基于SO-BP神经网络的电力调度负荷预测方法

1

作者 王晓斌 朱东海 朱雪莹 《沈阳工程学院学报(自然科学版)》 2026年第1期67-72,共6页

电力调度负荷精准预测对电力系统安全运行至关重要。针对传统BP神经网络局部最优收敛和参数敏感性问题,提出一种改进的神经网络PRI-BP模型。基于江苏泰州近3年的实际负荷,通过5种PRI-BP模型分析负荷的分布规律,选出最优的SO-BP神经网络... 电力调度负荷精准预测对电力系统安全运行至关重要。针对传统BP神经网络局部最优收敛和参数敏感性问题,提出一种改进的神经网络PRI-BP模型。基于江苏泰州近3年的实际负荷,通过5种PRI-BP模型分析负荷的分布规律,选出最优的SO-BP神经网络预测2025年调度负荷的分布趋势。结果显示:2024年负荷峰值出现在7月23日(6.444×10^(6) kW),时空分布呈现显著季节性特征。采用SO-BP神经网络对3年负荷数据进行预测,所得平均相对误差最小,仅为4.88%,优于国标5%阈值。预测的2025年负荷峰值将达7.15024×10^(6) kW(8月30日),同比增长10.95%。该研究为区域负荷预测提供了新方法与工程参考。 展开更多

关键词 电力调度负荷 BP神经网络 so优化算法 预测方法

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基于小波包信息熵和SO-SVM的滚动轴承故障诊断 被引量：8

2

作者 胡业林 马向阳 +1 位作者 钱文月 宋晓 《电子测量技术》 北大核心 2023年第14期80-86,共7页

针对滚动轴承振动信号的特征提取和故障诊断,提出了一种基于小波包信息熵和蛇优化算法(SO)优化支持向量机的滚动轴承故障诊断方法。使用小波包处理采集到的振动信号,构建小波包的能谱熵和系数熵,将构建的特征向量输入SO-SVM进行识别和分... 针对滚动轴承振动信号的特征提取和故障诊断,提出了一种基于小波包信息熵和蛇优化算法(SO)优化支持向量机的滚动轴承故障诊断方法。使用小波包处理采集到的振动信号,构建小波包的能谱熵和系数熵,将构建的特征向量输入SO-SVM进行识别和分类;最终实现多故障模式识别,输出诊断结果。通过仿真实验表明,此方法对五组不同的样本诊断准确率达到99.17%~100%,且相比于果蝇算法优化支持向量机(FOA-SVM)和粒子群算法优化支持向量机(PSO-SVM)具有更高的故障识别分类效果。 展开更多

关键词 小波包 信息熵 so-SVM算法 滚动轴承 故障诊断

原文传递

基于混沌搜索的AMPSO-BPNN在光伏功率预测中的应用研究 被引量：12

3

作者 张建成 李倩 +2 位作者 周春霞 庞春江 丁晓哲 《华北电力大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2014年第4期15-21,共7页

以光伏发电系统的输出功率为研究对象,通过分析光伏发电功率的影响因素,利用相似日原理生成训练样本,将混沌搜索和自适应变异思想引入粒子群算法中,提出混沌搜索的自适应变异粒子群优化BP神经网络的预测模型。该模型较好地克服了BP网络... 以光伏发电系统的输出功率为研究对象,通过分析光伏发电功率的影响因素,利用相似日原理生成训练样本,将混沌搜索和自适应变异思想引入粒子群算法中,提出混沌搜索的自适应变异粒子群优化BP神经网络的预测模型。该模型较好地克服了BP网络初始化的随机性问题,提高了模型的泛化能力、收敛速度与预测精度。利用光伏电站与气象观测站的数据进行仿真分析与验证,结果表明:优化后模型的预测精度高于优化前,且混沌搜索的AMPSO的优化效果好于单纯PSO的优化效果。 展开更多

关键词 光伏发电系统 相似日 混沌搜索 自适应变异 粒子群算法

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基于LS-SO算法的情感文本分类方法 被引量：9

4

作者 姚艳秋 郑雅雯 吕妍欣 《吉林大学学报（理学版）》 CAS 北大核心 2019年第2期375-379,共5页

首先,基于点互信息与信息检索(PMI-IR)算法,提出一种Laplace平滑情感判定(LS-SO)算法,对情感词典与表情符号情感词典进行自动扩充,得到了具有一定规模、高质量的情感词典,包括基础情感词典、目标情感词典、网络用语情感词典、表情符号... 首先,基于点互信息与信息检索(PMI-IR)算法,提出一种Laplace平滑情感判定(LS-SO)算法,对情感词典与表情符号情感词典进行自动扩充,得到了具有一定规模、高质量的情感词典,包括基础情感词典、目标情感词典、网络用语情感词典、表情符号情感词典、否定词词典、疑问词词典、程度副词词典和连词词典.其次,通过细化文本语义分析规则计算文本情感值.实验结果验证了该方法的有效性. 展开更多

关键词 情感文本分类 情感词典 点互信息与信息检索(PMI-IR)算法 Laplace平滑情感判定(LS-so)算法

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基于SOS-LSTM的核电站隐蔽攻击方法研究 被引量：1

5

作者 王东风 张雄 +2 位作者 黄宇 邓鉴湧 郭峰 《动力工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第6期930-938,共9页

针对实现隐蔽攻击需要获取攻击目标高精度估计模型的问题,提出一种基于共生生物搜索算法优化长短期记忆神经网络(SOS-LSTM)的隐蔽攻击方法。首先,将攻击目标的反馈控制器输出和输入信号作为长短期记忆神经网络的数据集,通过训练得到受... 针对实现隐蔽攻击需要获取攻击目标高精度估计模型的问题,提出一种基于共生生物搜索算法优化长短期记忆神经网络(SOS-LSTM)的隐蔽攻击方法。首先,将攻击目标的反馈控制器输出和输入信号作为长短期记忆神经网络的数据集,通过训练得到受攻击区域的估计模型,再利用估计模型设计隐蔽攻击器向受攻击对象施加攻击信号。此外,使用SOS算法优化LSTM的网络参数来提升隐蔽攻击器的性能。对核电站一回路控制系统进行隐蔽攻击的仿真实验结果表明,该攻击方法在对目标控制系统输出信号实现预先设定攻击行为的同时具有较高隐蔽性。 展开更多

关键词 核电站 一回路控制系统 隐蔽攻击 共生生物搜索算法 长短期记忆神经网络

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面向“成本-能力”权衡的体系建设成本风险评估方法

6

作者 张玉婷 杨镜宇 慕林霖 《指挥控制与仿真》 2026年第1期104-109,共6页

体系建设是军队建设发展规划的一项重难点内容。针对体系建设成本投入过程中成本风险持续生成的问题,聚焦战斗力生成机理和成长路径,提出面向“成本-能力”权衡的体系建设成本风险评估方法。首先,针对体系建设成本风险问题给出定义和分... 体系建设是军队建设发展规划的一项重难点内容。针对体系建设成本投入过程中成本风险持续生成的问题,聚焦战斗力生成机理和成长路径,提出面向“成本-能力”权衡的体系建设成本风险评估方法。首先,针对体系建设成本风险问题给出定义和分析;其次,针对体系建设成本、能力、风险等要素之间的依赖和约束关系构建评估模型;最后,以任务牵引下的某体系建设为例进行案例验证,实验结果表明,所提方法能够实现“成本-能力”权衡下的成本风险评估,且所选MOPSO算法具备较强的鲁棒性。 展开更多

关键词 体系建设 成本 体系能力 MOPso算法 风险评估

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基于MOGA/SOS的互连缓冲及线型优化算法

7

作者 祁昶 王高峰 《西安电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第4期622-628,共7页

将互连延时、信号响应波形、布线面积作为互连优化的3个目标函数,把推导出的串扰下边界作为优化参量的限制条件,采用分布式RLC模型作为互连系统的近似解析模型,提出了一种基于单目标排序非支配集构造算法的多目标遗传算法,用于解决互连... 将互连延时、信号响应波形、布线面积作为互连优化的3个目标函数,把推导出的串扰下边界作为优化参量的限制条件,采用分布式RLC模型作为互连系统的近似解析模型,提出了一种基于单目标排序非支配集构造算法的多目标遗传算法,用于解决互连优化中的缓冲及线型优化问题.算法所得解为满足串扰限制条件且对信号延时、信号波形以及布线面积进行优化的折中解.测试结果表明所提算法对互连优化问题规模的适应性强,所得解的优化结果明显优于基于Elmore模型的优化结果,布线面积减少了30%,信号延时与串扰性能分别提高了25%和25.73%. 展开更多

关键词 缓冲 线形优化RLC模型 串扰 多目标遗传/单目标排序优化算法

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基于快速牛顿法的自正交变换域(N-SO-TRLMS)算法研究

8

作者 宋涛 李志强 李广侠 《系统仿真学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第5期993-996,共4页

提出一种能够较好改善剩余误差性能的低复杂度自正交变换域(N-SO-TRLMS)改进算法,该算法基于快速牛顿算法的思想,降低了SO-TRLMS算法中近似变换对输入逆矩阵的估计误差;理论推导了改进算法的误码率解析表达式,分析了剩余误差和运算复杂... 提出一种能够较好改善剩余误差性能的低复杂度自正交变换域(N-SO-TRLMS)改进算法,该算法基于快速牛顿算法的思想,降低了SO-TRLMS算法中近似变换对输入逆矩阵的估计误差;理论推导了改进算法的误码率解析表达式,分析了剩余误差和运算复杂度;静态和动态干扰环境下的仿真结果表明:改进算法在保持快速收敛特征的前提下,表现出较小的剩余误差和较强的鲁棒性。 展开更多

关键词 自正交变换域算法 快速牛顿算法 剩余均方误差性能 最小迭代二乘算法

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融合维度学习的黑翅鸢优化算法

9

作者 李松彪 刘升 +1 位作者 马志海 袁玥 《计算机工程与应用》 北大核心 2026年第2期149-167,共19页

针对黑翅鸢优化算法(black-winged kite algorithm,BKA)易陷入局部最优、收敛速度慢等缺点,提出了一种融合维度学习的黑翅鸢优化算法(dimension learning black-winged kite optimization algorithm,DBKA)。引入选择性对立算子(selectiv... 针对黑翅鸢优化算法(black-winged kite algorithm,BKA)易陷入局部最优、收敛速度慢等缺点,提出了一种融合维度学习的黑翅鸢优化算法(dimension learning black-winged kite optimization algorithm,DBKA)。引入选择性对立算子(selective opposition operator,SO),通过动态生成对立解增强种群多样性,优化搜索空间分布,降低陷入局部最优的风险。在搜寻猎物阶段,通过抛物线觅食策略改进黑翅鸢的攻击行为,使种群能够更高效地向最优位置收敛,从而提升算法的收敛速度和优化精度。引入基于维度学习的狩猎(dimension learning-based hunting,DLH)搜索策略,进一步协调全局探索与局部开发的平衡,同时保持种群多样性,提升算法的适应性与稳定性。为验证所提算法的有效性,在CEC2017和CEC2019测试函数以及实际工程优化问题上,与多种先进优化算法进行了对比实验,并采用Wilcoxon秩和检验与MAE排名对实验结果进行统计分析。实验结果表明,DBKA在收敛速度、优化精度及算法鲁棒性方面均优于对比算法,具有更优的优化性能。 展开更多

关键词 黑翅鸢优化算法(BKA) 选择性对立算子(so) 抛物线觅食 维度学习

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基于改进的SOS算法的反时限过电流保护协调优化 被引量：8

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作者 白祥昌 吕飞鹏 杨常 《电测与仪表》 北大核心 2018年第17期9-14,20,共7页

通过优化设置继电保护定值,可以优化电力系统中继电保护装置的协调性,减小继电器动作时间,提高电力系统的可靠性。文中针对配电网中保护的协调配合问题,将反时限过电流保护的整定计算转化为一种含有多个约束条件的非线性规划问题,提出... 通过优化设置继电保护定值,可以优化电力系统中继电保护装置的协调性,减小继电器动作时间,提高电力系统的可靠性。文中针对配电网中保护的协调配合问题,将反时限过电流保护的整定计算转化为一种含有多个约束条件的非线性规划问题,提出了一种基于改进的SOS算法的反时限过电流保护协调优化方案。在IEEE 3节点系统和IEEE 8节点系统中的仿真结果表明,改进的SOS算法具有更好的收敛速度和精度,能够克服解陷入局部最优,基于改进的SOS算法的保护优化协调方案能够提高保护的速动性。 展开更多

关键词 soS-AA算法 反时限过电流保护 优化 速动性

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云环境下改进SOS的多目标任务调度算法 被引量：1

11

作者 陈艺 江芝蒙 张渝 《计算机工程与设计》 北大核心 2022年第5期1214-1223,共10页

为有效获取云计算中多目标任务调度求解算法的全局最优解,提出一种云环境下基于改进期望服务质量(Qo S)的多目标任务调度算法。设计多目标任务调度框架,提出相应的目标函数与约束条件。利用准反射学习构建初始种群以改进共生生物搜索(S... 为有效获取云计算中多目标任务调度求解算法的全局最优解,提出一种云环境下基于改进期望服务质量(Qo S)的多目标任务调度算法。设计多目标任务调度框架,提出相应的目标函数与约束条件。利用准反射学习构建初始种群以改进共生生物搜索(SOS)算法,加入自适应变异率以提高全局搜索能力。通过设定坐标进行任务分配,利用改进后SOS算法实现多目标任务优化调度。云计算仿真结果表明,所提算法相比于其它算法,有效改善了能源利用率、能耗和时间成本,具有较好的Qo S传输性能。 展开更多

关键词 云环境 多目标任务调度 改进soS算法 准反射学习 自适应变异率 云计算仿真软件

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基于CEEMDAN-VMD融合特征和SO-SVM的风机轴承故障诊断 被引量：4

12

作者 王磊 刘国龙 +6 位作者 杨磊 王志强 冯萌 姚学龙 包桦 张建盈 马向阳 《微电机》 2024年第2期56-62,72,共8页

由于风机轴承易发生故障且振动信号分析对于故障诊断极其有效,提出了基于自适应噪声完备集合经验模态分解(Complete Ensemble EmpiricalMode Decomposition with Adaptive Noise,CEEMDAN)和变分模态分解(Variational Modal Decompositio... 由于风机轴承易发生故障且振动信号分析对于故障诊断极其有效,提出了基于自适应噪声完备集合经验模态分解(Complete Ensemble EmpiricalMode Decomposition with Adaptive Noise,CEEMDAN)和变分模态分解(Variational Modal Decomposition,VMD)相结合的信号处理方法。首先,使用CEEMDAN将采集到的振动信号分解成若干本征模态函数(Intrinsic Mode Function,IMF)分量,并使用能量加权合成峭度指标筛选故障特征明显的IMF分量,进行信号重构;之后,利用VMD将新的信号进行再分解,将VMD分解后每个IMF的能量比与基于包络熵和包络谱峭度组合的复合指标筛选出的最优IMF分量构建能量熵、样本熵、近似熵进行特征融合;最后,将融合特征矩阵输入到蛇优化算法(SO)优化支持向量机(SVM)进行识别和分类,实现多故障模式识别。通过仿真实验表明:此方法对于检测轴承十种劣化状态,诊断正确率达到98%。为风机轴承故障诊断提供了一种新的思路。 展开更多

关键词 自适应噪声完备集合经验模态分解 变分模态分解 so-SVM算法 滚动轴承

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Cisco系列交换机仿真系统与SOS仿真算法设计

13

作者 广树建 刘若冰 《计算机时代》 2009年第12期49-52,共4页

提出了一个ATM交换机的计算机仿真系统,用于网络交换系统的教学、科研与设计。系统平台由主机和HUB*组成,基于Crossbar的8×8标准点数构造,对OPNET中几种最大匹配仿真算法(PIM、iSLIP、FIRM)进行了实际比较;通过对仿真结果的平均调... 提出了一个ATM交换机的计算机仿真系统,用于网络交换系统的教学、科研与设计。系统平台由主机和HUB*组成,基于Crossbar的8×8标准点数构造,对OPNET中几种最大匹配仿真算法(PIM、iSLIP、FIRM)进行了实际比较;通过对仿真结果的平均调度时延、负载的分析,找出算法的瓶颈,设计出新的SOS算法。实测证明,采用VOQ技术可将原56.8%吞吐量提高到100%,实现了计算机高效仿真交换的目的。 展开更多

关键词 思科系列 交换机仿真 仿真算法设计 soS算法

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基于改进SO-CFAR和ACA-VMD算法的雷达生命体征检测 被引量：8

14

作者 邵鑫 黄晓红 +2 位作者 戚子羿 崔胜港 张凯月 《微波学报》 CSCD 北大核心 2022年第4期88-94,共7页

非接触生命体征检测技术难以有效利用胸腔产生的微多普勒效应提取心跳和呼吸信号,针对这一问题,文中提出了一种基于改进最小选择恒虚警(SO-CFAR)和蚁群变分模态分解(ACA-VMD)算法的生命体征检测方法,并通过仿真和实测验证了算法的检测... 非接触生命体征检测技术难以有效利用胸腔产生的微多普勒效应提取心跳和呼吸信号,针对这一问题,文中提出了一种基于改进最小选择恒虚警(SO-CFAR)和蚁群变分模态分解(ACA-VMD)算法的生命体征检测方法,并通过仿真和实测验证了算法的检测精度。首先对77 GHz毫米波雷达的中频回波信号进行预处理得到干净的雷达I/Q数据,然后调整因子以平衡前后窗的功率水平让单元极小值恒虚警检测能够对噪声下的目标进行精确提取,最后采用蚁群优化后的变分模态对目标信号进行模态混叠的抑制并采用全相位频谱分析,使得呼吸和心跳的信噪比改善了1.765 dB,完成呼吸和心跳有效分离和提取,实现了人体生命体征的准确检测。 展开更多

关键词 最小选择恒虚警 蚁群变分模态分解 全相位 生命体征 毫米波雷达

原文传递

一种基于遗传算法的NIC-SoS发展路线图优选方法

15

作者 禹明刚 牟杨城 康凯 《指挥与控制学报》 2019年第4期334-338,共5页

网络信息体系是一种典型的复杂巨系统,其效用评估及路线优选的科学性关系顶层设计成败.针对网络信息体系发展路线图优选问题,建立了网络信息体系发展路线图优选问题模型;设计了基于遗传算法的智能搜索策略,实现了体系路线图最优化选择;... 网络信息体系是一种典型的复杂巨系统,其效用评估及路线优选的科学性关系顶层设计成败.针对网络信息体系发展路线图优选问题,建立了网络信息体系发展路线图优选问题模型;设计了基于遗传算法的智能搜索策略,实现了体系路线图最优化选择;通过算例仿真,验证了方法的可行性. 展开更多

关键词 网络信息体系 发展路线图 最优化选择 遗传算法

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基于源-荷时序特性的配电网双层规划策略

16

作者 徐万 杨毅强 +2 位作者 张令雄 夏岩 李珂 《电力系统及其自动化学报》 北大核心 2025年第1期17-25,共9页

由于分布式电源和负荷具有时序性,导致分布式电源并网给配电网规划带来不确定性因素。针对上述问题,首先采用拉丁超立方采样生成风-光-荷时序场景,提出结合近邻传播、动态时间规整及K-中心点聚类的场景缩减方法。其次,构建双层规划模型... 由于分布式电源和负荷具有时序性,导致分布式电源并网给配电网规划带来不确定性因素。针对上述问题,首先采用拉丁超立方采样生成风-光-荷时序场景,提出结合近邻传播、动态时间规整及K-中心点聚类的场景缩减方法。其次,构建双层规划模型,上层以总成本为单目标,下层以运行成本和电压偏差量为目标。上层使用单目标粒子群算法,下层使用改进的多目标粒子群算法求解,改进算法引入混沌准对立策略增强解的覆盖范围,提出一种新的惯性权重衰减机制以提高跳出局部最优解的能力。最后,从时序全场景与采用惯性权重叠加后的单场景出发,在IEEE33节点验证所提模型和算法的合理性。 展开更多

关键词 选址定容 双层规划 多目标粒子群优化算法 场景缩减

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基于改进蛇算法的无线传感器网络三维空间覆盖优化

17

作者 高志翔 庞菲菲 宋培坤 《电子科技》 2025年第3期60-67,共8页

针对基本蛇算法被应用于三维空间无线传感器网络覆盖时存在的收敛较慢、覆盖不完全等问题,文中提出改进蛇算法来对空间网络覆盖问题进行优化。采用切比雪夫多项式对蛇优化算法的初始种群实施改进,使算法的种群拥有较优良的初始位置,为... 针对基本蛇算法被应用于三维空间无线传感器网络覆盖时存在的收敛较慢、覆盖不完全等问题,文中提出改进蛇算法来对空间网络覆盖问题进行优化。采用切比雪夫多项式对蛇优化算法的初始种群实施改进,使算法的种群拥有较优良的初始位置,为后续位置更新奠定基础。在蛇优化算法的勘探阶段与开发阶段分别引入螺旋正弦策略与Piecewise混沌映射对种群位置更新进行干预,使种群持续保持较高的搜索能力和搜索范围。最后,将改进蛇优化算法应用于无线传感器三维空间网络的覆盖问题。仿真结果表明,相比基本蛇优化算法,改进蛇优化算法将空间网络覆盖率提升了20%,增强了网络的整体性能,具有良好的实用性和鲁棒性。 展开更多

关键词 无线传感器网络 蛇优化算法 空间覆盖 切比雪夫多项式 混沌映射 螺旋正弦策略 点部署 迭代寻优

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基于双平行线阵的相干分布源二维DOA估计 被引量：6

18

作者 郑植 李广军 滕云龙 《电波科学学报》 EI CSCD 北大核心 2010年第6期1123-1129,共7页

针对现有相干分布源二维波达方向(DOA)估计算法存在的一些问题,基于双平行均匀线阵提出了一种相干分布源二维DOA估计新算法。利用旋转不变的思想并结合传播算子法来估计相干分布源的二维中心DOA。无需谱搜索和对样本协方差矩阵做特征分... 针对现有相干分布源二维波达方向(DOA)估计算法存在的一些问题,基于双平行均匀线阵提出了一种相干分布源二维DOA估计新算法。利用旋转不变的思想并结合传播算子法来估计相干分布源的二维中心DOA。无需谱搜索和对样本协方差矩阵做特征分解,和传统算法相比,其计算复杂度更低。此外,还给出了详细的参数配对过程,因而能够应用于多源场合。算法在小角度扩展条件下估计性能良好,其性能甚至接近于一维交替搜索算法。算法还是一种对角分布先验知识盲的估计。仿真结果证实了算法的有效性。 展开更多

关键词 相干分布源 二维波达方向估计 双平行均匀阵列 传播算子法 一维交替搜索算法

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在线评论数据挖掘视角下的产品改良设计研究 被引量：6

19

作者 李江泳 张伟 《包装工程》 CAS 北大核心 2021年第6期135-141,共7页

目的互联网大背景下,从在线评论数据挖掘的视角,探索产品改良设计方法。方法通过python爬虫工具抓取特定产品的在线评论,对数据进行预处理、分词与词性标注之后,应用Apriori算法挖掘用户高频关注的产品属性。并应用SO-PMI算法计算各属... 目的互联网大背景下,从在线评论数据挖掘的视角,探索产品改良设计方法。方法通过python爬虫工具抓取特定产品的在线评论,对数据进行预处理、分词与词性标注之后,应用Apriori算法挖掘用户高频关注的产品属性。并应用SO-PMI算法计算各属性综合评价值,通过分析属性评价值,确定产品存在的问题。再应用TRIZ分析,选出产生矛盾的工程参数,查找矛盾矩阵,得到创新原理解。最后结合具体问题将其转化为改良设计方案,完成改良设计。以天猫旗舰店的一款销量较好的宜兴紫砂壶的在线评论为实例研究,抓取评论数据,挖掘用户关注的紫砂壶属性,并计算出属性评价值。发现紫砂壶存在造型同质化和断水性差的问题,运用TRIZ理论的抽取原理和曲面化原理解决问题,完成紫砂壶的改良设计。结论从评论数据中能够挖掘到更加全面、具体、直观的用户对产品的反馈信息,更好地辅助产品的改良设计。 展开更多

关键词 产品改良设计 在线评论 APRIORI算法 so-PMI算法 TRIZ

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基于聚类和改进共生演算法的云任务调度策略 被引量：20

20

作者 李昆仑 关立伟 郭昌隆 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2018年第3期707-714,共8页

针对云计算环境中一些基于服务质量(QoS)调度算法存在寻优速度慢、调度成本与用户满意度不均衡的问题,提出了一种基于聚类和改进共生演算法的云任务调度策略。首先将任务和资源进行模糊聚类并对资源进行重排序放置,依据属性相似度对任... 针对云计算环境中一些基于服务质量(QoS)调度算法存在寻优速度慢、调度成本与用户满意度不均衡的问题,提出了一种基于聚类和改进共生演算法的云任务调度策略。首先将任务和资源进行模糊聚类并对资源进行重排序放置,依据属性相似度对任务进行指导分配,减小对资源的选择范围;然后依据交叉和旋转学习机制改进共生演算法,提升算法的搜索能力;最后通过加权求和方式构造驱动模型,均衡调度代价与系统性能间关系。通过不同任务量的云任务调度仿真实验,表明该算法相比改进遗传算法、混合粒子群遗传算法和离散共生演算法,有效减少了进化代数,降低了调度成本并提升了用户满意度,是一种可行有效的任务调度算法。 展开更多

关键词 云计算 服务质量 模糊聚类 共生演算法 任务调度

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