基于混沌反向学习和水波算法改进的白鲸优化算法

针对原始的白鲸算法(beluga whale optimization,BWO)在某些情况下,中后期的探索和开发能力不足、多样性和求解精度降低、容易陷入局部最优等问题,提出一种基于混沌反向学习和水波算法改进的白鲸优化算法(TWBWO),进一步提高白鲸算法的计算精度和收敛速度,增强全局搜索和跳出局部最优能力。结合混沌映射和反向学习策略提高种群的质量和多样性,加快收敛速度。引入水波算法(water wave optimization,WWO)的折射操作,避免寻优时轻易陷入局部最优,提高计算精度。实验结果表明,TWBWO算法较之原始算法和其他经典算法在收敛速度和求解精度以及稳定性方面更为优秀,性能和寻优能力更强。

新能源储能波动下的光伏发电预测算法改进

新能源储能系统具有能量的时空平移性,光伏发电已成为未来发电的必然趋势,但是新能源储能自身的波动性使得光伏发电预测不精准。为此,提出了新能源储能波动下的光伏发电预测改进算法。采用储能技术平抑新能源储能波动,缓解波动给光伏发电预测带来的影响。构建光伏发电预测模型,通过光伏发电系统改进结构参数,优化连接权值和阈值。采用升压转换器,选取合适开关控制信号,获取光伏发电最大功率点追踪结果。分析光伏系统实时发电量与时序关联性,采用改进分数阶算法,有效地跟踪光伏发电状态变化,计算光伏发电预测量。由实验结果可知,该算法与实际值存在最大为0.2 kW的误差,其余时间均一致,具有精准预测效果。

基于深度学习的人脸识别算法改进与实践

随着深度学习技术的不断发展,人脸识别算法在各领域得到了广泛应用。研究基于深度学习技术,对传统的人脸识别算法进行了改进,并结合实际案例进行了验证和实践。通过实验验证了改进后的算法在人脸识别准确率和鲁棒性方面的显著提升,为人脸识别技术的进一步应用提供了可靠的理论和实践支持。

基于Keccak置换的认证加密算法改进与安全性评估

文章针对现有基于Keccak置换的认证加密算法的执行效率和并行性不足等问题,提出了两种改进方案。改进后的算法在差分分析、线性分析和代数分析等安全性评估中表现出优秀的抗攻击能力,具有良好的随机性,并在TLS 1.3协议中得到了形式化验证。长期安全性分析也证明了该算法能够提供足够的安全保障。

一种三维非刚体图像运动重建算法改进设计

传统三维非刚体图像运动重建算法直接对物体图像动态形心进行确定,未对三维形状进行预估与恢复,导致重建误差较大,效率较低。对此,研究三维非刚体图像运动重建改进方法,通过提取图像帧中的特征点计算三维特征和旋转矩阵,来分析动态形心的变化,可以精确地恢复物体的三维形状和运动轨迹。使用特征点演化和碰撞检测等方法确定物体图像的动态形心。物体图像的动态形心变化代表了物体的动态行为模式。通过对动态形心的变化进行建模和分析,可以提供更丰富和准确的动态行为表示,从而改进三维非刚体图像运动重建算法对物体动作的捕捉和描述。实验结果表明,采用该研究方法重建误差最小仅为2%,最短重建时间为0.234 75 s,具有实用性。

基于CRSN的智能电网资源跨层分配算法改进

由于用户的增多,导致智能电网的频谱资源紧张,严重影响了智能电网运行的稳定性,同时也降低了供电能力。为了解决这一问题,提出基于CRSN的智能电网资源跨层分配算法改进研究。将认知无线传感器网络(Cognitive Radio Sensor Networks,CRSN)引入智能电网中,通过认知节点感知智能电网主用户的频谱资源,找出可用的空闲频谱。借助图论着色将智能电网资源进行跨层分配建模,利用改进猫群算法求取分配模型最优解,得到智能电网资源跨层分配方案。实验结果表明,所研究算法求解到的方案是全局最优解,能够实现智能电网频谱资源的跨层分配。

稀疏相位恢复的混合输入输出算法改进

相位恢复问题往往是不适定的,仅利用幅值信息求解往往得不到唯一解,而含稀疏先验信息的信号可以增强相位恢复问题解的唯一性。稀疏信号的一个经典相位恢复算法是混合输入输出(HIO)算法,但该算法存在恢复概率低、鲁棒性差等问题。本文基于l1先验的交替最小化方法,提出了稀疏信号的改进HIO算法,其改变了在目标域更新信号满足约束时的选择方法,即将输出信号绝对值大于正则化参数的坐标设为满足约束。通过数值实验比较,改进HIO算法在多方面增加了稀疏信号的恢复效果,且在恢复含有噪声的信号时表现出更好的鲁棒性。

数学教学质量评估系统设计及算法改进分析

探讨改进误差反向传播(BP)算法对数学教学质量评估的优化问题。利用K-means聚类进行教学质量评估的数据收集,并确定样本的聚类中心。确定数学教学质量评估指标的权重和阀值,实现对教学质量评估的优化。MATLAB仿真结果显示:在0.1、0.01和0.001的误差条件下,改进BP算法对教学质量评估的准确性、评估效率均优于标准BP算法,与预期的教学质量目标基本一致。因此,改进BP算法可以准确地对数学教学质量进行评估,降低其他因素对教学质量评估结果的影响。

基于猎人猎物优化算法改进粒子滤波的滚动轴承剩余使用寿命预测技术

针对目前滚动轴承剩余使用寿命(RUL)预测存在的预测精度不高、预测模型累计误差大等问题,提出一种融合Hodrick-Prescott(HP)趋势滤波边界线(HPTF-BL)、猎人猎物优化算法改进粒子滤波(HPO-PF)的滚动轴承剩余使用寿命预测方法。该方法首先将HP趋势滤波与退化边界线构建相结合,对表达轴承退化信息的特征指标进行处理,得到上下退化边界与主要退化趋势,然后利用猎人猎物优化算法(HPO)改进粒子滤波(PF)的重采样过程,再使用改进的方法对特征指标进行趋势预测,最后结合设定的失效阈值线得到最终的剩余使用寿命。使用美国辛辛那提大学智能维护系统(IMS)中心的轴承实验数据验证了所提方法的可行性与有效性。

涡轮叶片内部通道流动换热算法改进

在使用工程计算方法对涡轮叶片温度场进行计算时,往往将叶片内流通道简化成光滑或带肋的换热管元件,容易忽略各内流管段之间的影响,造成计算得到的叶片3维温度场与真实温度场存在较大差异。针对上述问题,为了提高对涡轮叶片3维温度场模拟的准确度,对涡轮叶片内流通道的换热流动算法进行改进。考虑涡轮内部蜿蜒通道中弯转区和弯转效应2种因素对涡轮内部流动换热的影响,使用试验得到的数据对2种因素影响区域的换热情况进行修正,利用修正后的算法对某工作叶片进行温度场计算,并对修正前后叶片温度场进行了对比分析。结果表明:采用修正后算法得到的蜿蜒通道内的气体温度相较于修正前算法得到的沿程升高更多,修正后算法求得的叶片整体平均温度降低,最大温差增大。

基于MCMC算法改进的贝叶斯海底声参数反演方法研究

在半无限弹性海底环境下,针对海底声参数的非线性反演问题,采用贝叶斯反演方法,分析垂直分布水听器所接收的不同深度点上的复声压,以反演海底声速、密度、声速衰减3类海底声参数.为加速反演收敛,对贝叶斯参数反演中传统的MCMC算法进行了改进,采样过程中分别引入多步退火算法和并行回火算法,有效解决MCMC算法所致的收敛缓慢问题.使用数值模拟实验比较MCMC算法与2种改进算法的反演效果,仿真结果表明,多步退火算法和并行回火算法均能有效提高反演效率,且并行回火采样算法可得到精度更高、均方差更小的反演结果,是一种更优的MCMC改进算法.

面向无线突发通信的定时同步算法改进

针对定时同步(Q&M)算法突发通信中的定时误差跟踪精度在存在定时频偏时会下降的问题,文中在该算法基础上增加滑窗处理环节,有效降低同步采样点数,提升了定时误差跟踪精度。仿真结果表明,在存在定时频偏时的情况下,改进算法的定时跟踪均方误差显著降低,且适用于二进制相移键控(BPSK)、正交相移键控(QPSK)、正交幅度调制(QAM)等调制方式,能够满足无线突发通信的应用需求。

基于深度生成模型的图像风格迁移算法改进与应用

在常规图像风格迁移算法中,因缺少对于图像特定风格的特征对齐,图像风格迁移的速度较慢。因此,研究基于深度生成模型的图像风格迁移算法。通过分析图像风格的迁移,运用Sigmoid函数和ReLU函数实施函数的激活,在不同的卷积层中对图像特征进行风格对齐,基于深度生成模型改进算法;基于图像风格扩展采样点,对范围内的采样图像进行合成,实现对图像风格迁移算法的改进。验证实验表明,文章提出的算法平均迁移速率为10.26 MB/s,高于对照组,从实验结果可以看出,改进后的算法具有一定的速率优势。

特厚煤层综放开采地表沉陷预计模型算法改进

近浅埋深特厚煤层综放开采因其一次性采出煤层厚度大,其地表移动变形特殊性较明显,该地质采矿条件下按概率积分法进行地表沉陷预计结果与实际情况有一定程度的偏差。对试验区近浅埋深特厚煤层综放开采条件下的地表移动变形特殊性进行了分析,考虑到厚硬岩层对地表沉陷的控制作用,并基于层状弹性梁板岩层沉陷控制理论和随机介质理论,建立适合近浅埋深特厚煤层综放开采沉陷预计模型。实践应用表明:该沉陷预计模型算法与实测结果吻合程度较好,适合于特厚煤层综放开采地表沉陷预计应用;较好地解决了概率积分法边界收敛迅速、盆地两侧不对称等问题,提高了地表沉陷的预计精度。

基于遗传算法改进诗词风格判别的研究

本文对诗词采用向量空间模型来表示,基于机器学习中的朴素贝叶斯等方法,首次提出了古典诗词的豪放和婉约风格判别计算模型,并用遗传算法对模型进行改进,取得较好的诗词风格判别结果。该模型已经在精典诗词语料的机器学习基础上得以实现,并且获得较好的诗词风格判别效果。

基于遗传算法改进的动态车间调度

由于经典的车间调度方法大都将生产系统中各种加工参数看作确定性的精确值,且将生产系统当作一个静态的系统,忽略了实际加工过程中的各种突发状况.因此从动态生产环境下生产运作和管理的实际需求出发,考虑到生产过程中的加工参数非确定性精确值、动态扰动等因素的影响,基于改进遗传算法开展了动态生产环境下的作业车间调度问题的研究工作.将模糊化参数引入调度模型,通过改进来避免一般遗传算法收敛过快的问题,从而寻求到动态车间调度的最优解.

Lyapunov指数的算法改进与加权预测

对在计算最大Lyapunov指数方面获得广泛应用的Rosenstein方法作出了改进。Rosenstein方法在计算时,只选取一个最近邻点,容易受到噪声的影响。Kantz提出用固定邻域内多点平均的方法来减少噪声的影响,但固定邻域在实际计算时存在困难。针对这个问题,提出了实用的可变邻域的取法。并且提出了将最大Lyapunov指数用于对预测模型进行加权,仿真表明预测效果得到了明显改善。

利用声场频谱频率漂移监测内波的算法改进和实验验证

声场频谱的频率漂移曲线可以用来监测内波。由于简正波幅度剧烈起伏带来的干扰,目前尚无从实验数据中提取频移曲线的有效算法.提出了一种依据实测声学传播数据提取频移曲线的算法。借助于简正波过滤技术,该算法利用相关法从简正波相角之差中提取频率漂移曲线。利用该算法提取的频移曲线与内波导致的跃层起伏具有很高的相似性,这在2011年黄海实验中得到了验证。该算法的优点是可以保留简正波相位差变化导致的频移曲线信息,同时又能有效地抑制简正波幅度起伏带来的干扰,但是需要良好的接收阵阵型来保证简正波分离。

基于网页链接与用户反馈的PageRank算法改进研究

在网页链接结构的排序算法PageRank的基础上,提出了一种改进的Bias PageRank(BPR)算法。为了提高用户对网页排序结果的满意度,该算法结合网页链接结构与用户反馈信息(点击率、最近一次点击时间等)进行综合分析,从而从网页设计与用户角度共同对网页PR值进行合理分配,以在一定程度上达到高质量网页尽量排序靠前、信息价值低的网页尽量下沉的目的。仿真实验表明,BPR算法在一定程度上改善了排序效果,提升了用户信息检索满意度。

偏远地区配电网容载比的算法改进模型

由于我国边远地区现状经济落后、负荷分散,容载比普遍偏高,并高于《城市电力网规划设计导则》(以下称《导则》)中推荐的1.8-2.1的取值范围。《导则》中给出了容载比计算的普适模型,但对偏远地区容载比的计算并不适用。介绍了一种容载比的算法改进模型。该模型在《导则》给出的容载比计算模型的基础上做出修正,充分考虑到偏远地区经济不发达、供电范围大、人口稀疏、负荷分散、网络损耗大等影响因素,使容载比的计算结果更契合当地的电网现状和用电水平,更好地指导电网规划和建设,对偏远地区电网的良性运行和长远发展有一定的参考价值。