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AND代表“并且”；OR代表“或者”；NOT代表“不包含”；(注意必须大写,运算符两边需空一格)

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范例一：(K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 AND Y=1982-2016
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作者

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78 篇 中文

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排序：

基于Kinect骨骼的视频人体行为识别

基于Kinect骨骼的视频人体行为识别

引用

作者：唐凤广西民族大学

学位级别：硕士

基于Kinect骨骼的人体行为识别是根据Kinect机器的原理获取视频中人体的三维骨骼信息和深度信息,应用这些信息可以有效的识别人体行为。获取的数据解决了传统视频行为识别中受穿戴或者其他遮盖物的影响造成的识别精度低或者行为之间的... 详细信息

基于Kinect骨骼的人体行为识别是根据Kinect机器的原理获取视频中人体的三维骨骼信息和深度信息,应用这些信息可以有效的识别人体行为。获取的数据解决了传统视频行为识别中受穿戴或者其他遮盖物的影响造成的识别精度低或者行为之间的混淆等,也解决了人体和背景之间产生的误差。这种方法获取了人体骨骼的关节点,一般是15个或者20个获取的关节点的信息;再根据关节点之间的几何关系描述人体的行为。在一些简单的行为中,肢体的变化总是只涉及到一部分肢体的动作或者只涉及到一些肢体某部分信息,因此,如何改进这种现象,是解决问题的关键。本文针对目前基于骨骼的人体行为识别所存在的某些不足进行了分析,并对其进行了改进,目的在于提高人体行为识别的精度。本文的主要工作包括以下两个方面:1、在基于骨骼的人体行为识别中,一般使用的是绝对关节位置信息或者相对关节位置信息表示关节点特征信息。但是这些信息往往存在着很多数据噪声,并且不能将同一肢体上相似的动作区分开来。为此一种肢体关节融合方法被提出。该方法首先将整个骨骼按照人体结构分成五个部分,躯干、左右手臂,左右腿,对这五个部分上面的关节点特征信息分别进行融合。对融合之后的信息按照绝对关节位置公式计算,再与绝对关节位置信息级联,得到融合之后的绝对位置信息;对融合之后的信息按照相对关节位置公式计算,再与相对关节位置信息级联,得到融合之后的相对位置信息。形成两种新的描述子。2、为了消除关节特征的信息存在的部分冗余或者不必要的关节点信息。提出了用改进的CSO(Chicken Swarm Optimization)算法来优化关节点信息的方法,过滤一些不必要的关节点的特征信息,提高了识别精度。改进的CSO算法引入“佳点集”和OS(Ordered Subsets)方法,利用“佳点集”均匀化初始种群;利用OS方法将整个有序种群分成了3个部分,在进行位置更新时,引入猴群算法中的望-眺过程来比拟鸡群在觅食的过程中寻找食物的眺望过程作为其修正公式,加快了算法的收敛速度并且避免算法陷入局部最优。

关键词：数据噪声信息融合特征选择鸡群优化算法佳点集有序子集

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喷泉码中LT码度分布的研究与优化

喷泉码中LT码度分布的研究与优化

引用

作者：费炜湖北工业大学

学位级别：硕士

通信系统中保障数据传输的可靠性一般有两种方案:一是使用较稳定的通信协议如TCP/IP协议,二是使用前向纠错技术(Forward Error Correction,FEC)。TCP/IP协议不适合通信领域中的组播和广播业务,大规模分发数据和可靠地组播/广播成为了多... 详细信息

通信系统中保障数据传输的可靠性一般有两种方案:一是使用较稳定的通信协议如TCP/IP协议,二是使用前向纠错技术(Forward Error Correction,FEC)。TCP/IP协议不适合通信领域中的组播和广播业务,大规模分发数据和可靠地组播/广播成为了多媒体业务亟待解决的难题之一,而数字喷泉码作为一种使用前向纠错技术的信道编码,可以解决此难题。LT码(Luby Transform Codes)是一类通用的数字喷泉码,度分布则是LT码中及其重要的组成部分。度分布的性能直接影响到数字喷泉码的译码成功率、误码率等性能,因此研究度分布对数字喷泉码来说具有重要意义。本文研究了LT码中度分布的优化与设计。首先阐述了数字喷泉码的研究背景及意义、LT码的国内外研究现状以及数字喷泉码核心技术包括:数字喷泉码适用的典型删除信道、编译码方法等。其次,论述了5种经典度分布的原理并给出了4种度分布改进方案,仿真结果表明本文给出的4种度分布相较于4种原经典度分布,在译码成功率上有不同程度的提高,其译码性能更加优越。再次,阐述了鸡群优化算法和度分布的期望可译集的概念,并提出两种新的联合度分布方案:单比例系数联合度分布和双比例系数联合度分布。最后,运用鸡群优化算法、期望可译集结合蒙特卡洛仿真来优化提出的单比例系数联合度分布和双比例系数联合度分布。仿真结果表明,本文提出的两种新联合度分布方案相较于经典度分布:理想孤子分布(Ideal Soliton Distribution,ISD)、固定度分布(Stationary Distribution,SD)、二进制指数分布(Binary Exponential Distribution,BED)和鲁棒孤子分布(Robust Soliton Distribution,RSD)具有更高的译码成功率,更低的误码率,其译码性能更加优越。

关键词： LT码度分布鸡群优化算法联合度分布译码性能

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基于改进鸡群算法的烧结配料多目标综合化策略研究

基于改进鸡群算法的烧结配料多目标综合化策略研究

引用

作者：李倩倩安徽工业大学

学位级别：硕士

科学技术是第一生产力。随着科技的进步,带来的全球资源过度消耗和环境问题也日益严峻。在当前可持续发展的战略目标下,企业在扩大生产规模和增加效益的基础上,还要降低成本、减少环境污染。烧结作为钢铁生产中重要工序之一,对含铁矿石... 详细信息

科学技术是第一生产力。随着科技的进步,带来的全球资源过度消耗和环境问题也日益严峻。在当前可持续发展的战略目标下,企业在扩大生产规模和增加效益的基础上,还要降低成本、减少环境污染。烧结作为钢铁生产中重要工序之一,对含铁矿石原料的需求量大,生产成本高。又由于国内矿产资源的加剧减少,铁矿石种类来源不稳定,企业需要从国外进口铁矿石,进口的铁矿石种类多且成分不一,要不断地对铁矿石的配料比例进行调整。因此,研究出满足上述要求的烧结配料配比意义重大。本文的研究内容主要有:(1)通过分析烧结配料过程的特点和烧结配料工艺过程,首先搭建了基于线性规划(LP)的烧结一次和二次配料优化模型,前者根据物质守恒原理获得,后者在预配料优化模型的基础上,通过烧损率和代数变换得到。该数学模型不仅致力于降低烧结总成本,还力求减少含硫物质排放,同时在化学成分指标的约束条件下,保证生产的烧结矿化学成分符合要求,冶金性能达到预期状态。(2)基于建立的配料优化模型,分析现有的烧结配料优化方法的优缺点,提出了鸡群优化算法,该算法拥有强大的寻优能力,能够准确且快速地找到最优解。通过深入分析鸡群算法的工作过程,发现该寻优算法虽然已经表现出良好的寻优性能,但是存在容易陷入局部最优的缺点,寻优速度也有待进一步提高。基于此,本文提出了一种改进策略,通过精英反向学习策略提高算法的收敛速度和寻优精度,应用自适应柯西变异策略来避免算法在迭代后期陷入局部最优,即自适应柯西变异的精英反向学习鸡群算法。(3)通过测试函数验证改进算法的寻优性能,仿真实验的数值分析说明了该改进算法具有比其它改进算法更强大的寻优能力。另一种对鸡群算法的改进方式是将遗传算法和鸡群算法结合,分析其工作过程,通过测试函数证明了改进的遗传鸡群混合算法具有更强的寻优能力,应用在烧结配料优化模型中,搜索一、二次配料优化模型的最佳原料配比,与其它方法得到的配料配比方案进行对比,对比结果证明了该智能混合优化算法应用在烧结配料配比优化中,效果更好,具有理论上的可行性及实践上的可靠性。

关键词：烧结配料优化鸡群优化算法遗传鸡群算法烧结配料模型

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三维对象表面加工路径优化问题研究

三维对象表面加工路径优化问题研究

引用

作者：王超西安电子科技大学

学位级别：硕士

激光加工路径规划是激光加工领域中一个重要的问题,随着激光加工技术的发展,该问题也受到广泛关注和研究。在激光加工的对象模型中,使用最广泛的便是三维模型,所以对三维模型的表面路径规划便是问题的核心。好的加工轨迹路线能够极大的... 详细信息

激光加工路径规划是激光加工领域中一个重要的问题,随着激光加工技术的发展,该问题也受到广泛关注和研究。在激光加工的对象模型中,使用最广泛的便是三维模型,所以对三维模型的表面路径规划便是问题的核心。好的加工轨迹路线能够极大的减少路径中用于无效定位的运行时间、提高单个组件的加工效率、降低整个生产环节的成本。近年来,随着许多群智能算法的发现和改进,更多的群智能算法应用到组合优化的问题中。由于群智能算法能够在合理的时间内,比传统算法更加快速的解决非线性、高维复杂的问题,本文依托所参与的国家重点研发计划项目,针对国内激光加工制造领域比较薄弱的三维模型表面加工路径规划问题进行研究。本文为了解决三维模型表面激光加工路径规划的问题,提出了一种改进的鸡群算法(ICSO)。鸡群算法是一种新的高效的群智能算法,在高维复杂的问题上能够快速收敛,并且有多群协作搜索的特点,全局搜索能力强,被用于解决各种实际生活中的组合优化问题。本文将鸡群优化算法用于解决旅行商问题(travelling salesman problem,TSP),重新编码算法和适应度函数,加入算法自适应方案,并且将其应用于三维模型表面激光加工路径规划问题中。本文主要完成的工作和所做的贡献如下:1.对激光加工路径规划领域进行了研究,总结了现有算法存在的问题,对现有算法在实际激光加工路径规划中的应用进行了对比分析。2.针对鸡群算法无法解决组合优化问题,改变了算法的编码策略,并重新定义了算法的适应度函数,改进了公鸡、母鸡和小鸡的位置移动公式。引入了 2-opt算法,扩大了鸡群的活动范围,增强了算法的抗干扰能力。3.针对三维模型表面激光加工路径规划问题,在改进鸡群算法中加入模拟退火算法,并加入了自探索过程,增加了算法的收敛能力。4.为了减少用于鸡群算法的初始点数量,对三维模型表面进行了区域划分。提取出各区域内的定位点作为算法的初始点,大量减少了算法需要计算的顶点数量。5.对本文用到的所有算法进行了测试。从TSPLIB数据库中选取了 11个不同维度的数据集对改进的鸡群算法进行测试,并且与其他几种典型的算法进行了比较,证明该算法能够更快的解决TSP问题。对于三维模型表面激光加工路径规划的应用,使用几种典型算法在不同迭代次数和运行时间上进行了测试,并对算法稳定性、收敛速度和实际规划效果进行了对比,结果比其他几种算法收敛速度更快、路径规划结果也更优。表明改进鸡群算法能够有效应用于激光加工中的三维模型表面路径规划问题。

关键词：激光加工鸡群优化算法旅行商问题路径优化三维模型

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基于鸡群算法与核极限学习机的入侵检测模型

基于鸡群算法与核极限学习机的入侵检测模型

引用

作者：蔡畅南华大学

学位级别：硕士

随着网络技术的迅速发展,网络应用日益普及,其安全问题也开始备受关注。根据《2019年上半年网络安全态势报告》,网络攻击数量正呈现逐年上升趋势,企业和教育领域是网络攻击的首要目标。事实上,网络攻击不仅会导致用户信息被窃取,严重时... 详细信息

随着网络技术的迅速发展,网络应用日益普及,其安全问题也开始备受关注。根据《2019年上半年网络安全态势报告》,网络攻击数量正呈现逐年上升趋势,企业和教育领域是网络攻击的首要目标。事实上,网络攻击不仅会导致用户信息被窃取,严重时还会损害计算机和工业系统,因此,研究网络攻击检测方法和技术刻不容缓。入侵检测模型通过分析安全日志、网络流量等来检测攻击事件。然而,海量和高维的网络数据使传统的入侵检测模型无法及时精准地对攻击行为作出判断。针对上述问题,本文提出一种基于改进鸡群优化算法(ICSO)与核极限学习机(KELM)的入侵检测模型,使用改进的鸡群优化算法同步处理入侵检测数据集的特征选择和核极限学习机分类器的参数优化问题,力求在保障模型检测性能的基础上减少模型占用的计算资源。本文的主要工作如下:(1)提出了一种改进的鸡群优化算法。考虑到鸡群优化算法在处理维数较高的数据时易陷入局部最优解的缺陷,以加快算法的收敛速率,增强算法跳出局部最优解的能力为目标,对鸡群优化算法进行了以下改进。首先采用混沌序列与反向学习结合的方法初始化种群,得到分布均匀且保有多样性的初始鸡群;然后在母鸡的位置更新公式中引入非线性惯性权重因子,使母鸡向组内公鸡学习的同时向鸡群中适应度值最优的鸡学习;最后在算法早熟收敛时,引入柯西变异赋予算法跳出局部最优解的能力。(2)提出了一种基于ICSO算法的KELM参数与数据集特征同步优化的入侵检测模型(ICSO-KELM)。考虑到特征选择和分类器参数优化的适配问题,以降低数据集特征维度、提升分类器精确率为目标,使用ICSO算法同步处理数据集的特征选择和KELM核参数的优化问题,在搜索最优特征子集的同时寻找KELM的最优核参数。(3)在KDD-CUP99数据集中对ICSO-KELM模型进行了仿真实验,将预处理后的数据使用10-CV方法进行分割,通过优化的KELM对特征选择后的数据样本进行训练检测。实验结果表明,相比PSO-KELM模型、GA-KELM模型和CSO-KELM模型,ICSO-KELM模型获得了更少的特征数和更好的检测准确率;相比SVM、KELM等经典的机器学习算法,ICSO-KELM模型提升了入侵检测的准确率,在一定程度上降低了入侵检测的误报率。

关键词：鸡群优化算法特征选择核极限学习机参数优化入侵检测

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某篮球馆钢结构桁架优化设计研究

某篮球馆钢结构桁架优化设计研究

引用

作者：王仕文河北工程大学

学位级别：硕士

对结构进行优化设计,除了能够降低整体结构的重量,控制项目成本,同时能够更好地保障结构的刚度与强度。桁架结构的重量相对比较轻,承受荷载的能力比较强,能合理的利用材料,提升材料的利用率。桁架结构已被广泛应用于很多实际工程。因此... 详细信息

对结构进行优化设计,除了能够降低整体结构的重量,控制项目成本,同时能够更好地保障结构的刚度与强度。桁架结构的重量相对比较轻,承受荷载的能力比较强,能合理的利用材料,提升材料的利用率。桁架结构已被广泛应用于很多实际工程。因此优化桁架的结构非常重要。传统的结构优化方法存在多种缺陷,随着科技的发展,工程实践中遇到的问题越来越复杂。传统的优化方法计算量较大,计算的结果精度较低,越来越不适合解决复杂的结构优化问题。伴随着计算机科学技术、仿生学、数学、人工智能等学科的飞速发展,人们通过研究和利用自然界中自然现象或生物体机制,提出了一些智能优化算法。智能优化算法的开发为建筑和土木工程领域结构优化设计提供了新颖的思路和高效的方法。目前在建筑和土木工程领域中,鸡群优化算法的应用还很少,本文将提出一种改进的鸡群优化算法,将改进的算法与桁架结构优化设计相结合,希望为土木工程结构优化设计提供一种新的方法和思路。鸡群优化算法的改进方法为:将混沌反向学习策略的概念引入到算法的初始化中,保证全局搜索能力;母鸡位置更新上加入偏好随机动态惯性权重因子,增强算法稳定性;再次在小鸡位置更新过程中引入惯性权重因子和学习因子,做到更好的结合全局和局部搜索,并通过边界处理预防个体出现越界;最后通过差分进化算法对算法整体个体位置优化。将改进鸡群优化算法与实际桁架结构优化设计相结合,建立桁架结构模型,设计变量为桁架结构的截面面积,目标函数为桁架结构的最小结构重量,对建立好的桁架结构模型进行结构优化分析,与其他算法和传统鸡群优化算法进行对比。结果证明改进鸡群优化算法更加有效。对优化后的桁架结构进行ANSYS有限元分析,主要包括内力分析、位移分析和优化后的模态分析,得出优化后的桁架结构满足内力要求和位移要求。与优化前的桁架结构相比,具有更好的经济性。本文的研究为结构优化设计提供了一种新颖的思路和高效的方法。

关键词：桁架结构结构优化设计鸡群优化算法有限元分析

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基于改进群智能优化算法的图像分割算法研究

基于改进群智能优化算法的图像分割算法研究

引用

作者：张莹杰暨南大学

学位级别：硕士

图像分割可以看作是在一个复杂的数据空间中寻找最佳的参数值来分割图像,群智能优化算法在对求解复杂非线性多峰函数寻优问题上具有独特的优势。本文主要研究提高图像阈值分割寻优效率,分别提出改进磷虾群优化算法和改进约束鸡群优化算... 详细信息

图像分割可以看作是在一个复杂的数据空间中寻找最佳的参数值来分割图像,群智能优化算法在对求解复杂非线性多峰函数寻优问题上具有独特的优势。本文主要研究提高图像阈值分割寻优效率,分别提出改进磷虾群优化算法和改进约束鸡群优化算法,并将其应用于图像阈值分割,具体研究工作如下:1、提出基于时变的非线性递减策略的改进磷虾群优化算法,使之能够避免易陷入局部极点值的困扰,进而提高磷虾群优化算法的全局搜索能力。以标准测试函数进行仿真,并与其他算法进行对比,结果证明了所提出的改进磷虾群优化算法的合理性和有效性。之后,以标准图像为图像分割对象,最大类间方差为适应度函数,将改进磷虾群优化算法应用于图像阈值分割,并与其他算法进行对比,结果证明了所提出的改进磷虾群优化算法用于图像阈值分割寻优效率更高。2、提出一种改进约束鸡群优化算法,从约束函数和进化机制两方面对基本鸡群优化算法进行了改进,来提高算法的优化性能和收敛性。与其他算法的仿真实验对比证明了所提出的改进约束鸡群优化算法的优越性。然后,将改进约束鸡群优化算法与最大类间方差结合应用于图像阈值分割,与其他算法进行对比,结果证明了所提出的改进鸡群优化算法能够能好地提高图像阈值分割寻优效率。

关键词：群智能优化算法图像分割鸡群优化算法磷虾群优化算法最大类间方差

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群体智能在聚类算法中的应用研究

群体智能在聚类算法中的应用研究

引用

作者：杨菊蜻贵州大学

学位级别：硕士

随着信息技术的迅猛发展,人工智能优化技术也日趋成熟,聚类分析和群体智能作为当今研究的热点已受到世界各国研究人员的广泛关注,并应用于多个领域。本文主要是利用群体智能优化算法所特有的性能对传统聚类分析问题进行研究,将蝙蝠优化... 详细信息

随着信息技术的迅猛发展,人工智能优化技术也日趋成熟,聚类分析和群体智能作为当今研究的热点已受到世界各国研究人员的广泛关注,并应用于多个领域。本文主要是利用群体智能优化算法所特有的性能对传统聚类分析问题进行研究,将蝙蝠优化算法及鸡群优化算法进行改进并同传统聚类分析算法相结合,实现对聚类分析问题的求解。本文所完成的主要工作如下:1.针对传统蝙蝠优化算法容易陷入早熟收敛等缺点,提出一种混合改进的蝙蝠优化算法。首先,在算法中通过引入莱维飞行的随机游走特性,使得蝙蝠群体在进行全局搜索时能够更好、更全面地在解空间中进行搜索;其次,在算法进行局部搜索时,将阈值判断和脉冲发射率判断局部极值的方式结合,使算法拥有更好的跳出局部极值的能力;最后,对迭代寻优过程中个体的位置更新方式结合非线性惯性权重因子,实现平衡算法执行过程中的全局搜索和局部寻优的目的。2.针对传统鸡群优化算法自身固有的缺陷,提出基于改进模拟退火的鸡群优化算法和基于差分变异的鸡群优化算法。第一种改进的主要思想是在种群初始化时利用反向学习机制和边界变异的思想,使得算法能够在解空间进行广泛搜索,同时在改进母鸡位置更新方式的基础上利用改进退温函数的模拟退火思想对当前最优个体进行扰动,Metropolis接受准则能够有效提高算法寻优精度和收敛效率。第二种改进的主要思想是通过对鸡群中占据重要地位的母鸡位置更新方式提出新的改进优化,同时引入阈值判断当前最优个体是否陷入局部极值,并利用差分扰动更新方式对当前最优个体进行扰动,使得算法具有良好的跳出局部极值能力,从而实现全局最优值的搜索。3.利用群体智能优化算法的特性能有效改进聚类算法聚类效率思想,将本文所提出的改进蝙蝠优化算法和混合差分变异的鸡群优化算法与传统聚类分析算法结合,实现聚类分析效率和精度提高的目的。

关键词：群体智能聚类分析蝙蝠优化算法鸡群优化算法聚类算法

来源：评论

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吸引子传播聚类算法的若干改进及应用研究

吸引子传播聚类算法的若干改进及应用研究

引用

作者：刘美含吉林财经大学

学位级别：硕士

数据挖掘在大数据时代是一个关键性技术,聚类算法在数据挖掘领域举足轻重,因此对聚类算法的研究和应用具有理论和实践意义。本文以吸引子传播(Affinity Propagation,AP)聚类算法的深入研究为主要研究方向,针对AP聚类算法难以确定参考度... 详细信息

数据挖掘在大数据时代是一个关键性技术,聚类算法在数据挖掘领域举足轻重,因此对聚类算法的研究和应用具有理论和实践意义。本文以吸引子传播(Affinity Propagation,AP)聚类算法的深入研究为主要研究方向,针对AP聚类算法难以确定参考度,分别从算法思想、群体智能、密度聚合和领域交叉的角度进行了若干理论改进和应用研究,具体内容包括:(1)提出了基于近邻点整合的加权相似度吸引子传播(Integration Neighbor Points-Based Weighted Similarity Affinity Propagation,IW-AP)聚类算法。将近邻点以类中心点为基准进行整合,使邻近数据点的信息合并重整,扩大了搜索有用信息的范围,并用加权相似度替换传统吸引子传播聚类算法中的参考度,使参考度更具代表性。通过仿真模拟实验结果表明,本文提出的改进算法聚类精度与原始算法相比具有显著提升。(2)提出了基于鸡群优化的吸引子传播(Chicken Swarm Optimization-based Affinity Propagation,CSO-AP)聚类算法。引入sil评价指标作为鸡群优化算法中的适应度值,通过鸡群优化的方法,对AP算法中随机给定的参考度进行迭代,多次迭代后将鸡群最佳位置赋予AP算法中的参考度,完成优化。通过仿真模拟实验结果表明,本文提出的改进算法聚类结果优于原始算法。通过将CSO-AP应用于34家酒店旅游公司,对财务数据聚类的良好结果表明该算法具有一定的实践能力。(3)提出了基于密度聚合的吸引子传播(Density Aggregation-based Affinity Propagation Clustering Algorithm,DA-AP)聚类算法。将AP算法聚类后得出的聚类中心作为新的数据,利用DBSCAN聚类算法的思想将高密度的临近点聚合为新的簇,更新所有样本点的类标签,无需调试参考度的值。通过仿真模拟实验结果表明,本文提出的改进算法较原AP聚类算法聚类精度高、对流型数据处理效果更佳。通过将DA-AP聚类算法应用于外汇市场,33条热门汇率良好的聚类效果反应了DA-AP聚类算法的实用性。(4)提出了基于注意力机制的吸引子传播(Attention-based Affinity Propagation,AttnAP)聚类算法。吸收注意力机制中Soft Attention模型的原理,筛选出需要重点关注的核心样本点,获取相似度矩阵,优化参考度使其取值更加适用于数据集。通过仿真模拟实验结果表明,本文提出的改进算法相对于原始AP聚类算法聚类结果更佳。通过将AttnAP聚类算法应用于5G概念股,47支股票数据具有特征性的聚类结果表明AttnAP聚类算法具有实际应用能力。

关键词：吸引子传播聚类算法鸡群优化算法近邻点整合密度聚合注意力机制

来源：评论

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一种改进鸡群算法及其在机器臂辅助喷涂的研究

一种改进鸡群算法及其在机器臂辅助喷涂的研究

引用

作者：李彦锟齐鲁工业大学

学位级别：硕士

随着新一轮科技革命和产业变革的飞速发展,对喷涂机械臂的工作效率和工作质量提出了更高的要求。智能优化算法的出现加快了实现该目标的脚步,机器人技术作为多种学科高度融合的产物,能够更好的与智能优化算法技术结合。因此本文以鸡群... 详细信息

随着新一轮科技革命和产业变革的飞速发展,对喷涂机械臂的工作效率和工作质量提出了更高的要求。智能优化算法的出现加快了实现该目标的脚步,机器人技术作为多种学科高度融合的产物,能够更好的与智能优化算法技术结合。因此本文以鸡群优化算法和六轴喷涂机械臂为研究对象,通过改进鸡群算法并应用在喷涂机械臂当中,对喷涂机械臂进行轨迹优化以及涂层质量优化,提高机械臂的工作效率及机械臂喷涂的涂层质量。论文的具体研究内容和成果如下:研究了鸡群优化算法(CSO)的基本原理,并根据鸡群优化算法在位置更新过程中存在的不足,提出了一种基于并行策略和动态约束的改进鸡群优化算法(PDCSO)。首先,针对公鸡的位置更新方式引入了X-best引导和Levy飞行,通过并行策略调控这两种方法的在位置更新时的地位。其次,对母鸡的位置更新方法提出了动态约束母鸡追随目标机制,通过测试函数仿真试验证明,改进方法有效。对六轴喷涂机械臂进行运动学分析,以UR5E六轴机械臂为分析案例,通过标准D-H参数法,推导UR5E六轴机械臂正逆运动学的详细求解过程。在MATLAB通过Robotics Toolbox进行仿真并与UR5E示教器对比,验证整个推导过程准确无误。最后,通过蒙特卡洛法求解绘制了机械臂工作空间点云图像。研究了机械臂轨迹规划问题,分析了笛卡尔空间与关节空间内轨迹规划的区别,并介绍了在两种空间下的规划流程。对笛卡尔空间下常用的直线轨迹规划和圆弧轨迹规划流程进行了描述,并通过MATLAB仿真展示。分析对比了关节空间下三次和五次多项式插值规划的不同以及不足。综合分析其他轨迹规划方法的优缺点后,选择五次B样条曲线,在关节空间中实现轨迹规划,并详细推导了五次B样条曲线的构造过程。对机械臂进行轨迹优化,提高机械臂的运动速度同时减少速度过快导致的运动冲击,采样五次B样条曲线进行插值,以时间-冲击最优为优化目标构建优化目标函数,经过PDCSO优化得到最优运动轨迹,并通过ADAMS仿真和UR5E机械臂实机验证,对比优化前后的力矩曲线,可以发现优化后的轨迹运动更快且平稳。对比分析不同涂料沉积模型的优缺点,确定采用β分布模型来模拟涂料在被喷涂表面的沉积分布,研究了不同移动参数下对动态喷涂的影响,通过试验验证并总结规律。提出变参数交替喷涂的喷涂方式,建立数学优化模型,以涂层厚度的均匀性为优化目标,经过PDCSO优化得到喷涂最优参数,经过MATLAB仿真以及喷涂试验,证明该方法可行有效。

关键词：喷涂机器人轨迹优化鸡群优化算法涂层质量优化

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