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关键词： 认知无线电   频谱感知   随机矩阵理论   IQ分解  

摘要： 频谱感知是认知无线电的核心技术。基于矩阵理论的频谱感知算法与经典的能量感知相比,尤其在噪声不确定度、主用户信号特征、信道以及噪声功率方面具有很好的感知性能。由于提高协作用户数可以提高算法检测性能,以最大最小特征值之差的频谱感知算法为基础,提出了新的基于接收信号IQ分解的频谱感知算法,并推出相应的算法判决门限。IQ分解逻辑上增加了协作用户数,增加了信号相关性。通过对不同信噪比、不同采样数下的仿真结果分析,算法提升了检测性能,验证了算法的有效性。

关键词： 传感器阵列   二氧化氮   氨气   交叉敏感性   神经网络算法  

摘要： 针对电阻型气体传感器具有的交叉敏感性,开发了基于WO_(3)传感器阵列及神经网络算法的NH_(3),NO_(2)混合气体体积分数预测技术。采用火焰合成法合成了La掺杂的WO_(3)敏感材料并制备了气体传感器,与商用MQ—137电阻型气体传感器组成阵列。通过提取特征值、神经网络训练,构建传感器阵列输出与气体体积分数的映射模型,并使用该模型由传感器阵列的响应结果对NH_(3),NO_(2)混合气体进行体积分数预测。实验结果表明:经训练后的神经网络能对NH_(3),NO_(2)混合气体中各组分体积分数进行有效预测,平均预测误差分别为3.64%和2.48%。本文所开发的传感器阵列及神经网络算法有效避免了电阻型传感器选择性差的局限,实现了对NH_(3)和NO_(2)混合气体的高效识别和体积分数测量。

关键词： 物理信息神经网络   梯度分布   自适应权重   配置点分布   方程残差  

摘要： 物理信息神经网络(PINN)能够将方程模型融入到损失最小化训练中,能同时学习输入数据分布和物理规律,大多数PINN是通过均匀采样配置点来覆盖整个求解区域,且各个配置点间都同等发挥作用,其配置点策略简便易行,但也使得PINN增加了部分不必要的配置点,且对部分复杂规律的学习能力不足.文章提出一种配置点自适应设置策略,以提高PINN学习能力和学习效率.首先通过损失函数残差及梯度联合分布确定配置点选择概率,同时在迭代一定次数后进行重采样,避免过早陷入局部最优,这样可以使一部分配置点分布在损失较高或变化较明显处,从而改善配置点的分布情况,达到以较少的配置点也能准确反映方程模型的效果,提升学习效率;其次引入配置点的变权重设定,使每个配置点对方程残差的影响有所侧重,在网络迭代训练中自动提高损失值较高部分配置点的权重,从而使PINN更专注于损失较大的部分,即复杂规律的学习.最后通过Burgers方程、Schrodinger方程、Helmholtz方程和Navier-Stokes方程4种典型算例与传统PINN及其各种改进方法进行比较实验.数值结果表明,该算法可以在较少的配置点数量和迭代次数设定下,有效提升求解精度和计算效率.

关键词： 鲸鱼优化算法   群智能优化   拉丁超立方体抽样   差分变异   贪婪策略   余弦自适应策略   黄金正弦算法  

摘要： 针对鲸鱼优化算法收敛速度慢和寻优精度低的缺点,提出一种基于概率精英差分和自适应黄金正弦的鲸鱼优化算法。基于最大最小思想优化拉丁超立方体抽样来初始化鲸鱼种群,使初始种群分布更加均匀,拥有更好的全局搜索能力;提出融合余弦自适应算子的黄金正弦算法改进鲸鱼的螺旋更新,加快收敛速度,提高收敛精度;设计概率精英差分变异方法并进行贪婪选择,优化算法流程,增强算法跳出陷入局部最优的能力。选取4个单峰测试函数、4个多峰测试函数和5个多最优解的多模态测试函数与主流优化算法进行对比实验,实验结果表明,该算法具有更高的寻优精度、更快的收敛速度以及更优的全局搜索能力,通过消融实验验证了该算法改进策略的有效性。

关键词： 继电保护   大数据   系统设计   Java  

摘要： 随着电力系统的规模扩大和复杂性增加,传统的继电保护系统在处理巨量数据时显示出不足,迫切需要更智能化的解决方案。本研究首先设计一种基于Java的继电保护大数据管理系统,通过高效的数据处理架构,提高系统的响应速度和准确性,确保电力系统的稳定与安全。其次,分析了系统的需求,并提出了相应的架构设计。最后,详细介绍了系统的具体实现,包括Java数据库的部署、数据的存储方式及交互界面设计。以期为继电保护系统的设计提供一定的参考。

关键词： 关键帧提取   特征提取   序列学习   连续手语识别   综述  

摘要： 手语是听障人士和其他人之间重要的沟通方式,但许多普通人看不懂手语,导致听障人士和普通人交流障碍.随着深度学习网络在连续手语识别方向的应用,算法大模型为复杂难懂的连续手语动作翻译成通俗易懂的文本语句提供了技术基础.但是连续手语识别仍然面临着冗余帧过多,空间特征提取和时间特征提取网络不平衡,手语语序与文本语序不匹配等诸多问题.因此,研究准确率高、耗时少、场景通用性高的连续手语识别算法成为计算机视觉领域的热点问题之一.本文首先分析单模态和多模态的连续手语识别框架,并重点阐述关键帧提取、特征提取、序列学习3个模块在连续手语识别中的作用,以及模块中所用网络的优势与不足,然后总结连续手语数据集以及识别结果的评价指标,最后阐述连续手语识别算法的难点并展望其未来的发展方向.

关键词： 无人船   续航能力   路径规划   环境建模   改进蚁群算法  

摘要： 针对无人船续航能力不足问题,提出基于强化学习的角度优先改进蚁群算法,规划长航程无人船路径。采用Canny算子提取环境信息,应用像素的灰度加权平均及高斯滤波平滑处理的方法,分析图像中的梯度并提取边缘特征,采用ginput函数提取边缘坐标;基于MAKLINK图论原理,以边缘坐标为节点,定义节点之间的链接线与路径点表示航行环境的结构和连接关系,建立航行环境模型;对比航行环境中不同启发因子作用下取得的最短路径,确定算法最优启发因子组合;引入角度优先机制提高收敛速度、强化学习奖励与惩罚系数调节信息素浓度对算法流程进行优化,生成最优路径。实验结果显示,该改进算法得到的无人船航行路径拐角平滑,无人船续航能力提升4.6%,算法收敛速度提升68.9%。

关键词： 装配线平衡   人机协作   人工蜂群算法   智能优化算法  

摘要： 随着员工成本的增加,协作机器人逐步应用于装配线以独立完成或者协助员工完成装配操作。针对人机协作装配线平衡问题,构建了混合整数规划模型以优化生产节拍,该模型可精确求解小规模案例,同时提出改进人工蜂群算法求解大规模问题。该算法采用操作排序向量和装配模式向量双层编码方式以及有效的解码获得可行的调度方案,并在改进的观察蜂阶段保留较优的种群,在改进的侦察蜂阶段提升新解的性能,在局部搜索阶段提高算法的局部搜索能力。最后,通过与已有算法对比,表明改进人工蜂群算法具有优越性,可以高效求解人机协作装配线平衡问题。

关键词： 铁矿山   机械设备管理   统筹管理  

摘要： 铁矿机械设备是铁矿产业在生产过程当中所涉及到设备与机械的统称。现阶段铁矿领域主要有医药以及石油等等,机械设备在其中都起到了十分巨大的作用,可以说机械设备的实际运行质量直接决定了铁矿山生产的质量。但是铁矿山相关机械设备在实际运作的过程当中也可能会受到其他因素的严重影响,这些因素都可能会致使铁矿山相关机械设备出现故障问题或者是异常问题,而铁矿山生产的设备故障往往会带来十分严重的安全问题以及经济损失。因此,针对铁矿山相关机械设备增强管控力度,并且将维修保养工作进一步做好具备极为巨大的作用,不仅仅可以为铁矿生产的稳定性提供保障,除此之外还可以为铁矿山企业的经济效益带来极为巨大的保障。

关键词： 无线传感器网络   无人机   信息年龄   能量收集  

摘要： 提出了一种综合传感器能源供给、数据传输时效性和移动用户需求的系统平均信息年龄(AoI)优化算法。首先,采用无人机(UAV)辅助WSN来保障传感器的能量收集和数据传输。其次,引入AoI作为衡量指标,联合优化多设备调度、发射功率和UAV轨迹,建立了以最小化传感器的平均AoI为目标的非凸优化问题。然后,通过约束松弛、变量替换和连续凸逼近等方法,将非凸问题转化为凸问题,并设计了一种迭代式的平均AoI最小化算法。仿真结果表明:该算法在满足移动用户体验的同时有效提升了传感器数据新鲜度。