不均衡小样本下多特征优化选择的生命体触电故障识别方法

针对现有的剩余电流保护装置无法有效识别触电事故的问题,该文提出了一种不均衡小样本下多特征优化选择的生命体触电故障识别方法。首先通过变分自编码器(VAE)对实验收集到的生命体触电小样本数据进行增殖以实现正负样本均衡;然后在时域上提取能够反映波形动态变化特性的23个特征量,并利用高斯核Fisher判别分析(GKFDA)与最大信息系数(MIC)法从中选择最优表达特征组;最后,提出基于遗忘因子的在线顺序极限学习机(FOS-ELM)算法实现生命体触电行为的鉴别。实验结果表明,所提方法利用不均衡小样本触电数据集就可以训练出一个优秀的分类模型,诊断准确率可达98.75%,诊断时间仅为1.33 ms。其优良的性能结合在线增量式学习分类器设计,使得模型具备新知识学习能力,具有极好的工程应用前景。

基于粒子群-差分进化算法的测试优化选择方法

测试优化选择是装备测试性设计中关键的一步。针对其易陷入局部最优的问题,提出一种添加信息交换机制的粒子群-差分进化算法(PSO-DE)优化方法。通过融合多信号流图与贝叶斯网络,建立多维空间测试性模型后,利用PSO-DE算法实现快速精确求解。电源系统分析表明:该方法在满足测试性设计要求的前提下,搜索到的测试集合使得系统各测试性指标综合最优且收敛速度最快。相较于其它优化算法,具有收敛速度快、能收敛到全局最优等优点,由此验证了方法的可行性。

基于信息度量的地震动参数优化选择方法

地震动参数(intensity measures, IM)的选择是地震易损性分析的重要环节。合适的IMs应具有良好充分性和效率性,以更好地反映地震动的破坏能力,获得更为可靠的易损性分析结果。为此,该文提出了一种基于信息度量的地震动参数优化选择方法。该方法利用互信息和相对熵度量作为IM选择的通用指标,结合前向选择算法在一到多维空间中高效地定位最优的IM。为了验证所提方法的有效性,在一组简支梁桥上进行了分析和讨论,并与传统的充分性和效率性分析方法进行了对比。结果表明,基于所提出方法所选择的IMs能同时满足充分性和效率性要求;较传统方法而言,所提出的方法不依赖概率地震需求模型的选择且不需要进行繁琐的条件独立性比较,具有高效普适的优势,有着良好的应用前景。

基于加权标准化优化选择软件可靠性模型研究

到目前为止,没有一种软件可靠性模型能够适用在所有的软件测试的环境中。因此,研究优化选择软件可靠性模型的方法来选出适合当时软件测试环境下的软件可靠性模型是一个重要的问题。提出一种简单的加权标准化的方法来优化选择软件可靠性模型。选用十三个软件可靠性模型,十个评测软件可靠性模型性能标准和两个故障数据集来进行相应的实验。实验结果表明提出的加权标准化优化选择模型的方法能够有效地选出最优软件可靠性模型。

决策树优化选择下城市交通出行特征研究

文中对基于决策树优化选择下城市交通出行特征进行研究,通过研究城市交通出行方式,缓解城市交通出行压力。基于决策树算法基本理论,构建决策树模型,选取城市交通出行特征作为分类依据,运用C4.5决策树算法对城市交通出行数据进行分类,根据分类后各个不同特征叶子节点对上层子节点的总占比进行城市交通出行特征优化选择分析,并在“Occam's razor”的基础上,利用重新引入法提出优化方法,解决C4.5决策树算法存在的过度拟合问题,提升城市交通出行方式分析效果。实验结果表明,该方法可有效分析城市交通现有出行特征,指导城市交通规划,依据该方法的分析结果对早高峰线路进行优化后,有效减少了长距离拥堵路段,同时避免了严重阻塞路段的产生。

基于自适应优化选择-抗差自适应卡尔曼滤波混合模型的GNSS+5G组合定位

PNT系统的构建是通信和导航领域的关键课题。发展能够兼容集成不同类型PNT手段,提供具备较好的弹性和环境适应性的综合PNT体系已成为当前刻不容缓的重要任务。5G和北斗系统的出现和发展,为PNT体系走向更综合、更弹性提供了新的思路。据此,本文提出了一种基于GNSS+5G组合数据的自适应优化选择-抗差自适应卡尔曼滤波(AOS-RAKF)算法,以实现城市复杂环境中的高精度定位估计。该算法主要由两个模块组成,即基于AOS的5G基站测量数据优化和基于AOS-RAKF算法的GNSS+5G组合定位。其中,基于AOS的5G基站测量数据优化模块通过自适应优化选择因子实现更好的观测数据重选。GNSS+5G组合定位模块利用优化后的5G数据和GNSS建立耦合结构模型,再利用RAKF方法实现移动车辆的高精度定位。半实物仿真测试结果表明,复杂城市环境下与使用原始测量数据的GNSS、单5G、传统的GNSS+5G组合定位相比,本文AOS-RAKF方法显著提高了定位精度。

水稳基层材料优化选择及其对路面性能的影响

探讨了水稳基层材料在道路工程中的关键作用及其对路面性能的影响,并介绍了常用的水稳基层材料,包括传统材料和新型材料,以及其各自的特性。为确保材料选择的科学性与经济效益,提出了材料选择的标准,涵盖经济效益、工程施工条件、环境和可持续性因素等方面。在此基础上从试验方法和材料混合比优化技术、材料性质与性能模型、数值模拟和计算机辅助设计等方面,对水稳基层材料的优化选择方法进行了深入探讨。

地下金属矿山采矿方法优化选择研究

文章对地下金属矿山采矿方法优选问题进行了研究,首先对地下金属矿山采矿方法基本分类及特点进行阐述,然后对影响采矿方法筛选的各因素进行细致分析,在此基础上构建采矿方法优选模型。实例分析证明了所提模型的有效性与实用性。研究目的是为矿山企业选择科学合理的采矿方法,提高矿山开采效率与经济效益,促进地下金属矿山可持续发展提供参考。

高中思想政治课程教学评价方法的优化选择

教学评价方法的优化选择是高中思想政治课程教学评价体系构建的重要组成部分,在优化选择高中思想政治课程教学评价方法时,要充分考虑学生的个性差异和发展需求,注重激发学生的学习兴趣和积极性。结合课程内容和教学目标,灵活运用多种评价方法,如自我评价、同伴评价、教师评价等,形成多元化、立体化的评价体系。通过综合运用各种教学评价方法,有助于全面、客观地评价学生的学习效果,促进学生的全面发展。

急倾斜薄矿脉高中段采矿方法优化选择

在矿产资源开采中,存在多种矿脉,不同矿脉开采难度存在差异,直接影响到矿产资源的有效开采。其中,急倾斜薄矿脉是所有矿脉类型中最难开采的一种,可以使用的采矿方式不多,并且从国内外现有研究成果分析,并未存在多种采矿方法,为实现该种急倾斜薄矿脉的高效率、安全性、经济性开采,应当对采矿方法进行比较,选择最佳的开采方式,才能实现急倾斜薄矿脉的安全开采,以此提升矿产资源开采效率和质量。

基于AHP-Fuzzy-TOPSIS帕鲁特金矿不同中段开采方法对比优化选择

随着井下开采不断向大埋深作业,通风、安全、排水等作业环境日益复杂,不同采矿方法的选择对矿山的可持续发展显得尤为重要。本文以帕鲁特金矿的开采技术条件为基础,针对4种采矿方法(崩落法、上向分层充填采矿法、分段空场嗣后充填法、梯段空场干式充填法),选取包括生产能力、采切比、损失率、贫化率、作业成本(含充填)、通风条件、生产组织和安全条件8个评价指标,运用AHP-Fuzzy-TOPSIS(层次分析-模糊数学-逼近理想解的排序法)分析模型,计算了2292 m、2050 m和1930 m三个较有代表性的中段的贴合度,并对结果进行了分析,与矿山实际生产情况贴合,验证了该方法的可行性。研究成果为下一步1930 m中段采矿方法的选择提供了理论依据,同时为其他矿井在不同生产阶段最优采矿方法选择提供了一定的借鉴意义。

基于模糊层次分析方法(F-AHP)的盟员优化选择算法

为了解决敏捷制造（ＡＭ）中组织动态联盟时的盟员选择问题，提出了一种基于模糊层次分析方法（ＦｕｚｙＡｎａｌｙｔｉｃＨｉｅｒａｒｃｈｙＰｒｏｃｅｓ，缩写为Ｆ－ＡＨＰ）的盟员选择算法．首先根据ＡＨＰ方法确定模糊评价矩阵和权重矢量，再通过模糊运算求出决策矢量，最终实现对侯选盟员的排序和盟员选择．

水稻孕穗期在淹涝胁迫下施肥的优化选择及其作用机理

采用正交试验与对比试验相结合 ,研究了 N、P、K、Zn、Si肥和栽培密度各因子及其优化处理对孕穗期完全淹涝胁迫下早稻产量的影响与作用机理。结果表明 ,不同 N肥和 K肥水平对产量的影响达到了显著水平差异 ,其各自的最适用量分别约为纯氮 135 kg/ hm2和纯钾 12 0 kg/ hm2 ;适 N高 K能明显提高水稻的耐淹涝胁迫能力 ,N/ K比宜介于 1.1～ 1.5之间。P肥以过磷酸钙 75 0 kg/ hm2最优 ,其它因子的影响较小 ,但具有较好的互作效应。多元肥料优化处理能显著减少洪涝灾害对水稻产量的损失 ,其机理在于多元肥料的有机结合 ,提高了水稻细胞内可溶性糖的含量 ,减少了受淹水稻植株体内无机氮的积累 ,使次生高位分蘖发生频率和纹枯病发病指数显著下降 ,实粒数和有效穗大幅度增加。

多文档文摘中句子优化选择方法研究

在多文档文摘子主题划分的基础上,提出了一种在子主题之间对文摘句优化选择的方法·首先在句子相似度计算的基础上,形成多文档集合的子主题,通过对各子主题打分,确定子主题的抽取顺序·以文摘中有效词的覆盖率作为优化指标,在各个子主题中选择文摘句·从减少子主题之间及子主题内部的信息的冗余性两个角度选择文摘句,使文摘的信息覆盖率得到很大提高·实验表明,生成的文摘是令人满意的·

一种新的Gabor优化选择检测算法及应用

针对基于Gabor小波的布匹瑕疵检测运算量大,准确率较低等问题,提出了一种新的优化选择算法,即均值归一化方差算法。布匹瑕疵图像通过多通道Gabor小波;分别计算各通道滤波图像的均值和方差;计算方差与均值的比值,选择比值最大的通道作为优化选择通道。考虑到布匹瑕疵主要表现为经向与纬向瑕疵,因此基于该算法设计了1×2二维Gabor小波布匹瑕疵自动检测系统,降低了运算量,提高了准确率,达到了93%。

基于Multi-Agent的机床装备资源优化选择方法

针对云制造环境下机床装备资源数量大、服务制约因素多、组合优化选择困难等问题,首先建立机床装备资源匹配指标体系和包括服务时间(T)、服务成本(C)、服务质量(Q)、服务知识(K)、服务环境(E)、服务可靠性(R)、服务容错性(Ft)和综合满意度(Sa)八维目标分量的机床装备资源评价指标体系;结合Multi-Agent技术自主响应、智能交互的优势,提出一种基于Multi-Agent的机床装备资源优化选择模型,设计了该优选模型的求解方法并通过实验仿真验证了该方法的适用性和有效性。

基于性能的桥梁抗震设计中考虑持时的实际地震波优化选择方法

在基于性能的桥梁抗震设计(PBSD)中,是否考虑持时的效应会显著影响到分析结果的精确性。为了将持时与幅值、频谱的影响进行解耦,选择多组匹配同一目标谱的实际地震波和人工波,并使各组地震波的5-95%显著持时服从不同的概率分布,对一座钢筋混凝土连续梁桥进行IDA分析。对比持时与桥梁结构地震需求的相关性表明:持时的均值、离散度及其概率分布对于位移工程需求参数(EDP)影响较小,但对能量EDP以及包含能量项的疲劳破坏和累积损伤参数的概率预计(均值)、离散度及其概率分布影响显著。因此,在PBSD中如采用能量EDP,则必须考虑到所选地震波的持时均值、离散度及其概率分布均要符合工程场地实际的地震危险性。在此基础上,针对基于全概率理论的PBSD,提出一种能够考虑持时均值、离散度及其概率分布影响的实际地震波优化选择方法,能够显著提高分析结果的精确性和计算效率。

离散萤火虫算法的复杂装备测试点优化选择

测试点优化选择是复杂装备测试性设计的重要环节,本文提出一种用于解决测试点优化选择问题的离散萤火虫算法(DFA)。首先建立了测试点优化选择问题的数学模型,接着对传统的萤火虫算法(FA)进行了离散化改进,给出了离散化萤火虫算法的实施步骤,并分析了不同的吸引度函数和二值化函数(sigmoid和tanh函数)对算法结果的影响。最后针对5个不同规模的实际系统验证了离散萤火虫算法的有效性,并与粒子群算法(PSO)和遗传算法(GA)等传统的元启发式搜索算法的计算性能进行了比较分析。结果显示:在满足系统要求的故障检测率和故障隔离率的前提下,利用本文提出的离散萤火虫算法得到的5个系统测试代价最优值分别比PSO算法和GA算法平均降低了10.1%和14.6%。实验结果表明:离散萤火虫算法能快速收敛到更高质量的全局最优解,避免过早收敛而陷入局部最优值,对于解决大型复杂装备的测试点优化选择问题具有很好的应用前景。

基于PSO的SVR参数优化选择方法研究

支持向量回归机(SVR)模型的拟合精度和泛化能力取决于其相关参数的选取,因此提出了基于粒子群(PSO)算法的SVR参数优化选择方法;并以不同噪声影响下的sinc函数和实际发酵过程产物浓度的SVR模型为对象,将提出的PSO优化参数方法与现有的交叉验证法、留一法进行比较。仿真结果表明:该PSO优化SVR参数方法可行、有效,由此得到的SVR模型具有更好的学习精度和推广能力。

基于模糊理论的生态移民安置区优化选择

生态移民既是一个环境保护与改善的过程,也是缓解贫困和促进地区城镇化发展的有效手段之一。生态移民成败的关键在于安置区的科学选择与搬迁移民的生计恢复和发展。生态移民安置区选择不仅需要考虑资源等定量因素,还需要统筹衡量安置地生产习俗、语言、宗教和文化等非定量因素。按照生态移民内涵特点构建生态移民安置区优选指标体系,利用AHP方法确定指标权重。采用模糊一致矩阵法,结合轮台县移民安置工程,对生态移民安置区进行优化选择分析。