课程文献中心 更多>>

关键词： 电力电缆   长短期神经网络   梯度提升机器算法   故障定位准确率  

摘要： 针对传统的电力电缆故障诊断系统会出现故障识别准确率不足以及故障信号采集效率低等问题,设计了一种结合梯度提升机器算法和卷积双向长短期记忆神经网络算法相结合的改进梯度提升机器算法。设计梯度提升机器算法的三层结构,将周围环境信号与故障信号作为该算法的输入信号,并设计隐藏层对各类信号进行处理,经输出层进行输出。引入卷积双向长短期记忆神经网络算法,对梯度提升机器算法的梯度优化因子进行实时优化,形成改进梯度提升机器算法,提升了故障信号采集的效率和故障定位准确率。将电力电缆故障信号采集平台的各类数据作为公开测试集,并与其他算法进行横向对比。结果表明:所提算法的故障识别准确率可达95.3%,故障信号采集效率可达93.1%,均高于同类算法,为电力系统的正常运行奠定了重要基础。

关键词： 膨润土   高放废物处置库   缓冲屏障   膨胀性能   机器学习  

摘要： 高放废物处置库服役周期长且地质条件复杂,常规手段无法直接获取膨润土缓冲屏障膨胀性能演化趋势,本文尝试采用机器学习算法展开预测。利用在材料性能预测方面比较成熟的9种算法训练模型,探讨机器学习算法预测膨润土膨胀性能的可行性,通过分析其决定系数和均方根误差,遴选出神经网络算法为最优.引入我国北山候选处置库地球化学条件,预测出高庙子膨润土在高放废物处置库服役期间膨胀力呈“S”型演化;考虑蒙脱石含量、初始含水率、温度以及Na+浓度影响,缓冲屏障初始干密度建议值不小于1.58 g/cm^(3);若进一步考虑铁质储存罐Fe(Ⅱ)释放的影响,缓冲屏障初始干密度应进一步增大。本研究可为我国北山高放废物处置库地下试验室原位试验开展和缓冲屏障性能评价提供理论依据。

关键词： 人际功能   跨种族婚姻   语言差异   随机森林回归算法  

摘要： 福柯提出了“话语即权力”的概念,在跨种族婚姻中的弱势一方通常是被边缘化的“属下”,缺少自由表达自己观点的话语权力。本文采集了美国印度裔现代女作家裘帕·拉希莉作品中六组跨种族婚姻夫妇的对话建立小型语料库,结合韩礼德功能语法中的人际功能理论,借助随机森林回归算法对选取语料进行定量和定性的分析,探究在跨种族婚姻中性别与族裔对语言使用的影响。研究结果表明,跨种族婚姻中不同人群的语言使用存在显著差异,男性与英美裔群体更倾向于使用祈使语气和高等量值的情态动词;女性和少数族裔群体则更多地选择疑问语气、感叹语气和中低等量值的情态动词。这些差异一定程度上反映了美国的社会文化中的男性中心主义与种族歧视影响。

关键词： 实时机器学习   SAC   ARIMA   LoRA  

摘要： 针对当前湿法冶金设备控制和智能检测模型较为简单、泛化能力较弱等问题,提出了一种基于深度学习的湿法冶金设备智能控制和故障检测算法模型,首先利用基于SAC深度强化学习算法对湿法冶金设备进行智能控制,再根据智能控制的近期历史数据,采用改进ARIMA算法对设备进行故障检测。为了进一步提升算法的实时性,引入LoRA微调网络对模型进行低参数微调和加速,LoRA微调网络对模型进行低参数微调和加速。该模型对设备智能化控制精度达93.24%,故障检测准确率达91.34%,实际应用效果较好。

关键词： 全维动态卷积   注意力机制   深度学习   特征提取   高斯模糊   挤压激励注意力  

摘要： 针对现有水下鱼类分类准确率低,抗干扰能力和泛化能力差等问题,本研究在ResNet-D模型的基础上,设计了一种名为DAResNet的模型。首先,将主干网络中的部分卷积替换为全维动态卷积模块,以提高网络模型的特征提取能力及网络准确率;接着,通过引入高效多尺度注意力机制进一步增强模型对关键特征的识别和响应能力,以提升模型的抗干扰性;最后,在下采样阶段,引入高斯模糊和挤压激励注意力平滑特征并强化模型对关键信息的提取,以提升泛化能力。相比原始算法,DAResNet在水下鱼类识别任务中准确率提升了3.05%,性能提升明显,证明了所提方法的有效性。

关键词： 改进粒子群算法   扰动观察法   光伏电池模型   最大功率点追踪   MATLAB/Simulink  

摘要： 提出一种基于改进粒子群(PSO)算法和扰动观察法(P&O)的复合算法。建立了光伏电池数学模型,给出了其输出特性。在MATLAB/Simulink环境下进行仿真分析,结果表明:改进PSO-P&O算法提升了系统的搜索速度与精度,在静态阴影和动态阴影下均可以对MPP进行追踪,提升系统的光伏利用率,减少系统的能量损耗与振荡。

关键词： 选址路径   双目标模型   两阶段物流   细菌觅食算法   粒子群算法   差分进化   种群进化   车辆运输  

摘要： 【目的】诸如名贵药材、有机水果等高值农产品往往具有高品质把控和高保鲜要求,通常需要经过初加工才能进入市场流通,故初加工中心的选址对平衡生产端分散的农村采购物流和配送点密集的城市配送物流起到重要的协调作用。鉴于高值农产品存在的农村采购物流与城市配送物流协调性差、运输成本占比过大的共性特征,如何在保证客户满意度的同时降本增效是高值农产品选址-路径规划中亟待解决的关键问题。【方法】提出了以总成本最小、客户满意度值最大为目标的两阶段物流选址-路径优化模型。第1阶段聚焦烘干中心选址,考虑建设成本、运输便利性、服务辐射范围等构建选址模型,优选出与中草药产区及用户地理位置相匹配的初加工中心;第2阶段基于筛选的初加工中心位置规划物流运输路径,以车辆容量、速度、时间窗为约束,综合运输、惩罚、货损成本与客户满意度构建多目标路径规划模型。为求解上述模型,将粒子群算法、差分进化理念及种群进化因子融入细菌觅食算法中,提出了混合多目标优化的MOBFO-NMOPSO算法,所设计算法通过引入基于小生境的多目标粒子群算法以提高求解精度;通过在复制操作中引入差分进化思想以保留种群的多样性;通过将种群进化因子引入迁徙操作以提高算法收敛速度。为验证模型及算法的有效性,首先将所提出的MOBFO-NMOPSO算法与NSGA-II、MOPSO、NMOPSO、GWOEDA、GA等算法对比,验证了算法在求解性能及求解速度上的优势。其次以S企业中草药供应链的实际数据为支撑,综合考虑烘干中心建设成本、车辆运输成本、时间惩罚成本及货损成本,全面求解两阶段选址-路径规划问题。【结果】仿真结果表明,优化后的企业运输成本降低了10.26%,客户满意度提升了44.84%,验证了模型在求解高值农产品物流规划问题上的有效性。从服务中草药产区数量、物流成本和客户满意度3个维度考量,分别设计了S企业中草药供应链在考虑不同极端解和折中解的实际物流路径方案,以供企业选择。【结论】研究构建的两阶段选址-路径优化模型及改进的MOBFO-NMOPSO算法,通过降低供应链总成本切实增强其竞争力,通过提高客户满意度稳固供需合作关系,并通过构建两阶段物流规划体系有力推动高值农产品供应链的协调稳健发展,提升其高值农产品运作效率。

关键词： 煤矿紧急救援   通信系统   定位精度   通信质量   丢包率   超限学习机算法  

摘要： 煤矿井下通信的准确性与稳定性在紧急救援中至关重要。目前煤矿井下通信系统的定位精度不高,为解决这一问题,文中提出基于改进在线顺序超限学习机算法的煤矿紧急救援通信系统,并进行相应的仿真实验。结果显示,基于改进在线顺序超限学习机算法构建的煤矿紧急救援通信系统在实验1与实验2中的丢包率中位数分别为1.7×10^(-4)与1.4×10^(-4),明显低于其他对比算法构建的通信系统。在实验1与实验2中,改进在线顺序超限学习机算法、EfficientNet算法、在线顺序超限学习机算法、超限学习机算法的定位精度分别为96.8%、83.8%、76.4%、71.0%与95.9%、82.5%、75.8%、70.4%。可见改进OSELM算法在定位精度方面表现优越,基于该算法构建出的煤矿矿井紧急救援通信系统通信质量也更高。实验数据证明,该研究为煤矿紧急救援通信系统提供了一种高效且稳定的方法,为实际应用中的问题提供了有效的解决策略。

关键词： 改进鲸鱼算法   支持向量机   电力变压器   故障检测  

摘要： 目前潞安化工集团下属各大煤矿井下电力变压器故障特征向量均无法全面反映变压器故障问题,因此无法在最短时间内快速定位故障原因,为了提高电力变压器故障检测的准确度,现设计了一种基于改进鲸鱼算法优化支持向量机的电力变压器故障检测方法。该方法通过收集电力变压器正常运行及出现故障时的关键数据,按照检测的顺序将样本进行分类处理,选取电力变压器故障检测特征量,建立基于鲸鱼算法的预测模型,并采用支持向量机算法对故障进行检测,以此在最短时间内查找出电力变压器真正的故障原因,减少停电对井下安全生产造成的不利影响。实验结果表明,在几个变压器故障类型的识别上,该方法都具有较高的识别率和准确率,完全可以在井下实际故障处理中进行应用。

关键词： 自适应中值滤波   自适应均值滤波   霍夫变换   航迹推算   视觉定位  

摘要： 为了提高室内目标定位导航算法的性能,提出了一种基于智能手机多信息原融合的目标实时定位导航算法。在图像预处理阶段,首先分别采用自适应均值滤波和自适应中值滤波对灰度图进行滤波,然后通过Canny算子对这两种滤波器滤波的结果进行边缘检测,并分别生成图像边缘的二值图,最后通过操作生成的二值图进行融合。在直线检测阶段,引用霍夫变换直线检测的方法,通过设计合理的直线距离和夹角对图像进行长直线检测。在目标定位导航阶段中,将经处理的图像数据与惯性传感器采集到的数据进行融合,结合图像与航迹推算算法,从而实现实时的目标定位导航。实验结果表明,相对于原有的算法,所提出的算法对场景的深度、宽度和高度数据的检测有更加稳定的优势,在一定程度上减少了数据检测的抖动。在绘制地图方面,所提出算法的外围宽度轨迹偏移量更小、有更加准确的优势。这意味着所提出的室内定位导航算法具有更好的鲁棒性和有效性。