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基于改进TCNN算法的电子组装路径优化研究
1
作者 夏威 《微型电脑应用》 2023年第12期130-134,共5页
电子组装不断朝着规模化、密集化的趋势发展,对电子组装路径进行优化,是提升电子组装生产过程的生产效率重要途径。传统的电子组装路径优化算法是ACO算法,但ACO算法的效率低,逐渐无法满足规模越来越大的电子组装路径优化问题求解需求。... 电子组装不断朝着规模化、密集化的趋势发展,对电子组装路径进行优化,是提升电子组装生产过程的生产效率重要途径。传统的电子组装路径优化算法是ACO算法,但ACO算法的效率低,逐渐无法满足规模越来越大的电子组装路径优化问题求解需求。因此提出一种高效的TCNN算法进行电子组装路径优化,并采取并行化策略和分治策略对其进行优化,以进一步提升TCNN算法的效率和精度。实验结果显示,改进TCNN算法的效率远超过ACO算法,优化比比ACO算法仅低2.4%。综上所述,改进TCNN算法比ACO算法更能满足大规模电子组装路径优化的需求。 展开更多
关键词 tcnn算法 电子组装 分治策略 路径优化
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融合深度学习算法的炉内燃烧温度场分布在线重建 被引量：1
2
作者 任世鹏 安元 +3 位作者 娄春 梅晟东 刘凯 陈新建 《化工进展》 北大核心 2025年第4期1923-1933,共11页
在锅炉恶劣测量环境下,为了保证热辐射成像技术对炉内燃烧温度场分布在线检测的持续有效性及可靠性,融合使用深度学习算法以获取炉内温度场分布。在对某电厂350MW四角切圆燃煤锅炉进行数据提取及计算后,获取包含机组运行参数和炉内燃烧... 在锅炉恶劣测量环境下,为了保证热辐射成像技术对炉内燃烧温度场分布在线检测的持续有效性及可靠性,融合使用深度学习算法以获取炉内温度场分布。在对某电厂350MW四角切圆燃煤锅炉进行数据提取及计算后,获取包含机组运行参数和炉内燃烧温度场分布的数据集并进行划分及预处理,进而分别建立并训练基于多层感知器(MLP)、长短时记忆(LSTM)和转置卷积神经网络(TCNN)的燃烧温度场预测模型。使用3种模型对不同负荷工况进行了炉内温度场预测及误差分析,并使用测试集对3种模型进行了评价指标计算及对比。结果表明:在变负荷运行范围内,TCNN模型对炉内温度场的泛化能力在3种模型中最佳,能够更准确预测炉内燃烧温度场分布;在3种模型中,TCNN模型对测试集的平均绝对误差和均方根误差降低至45.51K和59.73K,并且平均预测相对误差小于3.6%,满足工程应用需求,论证了该模型可用于弥补图像探头清洁期间不能获得炉内温度场的不足,进而确保其在炉内恶劣测量环境下在线检测炉内温度场的连续性及可靠性。 展开更多
关键词 燃煤锅炉 燃烧温度场 深度学习算法 转置卷积神经网络 热辐射成像
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带容量约束的多车调度暂态混沌神经网络算法 被引量：4
3
作者 孙华丽 谢剑英 薛耀锋 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第7期1148-1151,共4页
带容量约束的多车调度问题是典型的NP-hard问题,利用模糊C均值聚类算法的相似性分类原理及混沌神经网络的全局搜索能力和高搜索效率,提出了一种快速且易于实现的新的混合启发式算法.该算法分为用模糊C均值聚类算法将所有客户按车容量要... 带容量约束的多车调度问题是典型的NP-hard问题,利用模糊C均值聚类算法的相似性分类原理及混沌神经网络的全局搜索能力和高搜索效率,提出了一种快速且易于实现的新的混合启发式算法.该算法分为用模糊C均值聚类算法将所有客户按车容量要求装车和用暂态混沌神经网络方法对每条路线排序两个阶段.实例计算以及与其他算法比较表明,该算法是一种求解多车调度问题的可行且高效的方法. 展开更多
关键词 车辆调度 模糊C均值聚类 暂态混沌神经网络 混合优化算法
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暂态混沌神经网络的算法改进及其在TSP中的应用
4
作者 丛爽 王桢宁 《科技导报》 CAS CSCD 北大核心 2009年第7期60-63,共4页
根据暂态混沌神经网络所具有的通过负反馈系数对神经网络引入退火机制,并通过网络动态运行中系数的不断减少来使网络从初期的混沌状态收敛到稳定收敛状态的特点,将其应用到中国31个省会城市的旅行商问题中。针对应用中所存在的解决较大... 根据暂态混沌神经网络所具有的通过负反馈系数对神经网络引入退火机制,并通过网络动态运行中系数的不断减少来使网络从初期的混沌状态收敛到稳定收敛状态的特点,将其应用到中国31个省会城市的旅行商问题中。针对应用中所存在的解决较大数目的组合优化问题不易收敛到最优解的情况,将暂态混沌神经网络和传统的启发式算法相结合,提出一种组合算法。给出了改进算法的具体设计以及应用实施的步骤,并对应用结果进行了性能对比分析。 展开更多
关键词 暂态混沌神经网络 参数选择 组合算法 中国旅行商问题
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基于用户画像对抑郁倾向人群的识别研究 被引量：2
5
作者 黄承宁 徐新 朱玉全 《现代电子技术》 2023年第10期143-148,共6页
随着新冠肺炎疫情肆虐全球,抑郁症患病率大幅增加,高患病率和低就诊率成为抑郁症面临的两大挑战。人工智能与机器学习的快速发展为精准识别出抑郁倾向人群奠定了基础。文中借助微博平台,建立用户画像对用户进行抑郁倾向识别,构建基于用... 随着新冠肺炎疫情肆虐全球,抑郁症患病率大幅增加,高患病率和低就诊率成为抑郁症面临的两大挑战。人工智能与机器学习的快速发展为精准识别出抑郁倾向人群奠定了基础。文中借助微博平台,建立用户画像对用户进行抑郁倾向识别,构建基于用户画像的TCNN⁃GRU⁃PR融合识别模型。首先,利用TF⁃IDE算法扩充基础种子词,构建抑郁倾向情绪词典;然后,采用TCNN⁃GRU模型进行情绪特征提取识别,引入PageRank算法从社交网络维度进行再次识别;最后,将机器学习得出的情绪标签概率值与PR值加权求和,判断抑郁倾向程度。实验结果表明,TCNN⁃GRU⁃PR模型结合文本识别和社交网络识别两个维度能准确识别出情绪状态和抑郁程度,对于抑郁倾向人群的早期识别与干预治疗有重要意义。 展开更多
关键词 用户画像 抑郁倾向识别 情绪标签 特征提取 tcnn⁃GRU模型 PAGERANK算法
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