检索结果-内蒙古大学图书馆

随着5G基础设施的逐步完善及中国广电作为第四大运营商的进场,四大运营商之间的竞争越来越激烈,对于5G潜在用户的精准识别问题成为了四大运营商的公共问题。文中从某地市运营商的实际数据出发,采用网格搜索方法对XGBoost模型的超参数进行优化改进,建立了5G潜客智能识别模型,并与逻辑回归、KNN、决策树、随机森林、LightGBM、XGBoost等主流模型进行了对比实验。结果显示了改进的XGBoost模型的优越性,利用SHAP可解释性模型对特征重要性进行排名。研究结果可对营销工作效率、运营商的5G市场竞争力的提升提供理论依据。

关键词： 5G 潜在用户 XGBoost 随机森林网格搜索特征重要性 SHAP 营销策略

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基于梯度频率多阶段引导的深度图超分辨率方法

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计算机工程 2025年

作者：蔡江河陈飞姜凡程航王美清福州大学计算机与大数据学院北不列颠哥伦比亚大学计算机科学系福州大学数学与统计学院

颜色图像引导的深度图超分辨率(GDSR)旨在利用同一场景下高分辨率(HR)彩色图像提供的引导信息，将低分辨率(LR)深度图重建为高分辨率深度图。尽管基于空间域的学习方法可以有效提高深度图的整体重建质量，但在从低分辨率深度图进行重建... 详细信息

颜色图像引导的深度图超分辨率(GDSR)旨在利用同一场景下高分辨率(HR)彩色图像提供的引导信息，将低分辨率(LR)深度图重建为高分辨率深度图。尽管基于空间域的学习方法可以有效提高深度图的整体重建质量，但在从低分辨率深度图进行重建时，仍然面临“边缘结构模糊”的问题。为了解决该问题，提出了梯度频率引导多阶段整合的深度图重建网络（GFNet），利用颜色图像的梯度先验和频率信息来增强深度边缘结构细节的重建。首先，设计了一个梯度特征提取模块，结合了RGB图像的梯度先验知识来优化LR深度图的梯度结构。其次，设计了一个空间频率双路引导模块，将RGB图像中精确的高频成分传递到LR深度图中，从而引导深度图丢失的高频信息重建。最后，采用一种新颖的隐式神经函数来提高深度图的分辨率。实验结果表明，在8倍缩放因子的情况下，GFNet在数据集NYUv2、Middlebury以及真实场景数据集RGB-D-D上RMSE指标分别达到了2.48cm、1.62cm、2.57cm，相比于结构更复杂的模型GeoDSR，分别提升了0.14cm、0.06cm、 0.12cm，并在边缘结构细节方面优于对比方法，证明了GFNet模型的有效性。

关键词：深度图超分辨率边缘结构梯度特征频率引导隐式神经函数

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考虑不同优化指标的双有源桥变换器全局优化控制

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电力系统保护与控制 2025年第5期53卷 113-122页

作者：王祺张泽轲王春花山西大学电力与建筑学院山西太原030031 华中师范大学数学与统计学院湖北武汉430079

双有源桥(dual-active-bridge,DAB)变换器在能量双向传输的场合扮演着关键的角色,其中单移相控制是其最典型的控制方式。然而,当DAB变换器的输入电压和输出电压不匹配时会产生较大的回流功率,同时会增大电流应力,轻载时无法实现全部开... 详细信息

双有源桥(dual-active-bridge,DAB)变换器在能量双向传输的场合扮演着关键的角色,其中单移相控制是其最典型的控制方式。然而,当DAB变换器的输入电压和输出电压不匹配时会产生较大的回流功率,同时会增大电流应力,轻载时无法实现全部开关管的零电压开通(zero-voltage-switching,ZVS)。针对传统单移相控制在电压不匹配运行时效率降低的问题,提出一种基于双重移相(dual-phase-shift,DPS)控制的全功率范围内保证全部开关管实现ZVS的最小回流功率优化策略,以提高变换器在宽电压调节比下的效率。首先,综合考虑功率的传输特性、电压调节比以及最小回流功率、最小电流应力、全ZVS三者之间的耦合关系,研究全部开关管实现ZVS的功率范围。然后,根据给定的约束条件,通过分段优化的方法,得到全局最优解。最后,搭建实验平台验证所提优化策略在电压不匹配运行条件下可以使DAB变换器的全部开关管在全功率范围内均能实现ZVS,同时减小了回流功率。

关键词：双有源桥变换器回流功率电流应力软开关双重移相控制

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求解加权水平线性互补问题的非单调光滑非精确牛顿法

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数学物理学报(A辑) 2025年第1期45卷 165-179页

作者：范甜甜汤京永周金川信阳师范大学数学与统计学院河南信阳464000 山东理工大学数学与统计学院山东淄博255000

该文研究一个求解加权水平线性互补问题的非单调光滑非精确牛顿法.该算法利用一个光滑函数将加权水平线性互补问题等价转化成一个非线性方程组,然后利用非精确牛顿法求解此方程组.由于非精确方向一般不是下降方向,算法采用一个新的非单... 详细信息

该文研究一个求解加权水平线性互补问题的非单调光滑非精确牛顿法.该算法利用一个光滑函数将加权水平线性互补问题等价转化成一个非线性方程组,然后利用非精确牛顿法求解此方程组.由于非精确方向一般不是下降方向,算法采用一个新的非单调线搜索技术来确保其全局收敛性.特别地,在P对条件下,证明了算法生成的迭代序列有界.进一步,分析了算法在H?lderian局部误差界条件下的收敛速率,而该条件比局部误差界条件更广泛.算法在每次迭代时只需求解方程组的近似解,从而可以节省大量的计算时间,数值实验结果验证了这一优点.

关键词：加权水平线性互补问题光滑算法非精确牛顿法非单调技术 H?lderian局部误差界

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多策略改进的徒步优化算法及其应用

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电子测量技术 2025年第3期48卷 60-73页

作者：徐明王风富龙文贵州财经大学数学与统计学院贵阳550025

为了解决复杂数值优化问题,提出一种基于柯西逆累积分布算子和随机差分变异策略改进的徒步优化算法。该算法使用佳点集初始化种群,以此增加种群多样性;采用柯西逆累积分布算子,平衡全局搜索与局部开发能力;引入随机差分变异策略,降低过... 详细信息

为了解决复杂数值优化问题,提出一种基于柯西逆累积分布算子和随机差分变异策略改进的徒步优化算法。该算法使用佳点集初始化种群,以此增加种群多样性;采用柯西逆累积分布算子,平衡全局搜索与局部开发能力;引入随机差分变异策略,降低过早陷入局部最优的风险。实验结果显示,该算法在CEC2017测试集上的平均性能优于8种对比算法。统计检验进一步证实了性能差异具有显著性。同时,从CEC2017测试集中选取9个有代表性的测试函数,通过对比试验,分别验证了该算法中三种改进策略的有效性。此外,将该算法应用到光伏模型参数辨识中,实现了较小的均方根误差2.43×10~(-3),为所有比较算法中的最优值。在另外两类工程设计问题中,该算法均取得了最小目标函数值,优于对比算法。综上所述,改进的徒步优化算法在全局搜索能力、收敛速度和精度方面表现出色,有效提升了解决复杂数值优化问题的性能。

关键词：徒步优化算法佳点集柯西逆累积分布算子随机差分光伏模型

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Heisenberg群上一类与权函数相关的Q型空间的刻画

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数学进展 2025年第1期54卷 123-140页

作者：石梅梅李澎涛周淑娟青岛大学数学与统计学院山东青岛266071

本文引入了一类与权函数K有关的Q型空间Q_(K)^(p)(H~n).首先给出了Q_(K)^(p)(H~n)的基本性质,进而利用一类卷积算子族建立了Q_(K)^(p)(H~n)的Carleson测度刻画.

关键词： Q型空间权函数 Carleson测度刻画

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相依的冗余备件在n中取k系统的随机最优分配

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应用概率统计 2025年第1期41卷 43-64页

作者：程美芳方龙祥张帅安徽师范大学数学与统计学院芜湖241002

在本文中,假设组成n中取k系统的每个子系统由随机分配的若干冗余备件和一个不同的元件以并联(串联)的形式组成,且冗余备件和元件的随机寿命是相互独立的,但来自于同一个子种群中冗余备件的随机寿命存在相依关系,这里使用Archimedean cop... 详细信息

在本文中,假设组成n中取k系统的每个子系统由随机分配的若干冗余备件和一个不同的元件以并联(串联)的形式组成,且冗余备件和元件的随机寿命是相互独立的,但来自于同一个子种群中冗余备件的随机寿命存在相依关系,这里使用Archimedean copula来刻画.我们利用随机序理论研究了随机挑选冗余备件的概率、冗余备件的随机寿命和冗余备件的分配策略等三种不同因素对n中取k系统的可靠性影响,最后通过一些数值例子说明了结论的正确性.

关键词： Archimedean copula 优化序冗余分配异质群体 n中取k系统

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黄河三门峡水文站非汛期流量预测研究

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人民黄河 2025年第4期47卷 38-43,57页

作者：程桂芳周芸郑州大学数学与统计学院河南郑州450001

黄河径流具有非稳态、非线性的特点,为了给河南省保障水安全等提供参考,对黄河三门峡水文站非汛期流量进行了研究。构建变分模态分解(VMD)与长短期记忆网络(LSTM)、支持向量回归机(SVR)相结合的非汛期径流预测模型,利用麻雀优化算法(SSA... 详细信息

黄河径流具有非稳态、非线性的特点,为了给河南省保障水安全等提供参考,对黄河三门峡水文站非汛期流量进行了研究。构建变分模态分解(VMD)与长短期记忆网络(LSTM)、支持向量回归机(SVR)相结合的非汛期径流预测模型,利用麻雀优化算法(SSA)调节模型参数以提高预测精度。采用VMD算法将非汛期流量数据分解为多个本征模函数(IMF),基于K-Means聚类法计算分量间的欧氏距离,将欧氏距离的倒数作为各分量的权重,最后将各分量结果输入LSTM/SVR进行模型预测,加权重构分量预测值得到流量预测结果,并与加权前后VMD-SSA-LSTM、VMD-SSA-SVR模型进行对比。结果显示,提出的K-Means加权VMD-SSA-LSTM模型预测三门峡水文站2003年1月—2023年5月(非汛期月份)每日平均流量,平均绝对误差为82.54 m^(3)/s、均方根误差为106.64m^(3)/s、拟合优度达0.92,能有效预测非汛期流量。

关键词：径流预测变分模态分解 LSTM SVR K-Means聚类黄河流域

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