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An Assessment of Snow Cover Duration Variability Among Three Basins of Songhua River in Northeast China Using Binary Decision Tree 被引量:1
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作者 YANG Qian SONG Kaishan +2 位作者 HAO Xiaohua CHEN Shengbo ZHU Bingxue 《Chinese Geographical Science》 SCIE CSCD 2018年第6期946-956,共11页
The dynamics of snow cover differs greatly from basin to basin in the Songhua River of Northeast China, which is attributable to the differences in the topographic shift as well as changes in the vegetation and climat... The dynamics of snow cover differs greatly from basin to basin in the Songhua River of Northeast China, which is attributable to the differences in the topographic shift as well as changes in the vegetation and climate since the hydrological year(HY) 2003. Daily and flexible multi-day combinations from the HY 2003 to 2014 were produced using Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer(MODIS) from Terra and Aqua remote sensing satellites for the snow cover products in the three basins including the Nenjiang River Basin(NJ), Downstream Songhua River Basin(SD) and Upstream Songhua River Basin(SU). Snow cover duration(SCD) was derived from flexible multiday combination each year. The results showed that SCD was significantly associated with elevation, and higher SCD values were found out in the mountainous areas. Further, the average SCDs of NJ, SU and SD basins were 69.43, 98.14 and 88.84 d with an annual growth of 1.36, 2.04 and 2.71 d, respectively. Binary decision tree was used to analyze the nonlinear relationships between SCD and six impact factors, which were successfully applied to simulate the spatial distribution of depth and water equivalent of snow. The impact factors included three topographic factors(elevation, aspect and slope), two climatic factors(precipitation and air temperature) and one vegetation index(Normalized Difference Vegetation Index, NDVI). By treating yearly SCD values as dependent variables and six climatic factors as independent variables, six binary decision trees were built through the combination classification and regression tree(CART) with and without the consideration of climate effect. The results from the model show that elevation, precipitation and air temperature are the three most influential factors, among which air temperature is the most important and ranks first in two of the three studied basins. It is suggested that SCD in the mountainous areas might be more sensitive to climate warming, since precipitation and air temperature are the major factors controlling the persistence of snow cover in the mountainous areas. 展开更多
关键词 binary decision tree MODIS snow cover duration topography climate changes
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Blocking optimized SIMD tree search on modern processors 被引量:2
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作者 张倬 陆宇凡 +2 位作者 沈文枫 徐炜民 郑衍衡 《Journal of Shanghai University(English Edition)》 CAS 2011年第5期437-444,共8页
Tree search is a widely used fundamental algorithm. Modern processors provide tremendous computing power by integrating multiple cores, each with a vector processing unit. This paper reviews some studies on exploiting... Tree search is a widely used fundamental algorithm. Modern processors provide tremendous computing power by integrating multiple cores, each with a vector processing unit. This paper reviews some studies on exploiting single instruction multiple date (SIMD) capacity of processors to improve the performance of tree search, and proposes several improvement methods on reported SIMD tree search algorithms. Based on blocking tree structure, blocking for memory alignment and dynamic blocking prefetch are proposed to optimize the overhead of memory access. Furthermore, as a way of non-linear loop unrolling, the search branch unwinding shows that the number of branches can exceed the data width of SIMD instructions in the SIMD search algorithm. The experiments suggest that blocking optimized SIMD tree search algorithm can achieve 1.6 times response speed faster than the un-optimized algorithm. 展开更多
关键词 single instruction multiple date (SIMD) tree search binary search streaming SIMD extensions (SSE) Cell broadband engine (BE)
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考虑综合性能最优的非短视快速天基雷达多目标跟踪资源调度算法
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作者 王增福 杨广宇 金术玲 《雷达学报(中英文)》 EI CSCD 北大核心 2024年第1期253-269,共17页
合理有效的资源调度是天基雷达效能得以充分发挥的关键。针对天基雷达多目标跟踪资源调度问题,建立了综合考虑目标威胁度、跟踪精度与低截获概率(LPI)的代价函数;考虑目标的不确定、天基平台约束以及长远期期望代价,建立了多约束下的基... 合理有效的资源调度是天基雷达效能得以充分发挥的关键。针对天基雷达多目标跟踪资源调度问题,建立了综合考虑目标威胁度、跟踪精度与低截获概率(LPI)的代价函数;考虑目标的不确定、天基平台约束以及长远期期望代价,建立了多约束下的基于部分可观测的马尔可夫决策过程(POMDP)的资源调度模型;采用拉格朗日松弛法将多约束下的多目标跟踪资源调度问题转换分解为多个无约束的子问题;针对连续状态空间、连续动作空间及连续观测空间引起的维数灾难问题,采用基于蒙特卡罗树搜索(MCTS)的在线POMDP算法—POMCPOW算法进行求解,最终提出了一种综合多指标性能的非短视快速天基雷达多目标跟踪资源调度算法。仿真表明,与已有调度算法相比,所提算法资源分配更合理,系统性能更优。 展开更多
关键词 天基雷达 资源调度 多目标跟踪 部分可观测的马尔可夫决策过程 蒙特卡罗树搜索(MCTS)
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树状结构在数据流求均值中的应用
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作者 刘薇 陈文 《电脑与电信》 2024年第3期81-83,88,共4页
数据采集过程中,随着数据的增加,数据的平均值持续发生变化。为了研究平均值的变化过程,分析平均值序列的计算方法是有必要的。传统的方法是使用线性顺序存储方式计算均值序列,总的时间复杂度高达O(n2)。提出利用树状结构存储方法求取... 数据采集过程中,随着数据的增加,数据的平均值持续发生变化。为了研究平均值的变化过程,分析平均值序列的计算方法是有必要的。传统的方法是使用线性顺序存储方式计算均值序列,总的时间复杂度高达O(n2)。提出利用树状结构存储方法求取均值序列,并介绍其实现方法,该方法时间复杂度大大降低,仅为O(n*lnn)。 展开更多
关键词 算法 数据流 搜索树 平均值
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Limiting theorems for the nodes in binary search trees 被引量:1
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作者 LIU Jie SU Chun CHEN Yu 《Science China Mathematics》 SCIE 2008年第1期101-114,共14页
We consider three random variables X_n, Y_n and Z_n, which represent the numbers of the nodes with 0, 1, and 2 children, in the binary search trees of size n. The expectation and variance of the three above random var... We consider three random variables X_n, Y_n and Z_n, which represent the numbers of the nodes with 0, 1, and 2 children, in the binary search trees of size n. The expectation and variance of the three above random variables are got, and it is also shown that X_n, Y_n and Z_n are all asymptotically normal as n→∞by applying the contraction method. 展开更多
关键词 binary search tree NODES law of large numbers contraction method limiting distribution 60F05 05C80
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基于聚类和GBDT的镀锌钢卷力学性能预测
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作者 王伟 赵飞 +2 位作者 匡祯辉 白振华 刘勇 《重型机械》 2024年第2期54-58,共5页
热镀锌钢卷力学性能影响因素之间关系复杂,限制了模型精度的提升。采用k-means算法利用化学成分属性对镀锌钢卷数据集进行聚类,将数据聚成三种模式簇实现样本的优选。利用梯度提升树算法,开展各模式数据集与不划分模式的全数据集下的力... 热镀锌钢卷力学性能影响因素之间关系复杂,限制了模型精度的提升。采用k-means算法利用化学成分属性对镀锌钢卷数据集进行聚类,将数据聚成三种模式簇实现样本的优选。利用梯度提升树算法,开展各模式数据集与不划分模式的全数据集下的力学性能建模研究,最后结合网格搜索与交叉验证方法进行模型参数优化。研究结果表明,分模式下模型MAE误差相比于全数据集建模平均减小0.85 MPa。参数优化后,各模式下MAE误差平均减少5.19 MPa,RMSE误差平均减少3.63 MPa,提高了预测模型精度。 展开更多
关键词 热镀锌钢卷 K-MEANS 力学性能建模 梯度提升树 网格搜索法
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一种基于决策树的比特币不可达节点发现方法
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作者 李锐光 朱佳伟 +3 位作者 吴阜东 高家奇 徐大伟 祝烈煌 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第6期1861-1867,共7页
不可达节点是指比特币网络中不接收外部连接请求的网络工作节点,发现、验证均较为困难。现有研究大多集中于可达节点,而对不可达节点的研究较少。为此,提出一种基于决策树算法的不可达节点发现方法,可以从大量比特币地址中自动分类发现... 不可达节点是指比特币网络中不接收外部连接请求的网络工作节点,发现、验证均较为困难。现有研究大多集中于可达节点,而对不可达节点的研究较少。为此,提出一种基于决策树算法的不可达节点发现方法,可以从大量比特币地址中自动分类发现不可达节点。实验结果表明:所提方法在实验数据集上分类准确率为95.73%,召回率为91.97%;在真实数据上进行实测,并利用网络空间搜索引擎进行验证,所提方法实际分类准确率为53.75%,召回率约为76.86%。对实验中发现不可达节点的总量、地理分布、所属网络服务商等进行统计分析,为比特币监管工作提供有力技术支撑。 展开更多
关键词 比特币 不可达节点 可达节点 决策树 网络空间搜索引擎
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露天矿作业区无人矿车协同通行决策方法研究
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作者 倪浩原 余贵珍 +3 位作者 李涵 陈鹏 刘喜 王文达 《交通运输系统工程与信息》 EI CSCD 北大核心 2024年第3期277-289,共13页
露天矿无人矿车在装卸载作业区内运输过程中的长时间停车等待是制约露天矿无人运输系统效率提升的瓶颈。为提高无人矿车的运输效率,本文结合作业区内的运输作业流程,提出一种基于动态可行驶距离的多车协同通行决策方法。首先,将决策模... 露天矿无人矿车在装卸载作业区内运输过程中的长时间停车等待是制约露天矿无人运输系统效率提升的瓶颈。为提高无人矿车的运输效率,本文结合作业区内的运输作业流程,提出一种基于动态可行驶距离的多车协同通行决策方法。首先,将决策模型建模为混合整数线性规划(Mixed Integer Linear Programming, MILP)模型,表述优化目标和问题约束;其次,考虑到求解MILP模型存在难以满足动态决策实时性的问题,基于蒙特卡洛树搜索(Monte Carlo Tree Search,MCTS)实现多车冲突消解,核心思想是利用搜索树的推演能力进行多车通行前瞻模拟,计算多车的最优通行优先级,动态调整多车的可行驶距离;此外,根据无人矿车在作业区内的作业特征设计不同的MCTS节点价值函数,实现综合考虑运输效率与作业特征的通行优先级排序;最后,设计作业区4,8,12个停车位场景下的多车通行仿真实验,与基于先到先服务(First-Come-FirstServed, FCFS)的方法进行对比,吞吐量提升22.03%~28.00%,平均停车等待时间缩短31.71%~50.79%。同时,搭建微缩智能车辆的6停车位作业区场景实验平台,多车单次运输作业总用时相比FCFS缩短了18.84%。仿真与微缩智能车辆的实验结果表明,本文提出的方法能够提升露天矿作业区多车运输效率。 展开更多
关键词 智能交通 协同通行决策 蒙特卡洛树搜索 无人矿车 动态可行驶距离 露天矿作业区
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一种故障树预处理和最小割集的嵌套求解方法
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作者 李旭 张仁斌 樊玉琦 《核安全》 2024年第5期48-56,共9页
故障树分析(Fault Tree Analyze,FTA)是一种系统安全性分析方法。求解故障树最小割集(Minimum Cut Set,MCS)是FTA的重要环节,其方法主要包括基于布尔代数的算法和基于二元决策图(Binary Decision Diagram,BDD)的算法,在使用普通计算机... 故障树分析(Fault Tree Analyze,FTA)是一种系统安全性分析方法。求解故障树最小割集(Minimum Cut Set,MCS)是FTA的重要环节,其方法主要包括基于布尔代数的算法和基于二元决策图(Binary Decision Diagram,BDD)的算法,在使用普通计算机分析大规模故障树时,现有方法存在工作内存不足和计算时间过久的问题。为了解决上述问题,针对国内某百万千瓦级大型压水堆风险模型,提出了一种基于布尔代数的故障树预处理和最小割集嵌套求解算法(Pretreat and Nested Minimum Cut-Set Algorithm,PNMCS)。该算法由三个模块组成:故障树化简、故障树剪枝、最小割集嵌套计算。在国内某大型压水堆风险模型和几种实际应用风险模型上的应用表明,本算法在求得正确结果的同时,有效解决了工作内存不足和计算时间过久的问题。 展开更多
关键词 故障树分析 割集法 组合爆炸 布尔代数 二元决策图
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机器学习对H.pylori感染患者的特征变量及预测模型研究
10
作者 袁一鸣 杜结玲 +2 位作者 洪慧斯 韦翠花 卢苑香 《胃肠病学和肝病学杂志》 CAS 2024年第8期958-965,共8页
目的 分析H.pylori感染患者感染的危险因素,建立H.pylori感染患者预测模型,为防治H.pylori感染提供参考。方法 选取2021年7至2022年5月在中山市中医院、中山市东凤人民医院、中山市南区医院共1 477例接受H.pylori检测者为研究对象,依据... 目的 分析H.pylori感染患者感染的危险因素,建立H.pylori感染患者预测模型,为防治H.pylori感染提供参考。方法 选取2021年7至2022年5月在中山市中医院、中山市东凤人民医院、中山市南区医院共1 477例接受H.pylori检测者为研究对象,依据胃镜和~(14)C、~(13)C呼气试验的检测结果,将H.pylori受检人群分为感染组和无感染组,分别进行问卷调查,调查内容包括受检者基本情况、临床表征、慢性基础病、生活和饮食习惯等,共计63个变量。采用单因素及机器学习中的Logistic回归、决策树分析及添加交互项的Logistic回归对H.pylori感染进行多因素分析,并比较3个模型的ROC曲线下的面积、灵敏度、特异度,验证模型的准确性,建立H.pylori感染预测模型,将特征和危险因素建立森林图。结果 Logistic回归分析的AUC为0.7361,灵敏度为0.7615,特异度为0.6034。决策树分析的AUC为0.6528,灵敏度为0.6801,特异度为0.5773。添加交互项后的Logistic回归分析的AUC为0.7388,灵敏度为0.7588,特异度为0.6034。添加交互项的多因素Logistic回归结果显示,有胃胀,口气、口臭,在家煮食午餐,在家无而外出有使用公筷习惯,同居家人有感染,疫情后才使用公筷,居住4~10层楼,同时有胃胀及口气、口臭为模型的显著性变量。结论 胃胀,有口气、口臭,同时有胃胀及口气、口臭,在家煮食午餐,居住的楼层数,外出居家是否使用公筷,是否有使用公筷习惯,家人是否感染H.pylori是感染H.pylori的特征因素,用Logistic回归模型作为主模型进行变量筛选,添加交互后的模型,AUC有所提升,交互项的预测模型对H.pylori感染者预判能力好,运算容易,使用经济、便利,适合区域性推广。 展开更多
关键词 幽门螺杆菌 二元Logistic回归模型 决策树 森林图 交互项
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基于GBDT特征提取与Tent-ASO-BP网络的铣刀磨损量预测
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作者 谭金铃 赵春华 +2 位作者 林彰稳 罗顺 李谦 《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2024年第4期1296-1308,共13页
为了提高机械加工过程中小样本刀具磨损量监测的准确性,提出一种基于Pearson+GBDT特征提取、Tent混沌映射和原子搜索算法(ASO)优化BP神经网络(Tent-ASO-BP)的刀具磨损量预测模型。针对BP神经网络特征选择及参数选择难题,提出了基于Pears... 为了提高机械加工过程中小样本刀具磨损量监测的准确性,提出一种基于Pearson+GBDT特征提取、Tent混沌映射和原子搜索算法(ASO)优化BP神经网络(Tent-ASO-BP)的刀具磨损量预测模型。针对BP神经网络特征选择及参数选择难题,提出了基于Pearson+GBDT的双层过滤式特征筛选方式求取网络输入特征,并使用Tent混沌映射改进原子搜索算法(ASO)对BP神经网络最优权值和阈值进行求解。通过实验证明:Tent混沌映射改善了ASO,避免ASO陷入局部极值和过早收敛,即通过交叉验证证明Tent-ASO优化BP神经网络训练模型精度较ASO高。同时,验证了梯度提升决策树(GBDT)能够筛选出用于刀具磨损值映射的一组特征,且特征筛选能力强于同类算法Light GBM、Catboost、决策树、随机森林。 展开更多
关键词 刀具磨损量 Pearson相关系数 梯度提升决策树 Tent-ASO-BP网络
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恒星光谱数据弱特征识别方法
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作者 贺艳婷 周嘉炜 +3 位作者 杨雨晴 贾凯雪 唐文龙 杨海峰 《太原科技大学学报》 2024年第2期137-142,共6页
恒星光谱弱特征识别是LAMOST光谱数据分析的重要研究内容,能够为恒星光谱分类提供重要科学依据。目前,针对恒星光谱数据进行特征识别的方法较多,但是缺乏对某种特定特征谱线进行精确提取的算法。针对LAMOST低分辨光谱数据中Hα弱发射线... 恒星光谱弱特征识别是LAMOST光谱数据分析的重要研究内容,能够为恒星光谱分类提供重要科学依据。目前,针对恒星光谱数据进行特征识别的方法较多,但是缺乏对某种特定特征谱线进行精确提取的算法。针对LAMOST低分辨光谱数据中Hα弱发射线轮廓形态多样问题,提出了一种基于置信度的Hα弱发射线识别方法。首先,基于Hα弱发射线轮廓形态特征给出Hα弱发射线的置信度的度量方法。利用Hα发射线波长区间内峰值与发射线的偏移量建立距离置信度模型,根据高斯轮廓所含像素点个数建立高斯轮廓副信息模型,通过计算峰值左右波形的差异建立对称性评估模型,结合三个模型给出最终的Hα弱发射线的置信度,并基于此置信度进行第一轮筛选。为了提高精度,提出了借助其它发射线的特征给出了基于二分类的Hα发射线筛选策略。通过考察Hβ、NII、OIII以及SII发射线的特征,基于辅助信息的决策树进行第二轮筛选,进一步提高筛选的精度。实验结果表明:提出的Hα弱发射线的特征度量方法的准确度高达90%,并且速度较快,平均每1 k数据耗时仅三十多秒。 展开更多
关键词 决策树 二元分类 置信度 弱发射线 LAMOST光谱数据
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基于无监督深度融合机制的货物在线装箱算法
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作者 张长勇 姚凯超 王彤 《包装工程》 CAS 北大核心 2024年第11期153-162,共10页
目的针对当前三维装箱算法存在的模型鲁棒性差、泛化性弱、装载率低等问题,设计一种无监督融合机制的在线装箱算法。方法充分考虑货物“即到即码”的实时性需求,以容器空间利用率为优化目标,基于无监督深度融合指针网络端到端学习模型框... 目的针对当前三维装箱算法存在的模型鲁棒性差、泛化性弱、装载率低等问题,设计一种无监督融合机制的在线装箱算法。方法充分考虑货物“即到即码”的实时性需求,以容器空间利用率为优化目标,基于无监督深度融合指针网络端到端学习模型框架,将在线三维装箱的码垛过程公式化地表述为马尔科夫决策过程,设计强化学习要素,并以深度强化学习算法为主,融入蒙特卡洛树搜索,对智能体的决策动作进行训练,以生成具有较优“学习”能力的在线三维装箱模型。结果采用125种不同尺寸和方向随机生成货物数据集,并在7种约束条件下验证,实验结果表明,容器的平均利用率可达84.6%。结论该算法的泛化性较好,且其装载率远优于当前效果较好的启发式算法、深度学习方法,为货物的在线装箱提供了理论依据及参考。 展开更多
关键词 在线三维装箱 无监督融合机制 马尔科夫决策 指针网络 蒙特卡洛树搜索
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基于概率感知模型的线性无线传感网络可靠性分析
14
作者 李兆 贾正锋 杨海波 《计算机系统应用》 2024年第9期183-191,共9页
线性无线传感网络(linear wireless sensor network,LWSN)广泛应用于监测铁路、天然气管道等线性拓扑的关键基础设施,其可靠性至关重要,其中覆盖率是衡量可靠性的重要指标.目前在评估LWSN覆盖率的方法大多采用0/1圆盘感知模型,但实际中... 线性无线传感网络(linear wireless sensor network,LWSN)广泛应用于监测铁路、天然气管道等线性拓扑的关键基础设施,其可靠性至关重要,其中覆盖率是衡量可靠性的重要指标.目前在评估LWSN覆盖率的方法大多采用0/1圆盘感知模型,但实际中传感器的监测可靠性随着覆盖半径增加呈概率分布.因此,提出了一种基于概率感知模型的可靠性分析方法,该模型可根据传感器的物理参数计算其有效感知范围,进而提升了评估的准确性.为减小系统状态空间的大小,采用二元决策树构造LWSN的系统状态集合.本文假设节点的故障概率符合Weibull分布并针对不同通信半径和感知范围进行仿真实验,结果表明该方法可以有效地对LWSN的可靠性进行评估,评估准确率相比0/1圆盘感知模型更精准. 展开更多
关键词 线性无线传感网络(LWSN) 可靠性 概率感知模型 二元决策树 WEIBULL分布
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基于模糊集和二叉决策图的装配式建筑施工安全风险评估
15
作者 刘清昱 朱会霞 《工程经济》 2024年第6期60-68,共9页
针对装配式建筑施工的安全风险,采用故障树分析法,识别装配式建筑施工过程中的危险源,通过应用模糊集理论和基于二叉决策图(BDD)结构的方法,能够对各个基本事件的模糊发生概率进行定量评估,从而推导出安全风险概率并确定各个基本事件的... 针对装配式建筑施工的安全风险,采用故障树分析法,识别装配式建筑施工过程中的危险源,通过应用模糊集理论和基于二叉决策图(BDD)结构的方法,能够对各个基本事件的模糊发生概率进行定量评估,从而推导出安全风险概率并确定各个基本事件的相对重要性。通过遍历BDD结构,管理人员可以有效把控装配式建筑施工中的薄弱环节和关键影响因素,实现安全风险的定性和定量分析。实证证明,引入模糊集理论和二叉决策图,能够更好地处理装配式建筑施工安全风险中的模糊性和随机性,并利用程序编程快速得到装配式建筑施工安全关键因素,提高了分析效率。 展开更多
关键词 故障树 二元决策图 模糊集理论 风险评价
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基于DBSCAN与二叉决策树算法的短路故障定位方法研究
16
作者 陈雨娟 顾涛 《华北科技学院学报》 2024年第3期42-49,共8页
随着人工智能技术在配电网中不断扩大,配电网故障判断的速度和准确率得到了显著提升。然而,当监测系统发生多起短路故障报警时,往往会伴随大量的衍生短路故障的报警,影响现场人员对真实短路位置的判断。为了提高配电网在线监测及诊断能... 随着人工智能技术在配电网中不断扩大,配电网故障判断的速度和准确率得到了显著提升。然而,当监测系统发生多起短路故障报警时,往往会伴随大量的衍生短路故障的报警,影响现场人员对真实短路位置的判断。为了提高配电网在线监测及诊断能力,同时过滤掉衍生报警,本研究提出了一种基于DBSCAN和二叉决策树算法的短路故障定位推理机。以时间为密度对线路报警信息进行聚类,并根据配电网线路的拓扑结构设计相应的推理树,以此开发出故障定位推理机,最终实现对配电网短路故障的快速诊断定位,准确率可达97%以上。 展开更多
关键词 机器学习 DBSCAN算法 二叉决策树 配电网 故障诊断
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基于人工智能算法的OTN时延数据优化与路径规划研究
17
作者 吴邦毅 《无线互联科技》 2024年第11期117-119,共3页
随着数字经济的发展,各行各业对低时延的需求场景日益增多,在这种情况下,传输业务时延的准确性和完整性愈加重要。文章基于OTN光传送网络特性,提出了一种利用人工智能算法优化OTN时延数据与路径规划的方法。该方法通过对历史数据的深入... 随着数字经济的发展,各行各业对低时延的需求场景日益增多,在这种情况下,传输业务时延的准确性和完整性愈加重要。文章基于OTN光传送网络特性,提出了一种利用人工智能算法优化OTN时延数据与路径规划的方法。该方法通过对历史数据的深入学习和分析,构建预测网络时延变化趋势的回归模型,实现时延数据的快速补全。同时,文章依托完善的资源数据,结合人工智能搜索算法进行最优时延路径规划,为资源优化及路径规划应用提供了广泛而实用的解决方案。 展开更多
关键词 OTN 时延估算 决策树回归 路由规划 启发式搜索
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Reliability Analysis of Electrical System of CNC Machine Tool Based on Dynamic Fault Tree Analysis Method 被引量:2
18
作者 晏晶 尹珩苏 +2 位作者 周杰 李彦锋 黄洪钟 《Journal of Donghua University(English Edition)》 EI CAS 2015年第6期1042-1046,共5页
The electrical system of CNC machine tool is very complex which involves many uncertain factors and dynamic stochastic characteristics when failure occurs.Therefore,the traditional system reliability analysis method,f... The electrical system of CNC machine tool is very complex which involves many uncertain factors and dynamic stochastic characteristics when failure occurs.Therefore,the traditional system reliability analysis method,fault tree analysis(FTA)method,based on static logic and static failure mechanism is no longer applicable for dynamic systems reliability analysis.Dynamic fault tree(DFT)analysis method can solve this problem effectively.In this method,DFT first should be pretreated to get a simplified fault tree(FT);then the FT was modularized to get the independent static subtrees and dynamic subtrees.Binary decision diagram(BDD)analysis method was used to analyze static subtrees,while an approximation algorithm was used to deal with dynamic subtrees.When the scale of each subtree is smaller than the system scale,the analysis efficiency can be improved significantly.At last,the usefulness of this DFT analysis method was proved by applying it to analyzing the reliability of electrical system. 展开更多
关键词 RELIABILITY dynamic fault tree MODULARIZATION binary decision diagram approximation algorithm CNC machine tool
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A Physical Layer Network Coding Based Tag Anti-Collision Algorithm for RFID System 被引量:3
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作者 Cuixiang Wang Xing Shao +1 位作者 Yifan Meng Jun Gao 《Computers, Materials & Continua》 SCIE EI 2021年第1期931-945,共15页
In RFID(Radio Frequency IDentification)system,when multiple tags are in the operating range of one reader and send their information to the reader simultaneously,the signals of these tags are superimposed in the air,w... In RFID(Radio Frequency IDentification)system,when multiple tags are in the operating range of one reader and send their information to the reader simultaneously,the signals of these tags are superimposed in the air,which results in a collision and leads to the degrading of tags identifying efficiency.To improve the multiple tags’identifying efficiency due to collision,a physical layer network coding based binary search tree algorithm(PNBA)is proposed in this paper.PNBA pushes the conflicting signal information of multiple tags into a stack,which is discarded by the traditional anti-collision algorithm.In addition,physical layer network coding is exploited by PNBA to obtain unread tag information through the decoding operation of physical layer network coding using the conflicting information in the stack.Therefore,PNBA reduces the number of interactions between reader and tags,and improves the tags identification efficiency.Theoretical analysis and simulation results using MATLAB demonstrate that PNBA reduces the number of readings,and improve RFID identification efficiency.Especially,when the number of tags to be identified is 100,the average needed reading number of PNBA is 83%lower than the basic binary search tree algorithm,43%lower than reverse binary search tree algorithm,and its reading efficiency reaches 0.93. 展开更多
关键词 Radio frequency identification(RFID) tag anti-collision algorithm physical layer network coding binary search tree algorithm
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Fault Tree Analysis of CNC Machine Tool Based on BDD Technology
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作者 于乐 晏晶 +1 位作者 姜梅 李彦锋 《Journal of Donghua University(English Edition)》 EI CAS 2015年第6期1020-1024,共5页
CNC machine tool is a large complex system which contains both mechanical and electrical components.As one of these components,the spindle is crucial for the performance of CNC machine tool.To improve the quality of C... CNC machine tool is a large complex system which contains both mechanical and electrical components.As one of these components,the spindle is crucial for the performance of CNC machine tool.To improve the quality of CNC machine,the reliability of spindle was evaluated in this paper using a fault tree analysis(FTA)method.The FTA method is a set of calculation methods based on Boolean algebra.However,it is difficult to analyze a large and complex fault tree with inaccurate results and low efficiency as well as the complexity of time and space.Both of them will result in the so-called "combinatorial explosion".To overcome this problem,the analysis method based on binary decision diagram(BDD)was introduced in our works,and a sorting method about bottom events was also recommended which can reduce the size of the BDD effectively. 展开更多
关键词 fault tree analysis(FTA) binary decision diagram(BDD)sorting system reliability the spindle system
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