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关键词： 交流接触器   状态识别   数据降噪   最大互信息系数   莱维飞行  

摘要： 针对目前交流接触器运行状态的分界不明显、划分依据不充分以及训练算法过早收敛的问题,提出一种基于加权灰靶和莱维飞行粒子群优化(LPSO)算法的交流接触器运行状态划分与识别算法模型。首先,对原始数据进行阈值去噪和特征选择。其次,通过层次分析法(AHP)加权改进灰靶算法,得到交流接触器全寿命开断过程的灰靶值,并将其作为运行状态划分的数据依据,具体划分为良好、一般、高危3种状态。最后,利用LPSO优化BP神经网络(LPSO-BP)算法进行归类预测,并与其他算法进行比较,验证了所提算法具有更好的稳定性和准确性。

关键词： 硝酸铵水相溶液   深度学习   析晶点   EfficientNet算法  

摘要： 为解决膨化硝铵生产线水相溶液质量自动检测的问题,根据生产线现场条件,设计了水相溶液质量自动检测系统。通过研究不同深度学习算法对硝酸铵析晶状态判定的准确度发现,EfficientNet算法的准确度最高。对EfficientNet算法进行改良,上调每层特征通道数,在深度上删去了多个MBConv层,减小参数量,降低FLOPs,加速检测,使系统自动测量的析晶点温度与人工测量的平均误差小于0.3℃。结果表明:系统可准确测量硝酸铵水相溶液的析晶温度及密度,并自动生成硝酸铵水相溶液检测报告;同时,实现数据的追溯和查询,并对异常数据进行标记,满足生产需要。

关键词： 冗余   逆运动学   闭环算法  

摘要： 针对多自由度机械臂在逆运动学上的系统冗余问题,本文采用一种改进的闭环逆运动学算法即选择性阻尼增益算法来分解机械臂速度层面与加速度层面的应用问题。通过比较传统逆运动算法与改进算法的误差稳定性、收敛性和奇点处理等能力,证明了优化后算法的优越性,同时通过在一个七自由度机械臂上进行实际检验,改进算法后的机械臂移动轨迹更加平滑同时用时更少,试验结果验证了该闭环算法的有效性。

关键词： 主变压器   局部放电   信号特征   模式识别  

摘要： 本文研究了主变压器局部放电(局放)信号的特征提取与模式识别算法。首先,分析了主变压器局放信号的基本特征,包括其时域、频域特性以及与变压器运行状态的关系。接着,介绍了多种特征提取方法,包括时域、频域、时频域联合方法以及高阶统计量分析,深入探讨了各方法在局放信号中的应用与优势。随后,研究了局放信号的模式识别方法,涵盖了传统机器学习算法(如支持向量机、决策树、随机森林等)和深度学习方法(如卷积神经网络、循环神经网络等)。此外,评估了这些算法的性能,包括准确率、召回率等指标,并分析了误识别和误报警的原因。通过这些研究,本文为主变压器局放信号的精准识别与故障诊断提供了理论依据和技术支持。

关键词： 5G技术   计算机视觉算法   图像处理技术  

摘要： 在如今的数字化时代背景之下,图像处理技术正经历着由5G技术与计算机视觉算法相结合所引领的革命性变革。5G凭借其具备的超高速率、超低延迟以及海量连接的能力,为实时开展图像传输和处理工作给予了前所未有的技术层面的有力支撑。计算机视觉算法借助深度学习、神经网络等先进技术手段,赋予了机器能够“看”以及“理解”图像的能力。这两者的融合不但使图像处理的效率得以提升,而且在医疗、安防、自动驾驶等诸多领域呈现出了极为巨大的发展潜力。正是源于这种技术之间相互协同的作用,推动着图像处理从以往传统的方法朝着智能化、实时化的方向稳步迈进,进而为人类社会走向智能化发展的进程注入了强劲有力的动力。

关键词： 深度学习   活化函数   非线性系统   电机控制  

摘要： 为优化现有电动车电机控制方法的控制性能,研究提出一种基于深度学习算法和传统比例-积分-微分(Proportion-Integral-Derivative, PID)控制算法控制的电动车电动机控制方法。将传统PID控制方法和BPNN模型结合,利用附加动量法和误差值在线调整方法对多层前馈神经网络(Back Propagation Neural Network, BPNN)模型算法部分进行改进。由仿真结果可知,改进BPNN-PID控制方法对应的电机转速曲线波动范围在645 r/min和655 r/min之间。实验结果表明,改进BPNN-PID控制方法在电动车负载变化和转速设定变化条件下仍能够维持较为稳定的转速。相较于传统PID控制方法,改进BPNN-PID控制方法在电动车运行状态发生变化时对于电磁转矩的控制性能更为优秀。在电动车速度稳定条件下改进BPNN-PID控制方法对于电机转速控制方面具有显著的控制性能优势。

关键词： 电动汽车   优化运行   蚁群算法   电动汽车充电站  

摘要： 随着人们对生态问题的日益关注和对化石燃料依赖性的减少,电动汽车作为可持续交通解决方案受到了广泛关注。电动汽车因其环保特性而备受青睐,然而其有限的能量存储能力限制了行驶距离,因此高效利用能源至关重要。为确保电动汽车能够及时获得补充能量,提出了一种基于蚁群算法的快速充电站选址与容量确定优化方法。研究考虑了实时定价、使用时间、关键峰值定价以及峰值时间回扣等因素,旨在制定最优充电定价策略。基于此策略,运用蚁群优化算法对电动汽车流量和充电需求进行了深入分析。通过综合考虑建设成本、设备购置成本、维护费用以及用户的行驶成本,构建了一个快速充电站选址与容量确定的优化模型,并采用蚁群算法对该模型进行求解,从而得出最优的选址与容量配置。实验结果表明,所提出的基于蚁群算法的优化方法具有更好的综合性能,适用于实际应用场景。

关键词： 立体匹配算法   深度网络   机器人视觉   三维建模   双目立体相机  

摘要： 针对机器人的视觉三维建模动画方法低准确性与泛化性差的问题,研究提出了基于立体匹配算法的双目视觉同步定位与构图方法,并设计了融合立体匹配算法与深度网络的视觉三维建模动画方法。研究结果表明,研究方法在室外环境中平均交并比与整体精度分别为0.764与0.876 3,在室内场景中的各指标分别对应0.895 3和0.901 7,与目前最主流的方法相比,研究方法的绝对平均误差与正向平均误差分别减少了85.06%与85.71%。在实际应用效果中,研究方法能精准分割与识别场景中的部件类别。上述结果说明,研究方法能实现机器人视觉三维动画建模的高精度与适用性,提升机器人对不同环境的感知能力,为机器人进行双目实时动画场景的建模提供参考。

关键词： 量子计算   硬约束   热启动   投资组合优化   量子近似优化算法  

摘要： 针对金融领域的投资组合优化问题中普遍存在的整数约束难题,提出了一种基于量子近似优化算法的新解法。该算法通过将经典算法得到的连续解编码为量子电路的初始态,从而将连续优化问题转化为离散的马科维茨模型。同时,引入硬约束来严格满足投资组合中的整数约束,确保解的质量。通过热启动技术,进一步提升了算法的成功率。数值模拟实验表明,该算法在求解大规模整数约束投资组合问题时,相较于传统方法具有显著的计算效率优势,且所得解的质量更优。

关键词： 自适应邻域   类间半径   类间系数   特征选择   邻域粗糙集  

摘要： 邻域粗糙集模型被广泛应用于特征选择领域,然而传统邻域粗糙集模型受限于网格搜索法,且存在仅从特征角度确定邻域的粒度和特征评价函数构造视角单一等问题.针对上述问题,提出一种基于类间半径的自适应邻域特征选择方法.首先,提出类间半径的概念,从样本角度与特征角度出发,为不同类的样本生成相应的邻域半径,构造了基于类间半径的自适应邻域粗糙集模型,并基于此定义了自适应邻域互信息.其次,由类间边界引出类间系数,并将其与自适应邻域互信息结合,进而构造了类间互信息这一特征评价函数,该函数从代数和信息论视角评价特征.最后,设计一种基于类间半径的自适应邻域特征选择算法.通过在8个UCI数据集上与5种算法进行实验对比分析.实验结果表明,所提算法在选择的特征数量和分类精度上优于其他算法.