自由度参数化,并引入预筛选代理模型辅助差分进化算法(Pre-SADE),结合python和流程自动化批处理脚本构建了数据驱动的向心涡轮全三维气动优化平台。对某向心涡轮开展流道-静/转叶片联合优化设计,结果表明,优化后向心涡轮导叶通道内马赫数明显降低,动静叶吸力面激波损失和分离损失减小,向心涡轮设计点绝热效率和流量分别提高了1.66%和1.7%,设计转速全工况效率特性均有所提升。该方法和平台在保证气动优化效果的同时,可有效减少优化变量和样本真实评估次数,显著改善寻优效率,满足向心涡轮快速、精细化优化设计需求。 展开更多
关键词 向心涡轮 气动优化 直接操纵自由变形 预筛选代理模型 差分进化算法
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分段样冲MK线及涂装保留图自动出图技术
18
作者 钱霞 何磊 《船舶标准化工程师》 2025年第2期38-47,共10页
为了提高分段样冲MK线及涂装保留图的出图效率,保障出图质量,在东欣船舶三维设计系统的基础上开发一种自动生成分段样冲MK线及涂装保留图的船体出图功能。基于样条重合关系判定算法实现分段内甲板板零件的自动筛查;采用构件板架或肘板... 为了提高分段样冲MK线及涂装保留图的出图效率,保障出图质量,在东欣船舶三维设计系统的基础上开发一种自动生成分段样冲MK线及涂装保留图的船体出图功能。基于样条重合关系判定算法实现分段内甲板板零件的自动筛查;采用构件板架或肘板与甲板面求样条交线算法和样条与封闭样条关系判定算法等实现甲板上构件的自动筛查,并实现构件必要信息的自动排版和自动标注。结果表明,该功能可解决后期因船体模型修改导致人工重复绘图等流程繁琐、效率较低且易出现遗漏等问题。实例测试及与手动出图的对比结果验证了该自动出图功能的可行性及优越性。 展开更多
关键词 分段样冲MK线 涂装保留图 自动出图 船体结构 自动筛查算法 自动标注
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基于近端策略优化算法的电-气综合能源系统故障场景筛选
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作者 赵朋洋 陈浩 孙海航 《东北电力大学学报》 2025年第2期104-112,共9页
极端灾害可能造成电-气综合能源系统大规模能源供应问题,导致停电停气事故,现有故障场景筛选方法多聚焦于单一故障场景,缺乏对电-气耦合系统中连锁故障传播机制的建模,导致评估结果对极端灾害的鲁棒性预测不足。文中构建了电-气综合能... 极端灾害可能造成电-气综合能源系统大规模能源供应问题,导致停电停气事故,现有故障场景筛选方法多聚焦于单一故障场景,缺乏对电-气耦合系统中连锁故障传播机制的建模,导致评估结果对极端灾害的鲁棒性预测不足。文中构建了电-气综合能源系统的连锁故障模型,考虑了电力传输线路和天然气管道的故障传播机制,构建了一种基于马尔可夫决策过程的连锁故障动态传播模型,并采用近端策略优化(Proximal Policy Optimization, PPO)算法对灾害场景进行高效搜索与优化。并基于IEEE30节点电网和20节点气网搭建电-气综合能源系统连锁故障模型,对PPO算法训练过程进行测试。算例表明,该方法能够识别出严重故障场景及故障传播路径且保证良好的收敛性,提高电-气综合能源系统在遭受冲击时的应急响应能力。 展开更多
关键词 电-气综合能源系统 连锁故障 故障场景筛选 近端策略优化算法
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基于XGBoost算法的抗乳腺癌候选药物的优化
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作者 范琦 邓祥志 殷倩 《计算机与数字工程》 2025年第7期2017-2021,2042,共6页
为了克服传统高通量筛选在时间及资源消耗上的不足,收集了一系列化合物的ERα拮抗剂信息,利用数据挖掘技术,将机器学习算法有机地融合到乳腺癌候选药物虚拟筛选技术中,构建了化合物生物活性的定量预测模型和ADMET性质分类预测模型。活... 为了克服传统高通量筛选在时间及资源消耗上的不足,收集了一系列化合物的ERα拮抗剂信息,利用数据挖掘技术,将机器学习算法有机地融合到乳腺癌候选药物虚拟筛选技术中,构建了化合物生物活性的定量预测模型和ADMET性质分类预测模型。活性再好的化合物也会因不良的药代动力学性质或毒性被淘汰,在已有预测模型的基础上,建立了抗乳腺癌候选药物的双目标优化模型,并利用遗传算法在分子描述符取值范围内搜索出最优值。经检验,该模型可从大批量化合物中筛选出抗乳腺癌的先导化合物,指导已有活性化合物的结构优化,为计算机辅助药物设计与虚拟药物筛选提供参考。 展开更多
关键词 抗乳腺癌 药物筛选 XGBoost算法 预测模型 优化
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