基于神经网络的增量式crawler重访频率研究

crawler是搜索引擎必备的核心组件 ,以何种频率对变化的Web页面进行重访是增量式crawler要解决的主要问题 .结合人工神经网络建立页面变化模型 ,由模型确定增量式crawler重访时间 ,同时分析模型在实践中的应用 ,提出一种应用方案 ,具有较好的自适应性 .

光伏发电机组异动信息主动增量式更新算法

针对进行光伏发电机组密集型异动信息更新操作时,出现更新时延长、更新结果不完整的问题,提出了光伏发电机组异动信息主动增量式更新算法。通过特征提取、小波变换和模极大值计算来获取有效的增量式特征;构建增量特征成词袋模型并进行标注;结合蚁群算法搜索异动信息,计算最小平均带宽和最佳更新路径,通过动态更新相容类和决策类异动信息完善数据;采用2阶段集合式更新方案进行信息增量收集和校验增量分发,以获取主动增量式更新异动信息。由实验结果可知,该算法更新时延在全部校验节点下未超过40 s,且能够保证更新结果具有完整性。

双阀芯增量式高水基数字阀的设计及实验研究

刮板输送机的直线度控制,是实现煤矿智能化的关键技术,但由于井下工作面通断式支架电液阀的不连续性,难以满足综采工作面直线度的自适应控制需求。此外,由于支架液压系统采用乳化液作为介质,用于油介质的比例阀难以直接用于支架液压系统。针对上述问题,提出了一种新型双阀芯增量式高水基数字阀结构,其主要由电机丝杠驱动部、双阀芯组件和阀块组成。首先,对双阀芯增量式数字阀的结构和工作原理进行了分析,其新型的双阀芯结构形式,可实现负载口独立控制,兼具开环与闭环两种工作方式。其次,对阀芯阀座处的关键密封副进行数学建模,综合考虑密封比压与密封接触宽度,发现采用“硬对软”材料配对时,可兼顾密封副的密封性与使用寿命,且在阀座半锥角为0.61 rad时达到最佳效果。再次,对电–机械转换器进行建模并采用滑模控制算法进行仿真分析,正弦响应时,滑模控制算法经过0.08 s能稳定跟踪参考信号,响应性能明显优于PID。最后,搭建xPC Target实时控制平台进行样机实验,测试了密封副的密封性,以及不同电机细分控制下和不同阶跃幅值下的性能。结果表明:在21 MPa压力下密封副能可靠密封;采用1600脉冲/转的细分控制性能最佳;0.2 mm阶跃响应时,其响应时间为0.25 s,稳态误差为3μm,流量为13 L/min,具有较优的控制性能。

基于改进长城建造算法的电刺激治疗仪自适应增量式PID控制

目前,电刺激治疗仪自适应能力差,电刺激信号控制不够精准有效,难以全模拟及适应人体的复杂生理过程。为提高功能性电刺激的自适应性响应和稳定性,采用改进的长城建造算法实时动态控制功能性电刺激信号。在Simulink中搭建电刺激治疗仪电刺激自适应控制系统仿真模型,仿真分析标准PID、长城建造算法(GWCA)和改进长城建造算法(IGWCA)3种不同控制算法对电刺激自适应系统响应的影响,获得了IGWCA对增量式PID算法控制参数寻优的最佳值:K_(p)=52.36、K_(i)=0.51、K_(d)=5.15。仿真结果表明:与其他两种控制算法相比,IGWCA响应速度最快,在1.2秒时达到设定峰值且显示出较高稳定性和较小超调;同等条件下,IGWCA的寻优速度和收敛精度更高,自适应控制效果更好。该算法可显著提升电刺激治疗仪在临床和康复治疗中的适用性。

基于增量式PID算法的香精施加系统设计

为解决加热不燃烧烟草制品生产过程中香精施加量无法根据薄片质量变化进行实时调控的问题,设计了一种基于增量式PID算法的香精施加系统。该系统由称重单元、螺杆泵、喷嘴、流量传感器等组成,通过称重单元实时获取薄片质量数据,根据理论计算模型确定香精施加量,基于增量式PID算法驱动螺杆泵定量输出香精至喷嘴中,利用流量传感器对香精施加量实时反馈,实现香精精准施加。验证结果表明,当薄片质量发生变化时,香精施加量可快速调整,最大超调量为1%,最长调整时间为1.8 s,系统具有较好的跟踪性能;施加量检测值与理论值的偏移率为0.23%~0.52%,施加量组内波动为3.11%~4.17%,系统可实现香精的准确、均匀、稳定施加。

目标机动补偿的动能拦截器增量式制导方法

面向目标强机动、推力干扰、测量偏差的动能拦截器强抗扰末制导方法设计问题,提出一种目标机动补偿的大气层外动能拦截器增量式强抗扰末制导方法。通过回采推力传感信息、视线转率辅助微分信息,同时联合增量式制导方法与惯性时延的扰动估计方法,对目标机动等不确定性和内外部不确定性等带来的扰动进行实时补偿并融合至制导算法,从而实现复杂工况下拦截器对抗机动目标的制导系统扰动降级与鲁棒增强等目的。复杂工况下仿真结果表明:所提方法对强机动目标、测量偏差、推力干扰等多源扰动具有强抗扰能力,并且能够实现精确碰撞式拦截任务。

伺服电动机广义增量式编码器位置检测装置设计

为了精确检测伺服电动机中各种增量式编码器的实时位置,提出一种基于复杂可编程逻辑器件(CPLD)与Qt平台的广义增量式编码器位置检测方法,并研发了伺服电动机广义增量式编码器位置检测装置。根据增量式编码器输出信号特点,设计了CPLD嵌入式系统接口时序电路,通过ModelSim对系统进行时序验证;基于Qt平台开发了上位机软件,通过通用串行总线(USB)转串口处理CPLD发送编码器位置信息并对位置信息进行可视化显示。实验结果表明,设计的广义增量式编码器位置检测装置能准确获取各种增量式编码器实时位置并实现友好人机交互。

基于多重迁移注意力的增量式图像去雾算法

为提高深度神经网络去雾算法对增补数据集的处理能力,并使网络差异化处理重要程度不同的图像特征以提高网络去雾能力,提出一种基于多重迁移注意力的增量式去雾算法。通过自编码器形式的教师注意力生成网络提取标签和雾霾的多重注意力,作为特征迁移媒介网络的标签约束网络训练,形成与教师注意力尽可能相近的迁移媒介注意力,并将其融入学生去雾网络的特征中,提高学生去雾网络的去雾能力;通过增量式训练方法提高学生去雾网络对增补数据集的处理能力。结果表明:所提算法对ITS、OTS以及真实雾图上皆具有较好的处理能力,在保证去雾图像像素结构完整、颜色不失真的同时具有较好的去雾效果,算法处理后的图像在主观视觉效果和客观评价指标上皆优于对比算法。

基于增量式PID算法的移动机器人定位系统设计

为了提高应用于智能制造领域的四轮全向移动机器人定位精度,本文基于增量式PID算法,采用STM32、激光测距模块和陀螺仪构建全向移动机器人定位系统,并搭建机器人移动定位测试实验环境。测试表明所设计的定位系统具有良好的定位精度和运行稳定性,能够满足智能制造领域移动机器人部分应用场合的定位要求。

中国经济社会零碳转型策略:增量式改进还是反推式变革

面对全球气候变化引致的生态危机,加快零碳转型进程势在必行。大力发展清洁能源产业,推动化石能源有序减退是零碳转型策略的核心本质,相关工作仍处于起步阶段。文本在论述零碳转型策略的基础上,研判中国经济社会可行的零碳转型策略。研究发现:首先,零碳转型路径在清洁能源供需体系构建的“源、网、荷、储”等方面呈现多元化特征,目标本质是推动清洁能源实现高效地供需匹配。其次,现阶段各界对中国经济社会零碳转型策略的主张,大体可分为基于现有能源供需体系的增量式改进和直接颠覆现有能源供需体系的反推式变革,两者各有利弊,面临的挑战也存在差异。再次,决策者应理性看待零碳转型过程,既不能仅基于传统能源供需体系“缝缝补补”,也不能急于求成,毕其功于一役地推动变革。鉴于当前相关探索仍处于起步阶段,确定转型的具体方向为时尚早,各地需因地制宜,结合多元转型路径发展竞争情况制定零碳转型策略,遵循由量变到质变的客观规律,经历由预期不稳定、多元化的探索向预期稳定、目标确定的变革演变。最后,从长远看,各界应将零碳转型策略纳入经济社会整体性变革中加以思考,以生态文明发展范式变革推进零碳转型,以零碳转型助力生态文明发展范式变革,力求为推动碳中和能源革命提供启示与参考。

基于邻域量化容差条件熵增量式更新的网络入侵检测方法

网络入侵检测系统是网络信息安全防护的重要防御工具,而复杂的、冗长的网络入侵行为特征严重影响了网络入侵检测的效果。针对网络入侵检测中信息量增长迅速、数据不完备的现实问题,提出一种基于邻域量化容差条件熵增量式更新的特征选择算法。首先,在邻域量化容差粒计算的基础上,结合条件熵在刻画特征不确定性、对特征之间的相关或依赖程度方面的显著特性,研究了邻域量化容差条件熵的增量式更新机制;然后,基于该更新机制提出动态数据库增量式更新的特征选择算法;最后,通过数据实验分析验证了所提出的算法能有效提高不完备信息系统特征选择的计算效率。新提出的算法在网络入侵检测实例应用中体现的计算复杂度及虚警率低的优势,表明其可为网络信息安全防护提供有效可行的具体方法。

基于增量式PID校正技术的开关变换器设计

为解决传统电源中存在的体积大,以及输出电压存在较大的波动等问题,文章给出了基于增量式比例-积分-微分(PID)校正的开关变换器控制方案,因推挽拓扑在中小功率场合中无需考虑磁饱和问题,方案中以推挽拓扑作为功率变换主要单元。首先阐述了推挽拓扑的工作基本原理,在此基础上设计推挽拓扑功率变换电路以及逐周期保护电路,给出能够在中期实现每个开关电流过载、过流电路的控制流程,以实现过载、短路等工况下的快速保护;然后,为减少变压器运行过程中的损耗,从磁动势的角度进行设计,同时给出变换器的主要关键参数设计方法,在控制方案中,以变换器的输出电压作为控制输出量,以位置式PID为基础,推导增量式PID输出方程,设计系统软件的工作流程;最后设计样机,得出实验数据,验证理论设计的准确性。

基于多核心节点的增量式动态社区发现算法

针对动态社区发现算法通常基于社区结构平稳变化的假设,而难以应对演化过程中可能出现的大量社区消亡或涌现等突发事件的问题,提出了一种基于多核心节点的增量式动态社区发现算法MCNIDCD。首先,将核心节点分为扩散型和内聚型,制定4种增量更新策略。其次,通过局部更新调整节点社区归属,并采用增量模块度方法优化社区结构。最后,实现社区合并。在人工和真实网络上对该算法的性能进行了评估,实验结果表明,在对比目前相关动态社区检测算法时,在人工网络仿真环境中,MCNIDCD算法表现出与社区演化规律的高度契合性;在真实网络实验中,MCNIDCD算法在模块度性能指标上平均提升了28%,并且在稳定性方面具有良好的优势,其优势对于研究动态社区演化过程具有重要的意义。

基于增量式PID油茶果采摘控制系统设计与试验

目的:提高油茶果采摘的控制精度,改善传统PID算法存在的振荡频率过高、超调过大等问题。方法:提出基于增量式PID油茶果采摘控制策略,在传统PID基础上增加采样装置以获得离散信号,通过对控制系统数学建模并求解得到最佳振动频率,用MATLAB软件对系统各种工作环境下进行仿真。结果:在加入增量式PID控制系统后,系统的振荡频率减小12%、超调量减小16%、稳态调节时间缩短45 s。结论:增量式PID控制算法可以使得系统的振荡频率减小、控制精度提高、抗干扰能力变强,并且获得最佳工作频率,减小果实损伤率和花苞掉落率。

基于可重构知识图谱的增量式学习者画像构建研究

知识图谱对知识的可视化有较强的表述能力,用知识图谱分析学习者画像与个性化学习目标之间的关联,比其它方式更为直观和高效。文章从知识建构度、能力达成度、学习满意度三个维度刻画学习者画像,并用可重构知识图谱增量式重构学习者画像,使学习者画像能适应个性化学习目标的变化,为评估学习者是否达成学习目标提供量化分析数据,以期为个性化学习研究提供新思路。

基于不完备混合序信息系统的增量式属性约简

由于大数据环境下数据呈现出动态更新的特征,因此,增量式属性约简已成为粗糙集理论的重点研究方向。不完备混合型有序信息系统是一种常见的信息系统类型,然而,目前少有增量式属性约简方面的相关研究,针对这一问题,本文在不完备混合型有序信息系统下提出一种对象更新情形的增量式属性约简算法。首先,针对不完备混合型有序信息系统提出了邻域容差优势关系,基于该二元关系建立了一种新的邻域优势粗糙集模型。其次,在其基础上定义了邻域优势条件熵,并利用邻域优势条件熵作为启发式函数设计出一种不完备混合型有序信息系统的非增量式属性约简算法。然后,利用矩阵的形式重构了邻域容差优势关系和邻域优势条件熵,针对不完备混合型有序信息系统对象的动态变化,基于矩阵的计算策略分别研究了邻域优势条件熵随信息系统对象增加和对象减少时的增量式更新。最后,利用邻域优势条件熵的更新机制分别提出了不完备混合型有序信息系统对象增加和对象减少时属性约简的增量式更新算法。实验结果表明:(1)与非增量式算法相比,所提出的增量式算法约简属性数量平均降低了3.6%,分类精度平均提升了2.4%,属性约简的效率平均提升了约10倍;(2)与同类型增量式算法相比,所提出的增量式算法约简属性数量平均降低了9.0%,分类精度平均提升了2.1%,属性约简的平均效率提升了94%。因此,本文所提出增量式算法无论在属性约简结果和属性约简效率上都有着更高的性能。

支持增量式编程的多模态网络环境

当前,多模态网络编程模型与底层硬件紧耦合、强相关,导致网络程序呈现扁平化和单片化特征.因此,持续开发模态程序效率低下且极易出错,制约了网元设备的可用性和可靠性.为此,本文提出面向多模态网络的编程环境(PINet’s Programming Environment,PPE),支持增量式开发网络协议与功能.基于“巨型交换机”思想,PPE提出了一种平台无关的编程模型及语言,支持模块化编程和跨平台移植,通过模块单元的灵活组合提高网络程序的开发效率.同时,针对上述模型设计了前后端分离的编译系统框架.该系统自动化解析并组合分布式的模态程序,通过优化报文处理逻辑自动适配硬件资源约束.实验结果表明,在不影响硬件性能的基础上,PPE能够降低20%的程序开发量,同时引入编译时延和资源开销在合理范围内.

稀疏约束的L21增量式非负矩阵分解研究

针对新增数据增大而引起的运算效率增大的现象,提出了一种稀疏约束的增量式非负矩阵分解改进算法。该算法是在加入稀疏条件的情况下对增量数据使用L21范数。首先对初始数据进行经典非负矩阵分解,其次再利用其分解结果参与增量数据的运算,使目标函数在分解计算中具有较好的收敛效果和分解后数据有较好的稀疏度。实验部分主要是将该算法与增量式非负矩阵分解、稀疏约束的增量式非负矩阵分解、经典非负矩阵分解算法进行对比,得出在分解后数据的稀疏度和收敛快慢方面该算法均优于其他3个算法。

基于体素的地下矿山三维点云地图增量式更新方法

为实现无人作业场景下地下矿山地图模型的时效性和准确性,针对地下矿山地图模型频繁更新而带来的计算量大和维护成本高等问题,提出了一种基于体素的地下矿山三维点云地图增量式更新方法,该方法通过精细化的空间划分和自动化的更新策略,实现了高质量的增量地图。选取广东韶关某地下矿山巷道中4个场景进行了地图增量更新试验,结果表明:增量地图模型的平均地图熵为—6.26,增量地图模型与原地图模型的平均均方根误差为0.022 1,基于该方法增量更新后的地图模型与原地图模型可以达到较高的全局一致性,实现了对原地图模型的增量式更新和按需更新。

面向互联互通的电力营商数据增量式更新与共享算法

在电力营商数据增量式更新过程中,由于数据之间存在强相关性,导致更新算法需要消耗的时间成本较高,在具体操作上实用性需要进一步提高。为了解决这一问题,提出面向互联互通的电力营商数据增量式更新与共享算法。利用数据之间的强关联性,挖掘其中的正相关性和负相关性,确定关联规则。在此基础上,计算数据间的支持度和置信度,筛选出符合要求的数据并扫描数据库完成数据增量式更新。针对不同类型的数据,设计共享数据库,并建立时态模型,实现数据的实时共享。实验结果表明,本研究提出的电力营商数据增量式更新与共享算法运行时间快,内存节省比例高,整体实用性得到了提高。