检索结果-内蒙古大学图书馆

作者：杨鑫凯吉林大学

学位级别：硕士

随着现代社会信息化发展,描述问题的数据愈加膨胀且复杂。面对规模较大的数据时,对数据做有效裁剪与提炼可提高算法效果。作为一种重要的数据预处理方法,特征选择旨在搜索到能够提高训练模型预测精度的特征子集,同时确保包含特征数量减... 详细信息

随着现代社会信息化发展,描述问题的数据愈加膨胀且复杂。面对规模较大的数据时,对数据做有效裁剪与提炼可提高算法效果。作为一种重要的数据预处理方法,特征选择旨在搜索到能够提高训练模型预测精度的特征子集,同时确保包含特征数量减少。该方法在降低数据维度的同时提高了数据中有效信息的密度,从而为后续算法节省计算成本和改善模型质量。因此特征选择被广泛应用于机器学习与模式识别等领域。特征选择可被视为离散型优化问题。在数据的特征维度为时,相应的所有特征子集数量为2。特征维度的提高意味着要在庞大的问题空间中进行搜索。因此对于特征选择领域,能否高效地搜索特征子集是评价算法优劣的一项重要标准。元启发式算法因其强大的搜索能力被引入对特征选择进行优化。二元金鹰优化算法（Binary Golden Eagle Optimizer,BGEO）,作为基于元启发式的特征选择算法,可以有效地在中小规模数据的特征选择任务中搜索到满足要求的特征子集。但随着数据维度的增加,问题难度呈指数级别骤然上升,BGEO的搜索能力同样受到了挑战。为了解决因高维数据带来的搜索能力受限问题,本文提出了结合特征数子空间初始化的二元金鹰优化算法（Binary Golden Eagle Optimizer algorithm combined with Initialization of Feature Number Subspace,BGEO-IFNS）,作为BGEO在高维特征选择的首次应用。特征数子空间初始化（Initialization of Feature Number Subspace,IFNS）包括以下步骤:首先,将特征空间划分为多个包含不同特征数量的子空间。之后基于在对应的子空间限制下随机选取的特征数量,生成与各个子空间相对应的新个体。最后,使用初始种群对每个新个体的适应度进行对比评估,不合要求则重复该过程直至满足条件。IFNS作为本文提出的新初始化方法,使不同子空间生成的新个体在特征数量上区别于其他新个体,从而提高了新种群的多样性。同时,新种群中个体的适应度评估与重新生成,保证了其较高适应度。IFNS带给新初始种群的两个特性增强了后续算法在高维特征选择任务上的搜索能力。为了验证所提方法,本文在10个高维数据集和14个中小维数据集上进行了实验。实验结果表明,新算法BGEO-IFNS相较于BGEO得到了明显的效果提升,且优于其他先进算法。此外,与其他使用IFNS的元启发式算法相比,BGEO-IFNS也取得了最佳表现。该结果进一步验证了IFNS对用于特征选择的元启发式算法具备通用适配性和与BGEO二者间的高契合度。同时BGEO-IFNS在进行高维数据的特征选择时在准确率与降维两个目标上在所有算法中取得了不同程度的突出优势。综上所述,BGEO-IFNS能够在特征选择中选择较少特征的同时取得了相当高的分类准确率。

关键词：数据分类特征选择元启发式金鹰优化算法初始化

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基于交叉熵金鹰优化算法的室内可见光定位

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安徽工业大学学报（自然科学版） 2024年第5期41卷 525-534页

作者：杨洋李国成贾朝川皖西学院电子与信息工程学院安徽六安237012 皖西学院金融与数学学院安徽六安237012

为改善金鹰算法在求解室内可见光定位问题时的优化能力,基于重要度抽样技术和Kullback-Leibler距离的交叉熵(CE)方法,提出1种新的交叉熵金鹰优化(CEGEO)算法。将交叉熵方法融合到金鹰优化(GEO)算法中,通过协同演化获得的新种群更新抽样... 详细信息

为改善金鹰算法在求解室内可见光定位问题时的优化能力,基于重要度抽样技术和Kullback-Leibler距离的交叉熵(CE)方法,提出1种新的交叉熵金鹰优化(CEGEO)算法。将交叉熵方法融合到金鹰优化(GEO)算法中,通过协同演化获得的新种群更新抽样概率分布参数,加速算法的迭代进程,降低抽样样本数和计算成本,提高算法的全局优化能力;同时,采用共同更新得到更好的个体,大幅度增加种群的多样性,改善算法的收敛速度。采用CEGEO算法及其他4种算法对标准测试函数和室内可见光定位优化问题进行仿真实验,比较分析CEGEO算法的性能。结果表明:与其他4种算法相比,提出的CEGEO算法具有更高的求解精度和更快的收敛速度,能有效平衡全局和局部搜索能力,寻优能力更强;在室内可见光定位中定位精度小于2.74E-12cm,估计位置误差最小,平均误差接近2.07E-15cm,CEGEO算法是1种解决室内可见光定位优化问题的有效算法。

关键词：金鹰优化算法交叉熵协同演化可见光定位可见光通信

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基于TDOA/AOA的多对双AUV水下目标三维定位

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物联网技术 2025年第5期15卷 35-40,43页

作者：迟百慧王燕刘树东天津城建大学计算机与信息工程学院天津300384

针对三维空间水下目标定位受噪声影响的问题,为提高定位精度,提出了一种基于TDOA/AOA(到达时间差/到达角度)双模态的三维空间水下目标定位方法。该方法在建立多个双AUV对组成的三维空间水下目标定位模型的基础上,首先利用加权最小二乘... 详细信息

针对三维空间水下目标定位受噪声影响的问题,为提高定位精度,提出了一种基于TDOA/AOA(到达时间差/到达角度)双模态的三维空间水下目标定位方法。该方法在建立多个双AUV对组成的三维空间水下目标定位模型的基础上,首先利用加权最小二乘算法获得目标粗略估计值,再将该值作为金鹰优化算法的初始值,采用针对水下定位方程的改进金鹰优化算法进行二次精准定位,获得目标的精确解。实验结果表明,提出的定位方法与基于TDOA的牛顿迭代算法、基于TDOA/AOA双模态信息融合的智能优化算法以及基于TDOA/AOA双模态信息融合定位的经典TSWLS(加权最小二乘)算法相比,具有更好的定位精度。

关键词：水下目标定位到达时间差到达角度 AUV辅助定位金鹰优化算法双模态定位

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结合莱维飞行和布朗运动的金鹰算法

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系统仿真学报 2023年第6期35卷 1290-1307页

作者：邓佳欣张达敏何庆赵建萍贵州大学大数据与信息工程学院贵州贵阳550025

针对金鹰优化算法衰减速度慢和收敛精度低的问题,提出一种结合莱维飞行和布朗运动的金鹰优化算法。对金鹰种群个体引入Fuch混沌映射,对其进行初始化,增加金鹰个体的多样性;在金鹰个体的位置更新公式上引入莱维飞行机制和布朗运动机制,... 详细信息

针对金鹰优化算法衰减速度慢和收敛精度低的问题,提出一种结合莱维飞行和布朗运动的金鹰优化算法。对金鹰种群个体引入Fuch混沌映射,对其进行初始化,增加金鹰个体的多样性;在金鹰个体的位置更新公式上引入莱维飞行机制和布朗运动机制,提高搜索精度,帮助金鹰个体跳出局部最优;在金鹰个体的整体位置更新公式上引入衰减因子,提高收敛速度。在14个基准测试函数下分别和9个经典基本算法和5个改进算法进行对比,结果表明:改进的金鹰优化算法拥有更好的性能,在3个工程应用中得到了更好的验证。

关键词：莱维飞行布朗运动衰减因子金鹰优化算法

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基于GEO-ANN的SLS成型件工艺参数优化与表面质量控制

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计算机集成制造系统 2024年

作者：董海闫思语沈阳大学应用技术学院沈阳大学机械工程学院

针对选择性激光烧结（Selective laser sintering，SLS）成型件不可避免地会出现收缩、翘曲变形等现象，导致成型件精度难以控制的问题，提出利用金鹰优化算法（Golden Eagle Optimizer，GEO）优化人工神经网络（Artificial Neural Netw... 详细信息

针对选择性激光烧结（Selective laser sintering，SLS）成型件不可避免地会出现收缩、翘曲变形等现象，导致成型件精度难以控制的问题，提出利用金鹰优化算法（Golden Eagle Optimizer，GEO）优化人工神经网络（Artificial Neural Network，ANN），以此控制SLS成型件表面质量。首先，确定SLS打印过程的重要工艺参数和表面质量指标，分析工艺参数对SLS成型件表面质量指标的影响，选择整流线性单元激活函数，通过训练和测试均方误差损失函数，建立ANN模型；其次，建立GEO-ANN控制模型，优化ANN模型的权值和阈值，针对ANN模型易陷入局部极小值的特点，利用GEO具有螺旋运动形式不断更新的特性，降低模型的误差；最后，将本文所提出的GEO-ANN模型与其他5种模型的预测结果进行对比，结果表明基于GEO-ANN的SLS成型件表面质量预测模型能够有效地通过优化工艺参数控制SLS成型件表面质量。

关键词：选择性激光烧结工艺参数优化人工神经网络金鹰优化算法

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变电所智能应急操作机器人设计与运动规划研究

变电所智能应急操作机器人设计与运动规划研究

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作者：陈洋合肥工业大学

学位级别：硕士

随着我国高速铁路的快速发展,牵引变电所作为高速铁路运行电力传输的枢纽,其室内电气设备操作的准确性、运作的稳定性直接关系到铁路运输系统的安全运行。目前,牵引变电所室内设备的操作主要依靠人工,这不仅消耗了大量人力资源,且人工... 详细信息

随着我国高速铁路的快速发展,牵引变电所作为高速铁路运行电力传输的枢纽,其室内电气设备操作的准确性、运作的稳定性直接关系到铁路运输系统的安全运行。目前,牵引变电所室内设备的操作主要依靠人工,这不仅消耗了大量人力资源,且人工操作配电设备存在工作强度高、效率低、容易误判、劳动风险大等局限性。针对这一现状,本课题设计研发了一种变电所智能应急操作机器人,代替人工完成电气开关分合任务。本课题根据牵引变电所室内的实际场景,重点研究了变电所应急操作机器人的总体设计与运动规划,主要内容如下: (1)通过调研牵引变电所室内具体工作场景以及企业对机器人的功能需求,确定机器人的总体设计方案,并集成移动底盘、协作机械臂和深度相机等设备,搭建变电所应急操作机器人硬件平台。 (2)采用分层运动学分析法对智能应急操作机器人进行运动学分析及验证;建立相机成像的几何模型,读取相机内参并进行手眼标定获得相机外参。为了实现机器人在变电所室内的自主导航,基于激光雷达数据构建出2D栅格地图,采用自适应蒙特卡洛算法完成机器人在工作环境中的定位;在给定目标开关柜位置信息后,结合全局和局部规划算法规划机器人路径,并引导机器人移动到目标位置。 (3)为了降低移动底盘自主导航误差对机械臂开关操作的影响,提出了一种基于视觉的机械臂末端操作姿态调整的方法,并采用二级定位算法精确定位电气开关,设计特定校正板,进行机械臂末端操作姿态调整实验;实验结果验证该方法有效减少了导航误差对机械臂操作开关的影响,同时提高了机械臂操作开关的精度。 (4)为了避免机械臂在作业时与其他电气设备以及下端移动底盘发生碰撞,安全完成开关操作,在机械臂路径规划中提出一种混沌映射融合精英反向学习策略的金鹰优化算法(Golden Eagle Optimizer,GEO);使用球体和圆柱体包络法构建机械臂碰撞检测模型,设计两组不同仿真环境,采用改进的GEO进行路径规划仿真实验;实验结果验证了改进的GEO相较于原始GEO和遗传算法在路径规划上具有规划路径短且平滑的优越性。 (5)设计开发智能应急操作机器人的应用软件,并在实际变电所场景内进行机器人分合开关的实验,实验结果验证了所设计的机器人系统及运动规划算法的可行性,并具有较高的可靠性、准确性。

关键词：变电所移动操作机器人金鹰优化算法运动规划图像处理

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基于边缘计算的工业物联网资源分配研究

基于边缘计算的工业物联网资源分配研究

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作者：邓佳欣贵州大学

学位级别：硕士

工业物联网作为物联网的一大应用领域,其各种设备之间的无线传输产生了多种不同类型的业务,导致数据流量急剧增多,设备能量消耗增大。为了处理大量的数据流量,将用户的处理请求卸载到附近的边缘服务器不失为一个问题解决方案。因此,如... 详细信息

工业物联网作为物联网的一大应用领域,其各种设备之间的无线传输产生了多种不同类型的业务,导致数据流量急剧增多,设备能量消耗增大。为了处理大量的数据流量,将用户的处理请求卸载到附近的边缘服务器不失为一个问题解决方案。因此,如何分配用户上行链路的发射功率,减少设备能量消耗,以及对用户的请求进行资源调度是亟待解决的问题。本文主要针对工业物联网边缘计算系统中的功率分配和资源调度问题进行研究,主要完成以下工作: (1)在边缘计算场景下,搭建基于边缘计算的工业物联网计算模型:以系统传输能量消耗最小化为优化目标,通过设置用户上行链路发射功率来保证用户数据请求得以处理;以系统效益最大化为优化目标,通过计算请求的卸载决策来进行资源调度。 (2)采用改进的金鹰优化算法为用户寻求最优发射功率,以混沌映射策略,非线性凸减权重策略和全局优化策略对金鹰优化算法进行改进并进行实验验证。在建立的基于边缘计算的工业物联网计算模型中,将改进后的算法进行功率分配,达到系统能量消耗最小化的优化目的。 (3)采用改进的海洋捕食者算法为用户进行卸载决策和资源调度,以补偿因子策略,共生生物策略和教与学策略对算法进行改进并进行实验验证,将改进后的算法应用到所搭建模型的卸载决策和资源调度环节,以系统效益最大化为优化目标进行仿真,多种环境下的实验结果表明,该方法能够有效进行资源调度,提升系统卸载响应率。

关键词：边缘计算资源调度金鹰优化算法海洋捕食者算法

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动车组转向架构架可靠性分析及优化

动车组转向架构架可靠性分析及优化

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作者：田鸿博大连交通大学

学位级别：硕士

在动车组运行时,转向架构架承受来自其它部件各个方向的载荷以及轨道不平顺的冲击载荷,随着运行时间增加,构架较容易发生强度问题。因此,考虑不确定因素对构架进行可靠性分析对动车组的运行安全具有重要的工程意义。本文以动车组转向架... 详细信息

在动车组运行时,转向架构架承受来自其它部件各个方向的载荷以及轨道不平顺的冲击载荷,随着运行时间增加,构架较容易发生强度问题。因此,考虑不确定因素对构架进行可靠性分析对动车组的运行安全具有重要的工程意义。本文以动车组转向架构架为研究对象,基于原子搜索算法(ASO)改进BP神经网络对构架进行结构可靠性分析,计算焊缝区域材料利用率对构架进行疲劳可靠性分析,采用金鹰优化算法(GEO)对构架进行结构优化设计,具体研究内容如下:为了验证构架是否满足结构和疲劳设计要求,利用Hyper Mesh软件建立构架有限元模型,根据UIC 615-4和EN 13749标准确定构架约束位置以及载荷工况,利用ANSYS软件对构架进行静强度分析,并根据材料的许用应力对各个工况进行静强度校核,评估构架是否满足结构强度要求。采用修正的Goodman-Smith疲劳极限图对构架焊缝节点进行疲劳强度校核,评估构架焊缝是否满足疲劳强度要求。通过上述有限元分析,确定了出现最大应力的工况,为构架进行可靠性分析提供准备。引入不确定性因素对构架进行结构可靠性分析,以解决加工误差等因素对构架结构强度的影响。通过灵敏度分析确定影响Von Mises应力较大的设计变量,采用拉丁超立方试验设计获取试验样本点,建立ASO-BP神经网络对试验样本点进行训练和预测,从而得到设计变量和最大Von Mises应力的响应关系,再随机抽取10000组试验样本,最终计算出构架结构可靠度。提出采用材料利用率计算构架疲劳可靠度。将构架焊缝划分为96段,计算出每一段焊缝区域材料利用率最大值,根据材料利用率理论,判断焊缝是否满足疲劳设计要求,为构架进行结构优化设计提供准备。提出利用金鹰优化算法对构架进行结构优化设计,从而提高构架抗疲劳性能。选取优化设计变量并采用拉丁超立方试验设计获取样本点,将材料利用率最大值作为输出响应,基于试验样本点拟合出二次多项式响应面。建立优化数学模型,并利用GEO优化算法对其进行迭代寻优,获得目标函数最优解,再基于优化后的设计变量重新进行有限元建模,计算出焊缝材料利用率最大值,结果表明:构架抗疲劳性能显著提升。论文系统研究了转向架构架结构性能和抗疲劳性能,提出利用ASO-BP神经网络和材料利用率对构架进行结构可靠性和疲劳可靠性分析,通过GEO优化算法对构架进行结构优化设计,大大提高了构架抗疲劳性能,仿真分析结果可为动车组其它零部件设计提供理论依据和参考。

关键词：转向架构架强度分析 BP神经网络材料利用率金鹰优化算法

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无人机路径规划在电力巡检中的应用研究

无人机路径规划在电力巡检中的应用研究

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作者：吕吉祥福建工程学院

学位级别：硕士

随着我国经济水平和综合国力的提升,电力线路架设越来越广,电力设备使用越来越多,电力行业的巡检维护工作面临着越来越多的困难。传统的巡检方式由于存在安全风险大,效率低下等问题而无法满足当前的巡检要求。无人机巡检以其灵活性、安... 详细信息

随着我国经济水平和综合国力的提升,电力线路架设越来越广,电力设备使用越来越多,电力行业的巡检维护工作面临着越来越多的困难。传统的巡检方式由于存在安全风险大,效率低下等问题而无法满足当前的巡检要求。无人机巡检以其灵活性、安全性、高效率的优点受到了学者们的广泛关注。研究无人机路径规划是实现无人机自主巡检的关键技术,对于进一步降低巡检的成本与工作强度具有重大的意义。本文以无人机电力巡检为背景,研究无人机路径规划的方法,主要包括无人机对电力线路的巡检和对特定电力设备的巡检。论文首先针对无人机电力巡检问题进行了介绍,然后采用改进的双向快速搜索随机树(Improved Bidirectional Rapidly-exploring Random Tree,IBi-RRT)算法来对无人机电力线路巡检问题进行求解。引入势场引力去改善双向RRT算法随机性大和计算量大的问题,并用剪枝优化策略去除双向RRT算法的冗余采样点,节省路径规划的时间。在电力线路巡检问题上的仿真结果表明,相对于RRT算法和双向RRT算法而言,改进双向RRT算法具有更好的寻优精度和规划速度。其次,介绍了无人机在复杂环境内对特定的设备巡检的情况。针对该情况构建了三维地形图,引入了相关的约束条件,构建了该类情况下的无人机电力巡检的成本函数。由于传统的路径规划算法存在时间复杂度高,计算量大以及易陷入局部极值的问题,这使得传统算法在解决无人机电力巡检三维路径规划问题上往往难以取得较好的结果。金鹰优化算法作为元启发式优化算法,其在解决该类问题上具有明显的优势。因此,本文采用金鹰优化算法来解决该类问题,并引入个体示例学习策略和镜面反射学习策略来改进金鹰优化算法,所提的双重学习策略的金鹰优化算法相比原算法具有更高的寻优精度和收敛速度。将改进算法用于求解该类情况下的无人机电力巡检三维路径规划问题,与其它经典算法对比,所提算法表现出了强大的竞争力和稳定性。最后,由于金鹰优化算法与灰狼优化算法均在无人机巡检问题上表现出优越的性能,并且两种算法混合具有明显的优势互补性。为了改善单模算法探索与开发的不平衡,提高算法的寻优能力,提出了一种新的基于金鹰优化算法和灰狼优化算法的混合算法。将该混合算法用于求解无人机电力巡检三维路径规划问题,与其它经典算法相比,所提混合算法具有良好的优化性能。

关键词：无人机路径规划电力巡检快速搜索随机树金鹰优化算法灰狼优化算法

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基于GEO-GRU的电梯滑移量预测方法

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起重运输机械 2022年第12期 21-27页

作者：李科陈向俊任玉荣王剑平傅正杨浙江省特种设备科学研究院杭州310053 浙江省特种设备检验技术研究重点实验室杭州310053 金华市食品药品检验检测研究院杭州310053

电梯曳引性能是影响电梯运行安全的重要指标,而滑移量是其重要的评判标准。为实现高精度的电梯滑移量预测,文中提出了基于金鹰算法优化的门控循环单元神经网络(GEO-GRU)模型,GRU通过门控单元实现数据信息选择,利用神经元传递时序特征,... 详细信息

电梯曳引性能是影响电梯运行安全的重要指标,而滑移量是其重要的评判标准。为实现高精度的电梯滑移量预测,文中提出了基于金鹰算法优化的门控循环单元神经网络(GEO-GRU)模型,GRU通过门控单元实现数据信息选择,利用神经元传递时序特征,实现时序预测;采用金鹰优化算法(Golden Eagle Optimizer,GEO)对GRU的初始参数进行优化,以提升模型可靠性和泛化性。实验结果表明,相比LSTM、ESN等经典预测方法,GEO-GRU方法提高了预测精度,缩小了预测误差,对于电梯滑移量的预测具有更高的可行性和有效性。

关键词：电梯滑梯时间序列预测金鹰优化算法门控循环单元网络

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