基于改进2D-ESPRIT算法的二维GTD模型参数估计

针对经典2D-ESPRIT算法在估计基于几何绕射理论的二维GTD模型参数时受噪声影响较大这一问题,提出了一种改进的2D-ESPRIT算法,有效提高了算法的抗噪性能与参数估计性能。改进算法在经典2D-ESPRIT算法的基础上,首先通过构建交换矩阵,得到含有原始数据Ee共轭信息的另一矩阵Y;其次在通过自相关与互相关处理、叠加取平均,得到新的协方差矩阵R;最后对协方差矩阵解算,估计得到二维GTD模型各参数值。仿真实验表明,改进2D-ESPRIT算法抗噪性能要优于经典2D-ESPRIT算法,在信噪比较低的情况下,改进2D-ESPRIT算法估计得到的模型参数精度更高,性能更稳定。文中还针对其他因素(如矩阵束参数及配对标量β值)对模型参数估计精度的影响进行了探究,为后续仿真实验提供了参考。

基于改进C^(2)算法的双目标角度估计方法

角度是雷达探测和跟踪目标的重要信息,主波束宽度通常决定了雷达角度分辨率,当雷达主波束范围内包含不止一个目标时,采用传统的和差测角方法只能获得多目标的合成角度位置,不能获得场景中目标的真实角度值,严重影响了雷达对真实目标的截获和跟踪。针对雷达主波束内存在双目标的场景,首先通过理论分析和数值仿真说明双目标对和差测角的影响,再结合传统C2多目标角度估计算法在和差测角中的应用,给出一种改进的C2角度估计算法。最后,通过数值仿真验证了所提出的方法在双目标回波能量相同和不同场景下均适用,且角度估计精度相对传统多目标角度估计方法明显提升。

基于改进PP-YOLOv2的IC引脚焊接缺陷检测算法研究

针对IC引脚焊接缺陷因目标尺寸小、引脚密集导致检测精度低等问题,提出一种基于改进PP-YOLOv2的IC引脚焊接缺陷检测算法。通过在骨干网络后引入SE注意力机制,区分特征图中不同通道的重要性,强化目标区域的关键特征,提升网络的特征提取能力。使用k-means++聚类算法产生9个聚类中心,以降低因初始聚类中心随机选择不当对检测结果所造成的误差影响。实验结果表明:改进算法对IC引脚焊接短路、缺脚、翘脚、少锡缺陷检测的平均精度分别为97.9%, 96.1%, 96.7%, 95.8%;在阈值为0.5的情况下,平均精度均值达到了96.6%,与YOLOv3、PP-YOLOv2相比,分别提高了14.9%, 5.1%。改进算法对单幅图片的检测时间为0.151 s,满足IC质检的速度要求,为IC引脚焊接缺陷检测提供了参考价值。

基于传递熵与改进K2算法生成报警传播网络

工业报警变量数量增多所导致的“报警泛滥”问题,严重影响了报警系统的应有功能.针对此问题,提出一种从过程报警数据集中学习报警变量传递关系的方法.首先,利用传递熵具有准确衡量一阶或多阶自相关性变量间因果关系的特点,识别变量间的因果关系.其次以变量间熵大小为准则,保留传递信息量较大的节点,最后考虑变量在不同状态所占时间比重对K2算法进行改进,学习得到最终的报警传播网络.通过在田纳西伊斯曼过程数据集上的验证发现,该方法能够对报警发生的根本原因做出判断并较好地学习得到报警传播路径.

基于支持向量机-改进型鱼群算法的CO_2优化调控模型

提出了融合支持向量机-改进型鱼群算法的CO_2优化调控模型,为CO_2精准调控提供定量依据。设计了嵌套试验,采集不同温度、光子通量密度、CO_2浓度组合下的黄瓜光合速率,以此构建基于支持向量机的黄瓜光合速率预测模型;以预测模型网络为目标函数,采用改进型鱼群算法实现二氧化碳饱和点寻优,获得不同温度、光子通量密度组合条件的CO_2饱和点,进而构建CO_2优化调控模型。异校验结果表明,CO_2饱和点实测值与预测值相关系数为0.965,最大相对误差3.056%。提出的CO_2优化调控模型可动态预测CO_2饱和点,为实现设施CO_2精准调控提供了可行思路。

基于改进第2代小波算法的发电机组碰摩故障特征提取

针对发电机组碰摩故障特征的提取问题,构造了一种提取该类信号时域特征的改进第2代小波算法。该算法以第2代小波为基础,构造第2代小波等效滤波器,分析其存在的频带交叠问题;采用基于数据的优化方法,设计能够自适应匹配每层分解信号特征的预测器和更新器;对分解得到的每层逼近信号和细节信号采用傅里叶变换方法,消除每个分解频带中其它频带的无关频率成分,以突出相应频带信号的时域特征。仿真信号和工程振动信号分析表明,改进第2代小波算法的信号特征提取效果优于第2代小波方法,较理想地提取出了汽轮发电机组发生径向碰摩故障时的时域故障特征。

改进蚁群算法在P2P网络资源搜索中的应用

针对P2P网络搜索算法中冗余查询消息过多,资源搜索效率低的问题,提出了基于改进蚁群算法的P2P资源搜索算法,算法中在选择邻节点查询时,综合考虑到本地资源情况、邻节点资源情况、邻节点资源相似度等因素,尽量避开了资源搜索中的恶意节点,并改进了基本蚁群算法的状态转移规则,从而避免了查询消息的盲目发送。仿真实验表明,与传统资源搜索算法K-radom-walks和Flooding相比,该算法在搜索命中率和带宽利用率方面有明显提高。

基于改进NSGA2算法的航空燃油泵叶轮优化设计

传统方法设计航空燃油泵受经验限制,需要反复试验改进,无法实现多目标同时优化。为消除传统设计方法的缺陷,设计一种改进NSGA2多目标遗传算法。将改进NSGA2算法用于某型燃油泵叶轮的优化设计,并将泵转速也增设为优化变量,结果表明在满足泵性能要求下可以减小泵尺寸,提高泵工作效率。与传统设计方法相比,采用改进NSGA2算法,可以缩短设计周期,降低设计成本,为泵设计提供了一种快捷有效的新方法。

基于改进算法的ART2网络用于微晶玻璃颜色分类

微晶玻璃颜色分类是最终控制产品质量的重要步骤 .作者改进了传统ART2网络的学习算法 ,借用典型向量的概念 ,以模式的近似均值作为典型向量来快速学习新模式 .改进学习算法极大地改善了ART2网络的模式漂移现象 ,而且能缩短搜索振荡过程 .文中分析了微晶玻璃颜色分量的统计信息 ,经过适当变换将高维颜色特征映射到 16维特征空间中的一个超平面上 .以超平面上的特征点作为改进算法ART2网络的输入进入网络分类器进行学习分类 .实验证明改进算法网络用于微晶玻璃颜色分类时 ,运行正确、可靠 。

第2代小波变换算法的改进及应用

在阐述第2代小波变换基本原理及特点的基础上,将最优插值估计引入到预测器设计中,提出了第2代小波变换算法的改进算法。为了验证改进算法的效果,本文将它应用到信号的去噪处理中,并将其去噪效果与第2代小波变换的去噪效果和传统小波变换的去噪效果进行了比较,结果表明,用第2代小波变换改进算法去噪具有更好的性能。

基于改进遗传算法的P2P网络信誉模型研究

建立P2P网络信誉模型能够提高用户对P2P下载技术的信赖程度。由于信誉机制存在着发散性和评价方面的不足,使得传统模型无法进行统一和定量化的评价。为此,提出一种基于改进遗传算法的P2P网络信誉模型。对P2P网络信誉度进行分析,为模型的建立提供了准确依据。将节点的服务质量作为目标函数,利用遗传算法的遗传操作过程进行目标函数的寻优,对遗传算法进行了改进,从而得到最优P2P网络信誉模型。仿真实验结果表明,利用改进的P2P网络信誉度模型进行资料下载,能够提高下载速度,效果令人满意。

基于Chord结构化P2P网络路由算法的改进

随着网络规模的扩大,Chord路由网络资源查找效率变得不够理想.为此,对Chord网络中的路由表算法及结构进行了扩展改进.分析验证了改进后的Chord模型资源查找效率明显高于原Chord模型.

二维GTD模型参数估计的PQ-FB-2D-ESPRIT算法

二维基于旋转不变技术信号参数估计(2D-estimating signal parameter via rotational invariance techniques,2D-ESPRIT)算法是估计几何绕射理论(geometric theory of diffraction,GTD)模型参数的一种经典算法,但在信噪比较低的条件下,2D-ESPRIT算法的参数估计精度明显下降,噪声鲁棒性较差。针对这一问题,提出一种极化平方前后向平滑2D-ESPRIT(polarized-quadratic-forward-backward 2D-ESPRIT,PQ-FB-2D-ESPRIT)算法,有效地提高了算法的噪声鲁棒性与参数估计性能。改进算法利用目标散射回波数据的极化信息,并通过对协方差矩阵平方处理和前后向空间平滑处理,提高了算法的参数估计性能与数据利用率,同时达到了去相关的效果。仿真结果表明,提出的PQ-FB-2D-ESPRIT算法的参数估计性能及噪声鲁棒性要优于经典2D-ESPRIT算法、前后向平滑2D-ESPRIT(forward-backward 2D-ESPRIT,FB-2D-ESPRIT)算法及平方FB-2D-ESPRIT(quadraticFB-2D-ESPRIT,Q-FB-2D-ESPRIT)算法。基于不同算法估计得到的GTD模型参数对散射中心的定位精度进行比较,进一步验证了改进算法的优越性与有效性。

基于改进的禁忌搜索算法求解带2维装箱约束的低碳车辆路径问题

同时考虑2维装箱和车辆路径2个NP难问题,以碳排放量为目标函数,对低碳环境下带2维装箱约束的车辆路径问题进行研究.求解思路是以禁忌搜索算法(Tabu Search,TS)为主要框架,然后基于贪心的思想采用4种启发式装箱策略生成初始解,并通过改进编码解码方式以及使用动态增长的禁忌长度对TS算法进行改进;由给出算例的计算结果可知,改进的禁忌搜索算法对于求解该类问题具有一定的优越性.

基于改进TLS-ESPRIT与自卷积窗的谐波与间谐波检测算法

随着光伏发电系统大规模接入电网,不可避免地带来了严重的谐波污染问题。为了有效监测光伏并网系统输出电流的谐波、间谐波,提出了一种基于改进快速最小二乘法-旋转不变法(total least squares-estimation of signal parameters via rotational invariance technique,TLS-ESPRIT)与2阶Blackman-Harris自卷积窗相结合的检测方法。首先对待测信号进行三次采样并利用快速TLS-ESPRIT算法检测频率。随后对检测结果基于简化K-means聚类算法进行分析,提取出真实的谐波分量。最后结合2阶Blackman-Harris自卷积窗对信号进行加窗插值计算,准确估算出其幅值、相位信息,实现了谐波、间谐波的高精度检测。仿真算例和现场数据测试结果表明,所提方法相较于传统方法具有更高的谐波、间谐波检测精度,且抗干扰能力更强。

基于改进遗传算法的A2-C0型模糊逻辑系统设计及仿真

在遗传算法(Genetic Algorithm)的基础上提出一种具有变异概率更新的改进遗传算法(IGA),并用于A2-C0型(A代表规则前件,C代表规则后件)模糊逻辑系统的设计及应用。将改进遗传算法与模糊逻辑系统相结合,使用改进遗传算法对模糊逻辑系统进行规则筛选,将适应度最高的规则作为规则基,并设计模糊逻辑系统,最终设计模糊神经网络,并用改进遗传算法调整系统的参数。为了检验改进遗传算法系统是否可行,使用本设计的A2-C0型模糊逻辑系统进行锂电池股票价格的预测,并与相同BP算法构成的模糊逻辑系统预测仿真进行比较,误差结果表明,改进遗传算法系统是可行的,并且取得了更好的效果。

基于改进的猎食者优化的D2D通信功率控制方法

针对D2D通信中用户复用频谱资源时产生的同频干扰问题,提出了一种改进的猎食者优化算法,对D2D用户进行功率控制。它在满足系统用户通信质量的约束条件下,根据猎人向猎物移动位置和猎物向最安全位置移动的规则来调整D2D发射功率,为了保持搜索与开发的平衡,提高收敛速度和寻优精度,采用Sobol序列对种群进行初始化,并且在猎食者位置更新公式中引入水波动态自适应因子,从而确定D2D用户最佳发射功率。仿真结果表明,该算法可以不仅可以提高系统总吞吐量和降低蜂窝用户受到的干扰,还可以提高收敛速度和寻优精度。

DVB-S2标准下LDPC码的一种改进型译码算法

针对DVB-S2标准,研究了LDPC码的码结构以及编码算法。采用Sum-Prod-uct算法进行译码,提出了改进型的译码算法。通过软件仿真,对DVB-S2中64800比特和16200比特的共21种LDPC码进行了性能比较。结果表明,改进型译码算法加快了迭代的收敛速度,在1.0 dB时,1/3码率的长码的误码率为2.9629×10-6;在低信噪比下,DVB-S2中的LDPC码依然表现出优异的性能,适合用于新一代的数字卫星广播通信。

基于改进NSGA2算法的混合储能系统容量优化配置

由于储能系统能够快速地补偿系统所需的能量,在风电场侧安装混合储能装置,可以有效减小风电功率波动对电力系统运行的稳定性和可靠性造成的影响。为了使各储能元件能发挥其工作特性优势,制定了超级电容优先充放电,蓄电池再进行充放电的协调控制策略;考虑到混合储能系统的容量配置问题,建立了以混合储能系统的成本、风电功率输出平滑率以及蓄电池的充放电次数为目标的混合储能系统多目标容量配置模型;针对传统优化算法的目标权重人为选择及常规NSGA2算法的局部收敛等问题,将改进NSGA2算法用于混合储能系统容量的多目标优化配置,得到混合储能系统的最佳容量配置方案。最后,通过仿真算例,验证混合储能控制策略和容量配置方法的有效性。

面向密集型钢筋计数的GCA-MobilenetV2-YOLOv4算法

为提高建筑工地的钢筋计数效率,围绕施工单位硬件设备算力不足,钢筋图像物体密集遮挡严重的情况,提出一种改进的轻量化YOLOv4算法。提出GCA-MobilenetV2轻量级网络替换CSPDarknet53,作为YOLOv4算法的主干特征网络。针对钢筋图像密集,物体间遮挡严重的情况,提出融合通道注意力机制的attention-CSP-PANet结构。针对深层网络SPP结构参数量大,模型训练时梯度消失的问题,提出DepthLite-SPP结构,增强深层网络的感受野,提高算法的检测速度。针对一阶段回归的算法正负样本失衡问题,设计CIOU-Focal损失函数。实验证明,在自建钢筋数据集中检测精度为98.78%,对比原算法精度提升了3.36%,检测速度FPS提升了7.6,参数量仅为原算法的1/3。