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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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68 篇 中文

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基于生理参数的矿工不安全状态检测与识别研究

基于生理参数的矿工不安全状态检测与识别研究

引用

作者：高玲西安科技大学

学位级别：硕士

煤矿安全生产取决于“人、机、环、管”四大要素之间互相联合与紧密配合,在煤矿行业高新技术及智能化发展的今天,“人”这一要素在整个行业生产过程中扮演着越来越重要的角色。作为高风险职业群体,矿工上岗时身心是否处于安全状态对煤... 详细信息

煤矿安全生产取决于“人、机、环、管”四大要素之间互相联合与紧密配合,在煤矿行业高新技术及智能化发展的今天,“人”这一要素在整个行业生产过程中扮演着越来越重要的角色。作为高风险职业群体,矿工上岗时身心是否处于安全状态对煤矿安全生产工作尤为重要,因此研究煤矿从业人员不安全状态检测方法对预防事故、提升煤矿安全管理水平具有重要意义。本文提出一种基于生理参数的煤矿从业人员不安全状态检测方法,在探究不安全状态与生理信号之间关系的基础上,构想设计出一种检测装置,该装置可完成生理信息数据的采集、处理、计算、显示、传输等功能,并通过BP神经网络分类算法实现不安全状态的有效识别。首先,从不安全状态的概念发展、产生因素和表现形式三个方面阐述了不安全状态的研究基础;通过详细分析对比适用于不安全状态检测的方法,确定选用生理检测法。通过探究生理信息与人的状态之间的关联性,建立了不安全状态与生理参数之间的关系,根据不同生理信号的特点,确定本课题采用心率、血压、血氧饱和度、体温作为生理检测指标。对生理信号测量原理和方法进行详细阐述,选择光电容积描记(PPG)法检测心率血压,光学法测量血压,采用接触式体温测量。然后,依据模块化思想将整体设计分为主控模块、生理参数采集模块、显示模块、通信模块、警报模块以及电源电路,对硬件部分进行设计。硬件部分包括元器件选型和连接电路设计,以STM32C8T6为微控中心,选用MKB0803、MAX30102、DS18B20传感器组成生理参数采集模块,实现生理参数测量;使用LCD、有源蜂鸣器以及USB线路完成参数显示、预警和传输功能。该一体化式检测装置满足低功耗、小型化、便携化的设计需求。其次,基于Keil μVision5 IDE对检测装置软件部分进行设计,包括系统主程序与其他各个模块相对应的驱动程序设计和代码编写,完成生理参数的采集与传输。将生理信号特征转换成具体的生理数值在液晶屏上实时显示,通过有线传输发送至电脑端动态显示并实现数据保存。最后,将设计的装置进行功能测试和对比实验,结果表明该装置能够较为准确测量生理数据并与电脑端进行实时传输。通过不安全状态诱发实验,采集实验对象不同状态下的生理参数,使用BP神经网络分类算法对数据进行训练分类,分类准确率为92%,最小误差为0.0003,分类效果较为理想,证明利用生理参数能够实现不安全状态有效分类识别。本文研究设计的生理检测装置可以实现矿工生理信息参数的检测,并通过BP神经网络实现不安全状态的分类识别。实验表明,生理参数可用于矿工不安全状态的检测与识别。

关键词：矿工不安全状态生理参数检测嵌入式系统 BP神经网络 pso优化算法

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基于人工神经网络改进型参数整定的智能PID控制研究

基于人工神经网络改进型参数整定的智能PID控制研究

引用

作者：刘燕燕中国石油大学

学位级别：硕士

PID控制以其结构简单、可靠性高、易于工程实现等优点至今仍被广泛应用。在系统模型参数变化不大的情况下,PID控制性能优良。但随着现代工业的发展,工业生产过程往往具有非线性、不确定性,难以建立精确的数学模型,应用常规的PID控制器... 详细信息

PID控制以其结构简单、可靠性高、易于工程实现等优点至今仍被广泛应用。在系统模型参数变化不大的情况下,PID控制性能优良。但随着现代工业的发展,工业生产过程往往具有非线性、不确定性,难以建立精确的数学模型,应用常规的PID控制器难以达到理想的控制效果。人工神经网络ANN(ArtificialNeuralNetwork)具有自学习、自适应和自组织的能力,将ANN与传统的PID控制结合,构成智能型的神经网络PID控制器。它不需建立精确的数学模型,能够自动辨识被控过程参数、自动整定控制参数、适应被控过程参数的变化,是解决传统PID控制器参数整定难、不能实时调整参数和鲁棒性不强的有效措施。本文主要做了两部分工作:首先,对传统的PID控制算法进入深入分析,针对系统对积分项的要求,偏差大时积分作用应该减弱,偏差小时应该加强。基于这一思想,对PID控制算法进行改进,在变速积分的基础上提出了弹性积分PID算法,仿真研究表明该算法有利于系统的稳定。其次,重点研究了BP神经网络PID控制器。在BP算法中,初始权值的选择对于局部极小点的防止和网络收敛速度的提高均有一定程度的影响,如果初始权值范围选择不当,学习过程一开始就可能出现“假饱和”现象,甚至进入局部极小点,网络根本不收敛。因此,利用粒子群优化算法pso具有全局搜索的优点对BP网络的初始权值进行优化,避免了可能出现的收敛速度慢,存在局部极小点等问题。针对粒子群算法的早熟现象,将变异思想引入到粒子群算法中,并将改进的Ipso-BP混合算法用于对神经网络PID的权值进行优化。本文对弹性积分PID控制算法和变速积分PID控制算法进行了仿真实验,仿真结果表明弹性积分算法提高系统稳定性。本文也对改进的pso算法整定BP-PID智能控制器参数进行了仿真实验,阶跃响应曲线和误差跟踪曲线都反映了Ipso优化的BP-PID控制系统收敛速度快,寻优能力强,能尽早进入稳定状态,改善了控制性能,取得令人满意的控制效果。

关键词： PID控制器弹性积分 BP网络 pso优化算法 Ipso优化算法

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钎料薄片电磁压制平面用螺旋线圈及放大器的优化研究

钎料薄片电磁压制平面用螺旋线圈及放大器的优化研究

引用

作者：王颖武汉理工大学

学位级别：硕士

钎焊广泛应用于国防、汽车、航空航天和微电子封装领域,传统钎料为改善其焊接性能与制备加工性能,多含有镉、铅等有害元素,不利于全球可持续发展的环保需求。为此,无铅、无镉环保钎料的研发与应用得到了世界各国的广泛关注与高度重视,... 详细信息

钎焊广泛应用于国防、汽车、航空航天和微电子封装领域,传统钎料为改善其焊接性能与制备加工性能,多含有镉、铅等有害元素,不利于全球可持续发展的环保需求。为此,无铅、无镉环保钎料的研发与应用得到了世界各国的广泛关注与高度重视,但环保钎料薄片用传统方法制备时,由于产生了大量的合金化脆性相,导致其成形加工性能差,很难加工成薄片。鉴于此,本课题组提出粉末电磁压制加烧结的制备工艺,从而回避传统方法因先合金化导致其后续成形加工困难的难题。新的制备工艺下,粉末电磁压制密度直接影响钎料的焊接性能,而线圈和放大器是影响钎料压制密度的两个关键因素。因此有必要系统研究线圈与放大器对电磁压制过程的影响,提高压制粉末的致密度,改善钎料的综合性能,为电磁压制工艺装置优化设计提供理论依据。本文首先介绍了银基环保钎料的研究和应用现状、电磁成形技术的特点以及线圈与放大器的结构形式和主要功能;然后分析了电磁场有限元分析的基本理论,采用ANSYS有限元软件建立了平面螺旋线圈的电磁场分析模型,分析结果表明,平面螺旋线圈的受力在半径1/2处最大,两侧随距离延伸逐渐减小;针对导线截面尺寸比例、线圈与驱动片的距离、线圈匝间距、线圈与驱动片的尺寸比例、作用时间与驱动片冲量之间的非线性关系,采用BP神经网络建立了其关系模型;分析了上述各参数对驱动片冲量的影响,采用粒子群算法进行优化,结果表明:线圈截面尺寸比例为2.4,线圈与驱动片的距离为1.2mm,线圈匝间距为0.7mm,线圈与驱动片的尺寸比例为0.5,作用时间为3?10??s条件下,驱动片冲量最大;建立了电磁压制成形的有限元模型,将电磁场分析中得到的驱动片受力映射到电磁压制过程中,研究放大器锥角对电磁压制过程的影响规律,讨论了不同锥角放大器条件下压制冲头的受力情况,得到放大器锥角为45°时,传递到冲头上能量最大,最有利于粉末压制成形。

关键词：无镉银基钎料粉末冶金电磁压制有限元模拟 pso优化算法

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广义塔洛克竞赛的动力学分析

广义塔洛克竞赛的动力学分析

引用

作者：杨欣兰州交通大学

学位级别：硕士

竞赛理论因其在现实世界中的应用广泛,自Tullock提出以来逐渐成为学术界的研究热点。本文以塔洛克竞赛理论为背景,假设竞赛参与者是同质的且具有有限理性,结合博弈论和非线性复杂系统理论,综合考虑了竞赛主体之间各种因素的影响,基于梯... 详细信息

竞赛理论因其在现实世界中的应用广泛,自Tullock提出以来逐渐成为学术界的研究热点。本文以塔洛克竞赛理论为背景,假设竞赛参与者是同质的且具有有限理性,结合博弈论和非线性复杂系统理论,综合考虑了竞赛主体之间各种因素的影响,基于梯度调整机制,建立了以努力水平为决策变量的两个双寡头竞赛博弈模型,为了分析模型的复杂行为,通过参数分岔图、稳定曲线、最大Lyapunov指数图、相图、吸引盆、粒子群优化等做了以下工作:1.引入溢出效应、惩罚机制,建立了广义的动态塔洛克竞赛模型,理论分析了模型均衡点的存在性,给出了纳什均衡存在的条件,借助Jury判据给出了其局部稳定的充要条件;借助参数分岔图确定了系统的稳定域,探讨了参数对纳什均衡稳定性的影响,发现系统对溢出参数和成本参数的变化更敏感,确定了系统平稳运行的参数范围,并且发现系统存在两种分岔类型,即倍周期分岔和Neimark-Sacker分岔,系统会通过这两种分岔最终陷入混沌状态;利用吸引盆这一工具明确了吸引子会与其吸引域的边界接触,发生“边界危机”,随着参数的变化,吸引子的数目和结构以及吸引盆的整体轮廓都会发生变化,另外各参数的变化也会引起局部稳定的基本稳态和稳定的(准)周期轨道的共存进而表现出路径依赖,通过粒子群优化算法求解了一组最优的溢出参数,保证系统在平稳运行的同时市场利益达到最大。2.研究了具有非线性可变成本,不考虑溢出的动态塔洛克竞赛模型,给出了模型唯一的纳什均衡及其局部稳定的条件,分析了参数平衡点失稳后的动力学演化行为,发现二维分岔图中存在丰富的等周期结构,即Arnol’d舌,它们邻接在Neimark-Sacker分岔线上,这说明随着参数的增大系统会表现出强烈的周期震荡。利用吸引盆证明了系统全局分岔的存在以及多吸引子共存的现象,这意味着非线性经济系统对初始条件的历史依赖性。最后从竞赛设计者的角度出发,通过粒子群优化算法,在确保动态系统平稳的条件下给出了一组最优的成本参数实现市场效益最大,打造良性竞争环境。

关键词：塔洛克竞赛分岔混沌稳定特性 pso优化算法

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ISG混合动力汽车控制策略设计和仿真

ISG混合动力汽车控制策略设计和仿真

引用

作者：徐飞合肥工业大学

学位级别：硕士

当今环保和能源的问题倍受关注,电动汽车具有高效节能、低排放优势,因此,开发电动汽车是节能环保汽车发展的主攻方向,混合动力汽车是一种结合了传统内燃机和电动机优势的新技术产品,达到节省燃料和降低排放的目的。本文以ISG混合动力车... 详细信息

当今环保和能源的问题倍受关注,电动汽车具有高效节能、低排放优势,因此,开发电动汽车是节能环保汽车发展的主攻方向,混合动力汽车是一种结合了传统内燃机和电动机优势的新技术产品,达到节省燃料和降低排放的目的。本文以ISG混合动力车为研究对象,对整车控制策略进行设计与仿真分析。论文首先对所研究的混合动力汽车的总体方案进行设计和建模,根据预先提出的设计方案,对发动机、电动机、电池的参数以及各零部件结构参数进行选择、匹配设计,对车辆的性能进行预测、分析和计算。多能源能量管理控制策略的设计和仿真是多能源控制器设计的核心和基础,论文阐述了各种控制方法的原理,根据整车设计的性能要求,在ADVISOR软件中进行逻辑门限控制策略和模糊逻辑控制策略设计和仿真计算,仿真结果符合设计要求。本文提出的基于pso算法以及其改进算法应用于混合动力汽车的整车参数、传动系统、和控制策略的参数优化,分别对门限值参数和模糊隶属函数进行优化,优化结果使该车燃油经济性有显著的提高。

关键词：混合动力汽车控制策略传动系统 pso优化算法仿真

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基于pso-RBF神经网络的污泥膨胀软测量系统

基于PSO-RBF神经网络的污泥膨胀软测量系统

引用

作者：郭晓燕北京工业大学

学位级别：硕士

活性污泥法是处理城市污水最为广泛使用的方法之一，活性污泥能从污水中去除溶解性和胶体状态的有机物以及能被活性污泥吸附的悬浮固体；同时活性污泥也能去除一部分磷素和氮素。然而，由于各种活性污泥工艺都会发生污泥膨胀现象，并且... 详细信息

活性污泥法是处理城市污水最为广泛使用的方法之一，活性污泥能从污水中去除溶解性和胶体状态的有机物以及能被活性污泥吸附的悬浮固体；同时活性污泥也能去除一部分磷素和氮素。然而，由于各种活性污泥工艺都会发生污泥膨胀现象，并且污泥膨胀发生率高、危害严重等，污泥膨胀给污水处理过程带来了巨大的影响，也给城市污水处理带来了巨大的经济损失。因此，预测污泥膨胀显得尤为重要。表征污泥膨胀的参数主要是污泥溶剂指数(SVI)，由于污水处理机理复杂、系统高度非线性，具有时变、不确定性等特点，传统的数学建模无法对SVI进行在线预测。因此，论文通过深入分析污泥膨胀形成特点，提出一种基于pso-RBF神经网络的SVI软测量模型，该软测量模型可以建立SVI与系统过程变量之间的关系，利用自学习和自适应能力强的pso-RBF神经网络实现了SVI值的高精度预测，为污水处理过程的SVI在线检测和自动控制创造了条件。论文的主要研究工作和创新包括以下几点： (1)建立了一种SVI智能软测量模型，针对污泥膨胀形成特点，通过确定影响SVI的因素，利用粗糙集对影响因素进行约减，并且用RBF神经网络建立了SVI的软测量模型。 (2)提出了一种基于pso-RBF神经网络的SVI软测量方法，为了提高SVI软测量软测量模型的精度，提出来一种pso-RBF神经网络，利用非线性变化权值对的粒子群对RBF的权值、中心、宽度进行优化；同时，为了避免粒子陷入局部最优，根据神经网络的特点，结合变异思想，进一步改进粒子群算法，提出一种改进的粒子群算法，并且使学习因子按照非线性变化，提高了pso-RBF神经网络的性能。 (3)利用Visual Studio(VS)和MATLAB开发工具开发了一套SVI软测量仿真软件，借助VS中WPF提供的同样编程模型、语言和框架，设计并实现了具有多媒体交互特性的用户图形界面，为SVI在线预测提供了一个有效的工具。

关键词：污泥膨胀软测量 RBF神经网络粗糙集 pso优化算法

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区域短期电力系统负荷预测算法研究与实现

区域短期电力系统负荷预测算法研究与实现

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作者：李嘉诚常州大学

学位级别：硕士

短期电力负荷预测是电力系统运行与规划的重要基础,准确的电力负荷预测可以确保电力系统稳定性,减少电力资源浪费,提高经济效益。但伴随着电力行业不断的发展,各种分布式能源设备增多,使电力负荷数据通常呈现为非线性与不稳定性,导致电... 详细信息

短期电力负荷预测是电力系统运行与规划的重要基础,准确的电力负荷预测可以确保电力系统稳定性,减少电力资源浪费,提高经济效益。但伴随着电力行业不断的发展,各种分布式能源设备增多,使电力负荷数据通常呈现为非线性与不稳定性,导致电力负荷预测工作难度增加,如何提高电力负荷预测精度是当前研究的关键问题之一。首先分析气象因素、日期因素、温度因素对电力负荷的影响,并对这些相关因素进行数据预处理。其次使用Elman神经网络构建负荷预测模型,通过具体的负荷预测实验分析,验证了使用Elman神经网络构建负荷预测模型的可行性。并针对Elman负荷预测模型训练速度较慢与容易陷入局部最优等问题,从三方面对传统Elman负荷预测模型进行改进。首先对Elman神经网络结构进行改进,提出TF-Elman神经网络,通过具体负荷预测实验分析,验证使用TF-Elman神经网络构建负荷预测模型拥有较高的预测精度。然后引入粒子群优化(pso)算法对TF-Elman神经网络的权值与阈值进行优化,构建pso-TF-Elman负荷预测模型,进行对比实验分析,得出psoTF-Elman负荷预测模型拥有较快的训练速度。最后对pso算法中的惯性权重与学习因子进行改进,提出Epso算法,使用Epso算法进一步优化TF-Elman神经网络中的权值与阈值,构建相应的负荷预测模型,通过与不同负荷预测模型的对比实验分析,验证本文提出的Epso-TF-Elman负荷预测模型的有效性。最后通过MATLAB平台搭建一套负荷预测软件,可以使用Elman、TF-Elman、pso-TF-Elman和Epso-TF-Elman四种负荷预测模型进行负荷预测实验,输出预测结果以及相应的评价指标。

关键词：短期电力负荷预测 Elman神经网络 pso优化算法负荷预测软件

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压力变送器标定方法的研究

压力变送器标定方法的研究

引用

作者：朱志峰西安工业大学

学位级别：硕士

压力变送器是将压力物理量转换为可以传送的统一标准输出信号的设备,这种信号之间的转换是一种连续的线性的函数关系。压力变送器广泛应用在航空航天,石油钻井,锅炉测压等行业中,随着现代压力变送器检测技术的快速崛起和自动化技术的飞... 详细信息

压力变送器是将压力物理量转换为可以传送的统一标准输出信号的设备,这种信号之间的转换是一种连续的线性的函数关系。压力变送器广泛应用在航空航天,石油钻井,锅炉测压等行业中,随着现代压力变送器检测技术的快速崛起和自动化技术的飞跃发展,对压力变送器的工作稳定性和可靠性有更高的要求,这同时对压力变送器的标定技术也是一种考验。而压力变送器的标定是通过施加标准的压力值,测量其实际输出值,并调节实际的输入输出曲线至标准输入输出曲线的过程。一般通过计算衡量压力变送器的某些指标数值来确定它的基本性能是否满足要求。由压力变送器的基本组成可知,对其进行标定实际上是对压力传感器的输出信号进行校准,并在全温区内保持精度要求。目前普遍是用信号调理芯片完成压力变送器的标定,改变不同的信号调理芯片相应的标定方法也会改变,因此研究一种通用的压力变送器标定方法,具有实际的应用价值。本文在压力变送器批量自动标定系统项目的基础上,研究可行的压力变送器标定方法。首先根据提供的压力变送器在标准的条件下测量其输出特性曲线,根据实际的曲线建立了三阶非线性逆模型校准方法,使其输出达到线性化。其次根据压力传感器的制作材料特性对温度比较敏感,造成在跨温度段较大的区间产生温度漂移现象。通过分析现有的温度补偿方法,最终采用神经网络方法进行温度漂移消除,其中BP神经网络在温度补偿中应用较多,但存在明显的缺陷。因此本文针对传统的BP神经网络模型进行以下的优化:(1)固定的学习速率对网络训练有不确定性,采用LM算法动态的调整下一步的增量值,提升网络的学习速率;(2)在分析了粒子群算法(pso)和BP神经网络的基础上,提出一种基于改进pso-BP网络,同时对标准的pso算法通过增加惯性因子以及伸缩系数,动态的调整pso算法的速度和位移迭代公式,提升网络的训练速度和整体性能;(3)BP神经网络中的激活函数是整个网络的关键。由小波分析理论可知,小波函数代替传统sigmoid函数,这可以避免网络结构设计的不稳定性。通过对改进pso-BP和WA-pso-BP网络,建立模型并进行分析。最后搭建了压力变送器标定方法的验证平台。实验结果表明,本文采用压力变送器三阶非线性逆模型校准方法可以有效的将其非线性输出转化为线性,使用改进pso-BP网络模型和改进WA-pso-BP网络模型,可以很好的消除因温度引起压力传感器产生的温度漂移现象。从网络输出的预测结果可以看出,明显提升了网络的泛化能力和稳定性。将本文标定方法和现有的方法相比,本文校准后压力传感器在其工作的全温区范围内准确度达到了0.2%FS左右,而且经过本文温度补偿后的压力传感器,相比原来温度漂移系数分别提升了十倍左右。经过非线性校准方法和温度补偿共同构成压力变送器的标定方法,完成了高精度压力变送器的标定。

关键词：压力变送器标定方法神经网络 pso优化算法温度补偿

来源：评论

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SVM在冠心病分类预测中的应用研究

SVM在冠心病分类预测中的应用研究

引用

作者：朱悦华南理工大学

学位级别：硕士

心血管疾病是人类死亡的首要因素，其中脑卒中和冠心病在中国分别居死因的第一和第三位。高发病率、高致残率、高死亡率是心血管疾病的主要特点，同时其高昂的治疗费用给社会和国家带来了巨大的经济负担，给家庭带来了巨大的灾难。心血... 详细信息

心血管疾病是人类死亡的首要因素，其中脑卒中和冠心病在中国分别居死因的第一和第三位。高发病率、高致残率、高死亡率是心血管疾病的主要特点，同时其高昂的治疗费用给社会和国家带来了巨大的经济负担，给家庭带来了巨大的灾难。心血管疾病的早期发现和早期干预不仅可以避免患者丧失劳动能力，同时能够减少患者后续巨额的医疗费用。因此，开展心血管疾病危险因素的研究，构建心血管疾病的预测模型，对于心血管疾病的早期干预治疗的意义无疑是巨大的。本文以南方人群作为研究对象，搜集了621例冠心病患者共621例，非冠心病患者618例，进行了基于支持向量机（Support VectorModel, SVM）预测模型的构建，主要内容包括以下方面：一、分析冠心病患者与非冠心病患者各项统计指标，并对数据进行预处理。从分析结果上看，各项生理指标除高密度脂蛋白醇（HDL-C）外，冠心病患者的平均水平都要高于正常人，这与相关报道是基本一致的；同时两者之间的生理指标存在交叉部分，因此单靠生理指标并不能将冠心病患者与非冠心病患者区分开来。二、利用SVM对冠心病患者和非冠心病患者进行分类研究，构造了支持向量机分类器。根据相关报道，冠心病患者与非冠心病患者的各危险因素并非相互独立，生理指标间存在一定的相关性，且其生理指标共有9项，属于高维数据。SVM是公认的高维、小样本情况下统计学习的典范，适合高维样本分类预测，从分类结果上看，预测效果非常好。同时，利用网格参数寻优法优化SVM模型的参数，与随机参数选择的SVM进行了比较。三、利用粒子群优化算法（pso）优化SVM支持向量机惩罚参数C和核参数，提高SVM的分类准确率、特异性和敏感性。SVM存在参数选择和核函数选择问题，需要在解空间中寻找最优参数，从实验结果上看，径向基核函数的SVM的优化效果最好。四、比较SVM、pso优化后的SVM与其他算法的分类预测效果。本文比较将SVM、pso-SVM与BP神经网络、线性判别法（LDA）、Logistic回归三种常见分类算法，从实验结果上看，优化后的RBF-SVM和Polynomial-SVM分类效果是最好的。

关键词：心血管疾病 SVM pso优化算法数据挖掘南方人群

来源：评论

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纯电动汽车动力系统参数匹配及控制策略的研究

纯电动汽车动力系统参数匹配及控制策略的研究

引用

作者：张小强中国矿业大学

学位级别：硕士

在全球环境污染不断加重的背景下,人类更加关注环境改善问题。而传统的汽车工业的尾气污染问题也给环境改善造成了巨大压力,大量的汽车需求加上石油资源短缺使得这一问题尤为突出,因此发展新能源汽车尤其是纯电动汽车成为了应对传统汽... 详细信息

在全球环境污染不断加重的背景下,人类更加关注环境改善问题。而传统的汽车工业的尾气污染问题也给环境改善造成了巨大压力,大量的汽车需求加上石油资源短缺使得这一问题尤为突出,因此发展新能源汽车尤其是纯电动汽车成为了应对传统汽车工业问题的重中之重,随着电动汽车技术的发展,其必将逐渐取代传统汽车。电动汽车的动力系统参数的匹配对整车性能表现起到关键作用,合理的适配电机功率、扭矩、电池容量及电压、变速箱传动比等参数,可使得纯电动汽车达到更优的性能。本文基于红星汽车制造有限公司的M21纯电动物流车为研究对象,主要针对动力系统参数进行匹配并进行优化。匹配内容主要为电机选型及其布置方式设计,电池选型包括电池电压及容量计算,并对匹配后的结果进行CRUISE仿真,并与实车NEDC(New European Driving Cycle)测试的数据进行比对,以验证匹配结果。初步匹配后针对现有的方案设计了优化方案,从初次匹配的仿真结果与实车验证结果来看,该车在动力性上仍需优化。初次匹配方案为后置电机直驱方式,没有变速箱参与,研究表明基于两档变速箱的纯电动汽车在经济性能与动力性能上均有一定的提升。本文提出在两档变速箱的基础上对传动比进行优化,其优化方案为采用pso(Particle Swarm Optimization)化算法,利用MATLAB的M语言的编写算法程序,使两档速比优化至最佳组合,并运用CRUISE仿真软件对优化方案进行验证,结果表明整车性能在速比优化后在性能上有所提升。为进一步提升整车的经济性,本文提出了变比例的最优制动力分配策略,主要建立了制动意图与制动强度的模糊识别系统;在ECE(Economic Commission of Europe)法规规定的安全允许范围内,基于制动意图制定了前后轮制动力分配策略,并使用MATLAB/Simulink软件搭建能量回收策略模型,使得制动能量能得到最大化的回收,最后同样通过CRUISE仿真软件与CRUISE默认的制动回收做对比,验证了本文的制动能量回收策略的效果。

关键词：纯电动汽车动力系统参数匹配模糊控制 pso优化算法制动能量回收

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