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关键词： 质子交换膜燃料电池   参数识别   启发式算法   最优搜索能力  

摘要： 针对传统智能算法在求解质子交换膜燃料电池(PEMFC)参数识别问题时识别精度低、收敛速度慢、易受局部最优影响等问题,提出一种基于改进Pelican优化算法(IPOA)的PEMFC参数识别方法。在算法的初始化阶段,使用改进的混沌逆学习策略来初始化POA算法的搜索代理,确保搜索代理在解空间中的分布更加均匀。在优化阶段,引入自适应调整因子来动态调整算法的步长,平衡算法的开发和探索能力,从而提高优化效率,使其能够更有效地确定最优解。接着,设计了一种多策略变异机制来进一步更新优化结果,增强了算法的全局最优搜索能力。最后,将所提出的算法应用于250 W PEMFC模型的参数识别。结果表明,其具有更高的参数识别精度。

关键词： 用户画像算法   精准营销   饲料电商   营销渠道  

摘要： 传统饲料营销模式由于地域限制、信息不对称等因素,难以满足畜牧养殖户的多样化、个性化需求,而电商平台的出现,虽然丰富了饲料营销渠道,但依旧没有解决客户转化率低、产品滞销的根本性问题。为此,文章首先分析了用户画像算法与精准营销的内涵,然后深入研究了用户画像算法在饲料电商精准营销中的作用,并提出了饲料电商精准营销策略,旨在帮助饲料企业更好地应对日益激烈的市场竞争,让饲料产品能够从海量竞品中脱颖而出,实现饲料产品的促销。

关键词： 数字图像处理   Mobilenetv2   遥感目标   目标检测   YOLOv4  

摘要： 针对遥感目标的多尺度、多样性、背景复杂等特点,为提升YOLOv4算法的检测速度和平均精度,提出了一种基于YOLOv4模型改进的遥感目标检测算法,首先,用Mobilenetv2替换YOLOv4的主干特征提取网络,减少参数数量,提升检测速度;其次,在Mobilenetv2的残差网络中嵌入新型注意力机制CoordAttention模块,捕获方向感和位置感知的信息,精准定位和识别感兴趣的目标;最后,借鉴Inception的思想在颈部特征增强网络处添加改进过的RFB模块,增强感受野并且提升网络的特征融合能力。研究表明,论文提出的MCR-YOLOv4(Mobilenetv2-CoordAttention-RFB-You Only Look Once)算法相比于原YOLOv4算法,模型大小减少了45.27 M,平均精度提高了1.03%,检测速度提高了56帧/s,更适用于对复杂遥感目标的检测。

关键词： 多目标优化算法   可持续建筑设计   节能减排   成本控制  

摘要： 文章论述将多目标优化算法运用于可持续建筑设计,并通过建立多目标优化模型来达到建筑设计节能减排和成本控制的目的、对室内舒适度,用户满意度几个关键目标进行了全面优化。研究结果表明:这种方法可以产生一套综合性能优越的建筑设计方案,从而为建筑行业可持续发展的实现提供一种新思路与新工具。并通过对具体实例的分析证明多目标优化算法生成可持续建筑设计方案的有效性与实用性。

关键词： 复杂网络   重叠社区检测   标签传播   K-shell  

摘要： 针对标签传播的思想在复杂网络上进行重叠社区发现,提出一种优化的重叠社区检测算法KC-SLPA。综合考虑网络结构的局部以及全局属性指标,融合K-shell与集聚系数的节点重要性来度量节点的影响力分数,节点影响力排序固定访问顺序,减少算法的随机性;提出改进的Speaker-Listener规则,根据标签出现频率的平均值进行标签传播,避免标签选择的随机性问题;引入改进的节点相似度对出现多个Speaker标签做进一步处理,提高社区的检测质量。分别在合成网络与真实数据集上进行验证,实验结果表明,该算法能够在不同规模的网络中具有较高的稳定性且检测重叠社区的质量较好。

关键词： XGBoost算法   输电线路   绝缘子缺陷   增强处理   CART回归树   损失函数   正则化项   泰勒展开  

摘要： 由于输电线路绝缘子缺陷特征的差异性,导致识别效果难以得到保障,因此提出基于XGBoost算法的输电线路绝缘子缺陷识别方法。采用空间域法中的灰度变换和基于模板卷积的图像平滑技术对原始输电线路绝缘子图像进行具体的增强处理后,通过集成多个弱分类器(CART回归树)构建强分类器,并构建了包含损失函数和正则化项的XGBoost目标函数,通过泰勒展开和二阶导数信息求解输电线路绝缘子缺陷的最优解。在测试结果中,设计方法能够对大部分缺陷状态实现有效识别,对个别缺陷状态的未识别规模也在1.0%以内,具有良好的识别性能。

关键词： 故障恢复   配电网   群体智能算法   熵权   自适应负载编码  

摘要： 针对传统故障恢复方案评价方法难以制定合理目标权重的问题,文章提出了一种基于熵权的综合权重确定方法,对故障恢复方案的优劣进行评价。针对传统群体智能算法难以应对负载无法完全恢复的问题,文章提出了一种自适应负载编码的方法融入群体智能算法,将不满足约束条件的个体做负载切除处理,使得智能算法中的每个编码为电气角度的可行解,通过算法的逐步迭代得出使得目标函数最优的解。经算例验证该算法可以得到全局最优解并且可以解决大面积负载恢复问题,具有一定的工程价值。

关键词： 预算软约束   财政支出效率   城投债   地方政府融资平台  

摘要： 预算管理法治化是政府治理现代化的应有之义,是约束地方政府融资平台举债融资的基本制度规范,无疑对地方政府债务治理和风险防范发挥重要作用。本文借助强度双重差分模型,系统考察新《预算法》实施对地方政府债务的治理效应。研究发现:新《预算法》实施明显降低了地级市城投债发行规模。政府债务治理法治化之所以能抑制地方政府融资平台发行城投债,主要源于硬化预算约束、强化财政审计监管和提升财政支出效率的实现机制。经济增长目标过高会削弱新《预算法》实施对地方政府债务规模的抑制作用,而财政支出分权强化了新《预算法》实施的地方政府债务治理效应。未来要加强地方政府融资平台债务的法治化管理,同时促进政府间财政关系和经济增长目标管理的协同改革,共同助力防范化解政府债务风险。

关键词： 期权定价   亚式期权   离散快速傅里叶变换   特征函数   Black-Scholes   傅里叶变换  

摘要： 针对几何平均亚式期权,利用快速傅里叶变换方法得到含特征函数的表达式,从而更快速求解亚式期权.对期权价格进行傅里叶变换,得到表达式可以用标的资产价格对数的特征函数来表示,该表达式可以输出期权价格的结果.对其进行离散化处理,再利用快速傅里叶变换来求解,以输出结果.对Black-Scholes模型下的几何亚式期权定价的表达式进行计算,得出其期权定价模型的特征函数,便可以带入快速求解出相应的期权价值.利用Black-Scholes模型在该方法求解的几何平均亚式期权价值与Black-Scholes模型下原始期权价值的数据进行对比,验证了该方法的有效性和高效性.

关键词： 聚类算法优化   蜜罐加密算法   分布式数据  

摘要： 个人隐私信息保护具有重要的研究意义,但传统蜜罐加密算法在抵御网络攻击上效率较低且稳定性较差。为解决上述问题,本文采用聚类算法优化DTE二次加密过程,大幅度减少了加、解码时间,提高了蜜罐算法的效率,通过与CTCDF网络结构有机融合,构建出KDC网络信息加密通信模型。模型首先基于k-modes聚类算法对优化数据进行分流处理;然后将分流失败的数据投入蜜罐算法中进行加密,以提升信息数据的安全性;接着利用优化调度制度的CTCDF构架对加密信息进行传输;最终采用加盐反运算与反向采样的方法,将加密信息进行明文解码。各基线模型仿真结果显示,在NKD和CID入侵检测数据上,KDC算法数据传输安全性平均提高了22.5%;且采用CTCDF网络后,较其它模型相比,KDC模型的加、解码时间降低了8.773%,内存资源占用量减少了1.245%,即KDC模型的效率更高。综上,KDC算法在CTCDF网络上减少了资源占用量与运算时间,且大幅度提高了数据的安全性,具有重要的仿真研究意义。