检索结果-内蒙古大学图书馆

21世纪医学工程学术研讨会

作者：李春燕欧阳光华江国泰上海同济大学生命科学与医学工程学院上海同济大学生命科学与医学工程学院上海同济大学生命科学与医学工程学院

癫痫病是由脑内神经活动异常产生的疾病,少数病例用fMRI等手段可观察到病灶处的组织改变或异常,它们可能是由于病灶处长期异常放电或外伤等引起神经生理学改变所造成的形态学上的变化。真正的癫痫病灶是神经电活动形式的异常部位,用fMR... 详细信息

癫痫病是由脑内神经活动异常产生的疾病,少数病例用fMRI等手段可观察到病灶处的组织改变或异常,它们可能是由于病灶处长期异常放电或外伤等引起神经生理学改变所造成的形态学上的变化。真正的癫痫病灶是神经电活动形式的异常部位,用fMRI等影像学手段观察不到,只能通过电测量的方法才能准确确定病灶位置。以往对手术病人的病灶定位多采用有损的方法,即在已估计

关键词：癫痫病灶寻优算法病灶位置算法应用

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一种新的智能算法在无功优化中的应用

一种新的智能算法在无功优化中的应用

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中国高等学校电力系统及其自动化专业第二十六届学术年会暨中国电机工程学会电力系统专业委员会2010年年会

作者：黄金稳杨龑亮姚坤曾淑珍王彬莆田电业局福建省莆田市351100 东北电力大学电气工程学院吉林132012 吉林省农电有限公司通化城郊分公司吉林省通化市134100 宁德电业局福建省宁德市352100

通过对模拟渔夫捕鱼的寻优算法(SFOA)的研究,并将其运用到无功优化中.该算法在搜索域中随机选取若干个点,并以每一个被选中的点为中心各自建立一个方体,然后通过各个方体的独立移动搜索和收缩搜索,最终完成全局最优解的搜寻.通过IEEE-3... 详细信息

通过对模拟渔夫捕鱼的寻优算法(SFOA)的研究,并将其运用到无功优化中.该算法在搜索域中随机选取若干个点,并以每一个被选中的点为中心各自建立一个方体,然后通过各个方体的独立移动搜索和收缩搜索,最终完成全局最优解的搜寻.通过IEEE-30节点和IEEE-57节点算例仿真结果表明,该算法有较好的全局搜索性能和较稳定的收敛速度,能有效提高系统运行的经济性,有在线应用的前景.

关键词：寻优算法无功优化算例仿真全局搜索性能收敛速度

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动力学参数辨识的SCARA机器人PTP加速度优化

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机械科学与技术 2019年第6期38卷 839-845页

作者：林建雄白瑞林王延玉江南大学轻工过程先进控制教育部重点实验室江苏无锡2141222 无锡信捷电气股份有限公司江苏无锡214072

针对SCARA机器人高速运动时驱动力矩超限对减速机造成损伤的问题,提出一种基于动力学参数辨识的PTP加速度优化方法。通过对粘滞+库伦摩擦模型进行改进得到更好的表征高速运动时的摩擦模型,并由激励轨迹最小二乘法完成SCARA机器人改进后... 详细信息

针对SCARA机器人高速运动时驱动力矩超限对减速机造成损伤的问题,提出一种基于动力学参数辨识的PTP加速度优化方法。通过对粘滞+库伦摩擦模型进行改进得到更好的表征高速运动时的摩擦模型,并由激励轨迹最小二乘法完成SCARA机器人改进后动力学模型参数辨识。进一步通过改进的动力学模型对SCARA机器人的PTP运动进行力矩预测,选取合适的迭代步长通过寻优算法得到最优的PTP加速度。ADAMS仿真和力矩预测实验表明,改进后的SCARA机器人动力学模型具有更高的力矩预测精度,加速度寻优算法平均耗时8ms满足工程实时性要求,所得最优加速度在保证运行效率不降低的同时使得多点位PTP运动峰值转矩从112.2N·m降低到了84.19N·m,有效的提高减速机的使用寿命。

关键词： SCARA机器人减速机摩擦模型改进力矩预测寻优算法

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基于碳夹点分析法的可再生能源优化调度方法研究

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可再生能源 2023年第8期41卷 1095-1099页

作者：胡臻达黄夏楠曾振松沈豫王炜国网福建省电力有限公司经济技术研究院福建福州350013 国网福建省电力有限公司福建福州350013 国网福建省电力有限公司电力科学研究院福建福州350007 清华四川能源互联网研究院四川成都610000

为促进工业领域“双碳”目标的实现,结合“新增可再生能源不纳入能源消费总量控制”要求,通过使用大量绿电替代燃煤电力,可促进工业领域的节能降碳。文章首先建立碳夹点分析数学模型,并明确使用碳夹点分析法进行发电能源容量方案设计的... 详细信息

为促进工业领域“双碳”目标的实现,结合“新增可再生能源不纳入能源消费总量控制”要求,通过使用大量绿电替代燃煤电力,可促进工业领域的节能降碳。文章首先建立碳夹点分析数学模型,并明确使用碳夹点分析法进行发电能源容量方案设计的各个步骤,查找相关标准计算常用发电燃料的二氧化碳排放因子。对于多区域间的可再生能源发电调度,进行单独区域碳夹点分析确定可再生能源增量,进而使用寻优算法完成区域间可再生能源电力优化调度。案例研究表明,文章所提出的基于碳排放夹点分析法的可再生能源优化调度方法有利于区域电网提高可再生能源使用率,从而增加高耗能企业绿电使用量,进而促进实现碳减排目标。

关键词：碳排放夹点可再生能源电网调度寻优算法

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由一道实例看遗传算法

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计算机光盘软件与应用 2014年第9期17卷 301-301,303页

作者：程宪宝广州工商学院广州510850 中山大学信息科学与技术学院广州510275

本文由一道题目为例,讲解了遗传算法的步骤。遗传算法由选择,交叉,变异三个操作组成,选择就是将实际问题数学化,对问题进行编码,组成二进制代码。交叉就是二进制代码的杂交,产生下一代族群,并且通过适应度函数,计算出一个适应值,从而产... 详细信息

本文由一道题目为例,讲解了遗传算法的步骤。遗传算法由选择,交叉,变异三个操作组成,选择就是将实际问题数学化,对问题进行编码,组成二进制代码。交叉就是二进制代码的杂交,产生下一代族群,并且通过适应度函数,计算出一个适应值,从而产生生存能力更强(适应值大)的个体,淘汰生存能力差(适应值小)的个体,从而实现优胜劣汰。在遗传算法中,还有可能产生变异,变异的基因有可能让个体更具有生命力。

关键词：遗传算法概率搜索寻优算法

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基于可达区预测的高速机动目标多弹拦截决策

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现代防御技术 2024年第2期52卷 53-62页

作者：李昊键黎克波梁彦刚国防科技大学空天科学学院湖南长沙410072 空天任务智能规划与仿真湖南省重点实验室湖南长沙410072

针对大气层内高速机动目标的多弹拦截问题,提出了一种基于可达区预测的多弹拦截决策方法。基于机动能力分析与曲线拟合方法建立了拦截弹可达区的解析模型,可实现在给定发射点与预测命中点后拦截弹可达区边界生成;结合进攻弹的可达区快... 详细信息

针对大气层内高速机动目标的多弹拦截问题,提出了一种基于可达区预测的多弹拦截决策方法。基于机动能力分析与曲线拟合方法建立了拦截弹可达区的解析模型,可实现在给定发射点与预测命中点后拦截弹可达区边界生成;结合进攻弹的可达区快速预测方法,将高速机动目标的多弹拦截决策转化为攻防可达区覆盖优化问题,设计寻优算法并求解得到使用最少拦截弹覆盖最大范围进攻弹可达区的多弹拦截策略;通过数值仿真验证了所提方法的有效性。

关键词：高速机动目标可达区预测多弹拦截决策可达区覆盖寻优算法

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基于灰色理论的柴油机性能预测及决策优化研究

基于灰色理论的柴油机性能预测及决策优化研究

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作者：祖象欢哈尔滨工程大学

学位级别：博士

随着全球范围内排放法规的日益严格,对柴油机性能与排放的要求也越来越高,这对于柴油机技术的发展来说是一个严峻的挑战,同时也是柴油机实现突破的重要机遇,在这关键的阶段中,人工智能技术的应用发挥着无可替代的推动作用。伴随着新型... 详细信息

随着全球范围内排放法规的日益严格,对柴油机性能与排放的要求也越来越高,这对于柴油机技术的发展来说是一个严峻的挑战,同时也是柴油机实现突破的重要机遇,在这关键的阶段中,人工智能技术的应用发挥着无可替代的推动作用。伴随着新型智能算法的兴起,越来越多的人工智能技术被引入到柴油机的相关研究之中,解决了许多科研难题。以人工智能为代表的新型技术的应用,在给柴油机带来突破性进步的同时,也给柴油机的控制及优化等带来了新的问题,这也是目前柴油机智能技术发展的难点。目前,人工智能技术在柴油机领域的应用普遍基于大数据发掘,而基于小数据发掘的相关研究较少。在某些特殊的研究场合,无法获取足够的数据样本时,主流的大数据发掘技术便难以实施。因此,本文采用目前工程领域内应用相对薄弱的智能预测算法-灰色预测方法对“小样本、贫数据”的船用柴油机性能进行优化研究,详细研究了不同预测模型应用于柴油机不同运行参数预测时的预测性能,针对部分参数模型中存在的预测精度不佳的问题,利用智能寻优算法对其进行改进,并提出了一种基于优化组合预测模型的柴油机关键参数的在线区间预测方法,为柴油机性能参数在线预测及状态监测提供一种新的方法。同时,针对性能优化中存在的小样本性能决策问题,利用智能决策算法构建了柴油机废气再循环性能评估及决策优化方法,为柴油机废气再循环性能的优化以及柴油机整机性能的提高提供了新的研究方式。本文的主要研究内容包括:(1)基于柴油机试验数据,研究了灰色预测方法应用于柴油机性能参数预测时的性能。根据柴油机不同运行模式以及不同采样间隔方式设计了多种应用方案,对比分析了等间隔模式下四种GM(1,1)模型对于柴油机不同运行参数建模的适用性和差异性,讨论了添加数对建模精度的影响,选择其中精度占优的EGM模型对其应用于非等间隔模式下柴油机不同运行参数预测进行了对比研究,在此基础上,利用MATLABGUIDE开发了柴油机性能GM预测仿真优化平台,为柴油机性能参数GM预测的优化研究及工程应用提供了有效平台。(2)对柴油机按推进特性运行时部分参数GM模型预测精度不佳的问题以及稳定工况下柴油机关键参数的在线预测问题进行了优化研究。一方面,从背景值构造方式的角度出发,通过GM模型评价指标与背景值参数之间的敏感度分析,提出了一种基于粒子群算法寻优GM预测优化建模方法,通过与原模型进行对比验证了新方法的优化效果;另一方面,从参数原始序列预处理的角度出发,通过光滑度分析和模型评价指标分析确定了最佳预处理方法,为模型优化目标函数的构建提供可靠的理论依据。最终基于最佳预处理方法,采用自定义编程的方式提出了一种新的GM预测建模方法,通过与原模型进行精度对比分析,验证了新方法的优越性。(3)结合预处理以及背景值重构的优点,构建了一种基于改进人工鱼群算法的GM优化组合预测模型,提高了模型精度和计算效率,并基于组合预测模型提出了一种柴油机关键参数在线区间预测方法,为柴油机稳定工况下关键参数的在线预测问题提供一种新的研究方式。(4)基于多目标灰色局势决策方法,对柴油机性能优化中典型的决策问题,废气再循环性能评估问题展开了优化研究,分别利用熵权法、TOPSIS算法以及GAR算法对决策模型进行优化,提出了两种基于智能算法优化的评估方法,并以此为基础建立了船用柴油机废气再循环性能评估及最优决策仿真优化平台,最终通过试验验证了优化方法和仿真平台的有效性。

关键词：船用柴油机灰色理论寻优算法性能预测性能决策

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铰接式无人压路机能耗最优换道路径规划及实验

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机械设计与研究 2024年第3期40卷 110-115页

作者：唐俊豪金隼孙金泉王己林李冰段方正广西科技大学机械与汽车工程学院广西柳州545006 广西土方机械协同创新中心广西柳州545616 广西柳工机械股份有限公司广西柳州545007 上海交通大学机械与动力工程学院上海200240

无人化是铰接式压路机减轻人工作业负担、提高压实作业质量和效率的主要技术手段,但由于铰接式压路机整机吨位高、转向阻力大,依照常规车辆的换道路径进行循迹能耗较高。为此,针对铰接式压路机,提出了面向节能的最优换道路径规划方法,... 详细信息

无人化是铰接式压路机减轻人工作业负担、提高压实作业质量和效率的主要技术手段,但由于铰接式压路机整机吨位高、转向阻力大,依照常规车辆的换道路径进行循迹能耗较高。为此,针对铰接式压路机,提出了面向节能的最优换道路径规划方法,同时研究了该算法的实际换道效率及能耗。平坦路面施工现场开展实车实验,实验结果表明:采用INFO优化(Weighted mean of vectors algorithm)的五阶贝塞尔换道路径施工,在换道效率、换道行驶能耗、转向能耗等方面均表现良好。

关键词：铰接式压路机路径规划寻优算法能耗优化

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基于关键词和支持向量机的财务大数据爬虫

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会计之友 2016年第16期 126-132页

作者：王燕嘉内蒙古财经大学会计学院

从互联网上获取信息进行分析,已经成为人们进行决策的重要手段。有效地从海量数据中获取正确的目标信息是当前的重点和难点问题。通用搜索引擎检索的结果由于主题相关性不强,无法满足特定用户的需求。文章在改进SVM参数寻优算法的基础上... 详细信息

从互联网上获取信息进行分析,已经成为人们进行决策的重要手段。有效地从海量数据中获取正确的目标信息是当前的重点和难点问题。通用搜索引擎检索的结果由于主题相关性不强,无法满足特定用户的需求。文章在改进SVM参数寻优算法的基础上,提出了结合关键词过滤算法和适用于大数据分类的支持向量机算法,并利用设计的财务管理相关主题信息分类算法,构建了财务管理相关主题爬虫系统。实验结果表明,基于关键词与改进支持向量机的财务管理主题相关爬虫能有效地采集目标信息,能够较好地适用于财务管理舆情管理和财务管理危机管理等相关领域。

关键词：大数据主题爬虫关键词支持向量机寻优算法

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基于自适应光学的混合腔板条固体激光器光束质量控制技术研究

基于自适应光学的混合腔板条固体激光器光束质量控制技术研究

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作者：马士青中国科学院大学(中国科学院光电技术研究所)

学位级别：博士

基于混合腔的板条固体激光器具有效率高、结构紧凑、寿命长、全电运行等优点,然而由于工作过程中产生的废热会引起热畸变等不良热效应以及光学元件加工装调误差,导致输出光束波前发生畸变,限制了板条固体激光输出光束质量的提升。自适... 详细信息

基于混合腔的板条固体激光器具有效率高、结构紧凑、寿命长、全电运行等优点,然而由于工作过程中产生的废热会引起热畸变等不良热效应以及光学元件加工装调误差,导致输出光束波前发生畸变,限制了板条固体激光输出光束质量的提升。自适应光学是解决热畸变引入的波前像差,改善光束质量的有效手段,但基于波前传感的自适应光学依赖波前测量准确性,且系统结构相对复杂,不利于实现激光器系统的轻量化和小型化。基于优化算法的无波前光束净化系统,无需波前测量和重建,因而具有结构简单、体积小、重量轻、成本低等优点,能够有效地减小系统的体积和重量。无波前光束净化技术的性能受到选用的寻优算法的影响,目前常用的无波前寻优算法中综合性能最好是随机并行梯度下降算法(SPGD)。相较于有波前光束净化技术,该算法的校正速度较慢,算法性能对参数取值和指标选取非常敏感,并且算法速度随着优化控制参数数量的增加而逐渐变慢;同时,该算法全局搜索能力较差,算法容易收敛至局部极值。本文针对无波前光束净化的上述问题开展了研究,提出了两种高效的无波前优化算法,并设计开展了数值仿真和实验验证,取得了一系列成果。首先,本文对基于混合腔的板条固体激光器的结构进行介绍,利用波前重构算法分析激光器波前像差特性,并对无波前光束净化技术的基本原理和常用寻优算法进行分析研究,对无波前光束净化的数学模型进行推导,并搭建了一套无波前光束净化数值仿真系统。详细介绍了爬山法、遗传算法、粒子群算法、模拟退火算法和SPGD算法的基本原理和算法流程,并通过数值仿真系统对各算法的算法速度、校正效果和局部极值问题等性能进行比较,对比分析各算法的优缺点。研究发现,SPGD算法的综合性能最好,但其存在收敛至局部最优的缺陷,同时相较于有波前光束净化系统,校正速度较慢。其次,结合SPGD算法的原理分析和仿真试验,对限制算法性能的主要因素进行了推导和仿真,并提出针对性的改进策略。为了提升算法速度,提出了自适应增益系数的改进SPGD算法,该算法利用双向指标和自适应的调整增益系数的取值,能够有效提升算法收敛速度,同时避免了算法迭代过程中频繁修改参数设置的操作。在分析激光器各种光束性能指标对SPGD算法光束净化性能影响的基础上,论证了以理想光斑与待校正光斑图像矩阵的相关系数作为优化指标的可行性,再结合自适应增益系数的思想,提出了基于联合指标优化高效算法,该算法采用多指标联合指导迭代方向和步长,通过控制不同指标在不同迭代阶段的权重,实现高效收敛。为了避免算法陷入局部极值的问题,根据各算法特点,提出了基于粒子群算法和SPGD算法的混合优化算法,该算法结合了粒子群算法优秀的全局搜索能力和SPGD算法局部优化的特点,能够有效提升算法速度和收敛效果,增强SPGD算法的全局优化能力。随后,在自适应增益系数思想的启发下,通过引入搜索点的二阶梯度估计值,对迭代步长进行限制,提出了自适应梯度估计修正随机并行梯度下降(AGESPGD)算法,该算法采用二阶收敛的思想,可以加快收敛速度,同时有效抑制了传统SPGD算法收敛至局部极值的问题。最后,对上述提出的算法进行了仿真和实验验证。利用本文搭建无波前光束净化数值仿真系统对上述高效算法进行了仿真验证。仿真结果表明,较传统SPGD算法,联合指标优高效算法有效提升了算法收敛速度和校正效果,自适应梯度估计SPGD算法在提升速度的同时有效抑制了局部极值问题,并提升了算法对搜索步长的鲁棒性。最后搭建k W级混合腔Nd:YAG板条固体激光器光束净化实验系统,开展了无波前光束净化实验研究。首先对联合指标优化高效算法开展实验,实验结果表明,本文提出的高效算法的算法速度和校正效果都远超传统SPGD算法,校正效果媲美有波前光束净化系统,为实现轻小型板条激光器光束净化提供了新思路。随后对自适应梯度估计SPGD算法开展实验研究,该实验通过变形镜拟合实测像差作为输入波前像差,实验结果表明,与传统的SPGD方法相比,AGESPGD方法的校正效果略有提升,算法速度大幅提升。实验验证了该算法是一种高效可行的通用优化算法,有望应用于其他最优化问题的解决。

关键词：混合腔固体激光器自适应光学技术寻优算法随机并行梯度下降算法二阶梯度估计

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