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题名改进粒子群算法自抗扰控制在磁悬浮系统中的研究
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作者
翟远盛
王树贤
李亮
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机构
江西理工大学电气工程与自动化学院
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出处
《科技与创新》
2023年第1期11-15,共5页
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基金
江西省教育厅科学技术研究项目(编号:GJJ170514)。
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文摘
磁悬浮系统具有易受干扰及模型不确定等特征,因此采取不依赖模型的自抗扰控制应用在磁悬浮系统中。但自抗扰控制参数众多,为解决参数整定烦琐问题,设计自适应权重粒子群算法对自抗扰控制器参数进行优化。该算法主要利用粒子的适应值大小,对粒子速度权重进行自适应改进。同时,当粒子适应值方差多次小于一定次数时,对粒子施加柯西变异防止粒子陷入局部最优,与其他常规粒子群算法相比,该算法粒子寻优迭代次数显著提前,减少粒子搜索时间。通过Matlab/Simulink仿真实验结果表明,基于改进粒子群算法优化后的系统有着很好的抗扰动和适应性能。
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关键词
自抗扰控制
改进粒子群
柯西变异
自适应权重
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分类号
TP273
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名基于深度学习的目标检测算法综述
被引量:2
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作者
王树贤
翟远盛
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机构
江西理工大学电气工程与自动化学院
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出处
《信息与电脑》
2022年第6期67-69,共3页
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文摘
目标检测技术应用非常广泛,主要用于识别以及定位图像中的物体,是发展较快的一种技术。在广泛文献调研的基础上对大量检测算法进行了研究,对各种主流网络框架的结构、优缺点作出综述,从两阶段、一阶段两种范式对不同模型的原理、优点等进行了分析,对常用数据集进行了简单介绍,并对其未来发展趋势给出了合理的分析预测。
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关键词
目标检测
深度学习
卷积神经网络
计算机视觉
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Keywords
object detection
deep learning
convolutional neural network
computer vision
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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