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“1+X”背景下基于SPOC+BOPPPS的课程分类模型研究
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作者 关金金 《办公自动化》 2025年第13期37-39,共3页
针对“1+X”证书制度下职业教育教学模式存在的职业技能标准与课程内容脱节、学习路径个性化不足、动态评价体系不完善等问题,提出融合SPOC(Small Private Online Course)与BOPPPS(Bridge-In,Objective,Pre-assessment,Participatory Le... 针对“1+X”证书制度下职业教育教学模式存在的职业技能标准与课程内容脱节、学习路径个性化不足、动态评价体系不完善等问题,提出融合SPOC(Small Private Online Course)与BOPPPS(Bridge-In,Objective,Pre-assessment,Participatory Learning,Postassessment,Summary)的课程分类模型。通过构建基于有向无环图的知识追踪模型,结合超星学习通平台采集的多模态学习行为数据,设计贝叶斯知识追踪(BKT)参数与余弦退火算法优化学习率衰减策略,并对比支持向量机、随机森林、逻辑回归等分类算法性能。实验表明,逻辑回归算法在准确率(0.9036)、F1值(0.9078)及AUC(0.7156)等指标上表现最优,有效预测学生1+X课程通过率。研究通过“双层知识-表现节点”映射机制与周期性学习率调控,为职业教育动态评价提供可量化、高精度的算法支持,验证SPOC+BOPPPS双模驱动模型在职业教育教学改革中的应用价值。 展开更多
关键词 1+x SPOC BOPPPS 知识追踪模型 分类算法
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基于VMD-Bayes-Lasso算法带误差补偿的火电厂NO_(x)浓度软测量 被引量:1
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作者 金秀章 乔鹏 史德金 《华北电力大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第3期117-124,142,共9页
针对燃煤电厂中选择性催化还原(Selective Catalytic Reduction,SCR)脱硝系统入口NO_(x)浓度的测量传感器迟延大,不能准确反映其浓度的实时变化的问题,提出了利用Copula熵(Copula entropy,CE)筛选与入口NO_(x)浓度软测量相关的辅助变量... 针对燃煤电厂中选择性催化还原(Selective Catalytic Reduction,SCR)脱硝系统入口NO_(x)浓度的测量传感器迟延大,不能准确反映其浓度的实时变化的问题,提出了利用Copula熵(Copula entropy,CE)筛选与入口NO_(x)浓度软测量相关的辅助变量,利用变模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD),将入口NO_(x)浓度分解为不同中心频率的子序列信号,建模充分拟合目标变量的数据特征。采用二级建模方法,第一级,将分解后得到的入口NO_(x)浓度子序列信号分别利用贝叶斯回归算法(Bayesian Regression,Bayes)进行训练并预测,叠加得到完整的预测结果,第二级,对训练中产生的验证集误差值利用Lasso算法建立误差预测模型,得到测试集预测误差的预测值,并与第一级模型得到完整预测结果叠加,实现误差补偿,提升模型预测精度。其中,Bayes及Lasso网络超参数利用天牛群算法进行自动寻优;仿真结果显示,VMD分解并带误差补偿模型对比未经VMD分解带误差补偿模型,Bayes及Lasso单一模型的均方根误差、平均绝对误差、平均绝对百分比误差最小,能够实现对入口NO_(x)浓度的准确软测量。 展开更多
关键词 入口NO_(x)浓度建模 变模态分解 误差修正 软测量 天牛群优化算法
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Active noise control using the filtered-X RLS algorithm with sequential updates
3
作者 TAN Li JIANG Jean 《通讯和计算机(中英文版)》 2009年第5期9-14,共6页
关键词 FxLMS 计算机 算法 运算法则
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融合BERT与X-means算法的微博舆情热度分析预测模型
4
作者 蒋章涛 李欣 +1 位作者 张士豪 赵心阳 《计算机应用》 北大核心 2025年第10期3138-3145,共8页
在微博等社交媒体的舆情发现和预测中,网络水军制造的“假热点”会影响分析准确性。为真实反映微博舆情热度,提出一种融合BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)和X-means算法的微博舆情热度分析预测模型BXpre... 在微博等社交媒体的舆情发现和预测中,网络水军制造的“假热点”会影响分析准确性。为真实反映微博舆情热度,提出一种融合BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)和X-means算法的微博舆情热度分析预测模型BXpre,旨在融合微博参与用户的属性特征与热度变化的时域特征,以提高热度预测的准确性。首先,对微博原文和互动用户的数据进行预处理,利用微调后的StructBERT模型对这些数据分类,从而确定参与互动的用户与微博原文的关联度,作为用户对该微博热度增长的贡献度权重计算的参考值;其次,使用X-means算法,以互动用户的特征为依据进行聚类,基于所得聚集态的同质性特征过滤水军,并引入针对水军样本的权重惩罚机制,结合标签关联度,进一步构建微博热度指标模型;最后,通过计算先验热度值随时间变化的二阶导数与真实数据的余弦相似度预测未来微博热度变化。实验结果表明,BXpre在不同用户量级下输出的微博舆情热度排序结果更贴近真实数据,在混合量级测试条件下,BXpre的预测相关性指标达到了90.88%,相较于基于长短期记忆(LSTM)网络、极限梯度提升(XGBoost)算法和时序差值排序(TDR)的3种传统方法,分别提升了12.71、14.80和11.30个百分点;相较于ChatGPT和文心一言,分别提升了9.76和11.95个百分点。 展开更多
关键词 微博舆情热度分析预测 BERT模型 x-means算法 水军识别 社交网络分析
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基于SPU-McFxLMS算法的涡桨飞机舱内噪声主动控制研究
5
作者 沈昊 董宁娟 +3 位作者 薛青 陈逸笑 鹿澳沣 沈星 《振动.测试与诊断》 北大核心 2025年第3期594-599,627,628,共8页
涡桨飞机座舱的主动噪声控制系统普遍采用传统的多通道滤波x最小均方(multichannel filtered-x least mean square,简称McFxLMS)算法,该算法的计算量随着通道数的增加而激增,严重影响控制效果。针对该问题,基于连续局部迭代-McFxLMS(seq... 涡桨飞机座舱的主动噪声控制系统普遍采用传统的多通道滤波x最小均方(multichannel filtered-x least mean square,简称McFxLMS)算法,该算法的计算量随着通道数的增加而激增,严重影响控制效果。针对该问题,基于连续局部迭代-McFxLMS(sequential partial update-McFxLMS,简称SPU-McFxLMS)算法,开发了多通道主动噪声控制系统。SPU-McFxLMS算法通过更新部分滤波器权值,在保证收敛精度的同时能够显著降低计算复杂度。首先,对比分析了传统McFxLMS算法与SPU-McFxLMS算法的原理差异,通过理论推导证明其计算效率提升特性;其次,建立了算法仿真模型,通过仿真验证了理论分析结果;最后,基于SOM-TL6678核心板开发了16通道的主动噪声控制系统,并搭建飞机座舱地面模拟实验平台进行实验。结果表明,该系统在108 Hz和216 Hz双频噪声场景下,各位置的平均降噪量能够达到10 dB以上。 展开更多
关键词 主动噪声控制 多通道系统 滤波x最小均方算法 涡桨飞机舱内噪声
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基于FxLMS的舰船传导电磁干扰有源治理方法研究
6
作者 鲍敬源 钱超 +2 位作者 朱荣 朱浩东 马强 《武汉大学学报(工学版)》 北大核心 2025年第11期1805-1815,共11页
针对舰船直流供电系统中复杂谐波抑制难题,将滤波x最小均方(filtered-x least mean squares,FxLMS)算法应用于主动电力滤波器(active power filter,APF)以实现多频点谐波的主动抑制。通过构建仿真电路模型与决策树相位补偿方法,实现了... 针对舰船直流供电系统中复杂谐波抑制难题,将滤波x最小均方(filtered-x least mean squares,FxLMS)算法应用于主动电力滤波器(active power filter,APF)以实现多频点谐波的主动抑制。通过构建仿真电路模型与决策树相位补偿方法,实现了次级通道相位变化的预补偿,确保了FxLMS算法在APF应用中的准确性。仿真结果表明:系统在0.3 s算法运行时间内成功达到了30 dB的抑制效果,应用效率高;系统对相位补偿与频率检测误差有显著适应性,在±60°的相位补偿误差范围、±3 Hz频点检测偏差范围内稳定性良好,可为系统在实际复杂环境中的应用提供有力保障。 展开更多
关键词 主动噪声控制 滤波x最小均方算法 自适应滤波
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基于XRF与一维卷积神经网络的汽车保险杠分类与识别
7
作者 姜红 施磊 鞠晨阳 《工程塑料应用》 北大核心 2025年第6期134-139,共6页
为建立一种简便快速、准确可靠且无损的汽车保险杠分类方法,利用能量色散型X射线荧光光谱(XRF),在电压40 kV、电流60 mA、测试时间90 s时,对60个不同厂家、不同车型的汽车保险杠样品进行检测与分析。首先,对XRF检测出的保险杠9种主要元... 为建立一种简便快速、准确可靠且无损的汽车保险杠分类方法,利用能量色散型X射线荧光光谱(XRF),在电压40 kV、电流60 mA、测试时间90 s时,对60个不同厂家、不同车型的汽车保险杠样品进行检测与分析。首先,对XRF检测出的保险杠9种主要元素进行主成分分析降维和标准化处理,然后用K均值(K-means)聚类算法将60个样品分为4类,并采用高斯混合模型聚类算法探究聚类结果的准确性。同时,基于聚类结果构建一维卷积神经网络判别模型,在卷积层后插入了简易通道注意力模块,并增加全局池化压缩特征,提升模型判别预测能力,选用交叉熵损失评估模型的收敛性和训练效果。通过500轮的循环,发现损失函数逐渐下降并趋于稳定,该模型预测判别的综合准确率可达95.83%。建立的汽车保险杠分类方法简单快速、准确可靠且对样品无损伤,可以实现对汽车保险杠的快速识别和分类,有助于侦查人员追溯汽车保险杠的来源和流通渠道,也可为此类物证的检验鉴定提供技术支持。 展开更多
关键词 x射线荧光光谱 汽车保险杠 聚类算法 卷积神经网络 分类
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基于深度学习的X光安检违禁物品检测 被引量:1
8
作者 刘卫华 王蓉 +3 位作者 胡配雨 王建华 陈向南 陈壮 《中国人民公安大学学报(自然科学版)》 2025年第2期59-67,共9页
为确保国家公共安全,有效防范违禁品可能引发的安全隐患,X光安检违禁物品检测技术作为维护公共安全的关键手段之一,其检测准确性与检测效率的提升具有重要意义。对基于深度学习的X光安检违禁物品检测技术进行了探索,重点研究了RT-DETR... 为确保国家公共安全,有效防范违禁品可能引发的安全隐患,X光安检违禁物品检测技术作为维护公共安全的关键手段之一,其检测准确性与检测效率的提升具有重要意义。对基于深度学习的X光安检违禁物品检测技术进行了探索,重点研究了RT-DETR模型算法,并且在原模型基础上添加RC_EMA和DySample来改进R T-DETR模型,最后选取OPIXray数据集来进行实验验证。通过消融实验验证了改进后的模型在保持计算效率的同时,精确度、召回率和mAP@0.5指标都有显著提升。指标的提升不仅展示了深度学习在提高公共安全方面的潜力,而且为X光安检违禁物品检测技术的优化提供了有益的参考。 展开更多
关键词 国家公共安全 深度学习 x光安检 RT-DETR算法
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基于QSCSO-BLS和集成学习的锅炉NO_(x) 排放预估
9
作者 杨振勇 邢智炜 +1 位作者 刘磊 康静秋 《河北大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第6期661-672,共12页
锅炉选择性催化还原(selective catalytic reduction,SCR)系统NO_(x)排放测量存在实时性差、吹扫时测量异常的问题,精准的锅炉NO_(x)排放预估可以提高测量的实时性和准确性.为此,提出了一种基于QSCSO-BLS和集成学习的锅炉NO_(x)排放预... 锅炉选择性催化还原(selective catalytic reduction,SCR)系统NO_(x)排放测量存在实时性差、吹扫时测量异常的问题,精准的锅炉NO_(x)排放预估可以提高测量的实时性和准确性.为此,提出了一种基于QSCSO-BLS和集成学习的锅炉NO_(x)排放预估方法:在沙丘猫群算法(SCSO)中融合Lévy飞行策略和量子策略提出了改进沙丘猫群算法(QSCSO),对宽度学习系统(BLS)的权重、偏置进行优化,建立了QSCSO-BLS模型;采用QSCSO-BLS构造不同工况下的个体学习器,并使用参数回归方法将个体学习器输出和工况隶属度作为输入对结合器进行训练,得到BLS全工况NO_(x)排放预估的集成学习模型.以某660 MW火电机组SCR系统运行数据为算例进行验证,结果表明,所提方法可以提高NO_(x)预估的精度,为锅炉NO_(x)排放预估提供了新方法. 展开更多
关键词 NO_(x)预估 宽度学习系统 集成学习 沙丘猫群算法
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基于AI算法的胸部X线影像肺部病变的早期筛查系统 被引量:1
10
作者 郭华 李明毅 +3 位作者 朱品泽 王雪梅 周鲜 周刚 《影像科学与光化学》 2025年第4期134-144,共11页
目的:本文旨在开发一种基于AI算法的胸部X线影像肺部病变早期筛查系统,以提升肺部疾病(如肺癌、肺结核等)的早期诊断准确率和筛查效率。方法:系统采用深度学习中的卷积神经网络(CNN),对大规模标注的胸部X线影像数据进行训练,利用数据预... 目的:本文旨在开发一种基于AI算法的胸部X线影像肺部病变早期筛查系统,以提升肺部疾病(如肺癌、肺结核等)的早期诊断准确率和筛查效率。方法:系统采用深度学习中的卷积神经网络(CNN),对大规模标注的胸部X线影像数据进行训练,利用数据预处理、图像增强和特征提取技术,实现对肺部病变的自动识别和标记。结合多模态学习方法,将X线影像与其他临床数据融合,进一步提升模型的诊断能力。结果:实验结果显示,该系统在早期肺部病变检测中表现出卓越性能,准确率达到95%,召回率为94%,AUC-ROC值为0.96,能够有效识别早期难以发现的小病灶和不同类型的肺部病变。结论:基于AI算法的胸部X线影像筛查系统可为临床医生提供高效可靠的辅助工具,显著提高早期肺部病变筛查的准确性与效率,降低误诊率,为患者的早期治疗和良好预后提供重要支持,同时对公共卫生疾病防控具有积极意义。 展开更多
关键词 AI算法 胸部x线影像 肺部病变 早期筛查 卷积神经网络(CNN) 深度学习 自动特征提取 疾病检测 临床应用
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一种基于人工神经网络改进的脉冲X射线能谱测量解谱算法
11
作者 刘一宁 宋鸿鹄 +2 位作者 邱睿 衣宏昌 李君利 《现代应用物理》 2025年第1期125-132,共8页
随着激光装置功率密度与重复频率的提高,传统迭代解谱方法,如最小二乘法和期望最大法等,存在解谱速度慢、需要人工输入初始迭代能谱的问题,难以应对超短超强激光产生的脉冲X射线能谱的实时测量需求。针对该问题,提出了基于人工神经网络... 随着激光装置功率密度与重复频率的提高,传统迭代解谱方法,如最小二乘法和期望最大法等,存在解谱速度慢、需要人工输入初始迭代能谱的问题,难以应对超短超强激光产生的脉冲X射线能谱的实时测量需求。针对该问题,提出了基于人工神经网络模型的迭代解谱算法,并完成了算法的开发。使用PIC方法由激光实验参数模拟获得超热电子信息,将超热电子作为源项,利用MC方法模拟获得脉冲X射线能谱及能谱温度,从而建立激光实验参数与脉冲X射线能谱之间的关系。大量模拟获得了激光功率密度为10^(18)~10^(20)W·cm^(-2)的电子能谱及对应的X射线能谱温度,将其作为神经网络的数据集,在Matlab平台完成了神经网络模型的训练。与使用均匀分布谱作为输入谱的传统Gravel算法和EM算法进行对比研究,对本文算法的准确性与解谱速度等关键指标进行了验证测试。研究结果表明:本优化算法在均方差、平均相对偏离度、谱质量、运行速度以及能谱的特征温度准确性等方面均有所提高。目前该算法已成功应用于激光装置上。 展开更多
关键词 超短超强激光 脉冲x射线 能谱 神经网络 迭代解谱算法
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基于WOA-SVR的NO_(X)浓度预测研究
12
作者 赵启智 白鹤 汤吉昀 《科学技术创新》 2025年第18期88-91,共4页
NO_(X)对环境和人体健康危害极大,环保法规对电厂NO_(X)排放有严格的要求,降低NO_(X)的前提条件是对其精准的预测。以宁夏京能某电厂660 MW锅炉为研究对象,从DCS中提取到一段时间的数据,首先对数据进行预处理操作,通过归一化、特征提取... NO_(X)对环境和人体健康危害极大,环保法规对电厂NO_(X)排放有严格的要求,降低NO_(X)的前提条件是对其精准的预测。以宁夏京能某电厂660 MW锅炉为研究对象,从DCS中提取到一段时间的数据,首先对数据进行预处理操作,通过归一化、特征提取等方法得到满意的数据,后续使用WOA-SVR算法建立了锅炉SCR入口处NO_(X)浓度预测模型。研究结果表明,通过WOA-SVR建立的预测模型预测精度高,拟合能力和泛化能力优秀,其中决定系数R2的大小为0.939,接近1;均方根误差RMSE为5.80,误差小。该模型为本机组低NO_(X)排放提供了有力的指导。 展开更多
关键词 锅炉建模 鲸鱼优化算法 支持向量机 NO_(x)
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基于X射线数字图像处理的板型燃料元件芯体定位方法
13
作者 张小刚 俞东宝 +3 位作者 魏大庆 郑赛春 汪绍兴 曹微 《无损检测》 2025年第11期22-28,共7页
板型燃料元件是反应堆的关键部件,而芯体在成品燃料板中的相对位置对反应堆的安全性能和运行效率至关重要。以往的板型燃料元件加工主要依赖人工划线的方式,存在加工误差大、表面出现划伤和效率低等问题。为提高其检测、加工精度和效率... 板型燃料元件是反应堆的关键部件,而芯体在成品燃料板中的相对位置对反应堆的安全性能和运行效率至关重要。以往的板型燃料元件加工主要依赖人工划线的方式,存在加工误差大、表面出现划伤和效率低等问题。为提高其检测、加工精度和效率,提出了一种基于X射线图像处理的板型燃料元件芯体定位检测一体化的方法,开发了配套的数字图像处理算法,实现了芯体区域的自动识别和准确定位。试验结果表明,该系统在满足检测精度要求的前提下有效提高了生产检测效率,为板型燃料元件智能制造提供了可靠的解决方案。 展开更多
关键词 板型燃料元件 一体化加工 x射线检测 图像处理 芯体定位算法
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X射线脉冲星自主导航技术综述
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作者 赵欣 由四海 +2 位作者 孙楠 何兵 秦伟伟 《探测与控制学报》 北大核心 2025年第6期9-17,共9页
脉冲星导航技术是一门新兴的前沿自主导航技术,它以脉冲星的周期信号为导航信标,能使近地、深空以及星际飞行的飞行器实现完全自主导航,而不必依赖地基系统的支持,是开拓全新导航领域的潜在利器。鉴于脉冲星导航网络具备的高自主高可靠... 脉冲星导航技术是一门新兴的前沿自主导航技术,它以脉冲星的周期信号为导航信标,能使近地、深空以及星际飞行的飞行器实现完全自主导航,而不必依赖地基系统的支持,是开拓全新导航领域的潜在利器。鉴于脉冲星导航网络具备的高自主高可靠性优势,在强干扰等复杂战场环境下,仍能提供持续高精度导航服务,有极高的军事应用价值。从现代X射线脉冲星导航技术的发展及现状、X射线脉冲星导航原理、关键技术分析等方面对X射线脉冲星导航技术进行了深入地分析,并针对脉冲星自主导航技术的发展提出了合理化建议,为我国相关技术领域研究提供了参考。 展开更多
关键词 x射线脉冲星 自主导航 信号处理 导航滤波算法 导弹武器
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基于线性规划优化的X波段雷达衰减订正算法对比研究
15
作者 肖柳斯 陈生 +2 位作者 李艳萍 岳珊娜 赵琴 《气象研究与应用》 2025年第4期58-64,共7页
X波段天气雷达具有时空分辨率高的优势,但其信号在强降水下受雨滴衰减影响显著,易造成反射率因子低估,进而影响定量降水估计的精度。差分相位对衰减不敏感,是用于开展衰减订正的重要双偏振变量,由其导出的差分相位移率(K_(DP))是关键的... X波段天气雷达具有时空分辨率高的优势,但其信号在强降水下受雨滴衰减影响显著,易造成反射率因子低估,进而影响定量降水估计的精度。差分相位对衰减不敏感,是用于开展衰减订正的重要双偏振变量,由其导出的差分相位移率(K_(DP))是关键的中间参数。为此,本研究采用线性规划方法优化差分相位的距离分布,以提升K_(DP)数据质量;并开发钦州市X波段天气雷达自适应校正算法,与Z-K_(DP)混合算法对比分析。结果表明,自适应约束算法可有效订正反射率因子强度,订正效果优于Z-K_(DP)混合算法;基于该算法订正结果反演得到的定量降水估计,在空间和强度分布上均有改善,与直接基于K_(DP)反演结果一致性较高。然而该算法在不同方位和回波强度下的表现仍存在一定波动,反映出衰减订正模型和本地Z-R关系仍有优化的空间。 展开更多
关键词 x波段雷达 衰减订正 线性规划 自适应订正
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基于March X算法的SRAM BIST的设计 被引量:4
16
作者 冯国臣 沈绪榜 刘春燕 《微电子学与计算机》 CSCD 北大核心 2005年第12期44-47,共4页
针对LS-DSP中嵌入的128kbSRAM模块,讨论了基于MarchX算法的BIST电路的设计。根据SRAM的故障模型和测试算法的故障覆盖率,讨论了测试算法的选择、数据背景的产生;完成了基于MarchX算法的BIST电路的设计。128kbSRAMBIST电路的规模约为2000... 针对LS-DSP中嵌入的128kbSRAM模块,讨论了基于MarchX算法的BIST电路的设计。根据SRAM的故障模型和测试算法的故障覆盖率,讨论了测试算法的选择、数据背景的产生;完成了基于MarchX算法的BIST电路的设计。128kbSRAMBIST电路的规模约为2000门,仅占存储器面积的1.2%,故障覆盖率高于80%。 展开更多
关键词 SRAM.测试 MARCH算法 BIST
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基于滤波x-LMS算法的磁悬浮隔振器控制研究 被引量:18
17
作者 梁青 段小帅 +2 位作者 陈绍青 孟令雷 王永 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2010年第7期201-203,共3页
针对自行研制的磁悬浮隔振器进行自适应前馈控制,设计了基于滤波x最小均方(Filtered x Least Mean Square——滤波x-LMS)算法的控制律。为了将滤波x-LMS算法应用于带有非线性特性的磁悬浮隔振系统,对滤波x-LMS算法进行了改进。在磁悬浮... 针对自行研制的磁悬浮隔振器进行自适应前馈控制,设计了基于滤波x最小均方(Filtered x Least Mean Square——滤波x-LMS)算法的控制律。为了将滤波x-LMS算法应用于带有非线性特性的磁悬浮隔振系统,对滤波x-LMS算法进行了改进。在磁悬浮隔振系统上进行振动主动控制实验,实验结果表明,该控制算法取得了良好的减振效果。 展开更多
关键词 磁悬浮隔振器 自适应前馈控制 滤波x-LMS算法 振动主动控制 非线性
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一种新的滤波x-LMS算法研究 被引量:7
18
作者 李嘉全 王永 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2008年第3期5-7,16,共4页
次级通道阻尼特性对滤波x-LMS算法稳定性和收敛速度有较大影响。证明了对次级通道进行阻尼补偿可以显著提高滤波x-LMS算法性能;将两参数构型实现方法拓展到带有采样时延的离散系统,设计阻尼补偿子系统;将该子系统作为内环串入到滤波x-LM... 次级通道阻尼特性对滤波x-LMS算法稳定性和收敛速度有较大影响。证明了对次级通道进行阻尼补偿可以显著提高滤波x-LMS算法性能;将两参数构型实现方法拓展到带有采样时延的离散系统,设计阻尼补偿子系统;将该子系统作为内环串入到滤波x-LMS算法中。新的滤波x-LMS算法稳定性和收敛速度均有明显提高。仿真结果验证了所提出方法的有效性。 展开更多
关键词 滤波x—LMS算法 次级通道 稳定性 收敛速度 阻尼补偿
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神经网络与模拟退火算法结合的锅炉低NO_x燃烧优化 被引量:4
19
作者 周昊 钱欣平 +2 位作者 郑立刚 翁安心 岑可法 《环境科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2003年第6期63-67,共5页
对某 6 0 0MW燃煤电站锅炉进行了多工况热态NOx 排放特性测量 ,在利用多层前向神经网络对该锅炉的NOx 排放特性进行建模的基础上 ,将神经网络模型与模拟退火全局优化算法相结合 ,实现了锅炉的低NOx 燃烧的优化 ,计算得到可获得低NOx 排... 对某 6 0 0MW燃煤电站锅炉进行了多工况热态NOx 排放特性测量 ,在利用多层前向神经网络对该锅炉的NOx 排放特性进行建模的基础上 ,将神经网络模型与模拟退火全局优化算法相结合 ,实现了锅炉的低NOx 燃烧的优化 ,计算得到可获得低NOx 排放浓度的具体燃烧配风方案 .文中对 2种不同退火参数的模拟退火算法进行了比较 ,结果说明采用T0 =5 0K ,α=0 .6的参数可以获得较好的寻优效果 .本文研究结果为实现大型电站锅炉低NOx 燃烧控制的在线优化技术打下了基础 . 展开更多
关键词 锅炉 氮氧化物 模拟退火算法 燃煤电站 排放特性 多层前向神经网络
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基于次级通道前馈等效阻尼补偿的改进滤波x-LMS算法 被引量:3
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作者 李嘉全 王永 梁青 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2009年第4期113-116,共4页
研究了通过次级通道阻尼补偿提高滤波x-最小均方(Least Mean Square;LMS)算法性能的实现方法,提出了一种自适应前馈等效阻尼补偿方案;将前馈补偿器与自适应前馈控制器设计相结合,设计了基于前馈等效阻尼补偿的改进滤波x-LMS算法,改进算... 研究了通过次级通道阻尼补偿提高滤波x-最小均方(Least Mean Square;LMS)算法性能的实现方法,提出了一种自适应前馈等效阻尼补偿方案;将前馈补偿器与自适应前馈控制器设计相结合,设计了基于前馈等效阻尼补偿的改进滤波x-LMS算法,改进算法保持了滤波x-LMS算法结构简单、鲁棒性强等优点。以柔性悬臂梁前两阶模态振动为控制目标,分别采用两种算法进行了主动减振仿真实验,结果表明本文提出的改进滤波x-LMS算法具有更快的收敛速度。 展开更多
关键词 次级通道 前馈等效阻尼补偿 改进滤波x-LMS算法 鲁棒性 悬臂梁
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