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File Transfer Algorithm for Autonomous Decentralized System
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作者 桂勋 谭永东 钱清泉 《Journal of Southwest Jiaotong University(English Edition)》 2008年第3期214-221,共8页
A file transfer algorithm based on ADP (autonomous decentrafized protocol) was proposed to solve the problem that the ADS (autonomous decentralized system) middleware (NeXUS/Drink) lacks of file transfer functio... A file transfer algorithm based on ADP (autonomous decentrafized protocol) was proposed to solve the problem that the ADS (autonomous decentralized system) middleware (NeXUS/Drink) lacks of file transfer functions for Windows. The algorithm realizes the peer-to-peer file transfer, one-to-N inquiry/multi-response file transfer and one-to-N file distribution in the same data field based on communication patterns provided by the ADP. The peer-to-peer file transfer is implemented through a peer-to-peer communication path, one-to-N inquiry/multi-response file transfer and one-to-N file distribution are implemented through multicast communication. In this algorithm, a file to be transferred is named with a GUID (global unique identification), every data packet is marked with a sequence number, and file-receiving in parallel is implemented by caching DPOs(data processing objects) and multi-thread technologies. The algorithm is applied in a simulation system of the decentralized control platform, and the test results and long time stable tanning prove the feasibility of the algorithm. 展开更多
关键词 ADS ADP File transfer algorithm NeXUS/Dlink
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Within-Project and Cross-Project Software Defect Prediction Based on Improved Transfer Naive Bayes Algorithm 被引量:3
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作者 Kun Zhu Nana Zhang +1 位作者 Shi Ying Xu Wang 《Computers, Materials & Continua》 SCIE EI 2020年第5期891-910,共20页
With the continuous expansion of software scale,software update and maintenance have become more and more important.However,frequent software code updates will make the software more likely to introduce new defects.So... With the continuous expansion of software scale,software update and maintenance have become more and more important.However,frequent software code updates will make the software more likely to introduce new defects.So how to predict the defects quickly and accurately on the software change has become an important problem for software developers.Current defect prediction methods often cannot reflect the feature information of the defect comprehensively,and the detection effect is not ideal enough.Therefore,we propose a novel defect prediction model named ITNB(Improved Transfer Naive Bayes)based on improved transfer Naive Bayesian algorithm in this paper,which mainly considers the following two aspects:(1)Considering that the edge data of the test set may affect the similarity calculation and final prediction result,we remove the edge data of the test set when calculating the data similarity between the training set and the test set;(2)Considering that each feature dimension has different effects on defect prediction,we construct the calculation formula of training data weight based on feature dimension weight and data gravity,and then calculate the prior probability and the conditional probability of training data from the weight information,so as to construct the weighted bayesian classifier for software defect prediction.To evaluate the performance of the ITNB model,we use six datasets from large open source projects,namely Bugzilla,Columba,Mozilla,JDT,Platform and PostgreSQL.We compare the ITNB model with the transfer Naive Bayesian(TNB)model.The experimental results show that our ITNB model can achieve better results than the TNB model in terms of accurary,precision and pd for within-project and cross-project defect prediction. 展开更多
关键词 Cross-project defect prediction transfer Naive Bayesian algorithm edge data similarity calculation feature dimension weight
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An Easy Algorithm for Solving Radiative Transfer Equation in Clear Atmosphere 被引量:1
3
作者 杨景梅 邱金桓 《Advances in Atmospheric Sciences》 SCIE CAS CSCD 1992年第4期483-490,共8页
An accurate and rapid method for solving radiative transfer equation is presented in this paper. According to the fact that the multiple scattering component of radiance is less sensitive to the error of phase functio... An accurate and rapid method for solving radiative transfer equation is presented in this paper. According to the fact that the multiple scattering component of radiance is less sensitive to the error of phase function than the single scattering component is,we calculate the multiple scattering component by using delta-Eddington approximation and the single scattering component by solving radiative transfer equation. On the ground, when multiple sattering component is small, for example, when the total optical depth T is small, the accurate radiance can be obtained with this method. For the need of the space remote sensing, the upward radiance at the top of the atmosphere is mainly studied, and an approximate expression is presented to correct the multiple scattering component. Compared with the more precise Gauss-Seidel method.the results from this method show an accuracy of better than 10% when zenith angle 0 < 50 掳 and T < 1. The computational speed of this method is, however, much faster than that of Gauss-Seidel method. 展开更多
关键词 An Easy algorithm for Solving Radiative transfer Equation in Clear Atmosphere
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Genetic Algorithm Optimization for Multi-Biogas Mass Transfer in Hydrophobic Polymer Biocell
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作者 Ahmad Qasaimeh Talal Masoud Hesham Al Sharie 《Journal of Sustainable Bioenergy Systems》 2015年第3期73-81,共9页
In this work, a new municipal biocell with new operation and waste management is proposed. The proposed system is biocell that is built gradually when the waste is being disposed. Different from conventional disposal ... In this work, a new municipal biocell with new operation and waste management is proposed. The proposed system is biocell that is built gradually when the waste is being disposed. Different from conventional disposal at landfills, waste is put between “hydrophobic bricks” that are perforated permeable containments filled up with porous dumping material such as styrofoam. Genetic algorithm is used to optimize a transfer function that represents input of biogas percentages and output solutions for daily mass transfer rates for biogas mixture from which mass and volume of biogas within the biocell time of service are calculated. Transfer function is obtained by fitting dynamic input-output data to the input-output solutions. Input-output data are encoded to chromosomes (1, 0 digits). These chromosomes are subjected to genetic processes as crossover and mutations. Then a process of evaluation takes place. The evaluation process entails an objective function that evaluates the squared difference between experimental and calculated values. After the chromosomes are being evaluated, they are either selected for more iteration or decoded to the solutions. The decoding process is performed on optimal chromosomes to obtain optimal solutions and required optimal transfer function. Consequently, the mass and volume of biogas within the landfill time of service are determined for any ratio of CH4:CO2 in biocell. 展开更多
关键词 GENETIC algorithm BIOGAS transfer Biocell HYDROPHOBIC POLYMER
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基于迁移知识选择和种群削减的进化多任务优化算法
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作者 李二超 黄鹏飞 《计算机科学》 北大核心 2026年第2期349-357,共9页
进化多任务优化是近年来计算智能领域的研究热点之一,其原理是通过任务间的知识迁移提高算法同时求解多个任务的效率。不合理的迁移知识选择会降低任务间的正向知识迁移,因此如何合理选择迁移知识成为了当前的重点研究方向。此外,在算... 进化多任务优化是近年来计算智能领域的研究热点之一,其原理是通过任务间的知识迁移提高算法同时求解多个任务的效率。不合理的迁移知识选择会降低任务间的正向知识迁移,因此如何合理选择迁移知识成为了当前的重点研究方向。此外,在算法进化过程中,单层种群削减难以长期维持算法的高效优化性能。基于此,提出了一种基于迁移知识选择和种群削减的进化多任务优化算法(MTDE-MCT)。首先,初始化任务种群并进行适应度评估,采用基于曼哈顿距离和适应度值的联合指标进行迁移知识的选取。其次,通过子群体对齐策略消除任务间迁移个体的特征差异。最后,提出了一种多层种群削减策略,根据算法的进化阶段对任务种群进行线性规模的削减。为验证所提算法的性能,在CEC2017问题测试集和WCCI2020问题测试集上将其与近几年的经典算法进行了比较。实验结果证明,该算法在求解多任务优化问题时具有较强的竞争力。 展开更多
关键词 进化算法 多任务优化 迁移知识选取 子群体对齐 多层种群削减
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基于CycleGAN算法的满族刺绣风格迁移设计研究
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作者 邢宏亮 迟隽珂 《创意设计源》 2026年第2期52-60,共9页
[目的]旨在探索如何借助CycleGAN算法实现满族刺绣传统艺术风格的有效提取及与设计有机融合。[方法]构建三种融合的CycleGAN-ART改进模型;并以满族刺绣图像与现代设计图像构建双域数据集,对模型进行训练、风格迁移实验及与原始模型的对... [目的]旨在探索如何借助CycleGAN算法实现满族刺绣传统艺术风格的有效提取及与设计有机融合。[方法]构建三种融合的CycleGAN-ART改进模型;并以满族刺绣图像与现代设计图像构建双域数据集,对模型进行训练、风格迁移实验及与原始模型的对比分析。引入感知损失、风格损失与文化一致性指标构建评价体系,并通过层次分析法、选择最优模型。[结果]改进后的模型在各项指标上均表现最佳;在风格迁移中能够较好保留满族刺绣的纹样结构、色彩体系和针法质感,实现与现代图像内容的自然融合。[结论]CycleGAN-ART模型能有效支持满族刺绣风格的数字化迁移与创新表达,为满族刺绣的活态传承提供可行路径,并为传统文化在文创设计领域的数字化应用提供技术参考与实践价值。 展开更多
关键词 CycleGAN算法 满族刺绣 风格迁移 活态传承 数字化迁移
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基于多目标粒子群优化算法的复合型传热强化元件的结构优化
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作者 张春梅 安奕昕 +2 位作者 卢颢轩 冯超然 谢明豪 《石油化工》 北大核心 2026年第3期355-364,共10页
设计了一种边槽螺旋翅片复合Kenics型静态混合器,采用数值模拟与实验相结合的方法对该混合器的湍流速度场和温度场进行研究,基于场协同原理对传热性能进行评价,采用多目标粒子群优化算法对结构进行优化设计。实验结果表明,叶片区的高速... 设计了一种边槽螺旋翅片复合Kenics型静态混合器,采用数值模拟与实验相结合的方法对该混合器的湍流速度场和温度场进行研究,基于场协同原理对传热性能进行评价,采用多目标粒子群优化算法对结构进行优化设计。实验结果表明,叶片区的高速流与扭曲交叉的流线诱导强涡旋结构生成,使温度场与速度场协同性更好,有效提升传热效率。当螺长比为0.39、内外元件宽度比为0.25、截面边槽数为6和槽深比为0.06时,该混合器的综合传热性能最优。相较于传统的Kenics型静态混合器,Nu提高了3.05%~17.13%,综合传热评价系数提升了6%~14%。 展开更多
关键词 静态混合器 传热性能 多目标粒子群优化算法 结构优化
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基于半监督和迁移学习算法的气瓶阶段损伤分布预测
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作者 蒋鹏 吴爽 +3 位作者 邵云飞 杨畅 张璐莹 孙博文 《无损检测》 2026年第2期44-51,共8页
目前气瓶损伤分布识别主要采用聚类算法,但聚类的类别数受评判准则的影响较大,无法确认真实的损伤类型分布。因此,提出了一种基于Mean-teacher加迁移学习的半监督算法。首先构建了气瓶分阶段压力损伤试验,对不同通道获得的声发射信号数... 目前气瓶损伤分布识别主要采用聚类算法,但聚类的类别数受评判准则的影响较大,无法确认真实的损伤类型分布。因此,提出了一种基于Mean-teacher加迁移学习的半监督算法。首先构建了气瓶分阶段压力损伤试验,对不同通道获得的声发射信号数据进行了时域、频域特征分析,采用1~7阶段的声发射信号标注数据及未标注数据用于训练,形成数据集,并利用第8阶段的声发射信号标注数据进行测试。试验结果表明,所提出的半监督学习算法,在少量标签数据下仍获得了较高的预测准确率。 展开更多
关键词 玻璃纤维缠绕气瓶 半监督算法 声发射信号 迁移学习 mean-teacher网络结构模型
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考虑转移时间的分布式资源受限多项目鲁棒调度优化
9
作者 徐哲 有维宝 +2 位作者 赵松 郭松清 苏艺璇 《中国管理科学》 北大核心 2026年第2期89-102,共14页
在分布式资源受限多项目调度问题中考虑资源转移时间,研究考虑活动工期不确定的鲁棒调度优化,以制定抵抗工期扰动能力强的多项目基线调度计划和资源转移计划。针对问题特点建立以单项目鲁棒性为优化目标的局部调度模型,并通过深度优化... 在分布式资源受限多项目调度问题中考虑资源转移时间,研究考虑活动工期不确定的鲁棒调度优化,以制定抵抗工期扰动能力强的多项目基线调度计划和资源转移计划。针对问题特点建立以单项目鲁棒性为优化目标的局部调度模型,并通过深度优化的分支定界算法生成插入时间缓冲的局部基线调度计划;考虑全局资源可用量约束,以多项目鲁棒性为优化目标建立全局协调决策模型,设计基于资源流网络构建的启发式资源分配算法有效协调全局资源的分配与转移。实验研究表明:多项目基线调度计划的鲁棒性会随着问题规模及工期不确定程度的增加而恶化;本文提出的两阶段算法与已有的分支定界算法及各类启发式算法相比,能够获得鲁棒性更强的基线调度计划;通过分析项目截止日期与按时完工概率之间的关系,为项目管理者确定合理的截止日期提供参考建议。 展开更多
关键词 分布式多项目调度 资源转移时间 不确定工期 鲁棒调度 两阶段算法
原文传递
基于改进DeeplabV3+模型的水雾分割算法
10
作者 李馨 闫军威 +1 位作者 周璇 梁艳辉 《计算机仿真》 2026年第2期357-361,423,共6页
水雾特征提取与及时检测对于提前预警铝加工(深井铸造)工艺容易产生的铝液泄漏爆炸事故有重要意义。为解决水雾检测标注数据集成本高、检测精度低、实时性不够等问题,提出了一种基于改进的DeeplabV3+和迁移学习的水雾分割模型。该模型采... 水雾特征提取与及时检测对于提前预警铝加工(深井铸造)工艺容易产生的铝液泄漏爆炸事故有重要意义。为解决水雾检测标注数据集成本高、检测精度低、实时性不够等问题,提出了一种基于改进的DeeplabV3+和迁移学习的水雾分割模型。该模型采用MobilenetV2网络模型代替原算法的特征提取网络,有效降低模型参数量,显著提升模型的运行速度;引入迁移学习方法,解决样本不足造成的模型过拟合、分割性能不佳等问题;通过引入CBAM注意力机制,充分利用上下文信息,加强对水雾特征的学习。实验结果表明,改进的DeeplabV3+模型在水雾分割任务中取得了较好的表现,其中,MIoU达到了91.98%,水雾交并比达到了85.29%,较原始的网络模型提高了2.88个百分点,模型参数量大大减少,处理速度显著提高。 展开更多
关键词 机器视觉 水雾分割 改进算法 迁移学习
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基于载荷静态传递误差优化的齿轮箱振动噪声抑制
11
作者 张天恒 马同午 +1 位作者 杨洋 曾劲 《振动与冲击》 北大核心 2026年第5期104-111,168,共9页
针对齿轮箱的振动噪声问题,提出了一种基于齿轮载荷静态传递误差(load static transfer error,LSTE)优化的减振降噪方法。通过建立齿廓修形齿轮的时变啮合刚度解析模型,并采用Timoshenko梁单元构建齿轮-转子-轴承耦合动力学模型,系统揭... 针对齿轮箱的振动噪声问题,提出了一种基于齿轮载荷静态传递误差(load static transfer error,LSTE)优化的减振降噪方法。通过建立齿廓修形齿轮的时变啮合刚度解析模型,并采用Timoshenko梁单元构建齿轮-转子-轴承耦合动力学模型,系统揭示了不同修形量和修形曲线下齿轮LSTE与系统动力学响应之间的关系。在此基础上,采用遗传算法对齿轮LSTE相对峰峰值进行优化,获得最优修形参数组合。最后结合有限元/边界元法,分析了修形优化前后齿轮箱的噪声辐射特性。研究结果表明,经遗传算法优化后的修形参数可使主动轮位移幅频响应幅值与加速度幅频响应幅值相较其他修形参数均显著降低,齿轮箱辐射声功率级均方根值由未修形时的38.66 dB降至修形优化后25.32 dB,降幅达34.51%,降噪效果显著。研究成果为齿轮传动系统的低噪声设计提供了理论依据。 展开更多
关键词 齿廓修形 时变啮合刚度 载荷静态传递误差(LSTE) 遗传算法 噪声辐射
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基于GNA-ARMA模型的摆式倾斜仪传递函数辨识研究
12
作者 左文涛 周云耀 吕永清 《大地测量与地球动力学》 北大核心 2026年第2期189-193,共5页
提出一种基于自适应高斯牛顿法(GNA)与自回归滑动平均(ARMA)模型相结合的系统辨识方法,建立摆式倾斜仪系统传递函数模型。通过GNA算法动态调整步长,优化系统参数估计,同时利用ARMA模型建模噪声特性抑制随机波动,并对系统辨识结果进行综... 提出一种基于自适应高斯牛顿法(GNA)与自回归滑动平均(ARMA)模型相结合的系统辨识方法,建立摆式倾斜仪系统传递函数模型。通过GNA算法动态调整步长,优化系统参数估计,同时利用ARMA模型建模噪声特性抑制随机波动,并对系统辨识结果进行综合分析。结果表明,相对较于单一GNA算法,结合ARMA模型后系统传递函数拟合精度从92.96%提升至95.53%,预测误差(FPE)由115.9降至47.28,有效提高了抑制系统外界噪声的能力,且零极点和残差分布验证系统传递函数具有较好的稳定性与可靠性。本文方法可以提升摆式倾斜仪系统传递函数辨识精度与鲁棒性,为仪器校准与性能优化提供支撑。 展开更多
关键词 传递函数辨识 自适应高斯牛顿法 ARMA模型 综合分析 摆式倾斜仪器系统
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基于量子启发-迁移学习优化算法的高边坡稳定性预测
13
作者 许可 《公路交通科技》 北大核心 2026年第2期62-74,共13页
【目标】针对高边坡稳定性评估的复杂难题,提出一种融合量子启发式优化(QHO)算法与迁移学习(TL)的QHO-TL预测模型。【方法】首先,通过建立精细化三维数值仿真模型,系统研究了天然状态、暴雨、地震、人工开挖等多种条件下高边坡的稳定性... 【目标】针对高边坡稳定性评估的复杂难题,提出一种融合量子启发式优化(QHO)算法与迁移学习(TL)的QHO-TL预测模型。【方法】首先,通过建立精细化三维数值仿真模型,系统研究了天然状态、暴雨、地震、人工开挖等多种条件下高边坡的稳定性演化规律。然后,对比了传统机器学习方法及多种现有模型在不同地质强度指标、降雨强度及噪声水平下的性能表现,验证了所提模型在复杂环境中的适应性。最后,进一步通过全局敏感性分析,识别了影响边坡稳定性的关键特征参数及其贡献度,为边坡工程的可靠性设计与风险控制提供理论依据。【结果】QHO-TL模型在暴雨工况下误差率仅为1.6%,较随机森林模型降低48.4%,并能有效融合降雨时序特征,智能筛选关键因子,提前预测渗流场动态变化,显著提升灾害预警能力。【结论】该模型对低频高危害事件表现出较强泛化能力,可准确识别蠕变-加速阶段的临界状态,为边坡失稳前的干预决策提供科学支持,对复杂地质条件下的边坡安全防控具有重要实践价值。 展开更多
关键词 道路工程 量子启发算法 迁移学习 高边坡稳定性 全局敏感性分析
原文传递
基于Welch-FastICA算法的工况传递路径分析
14
作者 艾睿 王佼辰 《汽车实用技术》 2026年第2期69-73,85,共6页
文章提出了一种基于Welch-FastICA算法的工况传递路径分析方法,通过对传递率的计算过程以及输入信号的解耦方法进行优化,有效解决了传统工况传递路径分析中传递率计算精度低、信号间串扰的问题。将改进方法应用于某型电动汽车驱动电机... 文章提出了一种基于Welch-FastICA算法的工况传递路径分析方法,通过对传递率的计算过程以及输入信号的解耦方法进行优化,有效解决了传统工况传递路径分析中传递率计算精度低、信号间串扰的问题。将改进方法应用于某型电动汽车驱动电机振动传递路径分析中,通过与传统方法进行比较,改进方法的均方根误差(RMSE)值减少了50%;数据间相关系数提升了4%,验证了改进的工况传递路径分析方法的准确性,并成功辨识出对驱动电机振动贡献较大的传递路径,为电动汽车驱动电机减振工作提供理论依据。 展开更多
关键词 工况传递路径 FASTICA算法 路径贡献 传递率
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基于遗传算法的行星齿轮修形优化分析
15
作者 谭学玉 孙波 《机械设计与制造》 北大核心 2026年第4期178-184,190,共8页
齿轮修形可以改善变速箱传动过程中由于壳体变形、轴系变形等引起的传递误差和偏载现象产生的振动和噪声问题。针对齿轮修形,提出一种基于遗传算法的行星齿轮修形参数数值优化方法。首先搭建考虑齿廓修形和齿向修形的齿轮时变啮合刚度... 齿轮修形可以改善变速箱传动过程中由于壳体变形、轴系变形等引起的传递误差和偏载现象产生的振动和噪声问题。针对齿轮修形,提出一种基于遗传算法的行星齿轮修形参数数值优化方法。首先搭建考虑齿廓修形和齿向修形的齿轮时变啮合刚度数学模型,并带入行星齿轮动力学模型进行求解得到动态啮合力以及传递误差。对齿轮进行接触分析求解其载荷分布系数。基于遗传算法对齿轮修形参数进行多目标优化,控制变量为齿向鼓形、齿向斜度、渐开线鼓形,目标函数为动态啮合力、传递误差和齿面载荷分布系数的权重函数,通过MATLAB进行参数求解得到优化的修形参数,以及修形前后的啮合刚度、动态啮合力、传递误差数据以及载荷分布。仿真发现修形后的太阳轮与行星轮传递误差幅值下降90%,动态啮合力最高值下降9N、幅值下降80%。通过台架实验发现修形后的扭矩波动下降20%,x方向振动加速度下降38%,y方向加速度下降67%,z方向振动加速度下降15%,实验证明所提修形参数优化方法可明显改善振动和噪声问题。 展开更多
关键词 行星齿轮 微观修形 遗传算法 接触分析 传递误差
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基于GWO-LSTM-MLP组合神经网络的干热岩裂隙渗流出口温度预测研究
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作者 刘先珊 于明智 +5 位作者 白冰 潘玉华 郑志伟 孙梦 杨文远 刘洋 《应用基础与工程科学学报》 北大核心 2026年第1期223-235,共13页
在干热岩研究与开发利用过程中,岩体裂隙中的水-岩换热行为是地热工程设计中的核心问题,实现渗流出口水温的准确预测,可大量减少工程成本和能源损耗.使用多场三轴实验系统对U50mm×100mm的花岗岩裂隙试样开展不同环境温度、体积流... 在干热岩研究与开发利用过程中,岩体裂隙中的水-岩换热行为是地热工程设计中的核心问题,实现渗流出口水温的准确预测,可大量减少工程成本和能源损耗.使用多场三轴实验系统对U50mm×100mm的花岗岩裂隙试样开展不同环境温度、体积流速下的对流换热实验,建立渗流传热实验数据集,使用灰狼优化算法(Grey Wolf Optimization,GWO)对LSTM-MLP组合神经网络进行参数优选.长短期记忆神经网络(Long Short-Term Memory,LSTM)用于捕捉渗流传热过程中的时间依赖性,多层感知机(Multi-Layer Perceptron,MLP)则用于提取非线性特征,二者结合可实现特征数据处理的优势互补.GWO以其出色的全局搜索能力有效避免陷入局部最优,确保模型参数的最优配置.考虑环境温度、入口温度、体积流速和裂隙开度4个输入参数预测渗流出口水温,引入3种常见的统计学指标评价模型性能,并对渗流传热过程中的时间相关性问题进行了预测.研究结果表明:对比近5年用于地热生产预测的机器学习模型,GWO-LSTM-MLP模型的预测结果最准确(R^(2)=0.989,RMSE=1.238,MAE=0.922),且GWO能够显著提高LSTM-MLP模型的预测效果,GWO参数优选后R^(2)值提高5.3%,RMSE值降低54.37%,MAE值降低60.53%.模型能准确预测渗流出口的稳态温度,其中最大绝对误差为0.8912℃,百分比误差为1.338%. 展开更多
关键词 增强型地热系统 对流换热实验 深度学习 长短期记忆网络 灰狼算法 时间序列数据
原文传递
基于一种改进BP-GA的高速公路服务区负荷预测
17
作者 徐子峰 《电气自动化》 2026年第2期61-63,68,共4页
针对高速公路服务区电力负荷预测模型特征提取能力弱、预测精度低的问题,提出了一种基于反向传播神经网络和遗传算法的电力负荷预测方法。通过随机分类样本构建主网络与分支网络,利用遗传算法优化网络参数增强特征提取能力,结合迁移学... 针对高速公路服务区电力负荷预测模型特征提取能力弱、预测精度低的问题,提出了一种基于反向传播神经网络和遗传算法的电力负荷预测方法。通过随机分类样本构建主网络与分支网络,利用遗传算法优化网络参数增强特征提取能力,结合迁移学习迁移全局最优解实现模型并行化。试验结果表明,所提方法在均方误差、平均绝对百分比误差和决定系数方面和其他模型进行对比,发现性能有显著提升;在5~20 dB噪声环境下均方误差增幅最低。所提方法有效提升了高速公路服务区电力负荷预测的精度与效率,验证了其在实际应用中的可行性和先进性。 展开更多
关键词 高速公路服务区 负荷预测 反向传播神经网络 遗传算法 迁移学习
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基于迁移学习与运动特征融合的机型分类识别方法
18
作者 葛成龙 张静 +1 位作者 杜剑平 吴优 《信息工程大学学报》 2026年第1期56-63,共8页
针对当前高精度标注数据稀缺、难以有效支撑模型训练,进而导致机型分类准确率低的问题,提出一种基于迁移学习与运动特征融合的机型分类识别方法。首先,分析不同类型飞行器的运动特性差异;其次,用RGB算法将运动差异化特征转化为同时蕴含... 针对当前高精度标注数据稀缺、难以有效支撑模型训练,进而导致机型分类准确率低的问题,提出一种基于迁移学习与运动特征融合的机型分类识别方法。首先,分析不同类型飞行器的运动特性差异;其次,用RGB算法将运动差异化特征转化为同时蕴含轨迹形状信息与目标运动属性的轨迹图像;最后,针对小样本数据场景,引入迁移学习策略,基于预训练ResNet模型进行微调优化,完成机型分类识别。实验结果表明,所提方法在小样本数据集下取得了75.6%的机型分类准确率,相比基线模型准确率提升了11~15.3个百分点。 展开更多
关键词 机型分类识别 广播式自动相关监视系统 RGB算法 联合运动特征 迁移学习
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基于改进EfficientNetV2的主配网简化图模生成
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作者 黄新燕 俞晓峰 +2 位作者 谢旭泉 罗日欣 梁强 《电子设计工程》 2026年第6期192-196,共5页
配电网中含电缆线的闭锁断路器结构复杂,导致设备特征提取难度增加,进而使主配网的设备分类普遍存在失误,导致生成的简化图模与实际情况不符。对此,提出基于改进EfficientNetV2的主配网简化图模生成方法。采用COIIRNM算法和迁移学习策... 配电网中含电缆线的闭锁断路器结构复杂,导致设备特征提取难度增加,进而使主配网的设备分类普遍存在失误,导致生成的简化图模与实际情况不符。对此,提出基于改进EfficientNetV2的主配网简化图模生成方法。采用COIIRNM算法和迁移学习策略改进EfficientNetV2模型,细化主配网设备的分类体系。利用细化后的分类集合,将物理层面的连接转换为程序能够理解的逻辑层面的连接关系,并通过变电站与开关连接主网与配网,明确需要在图模中添加的文本信息,确保内容与电气设备的实际情况相符,生成主配网简化图模。测试结果表明,设计方法生成的主配网简化图模的协调因子值高于0.95,与实际情况更为相符,提高了简化图模的整体可靠性。 展开更多
关键词 改进EfficientNetV2 COIIRNM算法 迁移学习策略 协调因子值 主配网简化图模
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基于重构算子的约束多任务差分演化算法
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作者 李晰 冯艳红 《计算机科学与探索》 北大核心 2026年第4期1079-1090,共12页
基于知识迁移的演化多任务的研究吸引了越来越多的注意,然而大多数的多任务算法集中在求解无约束的优化问题,约束多任务算法比较少见。遵循“以简驭繁”的原则,设计了基于重构算子的约束多任务差分演化算法(CMTDE)。将差分演化算法的交... 基于知识迁移的演化多任务的研究吸引了越来越多的注意,然而大多数的多任务算法集中在求解无约束的优化问题,约束多任务算法比较少见。遵循“以简驭繁”的原则,设计了基于重构算子的约束多任务差分演化算法(CMTDE)。将差分演化算法的交叉算子重构为交叉迁移算子,完成任务内个体信息的重组和任务间知识的传递任务。将选择算子重构为复合竞争算子,采用不同的个体竞争方式进行约束处理,实现对“挖掘”和“探索”的平衡,负担知识传递任务的迁移个体采用可行性规则推选,可以传递目前搜索到的最有效信息;进化的后代个体采用ε-比较方式竞争,可以探索有潜力的区域。两种算子实现了多任务优化的信息迁移和约束优化的平衡目标与约束条件的功能。将设计的算法在约束多任务基准函数下测试,并与5个同类先进算法比较,结果表明,该算法虽然实现简单,但求解效率高且有良好的稳定性。此外,采用实际工程优化的最优潮流问题(OPF)对CMTDE验证,结果证明了它求解实际问题的有效性。 展开更多
关键词 演化迁移优化 多任务优化 约束多任务算法 差分演化 重构算子
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