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Optimal Stochastic Scheduling Strategy of Multi-vector Energy Complex Integrated with Full-blown Power-to-biomethane Model
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作者 Guanwei Zeng Chengxi Liu +2 位作者 Minfang Liao Yongjian Luo Xuzhu Dong 《Journal of Modern Power Systems and Clean Energy》 SCIE EI CSCD 2024年第3期863-873,共11页
We propose an optimal stochastic scheduling strategy for a multi-vector energy complex(MEC),considering a fullblown model of the power-to-biomethane(Pt M)process.Unlike conventional optimization that uses a simple eff... We propose an optimal stochastic scheduling strategy for a multi-vector energy complex(MEC),considering a fullblown model of the power-to-biomethane(Pt M)process.Unlike conventional optimization that uses a simple efficiency coefficient to coarsely model energy conversion between electricity and biomethane,a detailed Pt M model is introduced to emphasize the reactor kinetics and chemical equilibria of methanation.This model crystallizes the interactions between the Pt M process and MEC flexibility,allowing to adjust the operating condition of the methanation reactor for optimal MEC operation in stochastic scenarios.Temperature optimization and flowsheet design of the Pt M process increase the average selectivity of methane(i.e.,ratio between net biomethane production and hydrogen consumption)up to 83.7%in the proposed synthesis flowsheet.Simulation results can provide information and predictions to operators about the optimal operating conditions of a Pt M unit while improving the MEC flexibility. 展开更多
关键词 multi-vector energy complex optimal stochastic scheduling power-to-biomethane unit process synthesis natural gas
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基于隐含特征和SIFT方法的SAR图像多尺度配准
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作者 蒙倩颜 闫立誉 +1 位作者 叶俊明 邓云逸 《现代电子技术》 北大核心 2026年第1期54-58,共5页
为改善SAR图像配准过程中特征点分布不均、匹配质量不足等问题,文中提出基于隐含特征和SIFT方法的SAR图像多尺度配准方法。该方法对SAR图像进行极化分解后,使用过Wishart分布方式描述SAR图像相干矩阵梯度,再使用分辨单元1到2方式对SAR图... 为改善SAR图像配准过程中特征点分布不均、匹配质量不足等问题,文中提出基于隐含特征和SIFT方法的SAR图像多尺度配准方法。该方法对SAR图像进行极化分解后,使用过Wishart分布方式描述SAR图像相干矩阵梯度,再使用分辨单元1到2方式对SAR图像Wishart梯度进行描述,得到单级化SAR图像比值梯度,该比值梯度为SAR图像隐含特征,同时使用SIFT方法建立SAR多尺度空间,在该多尺度空间内生成SAR图像的降采样图像,在该降采样图像的基础上,计算单级化SAR图像比值梯度,依据SAR图像隐含特征确定SAR图像特征极值点和特征点主方向后,生成均匀的SAR图像多尺度配准特征描述向量,再通过欧氏距离来描述SAR图像多尺度配准特征描述向量之间的距离,实现SAR图像多尺度配准。实验结果表明:该方法提取SAR图像隐含特征能力较强,可在SAR图像存在缩放和旋转的情况下高质量实现多尺度配准,应用性较好。 展开更多
关键词 隐含特征 SIFT方法 SAR图像 多尺度配准 极化分解 Wishart梯度 特征极值点 描述向量
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基于改进多矢量选择的永磁同步电机鲁棒模型预测定子磁链控制 被引量:1
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作者 何静 李宗俞 吴公平 《科学技术与工程》 北大核心 2025年第2期610-620,共11页
针对永磁同步电机(permanent magnet synchronous motor,PMSM)传统模型预测磁链控制(model predictive control,MPFC)系统稳态误差大、参数鲁棒性较差的问题,提出了一种基于定子磁链预测误差矢量分析的永磁同步电机多电压矢量选择方法... 针对永磁同步电机(permanent magnet synchronous motor,PMSM)传统模型预测磁链控制(model predictive control,MPFC)系统稳态误差大、参数鲁棒性较差的问题,提出了一种基于定子磁链预测误差矢量分析的永磁同步电机多电压矢量选择方法。首先,在两相静止坐标系下依据轴线划分扇区,制定了判断磁链误差矢量所在区域的多电压矢量选择标准。然后,采用定子磁链预测值和两相静止坐标系定子磁链价值函数计算各电压矢量作用时间,改进了传统模型预测寻优过程。此外,设计了一种考虑电阻、电感参数失配的离散滑模定子磁链观测器,进一步提升了系统的参数鲁棒性。最后,通过仿真和实验验证了本文所提预测定子磁链控制方法的有效性和可行性,系统在参数失配情况下仍具有良好的稳态性能,显著减小了定子磁链与电磁转矩脉动。 展开更多
关键词 永磁同步电机 模型预测磁链控制 多电压矢量 参数鲁棒性
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基于多尺度量化特征的视频异常行为检测算法
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作者 马建红 王亚辉 +1 位作者 靳岩 卫权岗 《郑州大学学报(理学版)》 北大核心 2025年第5期39-45,共7页
视频异常行为检测在监控安防领域具有很高的应用价值。针对生成视频帧的自编码器模型在编码器与解码器间进行跳跃连接时会导致异常信息泛化的问题,提出一种基于多尺度量化特征的视频异常行为检测算法。首先,编码器学习正常帧并分层进行... 视频异常行为检测在监控安防领域具有很高的应用价值。针对生成视频帧的自编码器模型在编码器与解码器间进行跳跃连接时会导致异常信息泛化的问题,提出一种基于多尺度量化特征的视频异常行为检测算法。首先,编码器学习正常帧并分层进行矢量量化,解码器根据量化后的特征进行视频帧生成,避免了编码器和解码器之间直接进行信息传递,显著降低了泛化影响,提高帧生成质量。其次,对生成的帧使用金字塔变形模块进行多样性测量,通过计算生成帧和原始帧的变形来测量异常的严重程度。最后,融合生成帧的重建误差计算得到异常评分。在公共数据集上测试了算法的异常检测性能,实验结果显示,所提算法的AUC值均高于同类算法。 展开更多
关键词 视频异常检测 多尺度 矢量量化 变分自编码器
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多目标优化算法在机械比能与机械钻速耦合优化中的应用 被引量:1
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作者 刘伟吉 张家辉 祝效华 《石油钻采工艺》 北大核心 2025年第3期265-276,共12页
提高钻井效率对于降低成本和提升能源开采速度至关重要。建立了以机械比能MSE和机械钻速ROP为目标函数的多目标耦合优化模型,旨在通过深度学习预测和智能算法优化,提升钻井效率。首先,评估了多种深度学习架构,选定融合卷积神经网络CNN... 提高钻井效率对于降低成本和提升能源开采速度至关重要。建立了以机械比能MSE和机械钻速ROP为目标函数的多目标耦合优化模型,旨在通过深度学习预测和智能算法优化,提升钻井效率。首先,评估了多种深度学习架构,选定融合卷积神经网络CNN、双向门控循环单元BiGRU与注意力机制Attention的CNN-BiGRU-Attention模型对MSE和ROP进行预测。随后,构建了上述多目标耦合优化模型,并采用非支配排序遗传算法Ⅱ(NSGA-Ⅱ)、强度Pareto进化算法2(SPEA2)和参考向量引导进化算RVEA共3种优化算法来求解模型。在限定ROP最小值分别为当前深度下原始ROP值的50%、70%、90%以及原始ROP值的不同条件下,对比分析了3种算法的优化性能,结果显示RVEA算法表现最佳。为了更贴近工程实际,进一步引入扭矩约束并建立相应的深度学习模型,考察转速和钻压调整对扭矩的影响。实验结果表明,即使加入扭矩约束,RVEA算法仍能有效优化MSE和ROP。所提出的方法不仅确定了不同ROP限定条件下的最优MSE降低与ROP增加策略,还为钻井工程参数优化提供了实用的理论依据和决策支持。 展开更多
关键词 机械比能 机械钻速 多目标优化 参考向量引导进化算法 钻井优化 深度学习 扭矩约束
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基于子问题有效性引导的多目标进化算法
6
作者 孙良旭 李林林 刘国莉 《计算机科学》 北大核心 2025年第10期296-307,共12页
为了解决基于分解多目标进化算法求解具有非常规Pareto前沿(Pareto Front,PF)的多目标优化问题(Multi-Objective Problems,MOPs)出现的性能变差、普适性不高等问题,提出了一种新的基于子问题有效性引导的多目标进化算法(Sub-problem Eff... 为了解决基于分解多目标进化算法求解具有非常规Pareto前沿(Pareto Front,PF)的多目标优化问题(Multi-Objective Problems,MOPs)出现的性能变差、普适性不高等问题,提出了一种新的基于子问题有效性引导的多目标进化算法(Sub-problem Effectiveness Guided Multi-Objective Evolution Algorithm Based on Decomposition,MOEA/D-SEG)。算法扩展了子问题结构并描述权向量在进化过程的表现。通过裂变“高效”子问题实现权向量调整,使算法能够更好地适应不同特征的多目标优化问题,保证求得解集的收敛性和多样性,提高算法求解各类复杂多目标优化问题的能力。通过一系列实验,证明了提出算法在不同特征测试问题上的有效性。通过与其他先进算法进行比较分析,证明了提出算法的优越性。该算法在炼钢-连铸调度问题中的应用进一步验证了算法的实用性。 展开更多
关键词 多目标优化 权向量 子问题 分解
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基于平均矢量角和动态缩减机制的约束多目标进化算法
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作者 鲁宇明 曹龙昊 +1 位作者 董显娟 熊丽娟 《控制与决策》 北大核心 2025年第8期2473-2480,共8页
针对约束多目标进化算法存在难以平衡种群收敛性与多样性的问题,提出一种基于平均矢量角和动态缩减机制的约束多目标进化算法(CMOEA-BAD).该算法设计主种群和辅助种群,它们分别独立进化,以求解原始问题和辅助问题.对于主种群,CMOEA-BAD... 针对约束多目标进化算法存在难以平衡种群收敛性与多样性的问题,提出一种基于平均矢量角和动态缩减机制的约束多目标进化算法(CMOEA-BAD).该算法设计主种群和辅助种群,它们分别独立进化,以求解原始问题和辅助问题.对于主种群,CMOEA-BAD将理想点与最低点的角度信息相结合构成平均矢量角,并将该角度融入约束支配原则进行个体选择,以平衡种群的多样性与收敛性.对于辅助种群,设计一种种群规模动态缩减机制,通过动态地调整辅助种群的规模来降低其在进化过程中所占用的计算资源,以加快算法的收敛速度.为验证所提出算法的性能,将所提出算法在MW和DTLZ测试问题上与PPS、BiCo、NSBiDiCo、MFOSPEA2以及CMOES算法进行比较分析,并应用于实际工程问题中.实验结果表明,所提出算法不仅能够有效平衡种群的收敛性与多样性,还可以显著提高算法的收敛速度.算法整体运行时间缩短了28%,综合性能更优. 展开更多
关键词 多目标优化 约束 矢量角度 动态缩减机制 收敛性 多样性
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红砂岩在动态扰动下能量耗散规律及损伤特征研究
8
作者 崔广强 陈士海 《佳木斯大学学报(自然科学版)》 2025年第8期87-90,102,共5页
以红砂岩为研究对象,以耗散能定义岩石的损伤变量为背景,通过室内动态扰动三轴试验,探索岩石受扰动作用破坏过程中能量耗散的规律,以探求动态扰动在动态扰动下岩石的能量演化特征,并以耗散能为依据定义岩石的损伤变量。其结果是:岩石在... 以红砂岩为研究对象,以耗散能定义岩石的损伤变量为背景,通过室内动态扰动三轴试验,探索岩石受扰动作用破坏过程中能量耗散的规律,以探求动态扰动在动态扰动下岩石的能量演化特征,并以耗散能为依据定义岩石的损伤变量。其结果是:岩石在动态扰动的作用下,整体上呈现出密疏变化的趋势,即应力-应变曲线在动态扰动作用下形成的滞回环;扰动的施加会造成耗散能迅速增大,加速岩石的破坏,不同围压下的能量演化曲线整体呈现出相似的演化特征。岩石在扰动作用下的破坏发展,基于耗散能量定义的破坏变量可以描述得更加合理。 展开更多
关键词 表面缺陷检测 多分类 支持向量机 粒子群算法
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乡村景观改造高度集聚特征提取算法
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作者 杨志勇 郭宗平 《计算机仿真》 2025年第3期145-149,共5页
在乡村景观改造中,空间数据往往会受到噪声的影响,导致高度集聚特征的提取受到干扰或误差,使得对景观改造高度集聚特征提取精度降低。为了准确提取景观改造高度集聚特征,提出一种乡村景观改造高度集聚特征提取算法。使用遥感数据采集景... 在乡村景观改造中,空间数据往往会受到噪声的影响,导致高度集聚特征的提取受到干扰或误差,使得对景观改造高度集聚特征提取精度降低。为了准确提取景观改造高度集聚特征,提出一种乡村景观改造高度集聚特征提取算法。使用遥感数据采集景观改造图像,通过非下采样Contourlet变换(Nonsubsampled contourlet transform,NSCT)提取图像不同方向的NSCT域系数,并通过改进BayesShrink阈值处理方法以去除噪声。应用模糊理论构建模糊阈值函数,处理NSCT域系数,得到去噪后的景观改造图像。引入局部二值模式算法(Local Binary Patterns,LBP)生成景观改造低密度特征图,利用旋转不变原则对特征图展开转换。通过滑动窗口遍历每个对象,统计各个对象在不同模式下的量级,得到LBP特征。将不同特征组成多维特征向量,并输入到支持向量机以提取景观改造的高度集聚特征。实验结果表明,所提方法可以得到高精度和高效率的乡村景观改造高度集聚特征提取结果。 展开更多
关键词 乡村景观改造 高度集聚特征 多维特征向量 局部二值模式算法
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大展弦比航空发动机叶片不平衡的四维量化方法研究
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作者 夏存江 吴赣川 余航 《机械》 2025年第12期23-29,共7页
为解决传统单目标约束方法在计算航空发动机大展弦比叶片不平衡量时精度不足、忽略多维效应的问题,提出多目标协同的不平衡量计算框架。基于笛卡尔坐标系构建全域质量矩矢量分解模型,突破仅考虑径向力的局限,系统量化径向、切向、轴向... 为解决传统单目标约束方法在计算航空发动机大展弦比叶片不平衡量时精度不足、忽略多维效应的问题,提出多目标协同的不平衡量计算框架。基于笛卡尔坐标系构建全域质量矩矢量分解模型,突破仅考虑径向力的局限,系统量化径向、切向、轴向三个正交方向的不平衡分量,并建立四个关键目标函数:旋转平面径向不平衡合力、叶片对间离心力最大差值、径向-切向耦合不平衡合力、轴向动不平衡力矩引发的轴承等效径向载荷。案例分析表明:①径向-切向耦合不平衡量显著高于纯径向不平衡量,且相位偏移,证实切向分量贡献不可忽略;②仅轴向质量矩分布不均即可在轴承产生显著等效径向载荷;③叶片对间最大质量矩差值凸显配对平衡的必要性。该方法精确量化转子动平衡四维指标,提升高速工况计算精度,为遗传/蚁群等排序优化算法提供多目标约束依据。通过优化叶片安装序列控制不平衡量,可有效抑制轴承交变载荷与转子振动,降低疲劳损伤风险,显著增强大展弦比叶片转子系统的运行可靠性,支撑发动机动力学设计与维护实践。 展开更多
关键词 大展弦比叶片 不平衡力 质量矩 多维度 矢量分解
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融合多阶段特征的中文命名实体识别模型
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作者 杨先凤 范玥 +1 位作者 李自强 汤依磊 《计算机工程与设计》 北大核心 2025年第1期37-43,共7页
针对中文命名实体识别中未充分利用完整的文本表示和语句特征的问题,提出一种融合多阶段特征的中文命名实体识别模型(LM-CNER)。采用全局注意力机制文本融合字符级嵌入与其预训练词向量,同时获取字符级特征和单词级特征。采用翻转长短... 针对中文命名实体识别中未充分利用完整的文本表示和语句特征的问题,提出一种融合多阶段特征的中文命名实体识别模型(LM-CNER)。采用全局注意力机制文本融合字符级嵌入与其预训练词向量,同时获取字符级特征和单词级特征。采用翻转长短时记忆网络(Re-LSTM)进行上下文特征提取,采用多头自注意力机制进行句法分析,并将二者进行拼接。使用条件随机场作为解码器,得到命名实体识别结果。在微博和简历两个数据集上的实验结果表明,该模型能够获取更加准确的文本表示和语句特征,提升模型的实体识别效果。 展开更多
关键词 命名实体识别 翻转长短时记忆网络 注意力机制 编码器 预训练词向量 多阶段特征 条件随机场
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基于VMD和MPE的滚动轴承故障分析研究
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作者 于士军 刘豪睿 +3 位作者 朱恒伟 荣垂霆 胡凯 李天志 《德州学院学报》 2025年第2期42-47,共6页
滚动轴承在工作中会出现非线性特征的故障振动信号,针对单一排列熵(PE)在故障特征提取过程中所产生的效果不理想及准确率比较低的情况,提出了一种基于变分模式分解(VMD)和多尺度排列熵(MPE)的滚动轴承故障诊断分析方法,提取故障振动信... 滚动轴承在工作中会出现非线性特征的故障振动信号,针对单一排列熵(PE)在故障特征提取过程中所产生的效果不理想及准确率比较低的情况,提出了一种基于变分模式分解(VMD)和多尺度排列熵(MPE)的滚动轴承故障诊断分析方法,提取故障振动信号的固有模态函数(IMF)的多尺度排列熵特征,并且结合支持向量机SVM和KNN进行分析。通过和PE进行诊断分析对比,表明此方法能提高检测准确率。 展开更多
关键词 滚动轴承 多尺度排列熵 支持向量机
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电机气隙磁场调制统一理论研究进展与展望 被引量:8
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作者 程明 马钲洲 +2 位作者 花为 汪波 王政 《中国电机工程学报》 北大核心 2025年第4期1220-1236,I0001,共18页
电机气隙磁场调制统一理论于2017年由作者团队提出以来,便因在电机原理分析、性能计算和拓扑创新方面的优势,成为行业内的热点研究方向,经过多年的深入研究,在电机气隙磁场调制机理、气隙磁场调制数学表征方法等方面取得了多项原创性成... 电机气隙磁场调制统一理论于2017年由作者团队提出以来,便因在电机原理分析、性能计算和拓扑创新方面的优势,成为行业内的热点研究方向,经过多年的深入研究,在电机气隙磁场调制机理、气隙磁场调制数学表征方法等方面取得了多项原创性成果。该文从理论、技术和应用3个层面综述电机气隙磁场调制理论的最新研究进展,包括:提出磁感、磁容调制器,将磁场调制模态拓展为频率调制、幅值调制和相位调制,提出“基波+谐波”的多工作波电机设计思想等,厘清电机气隙磁场调制理论与传统电机理论的关系等。最后,对气隙磁场调制统一理论未来研究与发展方向进行展望。 展开更多
关键词 电机理论 磁场调制理论 谐波利用 多工作波电机 矢量磁路理论 磁感 电能
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基于多步预测的永磁同步电机三矢量模型预测转矩控制
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作者 闫宏亮 周杉杉 《机械设计与研究》 北大核心 2025年第5期313-318,325,共7页
多步模型预测控制虽然可以延长预测步长,统筹考虑更长时域的控制情况并求得全局最优解,但依旧只考虑了单个电压矢量作用于控制系统,且通常第二电压矢量只能选择零矢量,仍会导致较大的转矩脉动。基于永磁同步电机多步模型预测控制,提出... 多步模型预测控制虽然可以延长预测步长,统筹考虑更长时域的控制情况并求得全局最优解,但依旧只考虑了单个电压矢量作用于控制系统,且通常第二电压矢量只能选择零矢量,仍会导致较大的转矩脉动。基于永磁同步电机多步模型预测控制,提出一种新型三矢量多步模型预测转矩控制策略,在一个控制周期中通过矢量选择得到两个有效矢量,并通过改进的占空比转矩控制合成新的最优电压矢量,同时提出一种新的消除权重系数的成本函数,能够单独考虑每一步预测的权重从而得到其全局最优电压矢量。实验结果表明:所提出的控制策略相比于三矢量转矩控制与传统多步预测控制可以有效抑制转矩脉动,减小磁链波动并且通过总谐波失真(THD)电流分析证明电流谐波较小,实现了电机控制性能的改善。 展开更多
关键词 永磁同步电机 占空比控制 成本函数 多步三矢量模型预测转矩控制
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面向标签可变性的可拓分类方法
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作者 田英杰 刘大莲 李兴森 《广东工业大学学报》 2025年第4期1-7,共7页
传统分类方法通常假设训练样本的类别标签是静态且确定的,忽略了现实场景中样本标签可能随条件变化而发生转变的动态性特征。针对这一问题,本文提出了一种新的学习问题设定——标签可变性的可拓分类问题,在训练数据中同时标注样本的类... 传统分类方法通常假设训练样本的类别标签是静态且确定的,忽略了现实场景中样本标签可能随条件变化而发生转变的动态性特征。针对这一问题,本文提出了一种新的学习问题设定——标签可变性的可拓分类问题,在训练数据中同时标注样本的类别标签与标签可变性状态,用以刻画样本在变化机制作用下的类别转变潜力。基于此设定,设计了多标签学习框架,构建了基于支持向量机的可变标签可拓分类算法,实现类别判别与标签可变性预测的协同优化。实验部分在合成数据集与真实数据集上验证了所提算法的有效性。本文工作为复杂系统中标签动态性学习问题提供了一种新的建模思路,具有较好的应用前景。 展开更多
关键词 可拓分类 可拓学 标签可变性 多标签学习 支持向量机
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基于xy平面闭环电流控制的双三相永磁同步电机改进多矢量模型预测控制
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作者 徐奇伟 易良武 +2 位作者 夏波 苗轶如 蔡华祥 《电工技术学报》 北大核心 2025年第14期4506-4521,共16页
双三相永磁同步电机(DTP-PMSM)多矢量模型预测电流控制(MPCC)可以解决单矢量MPCC存在的电流和转矩谐波问题。但是传统DTP-PMSM多矢量MPCC仍然具有计算负担重、易受非理想因素影响和xy平面电流谐波大的问题。为此,该文提出一种基于xy平... 双三相永磁同步电机(DTP-PMSM)多矢量模型预测电流控制(MPCC)可以解决单矢量MPCC存在的电流和转矩谐波问题。但是传统DTP-PMSM多矢量MPCC仍然具有计算负担重、易受非理想因素影响和xy平面电流谐波大的问题。为此,该文提出一种基于xy平面闭环电流控制的DTP-PMSM改进多矢量MPCC策略。首先采用广义比例积分观测器(GPIO)观测集总扰动并更新预测模型,提高αβ平面电流的控制性能。然后采用αβ平面最外层基本电压矢量合成xy平面的虚拟电压矢量,在不引入额外电压矢量的前提下,实现对xy平面电流的闭环控制,并推导得到脉冲信号的开关序列以及各矢量的作用时间。实验结果表明,所提方法不仅能够减少控制算法的计算时间,提升αβ平面电流的控制性能,还能抑制xy平面谐波电流。同时,该文所提出的xy平面闭环电流控制策略不影响αβ平面MPCC的性能。 展开更多
关键词 双三相永磁同步电机 模型预测电流控制 谐波电流抑制 多虚拟电压矢量优化
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规划传导下南京江北新区国土空间格局多情景模拟 被引量:1
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作者 朱梦瑶 史晓云 +2 位作者 汤为勇 朱杰 郑加柱 《测绘科学》 北大核心 2025年第3期168-179,共12页
当面向具有层次传导特性的国土空间规划体系时,单层次矢量元胞自动机模型在土地利用模拟中难以有效解决跨层次传递的问题,以规划层次单元体系为基础,通过分层次用地管控参数的作用实现顶层强制性约束到底层地块的弹性传递,进一步利用多... 当面向具有层次传导特性的国土空间规划体系时,单层次矢量元胞自动机模型在土地利用模拟中难以有效解决跨层次传递的问题,以规划层次单元体系为基础,通过分层次用地管控参数的作用实现顶层强制性约束到底层地块的弹性传递,进一步利用多层次矢量元胞自动机模型完成南京江北新区2030年用地变化的多情景模拟。结果表明:①多层次矢量元胞自动机模拟结果的精度较单层次模拟精度高,其FoM值达到了22.1%;②相较于2020年,自然发展情景下的城市建设用地主要集中在江北新主城、高新副中心和六合副城,与新区“一轴三心”的总体发展格局一致;耕地保护情景下,建设用地总体分布破碎化,农田分布更加集中,契合“一核三片”的农业布局;生态保护情景下,林地面积的退化显著减缓,八卦洲大厂和灵岩生态绿楔建设用地扩张规模减缓,各生态保护区都得到了较好的保护。 展开更多
关键词 规划传导 多层次矢量元胞自动机 土地利用变化模拟 南京江北新区
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基于MS1DCNN-BOA-SVM的智能液压系统故障诊断方法
18
作者 闫锋 肖成军 +2 位作者 孙一伟 孙有朝 谭忠睿 《机床与液压》 北大核心 2025年第8期174-181,共8页
针对液压系统故障特征提取困难、诊断准确率低等问题,提出一种基于多尺度一维卷积神经网络(MS1DCNN)和贝叶斯搜索优化支持向量机(SVM)的智能故障诊断模型。将多个传感器信号合并为单一输入信号;通过多尺度卷积处理提取关键故障特征,构... 针对液压系统故障特征提取困难、诊断准确率低等问题,提出一种基于多尺度一维卷积神经网络(MS1DCNN)和贝叶斯搜索优化支持向量机(SVM)的智能故障诊断模型。将多个传感器信号合并为单一输入信号;通过多尺度卷积处理提取关键故障特征,构建特征向量;然后,利用贝叶斯搜索优化SVM进行分类识别,构建故障诊断模型;最后,对模型进行训练。结果表明:该模型对柱塞泵和蓄能器的故障诊断准确率分别为99.63%、99.17%;与MS1DCNN、1DCNN、SVM模型相比,该模型在液压系统故障诊断方面具有高准确率、高可靠性和强泛化能力的优势。 展开更多
关键词 液压系统 多尺度卷积神经网络 支持向量机 贝叶斯搜索优化 故障诊断
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BERTopic-SVR多源数据下健康食品包装新兴技术识别与预测
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作者 朱文霜 陈贺捷 梁树立 《包装工程》 北大核心 2025年第23期96-105,共10页
目的提升健康食品包装技术前瞻研判的精度和深度,厘清该领域创新演进路径。方法融合论文、专利与社交媒体多数据源,以双向编码器表示的主题建模(Bidirectional encoder representations from transformers for topic modeling,BERTopic... 目的提升健康食品包装技术前瞻研判的精度和深度,厘清该领域创新演进路径。方法融合论文、专利与社交媒体多数据源,以双向编码器表示的主题建模(Bidirectional encoder representations from transformers for topic modeling,BERTopic)挖掘技术主题,通过设计“影响力、增长性、连贯性、创新性、不确定性/模糊性”5项指标体系筛选前沿主题,再结合社交媒体情感计算检验社会接受度,最后利用支持向量回归(Support vector regression,SVR)预测新兴技术未来发展趋势。结果生物基可降解材料、植物源抗菌涂层、RFID营养追踪、多光谱新鲜度传感和微胶囊营养靶向递送等5项技术被识别为新兴技术方向,表现出高成长性与市场渗透潜力。结论研究基于多源数据融合,提出将市场需求纳入技术识别研究,并预测新兴技术发展,为健康食品包装领域研发布局与战略决策提供了新的研究视角。 展开更多
关键词 健康食品包装 BERTopic模型 多源异构数据融合 SVR 新兴技术
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基于LS-SVM与NSGA-Ⅱ的高频变压器优化设计方法
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作者 刘任 李常建 唐波 《高电压技术》 北大核心 2025年第10期5166-5174,共9页
准确进行高频变压器(high frequency transformer, HFT)优化设计对其自身和所属系统的综合性能提升意义重大。然而,现有HFT优化设计方法通常利用简化解析公式计算磁心与绕组损耗、热点温度等电磁热参数,虽然这些解析公式的计算速度较快... 准确进行高频变压器(high frequency transformer, HFT)优化设计对其自身和所属系统的综合性能提升意义重大。然而,现有HFT优化设计方法通常利用简化解析公式计算磁心与绕组损耗、热点温度等电磁热参数,虽然这些解析公式的计算速度较快,但其精度较低,继而导致其所得优化设计结果的准确性与可靠性不高。为兼顾HFT优化设计的精度与速度,该文首次引入基于最小二乘支持向量机(least squares support vector machines, LS-SVM)的HFT电磁热参数代理模型,并基于非支配排序遗传算法Ⅱ(non-dominated sorting genetic algorithm Ⅱ,NSGA-Ⅱ)提出一种新的HFT优化设计方法。为验证所提LS-SVM代理模型的优越性,将其与循环神经网络和深度神经网络代理模型对比,结果表明LS-SVM精度更高。最后,基于所提方法对1台5 kHz/10 kW的HFT进行多目标优化设计,并用有限元结果对最优设计方案进行验证,结果表明:所提HFT磁心损耗、绕组损耗与热点温度代理模型的计算误差小于传统解析模型,分别仅为2.77%、3.03%、0.92%,从而验证了所提优化设计方法的准确性与可靠性。 展开更多
关键词 高频变压器 高频损耗 热点温度 最小二乘支持向量机 多目标优化设计
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