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Open-Source Codes of Topology Optimization: A Summary for Beginners to Start Their Research 被引量:2
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作者 Yingjun Wang Xinqing Li +1 位作者 Kai Long Peng Wei 《Computer Modeling in Engineering & Sciences》 SCIE EI 2023年第10期1-34,共34页
Topology optimization(TO),a numerical technique to find the optimalmaterial layoutwith a given design domain,has attracted interest from researchers in the field of structural optimization in recent years.For beginner... Topology optimization(TO),a numerical technique to find the optimalmaterial layoutwith a given design domain,has attracted interest from researchers in the field of structural optimization in recent years.For beginners,opensource codes are undoubtedly the best alternative to learning TO,which can elaborate the implementation of a method in detail and easily engage more people to employ and extend the method.In this paper,we present a summary of various open-source codes and related literature on TO methods,including solid isotropic material with penalization(SIMP),evolutionary method,level set method(LSM),moving morphable components/voids(MMC/MMV)methods,multiscale topology optimization method,etc.Simultaneously,we classify the codes into five levels,fromeasy to difficult,depending on their difficulty,so that beginners can get started and understand the form of code implementation more quickly. 展开更多
关键词 Topology optimization open-source code optimization methods code classification BEGINNERS
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基于RCMFME和AO-ELM的齿轮箱损伤识别策略
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作者 沈羽 赵旭 《机电工程》 CAS 北大核心 2024年第2期226-235,共10页
针对模糊熵只考虑信号的局部特征而忽略信号的全局特征,导致齿轮箱故障识别的准确率不佳的问题,提出了一种基于精细复合多尺度模糊测度熵(RCMFME)、天鹰优化器(AO)优化极限学习机(ELM)的齿轮箱故障诊断方法。首先,在精细复合多尺度模糊... 针对模糊熵只考虑信号的局部特征而忽略信号的全局特征,导致齿轮箱故障识别的准确率不佳的问题,提出了一种基于精细复合多尺度模糊测度熵(RCMFME)、天鹰优化器(AO)优化极限学习机(ELM)的齿轮箱故障诊断方法。首先,在精细复合多尺度模糊熵的基础上,对矢量的构造方式进行了改进,提出了能够同时考虑时间序列局部特征和全局特征的RCMFME方法;随后,利用RCMFME指标提取了齿轮箱振动信号的熵值,组建了故障特征向量;接着,利用AO算法对极限学习机的参数进行了自适应搜索,生成了参数最优的多类别分类器;最后,将训练样本的故障特征向量输入至AO-ELM分类模型中进行了模型训练,以构造性能最优的分类器,并实现了对齿轮箱测试样本的故障识别目的;利用两种齿轮箱振动数据集进行了实验,在识别准确率和识别稳定性方面,与相关的特征提取方法进行了对比。研究结果表明:采用基于RCMFME和AO-ELM的故障诊断方法能够分别取得100%和98%的分类准确率,平均识别准确率分别达到了100%和98%,优于精细复合多尺度全局模糊熵(RCMGFE)、精细复合多尺度模糊熵(RCMFE)、精细复合多尺度样本熵(RCMSE)。该方法具有显著的应用潜力。 展开更多
关键词 齿轮箱故障诊断 精细复合多尺度模糊测度熵 天鹰优化器 极限学习机 AO-elm分类模型 特征提取
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Optimal operation of Internet Data Center with PV and energy storage type of UPS clusters
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作者 Man Chen Yuxin Zhao +2 位作者 Yuxuan Li Peng Peng Xisheng Tang 《Global Energy Interconnection》 EI CSCD 2024年第1期61-70,共10页
With the development of green data centers,a large number of Uninterruptible Power Supply(UPS)resources in Internet Data Center(IDC)are becoming idle assets owing to their low utilization rate.The revitalization of th... With the development of green data centers,a large number of Uninterruptible Power Supply(UPS)resources in Internet Data Center(IDC)are becoming idle assets owing to their low utilization rate.The revitalization of these idle UPS resources is an urgent problem that must be addressed.Based on the energy storage type of the UPS(EUPS)and using renewable sources,a solution for IDCs is proposed in this study.Subsequently,an EUPS cluster classification method based on the concept of shared mechanism niche(CSMN)was proposed to effectively solve the EUPS control problem.Accordingly,the classified EUPS aggregation unit was used to determine the optimal operation of the IDC.An IDC cost minimization optimization model was established,and the Quantum Particle Swarm Optimization(QPSO)algorithm was adopted.Finally,the economy and effectiveness of the three-tier optimization framework and model were verified through three case studies. 展开更多
关键词 Three-tier optimization framework Energy storage type of the UPS EUPS cluster classification method Quantum Particle Swarm optimization
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基于ICEEMD及AWOA优化ELM的机械故障诊断方法 被引量:26
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作者 张淑清 苑世钰 +2 位作者 姚玉永 穆勇 王丽丽 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第11期172-180,共9页
旋转机械设备故障检测及识别一直是研究的热点。针对目前故障特征提取和诊断方法的不足,提出一种基于改进的完备集合经验模态分解(ICEEMD)与自适应鲸鱼优化算法(AWOA)优化极限学习机(ELM)的机械故障诊断方法。ICEEMD能够避免在分解过程... 旋转机械设备故障检测及识别一直是研究的热点。针对目前故障特征提取和诊断方法的不足,提出一种基于改进的完备集合经验模态分解(ICEEMD)与自适应鲸鱼优化算法(AWOA)优化极限学习机(ELM)的机械故障诊断方法。ICEEMD能够避免在分解过程中产生伪模态,其模式中残留噪声小,使提取故障信息更加准确。利用ICEEMD将采集到的信号分解成多个本征模态函数(IMF),对滚动轴承不同故障状态IMF的斯皮尔曼等级相关系数(SRCC)的计算结果进行分析,得出筛选IMF的标准为其SRCC大于0.02;将筛选后的IMF的混合熵(HE)作为特征向量。WOA相比其他仿生算法所需要调整的相关参数少、收敛速度快、稳定性好。AWOA利用自适应权重优化WOA的局部搜索方式,进一步提高了收敛精度。利用AWOA对ELM的权值和阈值进行优化,可以提高故障诊断的准确率。通过对比实验证明,AWOA-ELM的学习能力强、故障诊断的准确率更高。AWOA-ELM应用在滚动轴承不同尺寸滚珠和外圈故障诊断中,对滚珠故障诊断的准确率达到99.5%,对外圈故障诊断的准确率达到100%。 展开更多
关键词 改进的完备集合经验模态分解 混合熵 自适应鲸鱼算法优化极限学习机 机械故障诊断方法
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基于链式多重插补的WOA-ELM煤与瓦斯突出预测模型 被引量:4
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作者 温廷新 苏焕博 《中国安全生产科学技术》 CAS CSCD 北大核心 2022年第7期68-74,共7页
为了提高缺失数据下煤与瓦斯突出预测准确率,提出1种基于链式支持向量机多重插补(MICE_SVM)的鲸鱼优化算法(WOA)-极限学习机(ELM)预测模型,以淮南朱集矿区为例,选取5个煤与瓦斯突出影响指标作为模型特征,采用提出的MICE_SVM算法插补突... 为了提高缺失数据下煤与瓦斯突出预测准确率,提出1种基于链式支持向量机多重插补(MICE_SVM)的鲸鱼优化算法(WOA)-极限学习机(ELM)预测模型,以淮南朱集矿区为例,选取5个煤与瓦斯突出影响指标作为模型特征,采用提出的MICE_SVM算法插补突出事故数据中缺失值,利用WOA优选ELM输入层权值及隐含层阈值,构建煤与瓦斯突出预测模型,将插补后数据用于WOA-ELM模型的训练与测试,并与其他模型的预测效果对比。研究结果表明:MICE_SVM插补前、后的有突出数据预测准确率分别为83.02%,90.41%,MICE_SVM显著提高了有突出预测准确率,对无突出和整体的预测准确率提高不明显;数据插补后WOA优化ELM对无突出、有突出和整体的预测准确率分别为97.94%,96.25%,96.48%,较优化前分别提高了5.79%,5.84%,5.55%,数据插补后WOA-ELM为最佳预测模型。 展开更多
关键词 煤与瓦斯突出预测 缺失数据 链式支持向量机多重插补(MICE_SVM)方法 鲸鱼优化算法(WOA) 极限学习机(elm)
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基于ELMC的蛋白质折叠识别方法
6
作者 唐立力 《计算机工程与应用》 CSCD 2013年第10期114-117,共4页
传统的机器学习方法在处理蛋白质折叠类型识别问题时需要花费大量的时间来调节最佳参数,利用一种新的极限学习机(Extreme Learning Machine,ELM)分类优化方法(Extreme Learning Machine for Classification,ELMC)对蛋白质折叠进行识别,... 传统的机器学习方法在处理蛋白质折叠类型识别问题时需要花费大量的时间来调节最佳参数,利用一种新的极限学习机(Extreme Learning Machine,ELM)分类优化方法(Extreme Learning Machine for Classification,ELMC)对蛋白质折叠进行识别,仅需调节很少的参数值就可达到很好的测试精度。与支持向量机(Support Vector Machine,SVM)和推荐相关向量机(Relevance Vector Machine,RVM)相比,ELMC能获得更好的泛化性能,而且在寻找最优解的训练时间比较上,ELMC比SVM平均要快35倍,比RVM要快12倍。 展开更多
关键词 蛋白质折叠识别 elm分类优化方法 多类分类
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基于IPSO-ELM的边坡稳定性分析 被引量:8
7
作者 赵允坤 胡军 杨斌 《有色金属工程》 CAS 北大核心 2022年第1期122-128,共7页
边坡稳定性受多种复杂因素影响,传统算法很难得到高精度预测结果,为了及时准确地对边坡稳定性做出可靠性分析,提出了改进粒子群优化极限学习机(IPSO-ELM)模型并应用于边坡稳定性预测实例中。首先在粒子群算法(PSO)的基础上,为克服在寻... 边坡稳定性受多种复杂因素影响,传统算法很难得到高精度预测结果,为了及时准确地对边坡稳定性做出可靠性分析,提出了改进粒子群优化极限学习机(IPSO-ELM)模型并应用于边坡稳定性预测实例中。首先在粒子群算法(PSO)的基础上,为克服在寻优过程中易出现局部最优的问题,引入自适应权重法,将改进粒子群算法(IPSO)对极限学习机(ELM)的输入权值和隐层偏置进行优化,大大提高了ELM模型的泛化能力和预测精度,然后将IPSO-ELM模型、PSO-ELM模型和ELM模型的预测值与真实值对比分析。结果表明IPSO-ELM模型预测值趋近于真实值,有较高的预测精度,验证了IPSO-ELM模型在评价边坡稳定性中的可行性和有效性。 展开更多
关键词 边坡稳定性 改进的粒子群算法(IPSO) 极限学习机(elm) 自适应权重法 预测
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基于随机权重法改进PSO-ELM的露天矿边坡稳定性分析 被引量:9
8
作者 杨勇 张忠政 +1 位作者 胡军 赵允坤 《有色金属工程》 CAS 北大核心 2022年第5期128-134,共7页
为提高极限学习机(ELM)模型在弓长岭露天矿边坡稳定性预测中的精度,有效解决ELM模型在训练过程中随机产生的连接权值和隐含层偏置而导致模型稳定性差的问题,引入基于随机权重法改进的粒子群算法(IPSO)进行优化,提出了改进粒子群算法优... 为提高极限学习机(ELM)模型在弓长岭露天矿边坡稳定性预测中的精度,有效解决ELM模型在训练过程中随机产生的连接权值和隐含层偏置而导致模型稳定性差的问题,引入基于随机权重法改进的粒子群算法(IPSO)进行优化,提出了改进粒子群算法优化极限学习机(IPSO-ELM)模型,将该模型应用到弓长岭露天矿边坡监测的数据中,把预测结果与ELM模型和PSO-ELM模型的预测值进行对比分析。结果表明:IPSO-ELM模型预测值接近于实测值,预测精度高、预测速度快、模型构建合理,在露天矿边坡预测中具有较高的可行性,可作为露天矿边坡预测的一种参考方法。 展开更多
关键词 露天矿 边坡 改进的粒子群算法(IPSO) 极限学习机(elm) 随机权重法
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基于优化ELM网络的物理量回归方法研究 被引量:1
9
作者 王平 王宜怀 +1 位作者 刘长勇 彭涛 《现代电子技术》 北大核心 2020年第17期141-146,共6页
针对传统的A/D值转换物理量回归方法中存在表达不统一、动态适应性弱和在线非线性校正能力不足等问题,尝试将机器学习的ELM网络引入到该应用中。在分析A/D值转换物理量回归的知识要素基础上,依托ELM网络的非线性映射能力,提出利用遗传... 针对传统的A/D值转换物理量回归方法中存在表达不统一、动态适应性弱和在线非线性校正能力不足等问题,尝试将机器学习的ELM网络引入到该应用中。在分析A/D值转换物理量回归的知识要素基础上,依托ELM网络的非线性映射能力,提出利用遗传算法优化ELM网络,并利用其实现统一数学表达的A/D值转换物理量回归方法。实际应用表明,该方法对物理量回归问题可实现统一的数学模型表达,泛化性好,且非线性校正能力强,实现了各类A/D值转换物理量回归应用。 展开更多
关键词 机器学习算法 模/数转换 极限学习机网络 遗传算法 优化方法 物理量回归 动态校正
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一种改进的ELM-LRF图像分类方法 被引量:1
10
作者 赵志宏 续欣莹 +1 位作者 陈琪 谢珺 《太原理工大学学报》 CAS 北大核心 2018年第6期867-874,共8页
针对局部感受野的极限学习机(ELM-LRF)卷积过程中各个特征图的输入权重随机生成稳定性较差的问题,引入了粒子群算法的思想改进传统ELM-LRF算法,构造一个最优参数的图像分类算法IPSO-ELM-LRF。实验结果表明,相比于传统ELM-LRF算法,IPSO-E... 针对局部感受野的极限学习机(ELM-LRF)卷积过程中各个特征图的输入权重随机生成稳定性较差的问题,引入了粒子群算法的思想改进传统ELM-LRF算法,构造一个最优参数的图像分类算法IPSO-ELM-LRF。实验结果表明,相比于传统ELM-LRF算法,IPSO-ELM-LRF不仅提高了算法的稳定性,还充分发挥了粒子群的全局优化能力,大大提高了分类精度。 展开更多
关键词 粒子群 局部感受野 极限学习机 elm-LRF 图像分类
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基于IPSO-ELM模型的尾矿坝稳定性分析
11
作者 赵允坤 胡军 +1 位作者 栾长庆 张瀚斗 《中国矿业》 2022年第3期61-66,共6页
为了更准确地对尾矿坝稳定性进行预测,采用训练速度快、参数设置简单、准确度较高的极限学习机(ELM)模型,针对ELM模型在训练过程中随机产生的连接权值和隐含层阈值,导致泛化能力不足、模型稳定性差等问题,引入基于线性递减权重法改进的... 为了更准确地对尾矿坝稳定性进行预测,采用训练速度快、参数设置简单、准确度较高的极限学习机(ELM)模型,针对ELM模型在训练过程中随机产生的连接权值和隐含层阈值,导致泛化能力不足、模型稳定性差等问题,引入基于线性递减权重法改进的粒子群算法(IPSO)对其进行优化,提出了尾矿坝稳定性预测的改进粒子群优化极限学习机(IPSO-ELM)模型。将该模型运用到尾矿坝实例预测中,在选取的35组样本数据中,前30组作为训练样本,后5组作为测试样本,以内摩擦角、边坡角、尾矿坝材料重度、孔隙压力比、内聚力和边坡高度6个尾矿坝稳定性影响因素为输入参数,以尾矿坝稳定性安全系数为输出参数,将预测结果与ELM模型和PSO-ELM模型对比,结果表明,IPSO-ELM模型有较高的预测精度,预测值逼近于实际值,验证了IPSO-ELM模型在尾矿坝稳定性评价中的可靠性和有效性。 展开更多
关键词 尾矿坝 稳定性 粒子群算法 极限学习机 线性递减权重法
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Optimizing the atmospheric sampling sites using fuzzy mathe-matic methods
12
作者 FANG Chun sheng WANG Ju +1 位作者 DONG De ming YU Lian sheng 《Journal of Environmental Sciences》 SCIE EI CAS CSCD 2003年第4期464-468,共5页
A new approach applying fuzzy mathematic theorems, including the Primary Matrix Element Theorem and the Fisher Classification Method, was established to solve the optimization problem of atmospheric environmental samp... A new approach applying fuzzy mathematic theorems, including the Primary Matrix Element Theorem and the Fisher Classification Method, was established to solve the optimization problem of atmospheric environmental sampling sites. According to its basis, an application in the optimization of sampling sites in the atmospheric environmental monitoring was discussed. The method was proven to be suitable and effective. The results were admitted and applied by the Environmental Protection Bureau (EPB) of many cities of China. A set of computer software of this approach was also completely compiled and used. 展开更多
关键词 fuzzy set primary matrix element theorem fisher classification method optimization of sampling sites
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基于遗传算法优化的ELM的空气质量预测研究 被引量:2
13
作者 许洋 顾海航 《计算机时代》 2022年第9期73-77,共5页
针对空气中常见污染物及气象因素对空气质量的影响具有不确定性,导致预测准确度受限问题,在由WRFCMAQ预报模型基础上得到污染物浓度/气象一次预报数据,结合某监测点提供的长期空气质量检测基础数据(气象以及污染物浓度实际检测数据)对... 针对空气中常见污染物及气象因素对空气质量的影响具有不确定性,导致预测准确度受限问题,在由WRFCMAQ预报模型基础上得到污染物浓度/气象一次预报数据,结合某监测点提供的长期空气质量检测基础数据(气象以及污染物浓度实际检测数据)对空气质量预测进行二次建模,选择ELM(极限学习机)并使用遗传算法对ELM网络模型进行优化,提高空气质量预报中对各项污染物预测的准确性,预测结果满足了10%误差的期望值。 展开更多
关键词 elm 遗传算法优化方法 空气质量预测二次建模 空气污染物浓度预测
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求解约束优化问题的改进蛇优化算法 被引量:1
14
作者 梁昔明 史兰艳 龙文 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2024年第10期76-87,共12页
结合外点罚函数法与改进蛇优化算法求解约束优化问题,得到一种新的求解约束优化问题的算法WDFSO。算法WDFSO首先通过外点罚函数法将约束优化问题转化为一系列界约束优化问题,然后运用基于变异质心的对立学习策略与种群分类策略改进的蛇... 结合外点罚函数法与改进蛇优化算法求解约束优化问题,得到一种新的求解约束优化问题的算法WDFSO。算法WDFSO首先通过外点罚函数法将约束优化问题转化为一系列界约束优化问题,然后运用基于变异质心的对立学习策略与种群分类策略改进的蛇优化算法对所得界约束优化问题进行求解,进而获得所求约束优化问题的解。为验证算法WDFSO的有效性,选取CEC2006中19个标准约束优化问题进行数值实验,并使用Wilcoxon秩和检验来证明算法的显著性。实验结果表明,与对比算法相比,算法WDFSO求解约束优化问题具有更高的收敛精度和更好的稳定性。最后应用算法WDFSO求解两个工程约束优化问题,结果表明算法WDFSO求解性能更好。 展开更多
关键词 约束优化问题 外点罚函数法 蛇优化算法 对立学习 种群分类策略 数值实验
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基于改进TF-IDF融合二进制灰狼优化的短文本分类
15
作者 杨东 毋涛 +1 位作者 赵雪青 李猛 《计算机技术与发展》 2024年第8期37-41,共5页
为了提高特殊类型短文本分类准确度和降低特征维度,提出了基于改进TF-IDF方法融合二进制灰狼优化的短文本分类。为了提高特征向量文本权重计算准确度,提出了点赞排列因子,并融合了文本特征集中度,对附有点赞数的特殊类型文本进行权重计... 为了提高特殊类型短文本分类准确度和降低特征维度,提出了基于改进TF-IDF方法融合二进制灰狼优化的短文本分类。为了提高特征向量文本权重计算准确度,提出了点赞排列因子,并融合了文本特征集中度,对附有点赞数的特殊类型文本进行权重计算,设计改进了TF-IDF-RANK方法对特征进行加权;同时,基于初选特征向量,设计优化了二进制灰狼优化算法(BGWO)搜寻最优特征子集,引入衰减系数向量和多优解迭代机制,提高灰狼搜寻性能。结果表明,该方法有效地提升了权重准确率,更好地表征初选特征向量,增强特征选择时寻找全局最优解的能力,进而提高短文本的分类效果。通过LABIC和抖音开放平台数据集测试,综合指标F1值分别提高了14.76%和14.02%,验证了该方法对于特殊类型文本分类的有效性。 展开更多
关键词 短文本分类 特征加权 TF-IDF-RANK方法 特征选择 二进制灰狼优化
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针对图像分类场景的粒子群算法优化方法
16
作者 王熠 苏孟豪 左昊文 《信息与电脑》 2024年第3期80-82,共3页
文章针对图像分类任务中特征选择的问题,提出一种基于粒子群算法的优化方法。首先,文章深入研究粒子群算法的基本原理;其次,引入粒子群优化算法进行特征选择;最后,使用支持向量机进行图像分类。实验结果表明,所提出的粒子群优化方法显... 文章针对图像分类任务中特征选择的问题,提出一种基于粒子群算法的优化方法。首先,文章深入研究粒子群算法的基本原理;其次,引入粒子群优化算法进行特征选择;最后,使用支持向量机进行图像分类。实验结果表明,所提出的粒子群优化方法显著提高了图像分类的准确性,且该方法的一致性和稳健性较好。 展开更多
关键词 粒子群算法 特征选择 图像分类 优化方法
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海上L区低渗储层分类评价及有利区优选
17
作者 张学敏 但玲玲 +2 位作者 魏莉 许靖康 朱建英 《复杂油气藏》 2024年第1期44-49,共6页
海上L区目标层属于海上特低渗储层,为准确进行储层分类评价、指导储层有利区的优选,在统计借鉴已有低渗储层分类评价成果基础上,结合目标区低渗储层特征,厘定低渗储层分类评价参数,采用综合分类系数法完成低渗储层分类评价及有利区优选... 海上L区目标层属于海上特低渗储层,为准确进行储层分类评价、指导储层有利区的优选,在统计借鉴已有低渗储层分类评价成果基础上,结合目标区低渗储层特征,厘定低渗储层分类评价参数,采用综合分类系数法完成低渗储层分类评价及有利区优选。研究认为L区目标层主要发育Ⅲ类储层,其次是Ⅳ和Ⅴ类储层,Ⅰ、Ⅱ类储层不发育,Ⅲ类储层连片分布的区域为储层有利区。研究结果可以较好地指导储层开发有利区的优选。 展开更多
关键词 低渗储层 储层分类 分类评价方法 有利区优选
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基于粒子群优化的神经网络训练算法研究 被引量:95
18
作者 高海兵 高亮 +1 位作者 周驰 喻道远 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第9期1572-1574,共3页
 本文提出了基于连接结构优化的粒子群优化算法 (SPSO)用于神经网络训练 ,该算法在训练神经网络权值的同时优化其连接结构 ,删除冗余连接 ,使神经网络获得与模式分类问题匹配的信息处理能力 .经SPSO训练的神经网络应用于Iris,Ionospher...  本文提出了基于连接结构优化的粒子群优化算法 (SPSO)用于神经网络训练 ,该算法在训练神经网络权值的同时优化其连接结构 ,删除冗余连接 ,使神经网络获得与模式分类问题匹配的信息处理能力 .经SPSO训练的神经网络应用于Iris,Ionosphere以及Breastcancer模式分类问题 ,能够部分消除冗余分类参数及冗余连接结构对分类性能的影响 .与BP算法及遗传算法比较 ,该算法在提高分类误差精度的同时可加快训练收敛的速度 .仿真结果表明 ,SPSO是有效的神经网络训练算法 . 展开更多
关键词 粒子群优化 神经网络 遗传算法 模式分类
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互联网络服务质量路由算法研究综述 被引量:73
19
作者 崔勇 吴建平 +1 位作者 徐恪 徐明伟 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2002年第11期2065-2075,共11页
如何提供不同的服务质量(quality of service,简称QoS)是互联网络面临的一个重要问题,而服务质量路由(quality-of-service routing,简称QoSR)则是其中的核心技术和热点问题.QoSR的主要作用是为QoS业务请求寻找可行路径,这体现了QoSR的... 如何提供不同的服务质量(quality of service,简称QoS)是互联网络面临的一个重要问题,而服务质量路由(quality-of-service routing,简称QoSR)则是其中的核心技术和热点问题.QoSR的主要作用是为QoS业务请求寻找可行路径,这体现了QoSR的两个目标:(1) 满足业务QoS需求;(2) 最大限度地提高网络利用率.由于QoSR是NP完全问题,研究者们设计了很多启发式算法进行了广泛深入的研究.在有权图和QoS度量的基础上介绍了QoSR的基本概念,详细分析了面向单播应用的QoSR算法中的热点问题,并按照所求解的问题类型和求解方法,将这些算法分成以下几类:多项式非启发类、伪多项式非启发类、探测类、限定QoS度量类、路径子空间搜索类、QoS度量相关类、花费函数类和概率求解类.在分析每类中典型算法的基础上,总结和对比了各类的特点,进而详细剖析了算法的有效性,并基于此总结了基于概率模型求解QoSR问题的方法.最后指出了该领域中需要进一步研究的热点问题. 展开更多
关键词 互联网络 服务质量 路由算法 NP安全问题 启发式算法 有效性
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基于评分最优化的模式降水预报订正算法对比 被引量:64
20
作者 吴启树 韩美 +1 位作者 刘铭 陈法敬 《应用气象学报》 CSCD 北大核心 2017年第3期306-317,共12页
使用2013年1月1日—2016年1月7日全国气象站观测资料,应用准对称混合滑动训练期,不改变雨带预报位置和形态,基于模式降水预报订正结果的TS评分最优化及ETS评分最优化,分别设计最优TS评分订正法(OTS)和最优ETS评分订正法(OETS)确定预报... 使用2013年1月1日—2016年1月7日全国气象站观测资料,应用准对称混合滑动训练期,不改变雨带预报位置和形态,基于模式降水预报订正结果的TS评分最优化及ETS评分最优化,分别设计最优TS评分订正法(OTS)和最优ETS评分订正法(OETS)确定预报日各级降水订正系数,对2014—2015年降水数值预报进行分级订正,并与频率匹配法(FM)对比。结果表明:在24 h累积降水的多个预报时效订正中,无论是对欧洲中期天气预报中心、日本气象厅、美国国家环境预报中心和中国气象局的全球模式降水预报,还是对4个模式的简单多模式平均,OTS和OETS较FM在TS评分和ETS评分等传统降水检验指标上均更优秀,其中OTS在所有时效均能提高模式降水预报质量,为三者最优。在概率空间的稳定公平误差评分方面,OTS在各时效、各单模式及多模式平均等方面优势明显。在预报员对应参考时效上,OTS在24~168 h的24 h累积降水预报中的TS评分也优于主观预报。 展开更多
关键词 最优TS评分法 最优ETS评分法 频率匹配法 降水分级订正 训练期
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