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Absolute multi-pole encoder with a simple structure based on an improved gray code to enhance the resolution 被引量:1
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作者 刘勇 《Journal of Chongqing University》 CAS 2009年第3期181-187,共7页
We developed a novel absolute multi-pole encoder structure to improve the resolution of the multi-pole encoder, realize absolute output and reduce the manufacturing cost of the encoder. The structure includes two ring... We developed a novel absolute multi-pole encoder structure to improve the resolution of the multi-pole encoder, realize absolute output and reduce the manufacturing cost of the encoder. The structure includes two ring alnicos defined as index track and sub-division track, respectively. The index track is magnetized based on the improved gray code, with linear halls placed around the track evenly. The outputs of linear halls show the region the rotor belongs to. The sub-division track is magnetized to N-S-N-S (north-south-north-south), and the number of N-S pole pairs is determined by the index track. Three linear hall sensors with an air-gap of 2 mm are used to translate the magnetic filed to voltage signals. The relative offset in a single N-S is obtained through look-up. The magnetic encoder is calibrated using a higher-resolution incremental optical encoder. The pulse output from the optical encoder and hall signals from the magnetic encoder are sampled at the same time and transmitted to a computer, and the relation between them is calculated, and stored in the FLASH of MCU (micro controller unit) for look-up. In the working state, the absolute angle is derived by looking-up with hall signals. The structure is simple and the manufacturing cost is very low and suitable for mass production. 展开更多
关键词 signal encoding magnetic encoder improved gray code absolute output
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Improved Real-Coded Genetic Algorithm Solution for Unit Commitment Problem Considering Energy Saving and Emission Reduction Demands
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作者 潘谦 何星 +2 位作者 蔡云泽 王治华 苏凡 《Journal of Shanghai Jiaotong university(Science)》 EI 2015年第2期218-223,共6页
Unit commitment(UC), as a typical optimization problem in electric power system, faces new challenges as energy saving and emission reduction get more and more important in the way to a more environmentally friendly s... Unit commitment(UC), as a typical optimization problem in electric power system, faces new challenges as energy saving and emission reduction get more and more important in the way to a more environmentally friendly society. To meet these challenges, we propose a UC model considering energy saving and emission reduction. By using real-number coding method, swap-window and hill-climbing operators, we present an improved real-coded genetic algorithm(IRGA) for UC. Compared with other algorithms approach to the proposed UC problem, the IRGA solution shows an improvement in effectiveness and computational time. 展开更多
关键词 genetic algorithm(GA) unit commitment(UC) improved real-number encoding
原文传递
Optimizing microseismic sensor networks in underground space using Cramér–Rao Lower Bound and improved genetic encoding
3
作者 Yichao Rui Jie Chen +3 位作者 Junsheng Du Xiang Peng Zelin Zhou Chun Zhu 《Underground Space》 2025年第4期307-326,共20页
The layout of a sensor network is a critical determinant of the precision and reliability of microseismic source localization.Addressing the impact of sensor network configuration on positioning accuracy,this paper in... The layout of a sensor network is a critical determinant of the precision and reliability of microseismic source localization.Addressing the impact of sensor network configuration on positioning accuracy,this paper introduces an innovative approach to sensor network optimization in underground space.It utilizes the Cramér-Rao Lower Bound principle to formulate an optimization function for the sensor network layout,followed by the deployment of an enhanced genetic encoding to solve this function and determine the optimal layout.The efficacy of proposed method is rigorously tested through simulation experiments and pencil-lead break experiments,substantiating its superiority.Its practical utility is further demonstrated through its application in a mining process within underground spaces,where the optimized sensor network solved by the proposed method achieves remarkable localization accuracy of 15 m with an accuracy rate of 4.22%in on-site blasting experiments.Moreover,the study elucidates general principles for sensor network layout that can inform the strategic placement of sensors in standard monitoring systems. 展开更多
关键词 Underground space Sensor network optimization Microseismic monitoring Cramer-Rao Lower Bound improved genetic encoding
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基于多模型融合的轴承剩余寿命预测方法 被引量:3
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作者 第轩 肖旺 +1 位作者 王庆锋 宋运锋 《计算机集成制造系统》 北大核心 2025年第7期2412-2424,共13页
准确预测滚动轴承的剩余使用寿命对于保证机械系统的安全运行和制定维修策略具有重要意义。然而,在实际工业应用中,由于工况的变化和环境噪声的干扰,从采集到的信号中提取有用特征十分困难。此外,还存在首次预测时间(FPT)测定模型准确... 准确预测滚动轴承的剩余使用寿命对于保证机械系统的安全运行和制定维修策略具有重要意义。然而,在实际工业应用中,由于工况的变化和环境噪声的干扰,从采集到的信号中提取有用特征十分困难。此外,还存在首次预测时间(FPT)测定模型准确度较低以及趋势分析模型过于简单等问题。上述问题使得机械设备剩余使用寿命(RUL)的高精度预测变得极具挑战。为此,提出了多模型融合的轴承剩余使用寿命预测新方法:首先,构建了结合改进深度森林(GADF)的健康指标模型和结合自注意力机制的自编码器(SAAE)的FPT测定模型;随后,基于FPT测定结果构建粒子滤波模型进行健康指标的趋势分析,最终得到机械设备的剩余使用寿命。实验验证表明,所提方法相较于其他方法具有较高的预测精度。 展开更多
关键词 剩余寿命预测 滚动轴承 长短时记忆神经网路 卷积神经网络 改进的深度森林 健康指标 粒子滤波 自编码器 自注意力机制
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基于IWOA-BERT的磨煤机故障预警 被引量:2
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作者 段明达 张胜 《振动与冲击》 北大核心 2025年第11期288-294,共7页
实现磨煤机的故障预警技术可以降低事故发生率,针对其运行中随机扰动多,且故障早期阶段不易判断的特点,提出了一种基于改进鲸鱼算法优化BERT(bidirectional encoder representations from transformers)模型的故障预警方法。首先,通过... 实现磨煤机的故障预警技术可以降低事故发生率,针对其运行中随机扰动多,且故障早期阶段不易判断的特点,提出了一种基于改进鲸鱼算法优化BERT(bidirectional encoder representations from transformers)模型的故障预警方法。首先,通过改进传统鲸鱼算法的收敛因子和引入高斯变异算子来增强算法的寻优能力;其次,选取与磨煤机故障相关的特征参数作为建模变量,利用改进鲸鱼算法优化BERT模型的超参数,建立故障预警模型;然后,计算正常状态数据中每个滑动窗口的相似度均值,选取最小值乘以阈值系数确定预警阈值;最后,根据专家系统推理预警时刻的故障类型并给出检修指导。将所提方法应用于某350 MW机组磨煤机的运行中,结果表明模型的预测准确率高,且能提前24 s给出预警信息,为工程应用提供了参考。 展开更多
关键词 磨煤机 故障预警 BERT算法 改进鲸鱼优化算法(IWOA) 专家系统
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基于压缩图像与YOLOv5模型的架空输电线路缺陷检测技术 被引量:3
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作者 刘敏 姜亮 +2 位作者 田杨阳 张璐 陈岑 《沈阳工业大学学报》 北大核心 2025年第2期152-159,共8页
【目的】输电线路作为电能传输和使用过程中的重要环节,其安全稳定对电力系统的正常运行起着至关重要的作用,因此输电线路日常巡检具有重要作用。重大事故通常由微小缺陷隐患发展而来,日常巡检通常采用人工、无人机、可视化通道等手段,... 【目的】输电线路作为电能传输和使用过程中的重要环节,其安全稳定对电力系统的正常运行起着至关重要的作用,因此输电线路日常巡检具有重要作用。重大事故通常由微小缺陷隐患发展而来,日常巡检通常采用人工、无人机、可视化通道等手段,无论何种方式都需要处理大量可视化、红外或者紫外照片。但由于输电线路的特殊性,架设条件涉及多种环境,其巡检图像背景通常较为复杂,采用人工复核审查的方式精度较高,但对经验依赖较大且效率极低。如何快速、准确地识别架空线路巡检图片是架空输电线路缺陷识别的关键。传统输电线路巡检图片识别方法在复杂背景的干扰下,容易出现缺陷识别精确度不高的问题。【方法】为提高架空输电线路巡检图像复杂背景下的检测准确率,提出了一种兼顾识别效率和准确性的缺陷检测方法。基于压缩图像技术并结合YOLOv5模型,设计了一种基于稀疏卷积的非对称特征聚合压缩算法,将原始图像通过编码减少图像存储所需空间以便于存储和传输,经过信息通道传输到解密器后,再将压缩图像进行解码复原以提升局部集合特征的学习效率。同时,通过融入通道空间注意力模块从特征图中得到注意力通道权重矩阵和空间权重矩阵,并通过权重矩阵判断特征图区域的重要程度,完成对YOLOv5模型处理效率的提升。【结果】将压缩恢复后的图像输入改进YOLOv5模型中,利用通道注意力模块(CAM)和空间注意力模块(SAM)分别对图像进行通道与空间上的注意力数据处理,通过全局平均池化和最大池化处理增强目标区域的特征,并引入空间注意力模块增强通道注意力对特征位置信息的关注,以检测出存在缺陷的设备,并通过实验验证了方法的有效性。【结论】以某架空线路的巡检图像数据集为基础,对检测方法开展训练与测试,结果表明,巡检图像经所提技术压缩后,尺寸明显减小,恢复后的图像尺寸较原图约降低了3 MB且未出现失真;改进YOLOv5模型具有较高的检测精确度,其检测准确率和时间分别为0.91和0.87 s,算法在降低图像尺寸提升检测速度的同时保证了检测准确率。 展开更多
关键词 架空输电线路 缺陷检测 图像压缩 改进YOLOv5模型 非对称特征聚合编解码网络 通道空间注意力模块 逐通道稀疏残差卷积 检测准确率
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一种基于密码的激光编码抗干扰技术研究
7
作者 史建 何訸 +1 位作者 陈祥东 朱王小江 《通信技术》 2025年第7期711-718,共8页
分析了激光制导的原理和缺陷,重点探讨了基于密码的激光制导设备抗干扰的关键技术,提出了一种基于改进高级加密标准(Advanced Encryption Standard,AES)加密算法的激光编码抗干扰方法。通过对AES算法进行轻量化轮数优化,引入动态扰动输... 分析了激光制导的原理和缺陷,重点探讨了基于密码的激光制导设备抗干扰的关键技术,提出了一种基于改进高级加密标准(Advanced Encryption Standard,AES)加密算法的激光编码抗干扰方法。通过对AES算法进行轻量化轮数优化,引入动态扰动输入机制和密钥滚动更新机制,生成无固定重复频率、周期性随机分布的脉冲时间间隔序列,以提升编码序列的动态性、随机性和不可预测性。然后,基于系统建模与仿真实验,在高重频干扰环境下,对比分析了传统编码、原始AES加密编码和改进AES加密编码的导引信号覆盖率,并设计了消融实验,以验证各改进模块的有效性。研究表明,所提方法能够显著增强激光制导系统在强干扰环境下的生存能力和作战效能,具有良好的工程应用前景和推广价值。 展开更多
关键词 激光制导 抗干扰 密码编码 改进的AES算法
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基于改进卡尔曼滤波算法的振镜系统动态误差补偿方法研究
8
作者 张泽林 陈光胜 《机电工程》 北大核心 2025年第10期1960-1969,共10页
围绕振镜电机系统中动态误差对控制性能的影响问题,分析了光栅编码器动态误差的来源,构建了误差数学模型,提出了基于速度动态调整观测噪声协方差的改进卡尔曼滤波算法,并将其嵌入了三环PID控制结构中,验证了改进卡尔曼滤波算法的有效性... 围绕振镜电机系统中动态误差对控制性能的影响问题,分析了光栅编码器动态误差的来源,构建了误差数学模型,提出了基于速度动态调整观测噪声协方差的改进卡尔曼滤波算法,并将其嵌入了三环PID控制结构中,验证了改进卡尔曼滤波算法的有效性。首先,从振镜电机中光栅编码器直流分量及幅值误差和轴系晃动误差两方面入手,建立了误差随转速变化规律的数学模型,揭示了动态条件下编码器信号的内在特性;然后,基于上述理论分析,设计了一种改进型卡尔曼滤波算法,实时调整了观测噪声协方差,提高了滤波效果,并动态补偿了传统滤波方法在低速环境中易出现的偏差问题,设计了三环比例-积分-微分(PID)控制器以实现振镜电机控制;最后,为验证改进卡尔曼滤波算法的有效性,搭建了振镜电机实验平台,对系统在阶跃信号和正弦波信号输入下的响应进行了详细测试,重点考察了均方误差、峰峰误差及误差极值等指标。研究结果表明:在各项性能指标上,改进卡尔曼滤波算法均显著优于直接差分估计及常规卡尔曼滤波方法,其中在10 mrad/ms的速度条件下,均方误差比传统卡尔曼滤波降低了29%,比直接差分方法降低了96.7%。改进卡尔曼滤波算法提高了振镜系统的精度和稳定性。 展开更多
关键词 光学仪器 振镜电机控制 速度动态调整观测噪声协方差 光栅编码器 动态误差分析 改进卡尔曼滤波器 比例-积分-微分
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多通道高速通信数据改进LZW压缩算法仿真
9
作者 严承启 李锦明 《计算机仿真》 2025年第3期289-293,共5页
多通道高速通信传输的数据量大,需要快速、高效地对其处理和压缩。但大多数压缩技术在数据压缩过程中编码程序设计不合理,导致数据压缩结果不理想。因此,设计一种多通道高速通信数据改进串表(Lemple-Ziv-Welch,LZW)压缩算法。采用动态... 多通道高速通信传输的数据量大,需要快速、高效地对其处理和压缩。但大多数压缩技术在数据压缩过程中编码程序设计不合理,导致数据压缩结果不理想。因此,设计一种多通道高速通信数据改进串表(Lemple-Ziv-Welch,LZW)压缩算法。采用动态编码方式更换传统特定位宽编码方式,根据数据情况合理调整各码字长度;使用有限状态熵编码优化字符匹配方案,通过码流状态找出变长码字与字典的索引,提升字符匹配效率,解决短序列编码存在压缩性能低问题;采用哈希函数、平均搜索长度改进字典搜索方式,即按照关键字得出各节点存储位置,提升字符串的搜索速度。实验结果表明,改进方法的数据压缩比保持在0.2以内,且压缩精度高,能降低压缩流程的复杂度,可推广使用。 展开更多
关键词 通信数据 改进压缩算法 冗余数据 动态编码 码字长度 字符
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基于S变换与改进AlexNet网络的滚动轴承故障智能诊断 被引量:1
10
作者 雷兵 李响 +1 位作者 陈红 唐佳桃 《机电工程技术》 2025年第19期70-76,88,共8页
针对传统故障识别方法中信息时间序列关联性特征提取不充分,导致故障诊断识别准确率低的问题,将S变换图编码方法引入滚动轴承故障识别中,提出基于S变换与改进AlexNet网络的滚动轴承故障智能诊断方法。采用S变换图编码技术将一维振动信... 针对传统故障识别方法中信息时间序列关联性特征提取不充分,导致故障诊断识别准确率低的问题,将S变换图编码方法引入滚动轴承故障识别中,提出基于S变换与改进AlexNet网络的滚动轴承故障智能诊断方法。采用S变换图编码技术将一维振动信号转换成二维图像特征数据,有效避免微弱特征信息丢失;将转换后的二维图像尺寸调整至合适大小,最后利用改进AlexNet网络的自适应特征提取能力,实现滚动轴承故障智能识别。基于故障模拟实验平台采集的轴承故障数据进行验证,结果表明:与其他图编码方法和改进的LeNet、SVM分类器方法相比,所提方法轴承故障识别准确率达99.57%,具有更高的识别准确率和更好的泛化性能。 展开更多
关键词 滚动轴承 S变换 故障智能识别 图编码方法 改进AlexNet网络 二维图像
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融合稀疏编码器和改进蚁群算法的电力系统负荷预测算法设计
11
作者 史盛亮 《电器与能效管理技术》 2025年第11期26-31,58,共7页
针对新能源并网环境下传统负荷预测算法解决复杂非线性关系与不确定因素的能力不足问题,提出一种融合稀疏编码器与改进蚁群算法的新型电力系统智能负荷预测模型。首先,通过构建带正则化约束的稀疏编码器,有效提取负荷数据的深层特征,增... 针对新能源并网环境下传统负荷预测算法解决复杂非线性关系与不确定因素的能力不足问题,提出一种融合稀疏编码器与改进蚁群算法的新型电力系统智能负荷预测模型。首先,通过构建带正则化约束的稀疏编码器,有效提取负荷数据的深层特征,增强编码器的泛化能力;然后,引入动态领域搜索机制形成改进蚁群算法,显著提升复杂场景下的全局搜索能力和收敛效率;最后,基于历史负荷数据进行模型训练和对比验证。实验结果表明所提算法的负荷预测准确率可达97.9%,较传统方法提升约20%,为智能电网调度和能源互联网的可持续发展提供了有效的技术支撑。 展开更多
关键词 负荷预测 稀疏编码器 改进蚁群算法 历史数据 实验对比
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基于改进复数编码共生生物搜索算法的光伏模型参数辨识
12
作者 孙志媛 刘默斯 +1 位作者 周荣蓉 冀婉玉 《电力需求侧管理》 2025年第2期21-26,共6页
由于光伏模型具有多模态和非线性的特点,其参数辨识是一个具有挑战性的问题。鉴于传统算法在光伏模型参数辨识领域所面临的可靠性不足、精度低下、易于陷入局部最优解及早熟收敛的局限,提出了一种改进型复数编码共生生物搜索算法(improv... 由于光伏模型具有多模态和非线性的特点,其参数辨识是一个具有挑战性的问题。鉴于传统算法在光伏模型参数辨识领域所面临的可靠性不足、精度低下、易于陷入局部最优解及早熟收敛的局限,提出了一种改进型复数编码共生生物搜索算法(improved complex valued encoding symbiotic organisms search,ICSOS)用于光伏模型参数辨识。为增强传统共生生物搜索算法的寻优能力,引入了复数编码机制,由原先的一维实数编码拓展至二维复数编码空间,以扩大群体的搜索范围,增强算法的寻优能力和速度。仿真验证表明所提出的改进算法在单二极管模型和光伏组件模型参数辨识过程中均具有良好的适用性,与其他优化算法相比,ICSOS算法能够获得更低的均方根误差(root mean square error,RMSE),且能够快速寻优,有效减少预测误差,提高参数识别的精度。 展开更多
关键词 光伏模型 参数辨识 复数编码 改进型共生生物搜索算法
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PDCA持续质量改进在提高住院病案首页主要诊断编码正确率中的价值
13
作者 刘玲 黄媚 《中国卫生产业》 2025年第24期92-95,共4页
目的分析PDCA持续质量改进对住院病案首页主要诊断编码正确率的影响。方法选取2024年1—12月苏州市第九人民医院500名医务人员作为研究对象,2024年1—6月作为对照组,实施常规管理;2024年7—12月作为观察组,实施PDCA持续质量改进管理,每... 目的分析PDCA持续质量改进对住院病案首页主要诊断编码正确率的影响。方法选取2024年1—12月苏州市第九人民医院500名医务人员作为研究对象,2024年1—6月作为对照组,实施常规管理;2024年7—12月作为观察组,实施PDCA持续质量改进管理,每组各抽取3000份住院病案。比较两组编码错误率及病案管理质量。结果观察组编码错误率为2.43%(73/3000),低于对照组的4.40%(132/3000),差异有统计学意义(χ^(2)=17.581,P<0.05)。观察组诊断与编码不匹配、疾病编码未按规则合并、手术编码不准及直接套用类似编码率均低于对照组,差异均有统计学意义(P均<0.05)。观察组病案管理质量评分均高于对照组,差异均有统计学意义(P均<0.05)。结论经PDCA持续质量管理可有效提高住院病案首页主要诊断编码的正确率,减少病案错误发生,有效保障病案管理质量。 展开更多
关键词 PDCA持续质量改进 住院病案首页 主要诊断编码 编码正确率
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基于多重卷积组合大模型的光伏出力预测
14
作者 殷林飞 张依玲 《综合智慧能源》 2025年第4期63-72,共10页
针对光伏出力预测准确率较低的问题,提出一种多重卷积组合大模型,即三重卷积神经网络(TCNNs)、权重全连接回归网络(WFRN)和改进的双向编码器表征网络(IBERT)的组合预测模型。TCNNs采用多种尺寸的卷积核由浅入深高效挖掘光伏数据的特征信... 针对光伏出力预测准确率较低的问题,提出一种多重卷积组合大模型,即三重卷积神经网络(TCNNs)、权重全连接回归网络(WFRN)和改进的双向编码器表征网络(IBERT)的组合预测模型。TCNNs采用多种尺寸的卷积核由浅入深高效挖掘光伏数据的特征信息;WFRN利用粒子群优化算法优化2个深度神经网络预测输出的权重系数,提高预测精度;整合TCNNs和WFRN的预测结果并输入到IBERT的大模型中训练,利用IBERT的注意力机制实现可解释性的特征分析,从而确定最终光伏出力预测值。将TCNNs-WFRN-IBERT用于预测巴西纳塔尔市提前1d每小时的光伏出力,用实际光伏出力和气象数据进行仿真试验并与38种算法作对比。试验结果表明,TCNNs-WFRN-IBERT模型的平均绝对误差、均方误差和均方根误差分别为22.61 W,1818.20 W2和42.64 W。经对比,TCNNs-WFRN-IBERT的各评价指标均低于其他模型,且MAE数值比其他38种对比模型相对至少小2.71%,验证了所提模型的有效性。 展开更多
关键词 三重卷积神经网络 权重全连接回归网络 改进的双向编码器表征网络 光伏出力预测 多重卷积组合大模型 注意力机制
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基于改进SAE-SOFTMAX的模拟电路故障诊断方法 被引量:18
15
作者 袁莉芬 宁暑光 +2 位作者 何怡刚 张朝龙 吕密 《电子测量与仪器学报》 CSCD 北大核心 2018年第7期36-45,共10页
针对传统神经网络存在层次太少以及梯度扩散问题,导致基于传统神经网络的模拟电路故障诊断效果不佳,提出一种基于堆叠自动编码器-柔性最大值分类器(SAE-SOFTMAX)的模拟电路故障诊断方法。通过搭建深层次SAE和SOFTMAX分类器的深度学习框... 针对传统神经网络存在层次太少以及梯度扩散问题,导致基于传统神经网络的模拟电路故障诊断效果不佳,提出一种基于堆叠自动编码器-柔性最大值分类器(SAE-SOFTMAX)的模拟电路故障诊断方法。通过搭建深层次SAE和SOFTMAX分类器的深度学习框架,利用预训练与微调的方法完成整体网络的训练。为提高网络泛化能力,使用Dropout技术对网络加以改进优化,以此提取电子电路的底层稀疏特征并完成故障模式的自动识别分类。实例研究同时给出了几种传统神经网络的诊断效果作为对比实验。实验结果说明,所提方法诊断效果与相关评价参数性能优于传统神经网络。最终得到结论,基于改进SAESOFTMAX网络架构与分层训练机制的电子电路故障诊断方法,其整体性能有所提高诊断效果更好,优于传统的神经网络故障诊断方法。 展开更多
关键词 模拟电路 故障诊断 改进堆叠自动编码器 柔性最大值分类器 深度学习
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基于FCNN和ICAE的SAR图像目标识别方法 被引量:10
16
作者 喻玲娟 王亚东 +2 位作者 谢晓春 林赟 洪文 《雷达学报(中英文)》 CSCD 北大核心 2018年第5期622-631,共10页
近年来,基于卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)的合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar, SAR)图像目标识别得到深入研究。全卷积神经网络(Fully Convolutional Neural Network, FCNN)是CNN结构上的改进,它比CNN能获得... 近年来,基于卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)的合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar, SAR)图像目标识别得到深入研究。全卷积神经网络(Fully Convolutional Neural Network, FCNN)是CNN结构上的改进,它比CNN能获得更高的识别率,但在训练过程中仍需要大量的带标签训练样本。该文提出一种基于FCNN和改进的卷积自编码器(Improved Convolutional Auto-Encoder, ICAE)的SAR图像目标识别方法,即先用ICAE无监督训练方式获得的编码器网络参数初始化FCNN的部分参数,后用带标签训练样本对FCNN进行训练。基于MSTAR数据集的十类目标分类实验结果表明,在不扩充带标签训练样本的情况下,该方法不仅能获得98.14%的平均正确识别率,而且具有较强的抗噪声能力。 展开更多
关键词 合成孔径雷达 自动目标识别 全卷积神经网络 卷积自编码器 改进的卷积自编码器
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基于稀疏分解的交通图像压缩 被引量:6
17
作者 王庆 张葛祥 +1 位作者 荣海娜 张雪白 《公路交通科技》 CAS CSCD 北大核心 2010年第6期112-116,共5页
随着道路实时监控系统的广泛应用,需要处理的数据量激增,为了解决传统图像压缩方法随压缩比增大解码图像质量急剧下降的问题,提出一种新的基于稀疏分解的交通图像压缩算法。该算法将稀疏分解引入到交通图像压缩中,先根据交通图像特点,... 随着道路实时监控系统的广泛应用,需要处理的数据量激增,为了解决传统图像压缩方法随压缩比增大解码图像质量急剧下降的问题,提出一种新的基于稀疏分解的交通图像压缩算法。该算法将稀疏分解引入到交通图像压缩中,先根据交通图像特点,引入背景差法对交通图像进行预处理,然后采用稀疏分解算法对图像进行分解,最后通过分析交通图像稀疏分解后的数据分布规律,并根据低比特率图像压缩要求,提出改进的排序差分编码方案进行编码,以期在低比特率下,获得较好的解码图像质量。仿真试验结果表明,与现有的排序差分编码算法相比,该算法能够更有效地实现交通图像的压缩,相同压缩比下,解码图像有更高的峰值信噪比和主观图像质量。 展开更多
关键词 交通工程 交通图像压缩 改进编码方案 稀疏分解 背景差法
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基于改进遗传算法的水电经济调度 被引量:10
18
作者 刘建明 李茂军 《电力系统及其自动化学报》 CSCD 北大核心 2007年第5期39-44,共6页
传统遗传算法求解电力系统水电经济调度时效率不高,故提出了一种改进遗传算法。该算法采用实数编码,将染色体表示成矩阵形式;并设计了基因行算术交叉算子、基因行变异算子和基因列调整算子三种改进遗传算子,方便了在遗传过程中对约束条... 传统遗传算法求解电力系统水电经济调度时效率不高,故提出了一种改进遗传算法。该算法采用实数编码,将染色体表示成矩阵形式;并设计了基因行算术交叉算子、基因行变异算子和基因列调整算子三种改进遗传算子,方便了在遗传过程中对约束条件的处理,提高了算法的搜索效率;改进的选择方式较好地避免了有用遗传信息的丢失。仿真结果表明,该算法与传统遗传算法相比,提高了计算效率,有利于获得全局最优解。 展开更多
关键词 遗传算法 实数编码 改进遗传算子 经济调度
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基于改进正余弦算法优化堆叠降噪自动编码器的电机轴承故障诊断 被引量:28
19
作者 李兵 梁舒奇 +2 位作者 单万宁 曾文波 何怡刚 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2022年第16期4084-4093,共10页
轴承是电机的重要组成部分,其故障振动信号存在噪声干扰,导致特征提取困难,堆叠降噪自动编码器(SDAE)通过将输入数据随机置零训练网络可以有效抑制噪声干扰。此外,不理想的超参数组合易引起SDAE诊断性能不佳。因此,提出一种基于改进正... 轴承是电机的重要组成部分,其故障振动信号存在噪声干扰,导致特征提取困难,堆叠降噪自动编码器(SDAE)通过将输入数据随机置零训练网络可以有效抑制噪声干扰。此外,不理想的超参数组合易引起SDAE诊断性能不佳。因此,提出一种基于改进正余弦算法(ISCA)优化SDAE的电机轴承故障诊断方法。首先,在改进正余弦算法(SCA)粒子值更新公式中引入非线性惯性权重并对控制参数加入余弦变化构造ISCA,利用ISCA对SDAE超参数自适应选取;其次,利用具有最优网络结构的SDAE模型的无监督自学习特征提取方法提取振动信号特征参数,从而实现更好的故障诊断效果。仿真及现场实验结果表明,该方法收敛速度快、诊断准确率高,而且具有较强的鲁棒性,在电机轴承故障诊断方面具有较好的应用前景。 展开更多
关键词 堆叠降噪自动编码器 改进正余弦算法 电机轴承 故障诊断 自适应
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基于改进遗传算法的高值医疗设备优化管理方法 被引量:7
20
作者 赵锋 刘阳 +1 位作者 曹凤 李丞 《中国医学物理学杂志》 CSCD 2023年第10期1291-1294,共4页
提出了一种基于改进遗传算法的高值医疗设备优化管理方法。根据高值医疗设备优化管理的目标随机生成一组初始解,根据个体的适应度值选择父代个体,采用二进制编码的方式结合遗传算子逐步改进种群适应度,充分发挥遗传算法的寻优能力。将... 提出了一种基于改进遗传算法的高值医疗设备优化管理方法。根据高值医疗设备优化管理的目标随机生成一组初始解,根据个体的适应度值选择父代个体,采用二进制编码的方式结合遗传算子逐步改进种群适应度,充分发挥遗传算法的寻优能力。将所提方法应用到某医院高值医疗设备管理数据集中,结果表明基于改进遗传算法优化高值医疗设备管理的方法能够有效地降低管理成本,且明显优于粒子群算法与模拟退火算法,验证了所提出方法的有效性。 展开更多
关键词 高值医疗设备 改进遗传算法 二进制编码 优化管理
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