课程文献中心 更多>>

关键词： 多目标优化算法   水利工程调度   优化搜索策略   经济效益社会效益   水资源合理高效利用  

摘要： 水利调度,对消除供需之间的冲突,使国家经济和社会的稳妥成长,居于重大位置。本文瞄准水利调度的多目标、多约束、高度非线性的性质,研究一种多目标优化方法。依据水利工程的现实需求,设定了明确的调度目标和调度限制条件。介绍优化算法,确定适当的适应度函数及优化搜索方式,进行了复杂水利系统的调度模型和算法的研制。研究成果显示,多目标优化方法被成功地使用在水利调度之中,使调度系统实现最优化,具有实用的价值,也预见到其广泛的应用前景。其优化结果明显优于传统的单目标优化算法,有效提升了水利工程调度的经济效益和社会效益,为解决水利工程复杂调度问题提供了一种经验性的方法。在保障水源水质、提高供水量、优化发电效能等方面,都取得了显著的效果。本研究将为全面提升我国水利工程调度水平,保障水资源的合理高效利用提供科学依据。

关键词： 遗传算法   BP神经网络   滑坡位移   时间序列预测  

摘要： 利用遗传算法优化BP神经网络对滑坡的位移时间序列进行预测,可提高预测的准确性。文章探讨了通过遗传算法优化BP神经网络的权值和阈值以解决局部最优问题的可行性,然后利用改进后的BP神经网络算法对喜旧溪河漫滩至G324国道滑坡(海拔1 245 m)及G324国道往上至南昆线铁路(海拔1 315 m)地区往年的滑坡位移进行时序预报。对训练样本和验证样本进行相关性分析,结果表明:该模型在训练集上拟合效果优异且具有良好的泛化能力,训练集数据的平均误差接近于0;经过遗传算法优化后的BP神经网络在时间序列预测中表现出更高的精确性和稳定性,有效地提高了预测模型的性能。这对滑坡位移的预测意义重大,为滑坡灾害的预警和防治提供了更加可靠的科学依据。

关键词： 国密SM4   保形加密   数据脱敏   国密算法   文件脱敏系统  

摘要： 针对政务及金融等领域对于内部文件保密要求高,移动介质上存储的文件数据通过传统脱敏方法面临着数据内容量大、数据类型多样导致的脱敏效率低、脱敏内容不彻底等问题,提出了一种基于SM4与FF1结合的混合数据类型文件脱敏系统,该系统通过内容分割脱敏处理任意类型的数据,提升了文件脱敏的范围、准确性和效率;为了进一步减少脱敏系统代码运行的内存消耗,提出了汉字字典库索引转换算法,该算法通过构建待检测明文与汉字编码库的相对索引关系,优化传统脱敏系统中依赖于构建哈希表的键值映射;通过随机生成1000份测试文件进行脱敏测试,基于混合类型的文本不可识别率达到99.8%,脱敏以及内容复原的准确率达到99.9%;通过随机生成10份总大小约为10 MB的测试文件,纯文本类型的脱敏速率平均可达2500字符/秒。

关键词： 荷电状态估计   最大相关熵准则   容积卡尔曼滤波   非高斯噪声   鲁棒性  

摘要： 针对非高斯噪声干扰下传统滤波算法在估计锂离子电池荷电状态(SOC)时存在不稳定以及精度低的问题,提出一种改进的最大相关熵自适应迭代容积卡尔曼滤波(IMCC-AICKF)算法,用于估计锂离子电池荷电状态。所提算法将加权最小二乘方法与最大相关熵准则(MCC)相结合,定义了一种新的代价权函数作为优化准则,通过优化噪声最小协方差矩阵来减小滤波误差,保证长时间滤波的收敛性和稳定性;再与自适应迭代容积卡尔曼滤波(AICKF)算法相结合,对过程噪声协方差和测量噪声协方差进行更新来提高估计的准确性和鲁棒性。基于两种电池数据,在非高斯噪声干扰下,运用所提算法对电池SOC进行估计,仿真结果表明:与容积卡尔曼滤波(CKF)算法和最大相关熵容积卡尔曼滤波(IMCC-CKF)算法相比,IMCC-AICKF算法对荷电状态估计的最大绝对误差、平均绝对误差和均方根误差都是最小的,且平均绝对误差和均方根误差均小于1%;在给定初始值错误的情况下,IMCC-AICKF算法可以准确收敛到真实值,具有较好的鲁棒性。所提算法在非高斯噪声下能实现更准确的估计,是一种估计精度高且鲁棒性好的SOC估计方法。

关键词： 数字化转型   智慧消防服务   随机森林算法   评测模型  

摘要： 加速发展的城市化进程和社会化消防需求日益提升,智慧消防服务已然成为城市安全的主力军。本文创新性提出采用随机森林算法对智慧消防服务进行评测,通过深入分析其架构、流程以及应用领域,构建科学合理的评测模型。而经过严格的训练与优化,随机森林算法在特征选择与评估指标构建方面展现出了显著的优势,这些优势有助于提升评测结果的准确性和可靠性。通过研究,本文旨在为智慧消防服务评测提供一种新思路,并进一步拓展随机森林算法在复杂系统评测领域的应用实践。

关键词： 动作识别   多模态   对比学习   特征交互融合  

摘要： 基于多模态数据的动作识别主要利用视觉、触觉等多感官通道数据进行人体姿态识别。由于不同模态数据的存储结构、采样频率差异性较大,多模态动作数据在特征提取过程中,容易出现语义偏移问题,影响了模型的识别效果。为解决上述问题,文章提出了基于多模态对比学习的动作识别模型(Multimodal Contrastive Fusion-based Action Recognition,MCFAR)。该模型将同一动作的不同模态特征作为正样本对,利用对比学习缩小正样本对的空间距离,解决特征提取过程中的语义偏移问题,实现各模态特征的语义对齐。在多种数据集上的实验结果证明了所提方法的有效性。

关键词： 认知无线电   同时透射与反射可重构智能表面   资源分配   波束成形   功率最小化  

摘要： 针对频谱资源紧缺和通信质量受限等问题,建立了一种相移耦合的同时透射与反射可重构智能表面(STAR-RIS)辅助的多输入单输出(MISO)认知无线电系统并提出了一种认知基站发射功率最小化的资源分配算法。首先在满足次用户服务质量(QoS)以及主用户干扰约束的情况下,构建了认知基站波束成形向量和STAR-RIS系数联合优化问题来实现认知基站发射功率的最小化;然后通过块坐标下降(BCD)法将其转化为主动波束成形向量和STAR-RIS系数2个子问题进行变量解耦,并基于惩罚对偶分解(PDD)框架分别利用半正定松弛(SDR)和连续凸近似(SCA)算法交替优化求解。仿真结果表明,所提算法收敛性好,建立的系统方案可使认知基站具有更低的功率消耗。

关键词： 生产物流系统   布局规划   遗传算法  

摘要： 为合理规划车间布局,提出了基于遗传算法的装配车间布局规划方法。利用线性规划构建车间布局规划数学模型,采用遗传算法对模型进行求解,并以某企业装配车间为例进行验证。研究结果表明,所提出的方法能够有效解决物流升级改造带来的车间布局问题,为类似背景下的离散制造企业车间布局规划问题提出了一般性的求解方法。

关键词： 离群因子检测   LOF算法   MapReduce框架   分布式计算  

摘要： 离群因子检测目的是检测与大部分其他对象显著不同的数据对象。近年来,在某些分组计算应用场景下,数据量十分巨大,现有算法采用的欧氏距离计算开销不断增大,存在两个较有挑战性问题:1)组间数据对象数量十分巨大,计算耗时较长,开销较大;2)数据对象维度逐渐增多,算法时间开销大。将MapReduce计算框架与LOF算法相结合,解决上述问题。实验证明,引入了MapReduce分布式计算框架的改进算法可以有效提升大量数据中检测离群点的效率。

关键词： 中国科协   企业设备管理   维修工程   综合性信息   技术刊物   ISSN   卓众出版   跨行业  

摘要： 《设备管理与维修》杂志系中国科协主管、中国机械工程学会和北京卓众出版有限公司主办的设备与维修工程分会会刊(国内统一连续出版物号CN11-2503/F,国际标准连续出版物号ISSN1001-0599),创刊于1980年,是跨行业为企业设备管理、维修、改造和节能、环保服务的综合性信息型技术刊物。