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关键词： 微气泡减阻   改进蚁群算法   气流量智能调控   自航模试验  

摘要： [目的]为了提高微气泡减阻技术的实际效能,基于改进蚁群算法开展微气泡减阻气流量智能调控技术研究。[方法]首先,基于微气泡减阻机理,利用自主研发船模样机开展微气泡减阻试验,获得不同航速下的理想最佳气流量;随后,采用改进蚁群算法,开发气流量智能调控技术的软件系统;最后,将智能调控硬件系统应用于船模样机,开展自航模试验以验证该技术的有效性。[结果]所研技术不仅可以有效地调控气流量达到最佳微气泡减阻效果,还可以监控航速变化对气流量进行自适应调控,使船舶在各种航速下均能保持最大减阻。[结论]该技术可以提高微气泡减阻技术的自动化与智能程度,增强微气泡减阻技术的实际效能。

关键词： 网络通信   数据信息安全   加密技术   算法分析  

摘要： 互联网时代,通信网络中各种数据信息大量汇聚并高速传递,为人们的生活生产带来很大便利,但随之而来的信息安全问题也成为一大隐患。为保证重要数据安全和个人私密信息不泄露,需要在网络通信应用特殊的算法模型进行加密设置。文章概述了计算机网络通信面临的数据安全问题,针对目前比较主流的“链路数据加密”、“数字签名加密”等几种关键技术进行介绍,最后分析了数据加密的主要算法,包括对称算法、非对称算法和散列算法。期望有助于让更多人深入了解网络通信和数据加密技术,推动计算机网络通信事业的持续健康发展。

关键词： 机器学习   粒子群算法   前处理   模糊散度   多阈值   图像分割方法  

摘要： 模糊散度图像中含有多个不同灰度级的区域,单阈值分割方法无法有效处理图像,导致图像分割方法效果较差.为此,提出一种基于粒子群算法的模糊散度多阈值图像分割方法.将彩色图像转换为灰度图像,简化数据复杂度,为后续处理做准备.采用均值滤波法去除图像中的噪声,通过计算滤波模板内像素的均值来替代中心点像素值,以减少冗余像素点对分割结果的影响.构建直方图均衡化图像增强模型,增强图像中目标信息与背景信息的对比度,恢复过明或过暗环境中丢失的细节信息,提高图像分割的准确性.利用粒子群算法,基于模糊散度的概念,将原始图像与分割图像之间的模糊散度作为适应度函数,通过迭代优化找到最优的多阈值分割方案.结果表明,所提方法的结构相似度指数和均匀性指数相对更大,由此说明所提方法有效提高了图像分割的准确性和效率.

关键词： 遥感   无人驾驶   激光雷达同时定位与建图算法   地面分割   回环优化   特征提取  

摘要： 提出一种优化地面分割与回环检测策略的激光雷达同时定位与建图(SLAM)算法,首先,建立同心区模型,使用主成分分析(PCA)算法来提取点云区域性统计特征,设计地面似然估计二分类方法去除地面上可能出现的非地面点。其次,在特征中提取模块,通过平坦度与球度系数来额外提取球体特征,以此来增加提取点云帧上的关键点。最后,优化回环匹配策略,采用基于马氏距离的鲁棒解耦的全局准配策略,矫正累积误差,提高定位与建图精度;在公开数据集、实际环境中评估算法性能与验证实际应用偏好,并与LOAM、LeGO-LOAM、FAST-LIO等算法进行对比。结果表明,相比于LeGO-LOAM算法,所提算法在定位精度和稳定性上均有大幅度提升,其中在具有回环序列00和02上定位精度提升分别达到82.92%和83.38%,在无回环序列10上定位精度提升达到63.18%,现场验证表明所提算法满足实际应用需求。

关键词： 人脸检测   SSD算法   ResNet   Soft-NMS  

摘要： 针对传统SSD算法中对小目标检测效果不好的问题,提出一种基于ResNet的人脸检测算法。将SSD算法的基础网络VGG改进为ResNet网络,并通过残差网络,采用特征融合的方式将不同深度的特征信息进行融合,从而提高算法对小尺度人脸的检测性能。同时,针对SSD算法对重叠框出现漏检的问题,将非极大值抑制算法(NMS)改进为Soft-NMS。此外,通过设置一个衰减函数,来降低相邻检测框的置信度,解决传统NMS算法对分数较低的检测框过滤掉的问题,能够降低算法的漏检率,提升算法的检测精度。

关键词： 冷连轧   轧机振动   LSTM神经网络   预报   模型  

摘要： 为了克服传统研究方法只根据工艺反应机制开展理论建模的缺陷,建立一种基于长短期记忆网络(LSTM)算法的冷连轧机架振动预警模型。网络预警结果准确性与效率也受到超参数直接影响,选择验证集均方误差作为目标函数,通过网格搜索方式寻优计算获得最佳超参数组合结果,构建最佳振动预警模型。研究结果表明:第一卷在310s形成了剧烈振动,第二卷位于开轧后615s形成了比第一卷更大的峰值,表现为剧烈振动特征。随着报警阈值的降低,第一卷和第二卷的提前报警时间均表现出单调增加的变化规律,符合实际情况。该研究对提高冷连轧机工作稳定性具有很好的实际指导意义。

关键词： SVM   LOF   防窃电   AMI  

摘要： 窃电行为严重影响了电力行业的健康有序发展。因此本文提出融合局部离群因子与支持向量机两种算法,用于结合信息采集系统对窃电行为进行实时监测。结果表明,本文所提到的监测系统能够有效监测95%以上的窃电行为,准确度比普通系统提高了10%左右。这说明本文所提模型能够更加精准识别窃电行为,这为整个供电行业日后防窃电技术研究指明了道路。

关键词： 光伏系统   部分阴影条件   最大功率点跟踪   自适应粒子群优化   混合改进  

摘要： 针对常规粒子群算法对部分遮光条件下多峰值光伏阵列的最大功率跟踪容易陷入局部最优等问题,引入混沌映射函数初始化种群,同时引入非线性动态惯性权重系数以及动态学习因子设计自适应粒子群优化算法,构建基于混合改进自适应粒子群(IAPSO)的最大功率点跟踪算法,解决粒子群算法在部分阴影条件下容易陷入局部最优以及稳态波动大等问题。结果显示,IAPSO算法能够适应光照条件的变化,实现光伏阵列快速、高精度的最大功率点跟踪,有效解决了常规最大功率点跟踪方法存在的局部最优、稳态振荡等问题。

关键词： 局部放电   卷积神经网络   反向传播神经网络   支持向量机   多模态数据  

摘要： 针对电缆附件的局部放电,提出一种基于多传感信息融合的电缆附件局部放电诊断算法。搭建实验平台,并利用暂态地电压传感器(TEV)、高频电流传感器(HFCT)和超声波传感器(AA)采集电缆附件中局部放电的多模态数据,绘制局部放电相位分布(PRPD)图谱。构建局部放电的数据集,并利用卷积神经网络(CNN)、反向传播神经网络(BPNN)和支持向量机(SVM)算法进行分类识别,得到3种算法的识别可信度。通过可信度融合得到智能融合算法,识别结果表明,智能融合算法在不同场景下均表现出较高的识别准确率,提高了电缆附件局部放电诊断的准确性和可靠性。

关键词： 配煤掺烧   差分进化算法   燃煤成本   烟气排放  

摘要： 为了降低配煤掺烧烟气排放浓度和发电厂生产成本,文章提出基于差分进化算法的数字化煤场配煤掺烧决策方法。通过差分进化算法建立配煤掺烧决策模型,以最小化燃煤成本和最小化烟气排放浓度为目标函数,确定约束条件并计算适应度函数,求解配煤掺烧最优方案。实验以百万级别机组为例展开研究,按照该方法的配比进行掺烧后,NOx的平均排放浓度为25.01mg/μm3,SO2的平均排放浓度为5.54mg/μm3,该锅炉燃煤成本为0.29万~0.31万元/d,具有较好的应用效果。