针对人为选定参数造成神经网络故障诊断性能不稳定问题与麻雀搜索算法(sparrow search algorithm,SSA)种群初始化时由于随机性造成寻优范围缩小和算法容易陷入局部最优等问题,采用反向学习(opposition-based learning,OBL)对SSA算法中...针对人为选定参数造成神经网络故障诊断性能不稳定问题与麻雀搜索算法(sparrow search algorithm,SSA)种群初始化时由于随机性造成寻优范围缩小和算法容易陷入局部最优等问题,采用反向学习(opposition-based learning,OBL)对SSA算法中麻雀种群初始化过程进行优化,扩大搜索范围,并结合随机游走策略(random walk,RW)对寻优过程中的最优麻雀施加扰动,提高算法的局部搜索能力,降低算法陷入局部最优的风险。在此基础上,采用基于反向学习和随机游走策略的麻雀搜索算法(sparrow search algorithm based on oppositionbased learning and random walk,BRWSSA)优化门控循环单元(gate recurrent unit,GRU)的隐含层节点个数,设计了一种基于BRWSSA-GRU的发动机滑油系统故障诊断模型。为了验证所设计的故障诊断模型的有效性,还设计了GRU和SSA-GRU两种故障诊断模型。最后,采用相同的滑油系统数据集对GRU、SSA-GRU和BRWSSA-GRU3种不同的故障诊断模型的有效性进行了对比试验验证。结果表明,提出的BRWSSA-GRU故障诊断模型的诊断准确率明显优于GRU和SSA-GRU方法,BRWSSA-GRU故障诊断模型的有效性得到验证。展开更多
以遗传性状差异较大的厚皮甜瓜ms-5与薄皮甜瓜HM1-1为亲本配制杂交组合,利用F2∶3群体对种子相关性状进行主基因+多基因遗传模型分析,确定遗传规律,并构建遗传图谱对种子相关性状进行QTL分析。基因定位结果显示:甜瓜种皮颜色为1对基因...以遗传性状差异较大的厚皮甜瓜ms-5与薄皮甜瓜HM1-1为亲本配制杂交组合,利用F2∶3群体对种子相关性状进行主基因+多基因遗传模型分析,确定遗传规律,并构建遗传图谱对种子相关性状进行QTL分析。基因定位结果显示:甜瓜种皮颜色为1对基因控制的质量性状,白色对黄色显性;甜瓜百粒重和种子宽度符合A-1遗传模型,即1对主基因控制的加性-显性效应的数量性状;甜瓜种子长度符合B-1模型,即2对基因控制的加性-显性多基因数量性状。利用F2群体构建1个含有153个酶切扩增多态性序列(CAPS)标记的遗传连锁图谱,该连锁图谱覆盖总长度为1 104.2 c M,标记间平均遗传距离为7.2 c M。对甜瓜种皮颜色开展初步定位,将控制甜瓜种皮颜色的白色基因(WT)定位在第5连锁群上,两端连锁标记为HD0520和HD0519,与连锁标记的遗传距离分别为13.3 c M和7.0 c M。甜瓜种子百粒重QTL位点位于第6和第11连锁群,sw6.1位于标记E0615和E0618之间,sw11.1位于标记E1113和P1117之间。甜瓜种子长度QTL分布在第7和11连锁群,sl7.1位于标记E0716和HD0713之间,sl11.1和sl11.2分别位于标记E1110、E1112及标记XB1114、E1113之间。甜瓜种子宽度QTL位点位于第2连锁群,位于标记XB0207和E0219之间。研究结果可为甜瓜种子性状的基因精细定位与克隆提供理论依据。展开更多
文摘针对人为选定参数造成神经网络故障诊断性能不稳定问题与麻雀搜索算法(sparrow search algorithm,SSA)种群初始化时由于随机性造成寻优范围缩小和算法容易陷入局部最优等问题,采用反向学习(opposition-based learning,OBL)对SSA算法中麻雀种群初始化过程进行优化,扩大搜索范围,并结合随机游走策略(random walk,RW)对寻优过程中的最优麻雀施加扰动,提高算法的局部搜索能力,降低算法陷入局部最优的风险。在此基础上,采用基于反向学习和随机游走策略的麻雀搜索算法(sparrow search algorithm based on oppositionbased learning and random walk,BRWSSA)优化门控循环单元(gate recurrent unit,GRU)的隐含层节点个数,设计了一种基于BRWSSA-GRU的发动机滑油系统故障诊断模型。为了验证所设计的故障诊断模型的有效性,还设计了GRU和SSA-GRU两种故障诊断模型。最后,采用相同的滑油系统数据集对GRU、SSA-GRU和BRWSSA-GRU3种不同的故障诊断模型的有效性进行了对比试验验证。结果表明,提出的BRWSSA-GRU故障诊断模型的诊断准确率明显优于GRU和SSA-GRU方法,BRWSSA-GRU故障诊断模型的有效性得到验证。
文摘以遗传性状差异较大的厚皮甜瓜ms-5与薄皮甜瓜HM1-1为亲本配制杂交组合,利用F2∶3群体对种子相关性状进行主基因+多基因遗传模型分析,确定遗传规律,并构建遗传图谱对种子相关性状进行QTL分析。基因定位结果显示:甜瓜种皮颜色为1对基因控制的质量性状,白色对黄色显性;甜瓜百粒重和种子宽度符合A-1遗传模型,即1对主基因控制的加性-显性效应的数量性状;甜瓜种子长度符合B-1模型,即2对基因控制的加性-显性多基因数量性状。利用F2群体构建1个含有153个酶切扩增多态性序列(CAPS)标记的遗传连锁图谱,该连锁图谱覆盖总长度为1 104.2 c M,标记间平均遗传距离为7.2 c M。对甜瓜种皮颜色开展初步定位,将控制甜瓜种皮颜色的白色基因(WT)定位在第5连锁群上,两端连锁标记为HD0520和HD0519,与连锁标记的遗传距离分别为13.3 c M和7.0 c M。甜瓜种子百粒重QTL位点位于第6和第11连锁群,sw6.1位于标记E0615和E0618之间,sw11.1位于标记E1113和P1117之间。甜瓜种子长度QTL分布在第7和11连锁群,sl7.1位于标记E0716和HD0713之间,sl11.1和sl11.2分别位于标记E1110、E1112及标记XB1114、E1113之间。甜瓜种子宽度QTL位点位于第2连锁群,位于标记XB0207和E0219之间。研究结果可为甜瓜种子性状的基因精细定位与克隆提供理论依据。