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基于SA-PSO-BP神经网络的煤层底板破坏深度预测 被引量：4
1
作者 李刚 赵艺鸣 +2 位作者 杨庆贺 才天 邹军鹏 《地下空间与工程学报》 北大核心 2025年第1期293-299,共7页
研究煤层底板破坏深度的准确预测对保证带压开采条件下煤矿的安全生产具有重要意义。针对传统BP神经网络预测底板破坏深度存在误差较大、容易陷入局部最优解、收敛速度慢等问题,提出了一种新的SA-PSO-BP网络模型。该模型以煤层倾角、开... 研究煤层底板破坏深度的准确预测对保证带压开采条件下煤矿的安全生产具有重要意义。针对传统BP神经网络预测底板破坏深度存在误差较大、容易陷入局部最优解、收敛速度慢等问题,提出了一种新的SA-PSO-BP网络模型。该模型以煤层倾角、开采深度、煤层开采厚度、工作面斜长作为评判指标,先利用粒子群优化算法(PSO)改进BP神经网络寻优过程、再引入模拟退火算法(SA)避免PSO算法陷入局部最优解,选取92组现场实测数据样本,对优化后的模型进行训练和预测。结果表明:SA-PSO-BP网络模型的拟合优度达到0.9835,比BP神经网络提高了0.2882;均方根误差达到1.3190,比BP神经网络减小了3.8641;平均绝对百分比误差达到5.4423,比BP神经网络减小了14.93%。构建的SA-PSO-BP网络模型具有可行性,为底板破坏深度的预测提供了一种合理的方法。 展开更多
关键词 带压开采 底板破坏深度 神经网络预测 sa-PSO-BP神经网络
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基于WOA-SA-RBF模型的西北内陆河流域突发水污染安全评价
2
作者 靳春玲 田亮 +2 位作者 贡力 李战江 蔡惠春 《科学技术与工程》 北大核心 2025年第23期10075-10083,共9页
为保障西北内陆河流域生态安全,急需开展西北地区内陆河流域突发水污染安全评价。聚焦于疏勒河流域敦煌区域,通过运用压力-状态-响应(pressure-state-response,PSR)模型框架,基于2017—2022年该流域的历史数据,采用一种融合鲸鱼优化与... 为保障西北内陆河流域生态安全,急需开展西北地区内陆河流域突发水污染安全评价。聚焦于疏勒河流域敦煌区域,通过运用压力-状态-响应(pressure-state-response,PSR)模型框架,基于2017—2022年该流域的历史数据,采用一种融合鲸鱼优化与模拟退火策略的径向基(whale optimization algorithm-simulated annealing-radial basis function,WOA-SA-RBF)神经网络模型,来评估该区域的突发水污染风险等级,并与粒子群优化算法-径向基(particle swarm optimization-radial basis function,PSO-RBF),遗传优化算法-径向基(genetic algorithm-radial basis function,GA-RBF)神经网络模型及传统评价方法优劣解距离法(technique for order preference by similarity to ideal solution,TOPSIS)法的评价结果进行对比分析。分析结果显示:疏勒河敦煌段在2017—2018年突发水污染风险水平被评定为Ⅱ级,而2019—2022年则降为Ⅲ级,显示出风险逐渐下降并趋向稳定的趋势;结果与TOPSIS法分析结果一致,与流域治理情况相符,从而有效验证本文评估模型的精度。研究成果有助于提高疏勒河流域针对突发水污染事件的预防控制能力与紧急应对效率,对西北内陆河流域的水资源管理以及祁连山区域的生态保护工作具有不可忽视的重要意义。 展开更多
关键词 鲸鱼优化算法(WOA) 模拟退火算法(sa) 径向基神经网络模型(RBF) 突发水污染 安全评价 内陆河
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基于CEEMDAN-SA-TCN的原油期货价格预测
3
作者 潘少伟 杨帆 赵超越 《天然气与石油》 2025年第3期147-154,共8页
原油期货价格预测对原油开采规划具有重大意义,准确的原油期货价格预测可以实现资源的优化配置和风险的适当规避。在时间卷积网络(Temporal Convolutional Network,TCN)的基础上,利用自适应噪声的完备集合经验模态分解(Complete Ensembl... 原油期货价格预测对原油开采规划具有重大意义,准确的原油期货价格预测可以实现资源的优化配置和风险的适当规避。在时间卷积网络(Temporal Convolutional Network,TCN)的基础上,利用自适应噪声的完备集合经验模态分解(Complete Ensemble Empirical Mode Decomposition with Adaptive Noise,CEEMDAN)进行原油期货价格数据的特征分解,采用主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)对特征分解后的数据进行降维处理,引入自注意力机制(Self-attention,SA)对降维后的数据特征进行注意力分配。结合CEEMDAN、PCA和SA的TCN简记为CEEMDAN-SA-TCN。基于美国西德克萨斯中质原油(West Texas Intermediate,WTI)原油期货价格数据集,利用CEEMDAN-SA-TCN构建原油期货价格预测模型并进行测试。测试结果表明,与线性回归(Linear Regression,LR)、支持向量回归(Support Vector Regression,SVR)、反向传播神经网络(Back Propagation Neural Network,BPNN)、Transformer、Informer、TCN、SA-TCN和CEEMDAN-TCN相比,CEEMDAN-SA-TCN对原油期货价格预测具有更高的准确率,产生的平均绝对误差(MAE)、均方根误差(RMSE)、平均绝对百分比误差(MAPE)的平均值分别为1.642、2.098和1.670。CEEMDAN-SA-TCN可应用于原油期货价格预测中,为原油期货市场的分析与决策提供有力支持。 展开更多
关键词 原油期货价格 时间卷积网络 经验模态分解 自注意力机制
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基于自适应-SA-DE算法的含新能源配电网拓扑优化方法
4
作者 魏然 何岩岩 +1 位作者 陆啸天 付丽伟 《能源与环保》 2025年第11期274-280,共7页
随着新能源的广泛接入,大规模分布式电源(Distributed Generator,DG)接入对低压配电网带来很多不利影响,提出一种基于自适应模拟退火-差分进化算法(Simulated Annealing-Differential Evolution,SA-DE)的含新能源低压配电网拓扑优化配... 随着新能源的广泛接入,大规模分布式电源(Distributed Generator,DG)接入对低压配电网带来很多不利影响,提出一种基于自适应模拟退火-差分进化算法(Simulated Annealing-Differential Evolution,SA-DE)的含新能源低压配电网拓扑优化配置方法。首先,基于低压配电网拓扑结构,建立拓扑双层优化配置模型,上层以DG投资运行效益最高进行配电网新能源接入选址定容,下层以配电网有功损耗和电压偏移最小,构建全面优化的配电网重构模型;然后,引入DE算法对模型进行求解,采用自适应策略动态调整变异因子F,同时引入SA算法改进DE算法,提高全局搜索能力,增强种群多样性,提高DE算法的求解能力;最后,基于传统IEEE33节点进行仿真验证。结果表明,所提拓扑双层优化配置方法能够有效降低系统网损,提高电压质量,具有较好的理论支撑和工程实践指导价值。 展开更多
关键词 新能源 拓扑优化 配电网 sa算法 DE算法
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基于IDBO-SA-LSTM的冷连轧轧制力预测方法
5
作者 苏九铮 胡文山 +2 位作者 雷忠诚 李坤杰 刘斌斌 《电子测量技术》 北大核心 2025年第8期24-33,共10页
为了解决传统轧制力模型预测精度低和DBO算法易陷入局部最优解的问题,提出了一种基于改进蜣螂优化算法的结合自注意力机制的长短期记忆网络轧制力预测模型。加入黄金正弦策略和动态权重系数并引入Circle混沌映射得到改进蜣螂优化(IDBO)... 为了解决传统轧制力模型预测精度低和DBO算法易陷入局部最优解的问题,提出了一种基于改进蜣螂优化算法的结合自注意力机制的长短期记忆网络轧制力预测模型。加入黄金正弦策略和动态权重系数并引入Circle混沌映射得到改进蜣螂优化(IDBO)算法,通过结合长短期记忆网络(LSTM)与自注意力机制(SA),建立IDBO-SA-LSTM冷轧轧制力预测模型,并与其他模型进行对比。采用6个不同的基准函数对优化算法进行测试,仿真实验表明IDBO算法比麻雀搜索算法、蜣螂优化算法、灰狼搜索算法等具有更快的收敛速度和寻优精度;采用某两机架冷连轧机组6554次现场作业数据进行轧制力预测实验,最终结果表明IDBO-SA-LSTM算法预测误差指标均小于其他对比模型,预测两道次轧制力±4%之内的命中率均大于99%,模型精度高,泛化能力好。 展开更多
关键词 冷连轧 轧制力预测 改进蜣螂算法 自注意力机制 长短期记忆网络
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基于5G SA架构的电力无线专网优化方法
6
作者 张丽军 《通信电源技术》 2025年第13期19-21,共3页
随着5G的快速发展,其在各行业的应用逐渐深入,特别是在电力行业中的无线专网建设和优化方面。文章介绍5G独立组网(Stand Alone,SA)架构的基本概念,随后详细探讨带宽分配与时延控制策略、网络可靠性提升方法、安全性增强技术及动态资源... 随着5G的快速发展,其在各行业的应用逐渐深入,特别是在电力行业中的无线专网建设和优化方面。文章介绍5G独立组网(Stand Alone,SA)架构的基本概念,随后详细探讨带宽分配与时延控制策略、网络可靠性提升方法、安全性增强技术及动态资源调度优化策略在电力无线专网中的具体应用。通过这些优化手段,可以有效提升电力系统的通信质量,确保电力无线专网在高负载、复杂环境下的稳定性与可靠性。 展开更多
关键词 5G独立组网(sa)架构 电力 无线专网
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融合CNN与SA的电网数据攻击检测优化方案设计
7
作者 张亚菇 高震 《通信电源技术》 2025年第9期52-54,206,共4页
随着智能电网和电力系统的广泛应用,电网安全问题愈发引起关注。电网数据攻击不仅可能导致电网运行异常,而且可能影响电力系统的稳定性和安全性。在传统方案基础上,通过引入卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)与自注意力(... 随着智能电网和电力系统的广泛应用,电网安全问题愈发引起关注。电网数据攻击不仅可能导致电网运行异常,而且可能影响电力系统的稳定性和安全性。在传统方案基础上,通过引入卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)与自注意力(Self-Attention,SA)机制来提高电网数据攻击检测能力。实验结果表明,优化方案能够在多节点协同攻击场景下完成异常识别,减少假阳性和漏报率,提升模型的准确性和健壮性。 展开更多
关键词 电网数据攻击检测 卷积神经网络(CNN) 自注意力(sa)机制 检测优化
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基于SA-BP神经网络的软件缺陷预测模型的研究 被引量：16
8
作者 尹然 丁晓明 +1 位作者 李小亮 梅莹 《西南师范大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2013年第8期147-152,共6页
探讨了传统BP神经网络的模型与结构,并针对BP神经网络容易陷入局部最优的缺陷,提出用模拟退火技术代替局部梯度下降法修正网络权值的SA-BP算法,用于构建SA-BP神经网络的软件缺陷预测模型,并通过实验证明了SA-BP神经网络模型应用于软件... 探讨了传统BP神经网络的模型与结构,并针对BP神经网络容易陷入局部最优的缺陷,提出用模拟退火技术代替局部梯度下降法修正网络权值的SA-BP算法,用于构建SA-BP神经网络的软件缺陷预测模型,并通过实验证明了SA-BP神经网络模型应用于软件缺陷预测的有效性. 展开更多
关键词 sa-BP神经网络 软件缺陷预测模型 模拟退火
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基于SA组网的5GC网络信令数据采集方法探讨 被引量：3
9
作者 王斌 葛迪 +1 位作者 李峙 李京辉 《邮电设计技术》 2020年第5期27-30,共4页
随着网络的发展,基于SA组网的5GC网络部署已被排上日程,三大运营商已经开展了相关网络建设和试商用。在如今的大数据时代,数据表现出了更大的价值,电信网络大数据在保障网络质量运行、业务分析、用户行为偏好分析、疫情防控、提高社会... 随着网络的发展,基于SA组网的5GC网络部署已被排上日程,三大运营商已经开展了相关网络建设和试商用。在如今的大数据时代,数据表现出了更大的价值,电信网络大数据在保障网络质量运行、业务分析、用户行为偏好分析、疫情防控、提高社会服务能力等多方面提供了无法替代的数据能力。由于5G网络的虚拟化演进、软硬件解耦、VNF大规模应用及部署模式的改变,传统的信令采集方法已经不适用于5G网络,介绍了实现基于SA组网的5GC网络的信令数据采集方法,分析了软采和硬采的区别与联系,并对相关信令采集组网进行了详细阐述。 展开更多
关键词 5GC sa组网 VNF 信令采集
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紫外导数光谱法同时测定硝酸根·亚硝酸根含量及数据处理的MATLAB·SAS实现 被引量：1
10
作者 傅金祥 连雷 +1 位作者 刘军 何爱玲 《安徽农业科学》 CAS 北大核心 2008年第33期14396-14398,14523,共4页
采用紫外双波长一阶导数光谱法对水中NO3-和NO2-进行同时测定,并且借助MATLAB和SAS软件进行数据分析。结果表明,用紫外一阶导数光谱法测定硝酸根时,测定波长为209 nm;用紫外一阶导数双波长等吸收法测定亚硝酸根时,波长为210.5和222 nm... 采用紫外双波长一阶导数光谱法对水中NO3-和NO2-进行同时测定,并且借助MATLAB和SAS软件进行数据分析。结果表明,用紫外一阶导数光谱法测定硝酸根时,测定波长为209 nm;用紫外一阶导数双波长等吸收法测定亚硝酸根时,波长为210.5和222 nm。借助SAS,得到硝酸根导数吸光度绝对值(y)与硝酸根含量(x)的对数呈线性关系,其方程为:y=0.023 55+0.018 34 ln(x),模型的R2=0.965 3;同时,得到亚硝酸根导数差值吸光度(y)与亚硝酸根含量(x)的对数呈线性关系,其方程为:y=0.019 03+0.003 31 ln(x),模型的R2=0.981 8。通过BP算法对2种离子含量预测的结果表明,硝酸根含量预测的相对误差的绝对值范围为0.155%~2.040%,亚硝酸根含量预测的相对误差的绝对值范围为0.952%~8.330%。结合MATLAB和SAS,提高了数据处理的准确性和可靠性。 展开更多
关键词 紫外导数分光光度法 紫外双波长等吸收法 MATLAB BP神经网络 saS
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5G SA共享网络时延优化策略 被引量：2
11
作者 欧阳恩山 方云根 田经化 《通信技术》 2022年第9期1217-1225,共9页
5G独立组网(Stand Alone,SA)对低时延高可靠通信(Ultra-Reliable Low-Latency Communications,uRLLC)业务场景的支持,拓展了它在垂直行业的应用,但在实际运营过程中,受多种因素的影响,5G用户端到端时延可能会大幅增加,这将直接降低网络... 5G独立组网(Stand Alone,SA)对低时延高可靠通信(Ultra-Reliable Low-Latency Communications,uRLLC)业务场景的支持,拓展了它在垂直行业的应用,但在实际运营过程中,受多种因素的影响,5G用户端到端时延可能会大幅增加,这将直接降低网络性能和对时延敏感业务的感知。通过分析电联SA共享网络中影响时延的关键因素,并深入研究降低时延的关键技术,提出了基于无线网、承载网、核心网的端到端时延优化策略,包括网络结构优化、短径优先路由调度算法、无线空口参数优化等。最后,将该策略应用于现网,取得了明显的改善效果。 展开更多
关键词 5G sa共享网络 端到端时延优化 短径优先
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集成GASA混合学习策略的BP神经网络优化研究 被引量：3
12
作者 汪璇 谢德体 +1 位作者 吕家恪 武伟 《西南大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2007年第7期168-171,共4页
针对BP算法易于陷入局部极小值且收敛速度慢的缺陷,在BP神经网络训练过程中集合GA并行化群体搜索的特点和SA在局部极小处发生概率突跳的特性.基于GASA混合学习策略对BP神经网络进行优化.优化后的BP神经网络被应用在农作物虫情预测中,实... 针对BP算法易于陷入局部极小值且收敛速度慢的缺陷,在BP神经网络训练过程中集合GA并行化群体搜索的特点和SA在局部极小处发生概率突跳的特性.基于GASA混合学习策略对BP神经网络进行优化.优化后的BP神经网络被应用在农作物虫情预测中,实验结果表明能够较大幅度提高网络学习的收敛性能和收敛速度,并一定程度上减少了算法的复杂性. 展开更多
关键词 遗传算法(GA) 模拟退火算法(sa) 混合学习策略 BP神经网络
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基于低复杂度卷积神经网络的星载SAR舰船检测 被引量：2
13
作者 赵保军 李珍珍 +2 位作者 赵博雅 冯帆 邓宸伟 《北京交通大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2017年第6期1-7,共7页
星载SAR(合成孔径雷达)舰船检测广泛应用于海上救援和国土安全防护等领域.鉴于传统的检测方法仍存在虚警率高等缺点,本文将具有强大表征能力的卷积神经网络(CNN)引入到星载SAR舰船检测中,面向SAR舰船检测的精准快速的需求,提出了基于低... 星载SAR(合成孔径雷达)舰船检测广泛应用于海上救援和国土安全防护等领域.鉴于传统的检测方法仍存在虚警率高等缺点,本文将具有强大表征能力的卷积神经网络(CNN)引入到星载SAR舰船检测中,面向SAR舰船检测的精准快速的需求,提出了基于低复杂度CNN的星载SAR舰船检测算法.算法结合星载SAR图像的特点,利用ROI提取方法实现目标粗提取,得到可疑目标切片及其对应的位置信息;通过构建的低复杂度CNN对所有的可疑目标切片进行精确分类,确定舰船目标,从而实现舰船目标检测.实验测试结果表明:本文提出的算法可以实现精准的星载SAR舰船检测;与传统双参数CFAR目标检测和基于现有深度网络框架(LeNet、GoogLeNet)的检测算法相比,该算法检测性能更好、检测时间更短,可有效降低检测漏检率和虚警率. 展开更多
关键词 图像处理 目标检测 星载saR舰船 卷积神经网络 低复杂度
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SA-DTN:基于节点社会活跃度的DTN路由研究 被引量：5
14
作者 王贵竹 张家勇 王炳庭 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2011年第4期1524-1526,共3页
针对社会网络中每个节点移动区域的多少和在某个区域中停留时间的长短,给出了节点的社会活跃度(SA)概念,从而提出了在DTN网络中基于节点社会活跃度的路由。这种路由根据网络中节点的社会活跃度大小对下一跳节点进行限制。仿真结果表明,... 针对社会网络中每个节点移动区域的多少和在某个区域中停留时间的长短,给出了节点的社会活跃度(SA)概念,从而提出了在DTN网络中基于节点社会活跃度的路由。这种路由根据网络中节点的社会活跃度大小对下一跳节点进行限制。仿真结果表明,提出的路由在提高了递交率的同时,大大降低了网络开销。 展开更多
关键词 社会网络 容滞网络 路由算法 社会活跃度
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NO_3^-和NO_2^-的同时测定及其数据处理的MATLAB和SAS实现
15
作者 傅金祥 连雷 +1 位作者 刘军 何爱玲 《安徽农业科学》 CAS 北大核心 2008年第30期13020-13021,13258,共3页
采用紫外双波长一阶导数光谱法对水中的NO3-和NO2-进行了同时测定,借助MATLAB和SAS软件对其进行了数据分析。结果表明,用紫外一阶导数光谱法测定硝酸根时,测定波长为209 nm;用紫外一阶导数双波长等吸收法测定亚硝酸根时,波长分别为210.5... 采用紫外双波长一阶导数光谱法对水中的NO3-和NO2-进行了同时测定,借助MATLAB和SAS软件对其进行了数据分析。结果表明,用紫外一阶导数光谱法测定硝酸根时,测定波长为209 nm;用紫外一阶导数双波长等吸收法测定亚硝酸根时,波长分别为210.5和222.0 nm。借助SAS,得到硝酸根导数吸光度绝对值y与硝酸根含量x的对数呈线性关系,其模型的-RSquare=0.965 3;同时也得到亚硝酸根导数差值吸光度y与亚硝酸根含量x的对数呈线性关系,其模型的-RSquare=0.981 8。通过BP算法对以上2种离子含量进行预测都得到精度很高的结果,表明通过结合MATLAB和SAS提高了数据处理的准确性和可靠性。 展开更多
关键词 紫外导数分光光度法 紫外双波长等吸收法 RAIIAB BP神经网络 saS
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5G SA终端发现方案 被引量：1
16
作者 王红线 《电信工程技术与标准化》 2021年第3期45-49,共5页
本文以用户“不登记”使用5G SA网络为目标,采用PCRF/PCF/OCS联合发现机制,从附着、注册信令和在线计费请求消息中分析识别用户的IMEI信息,与5G SA终端IMEI库做比对,判断用户是否采用5G SA终端,实时捕捉用户换机行为,找到5G业务开通的... 本文以用户“不登记”使用5G SA网络为目标,采用PCRF/PCF/OCS联合发现机制,从附着、注册信令和在线计费请求消息中分析识别用户的IMEI信息,与5G SA终端IMEI库做比对,判断用户是否采用5G SA终端,实时捕捉用户换机行为,找到5G业务开通的触发点,实现了5G SA终端在不同网络场景下被发现的方案,实时、准确、无遗漏地锁定5G目标用户。 展开更多
关键词 5G sa核心网 不登记 终端发现
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卫生健康标准中关系型数据共现矩阵计算及SAS程序实现
17
作者 刘拓 侯学文 +2 位作者 李宁 俞铖航 黄烈雨 《中国卫生标准管理》 2024年第1期1-5,共5页
目的设计卫生健康标准中关系型数据共现矩阵的求解路径及其SAS实现方法。方法文章以计算一组标准的起草单位共现矩阵为例,将“标准-起草单位”二维表格导入SAS(版本号:9.4),按照“两两相乘”的计算思路自行设计宏程序计算起草单位之间... 目的设计卫生健康标准中关系型数据共现矩阵的求解路径及其SAS实现方法。方法文章以计算一组标准的起草单位共现矩阵为例,将“标准-起草单位”二维表格导入SAS(版本号:9.4),按照“两两相乘”的计算思路自行设计宏程序计算起草单位之间的共现矩阵。结果以计算一组标准的起草单位共现矩阵为例,采用自行构建的模拟数据进行演示。首先,导入宏循环起始的数据集,并计算共现频次C_(j,k);然后,导出为out数据集,进一步合并数据集,形成最终的共现矩阵。结论SAS宏程序计算标准中关系型数据共现矩阵具有灵活高效的优势,可用于社会网络分析和互动演进规律总结。 展开更多
关键词 卫生健康标准 关系型数据 共现矩阵 起草单位 saS宏 社会网络分析 互动演进
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基于SA-LEN的网络社区发现的研究
18
作者 顾亦然 孙晖 《复杂系统与复杂性科学》 EI CSCD 北大核心 2015年第2期85-90,共6页
构建了一种LR-S复合网络,分别提取了L-IRS网络中的最短路径长度和RRTCS网络中的活跃度两个元素,提出了一种新的节点间相似度评价函数SA-LEN及基于节点相似度的社区划分算法。通过对多种计算机生成网络和自然网络实验发现,本文的SA-LEN... 构建了一种LR-S复合网络,分别提取了L-IRS网络中的最短路径长度和RRTCS网络中的活跃度两个元素,提出了一种新的节点间相似度评价函数SA-LEN及基于节点相似度的社区划分算法。通过对多种计算机生成网络和自然网络实验发现,本文的SA-LEN的网络社区发现算法具有较高准确性。 展开更多
关键词 相似度 活跃度 sa—LEN相似度 社区划分 网络仿真软件
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基于PSO-SA的二级倒立摆前馈补偿模糊神经网络控制 被引量：1
19
作者 张秀玲 田力勇 李晓辉 《山东科技大学学报（自然科学版）》 CAS 2012年第2期81-85,92,共6页
以模糊神经网络为基础,结合误差前馈补偿完成了二级倒立摆系统的稳定控制,并采用模拟退火粒子群算法对控制参数进行全局寻优。与基于状态变量合成的模糊神经网络控制器相比,该控制方法不仅解决了多变量系统模糊控制器的"规则爆炸&q... 以模糊神经网络为基础,结合误差前馈补偿完成了二级倒立摆系统的稳定控制,并采用模拟退火粒子群算法对控制参数进行全局寻优。与基于状态变量合成的模糊神经网络控制器相比,该控制方法不仅解决了多变量系统模糊控制器的"规则爆炸"问题,并且,由于所有状态变量直接参与控制输出,控制精度亦有所提高。仿真结果表明,该控制方案所需规则数目少,响应速度快,有良好的鲁棒性和非线性适应能力。 展开更多
关键词 二级倒立摆 模糊神经网络 前馈补偿 模拟退火粒子群算法
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应用SAS软件PROCMCMC过程实现网状Meta分析 被引量：8
20
作者 鄢金柱 吴平勇 +2 位作者 张超 刘俊 曾宪涛 《中国循证医学杂志》 CSCD 2014年第8期1004-1008,共5页
SAS软件是一款功能强大、国际认可度高的编程软件,其可以实现包括网状Meta分析在内的各种Meta分析。贝叶斯统计是一种重要的统计学方法,其可以通过马尔科夫-蒙特卡洛(Markov Chain Monte Carlo,MCMC)算法进行各种统计推断。在SAS软件中... SAS软件是一款功能强大、国际认可度高的编程软件,其可以实现包括网状Meta分析在内的各种Meta分析。贝叶斯统计是一种重要的统计学方法,其可以通过马尔科夫-蒙特卡洛(Markov Chain Monte Carlo,MCMC)算法进行各种统计推断。在SAS软件中运用PROC MCMC过程实现网状Meta分析正是基于这一思想进行的,本文通过实例操作展示了该过程。 展开更多
关键词 saS软件 PROC MCMC过程 网状Meta分析
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