基于序列二次规划算法的双有源桥变换器优化控制策略

针对双有源桥变换器在充电领域电路损耗大、传输效率低的问题,提出一种结合序列二次规划算法与双重移相控制实现回流功率优化的控制策略。首先,建立双有源桥变换器在双重移相控制时以回流功率最小值为目标函数的二次规划问题数学模型;然后,提出一种采用序列二次规划算法求解上述多约束、非线性的数学模型,在算法中输入目标、约束函数的雅可比矩阵和变换器的相关参数,通过迭代求解出满足双有源桥电路在双重移相控制下最优工况的目标参数;最后,通过仿真验证所提控制策略的有效性。

基于遗传算法-序列二次规划的磁共振被动匀场优化方法

为了解决磁共振成像(MRI)系统中固有的主磁场(B0)不均匀的问题,提出遗传算法-序列二次规划(GASQP)算法,以提高7 T磁共振的主磁场均匀性.从被动匀场数学模型的角度出发,该混合算法利用GA算法获得稳定的初始解,实现主磁场的第1次优化,再通过SQP算法的快速求解,在较少的时间内实现主磁场的第2次优化,同时提高磁共振主磁场的均匀性.采用正则化方法减少磁场均匀所需的铁片质量,并且获得稀疏的铁片分布.在仿真建模的案例研究中,7 T磁共振裸磁场均匀度可以从462×10-6优化到4.5×10-6,并且在匀场空间上仅消耗0.8 kg的铁片.相比于传统的GA优化方法,新方案的磁场均匀性提高了96.7%,总铁片消耗质量减少了85.7%.实验结果表明,GA-SQP算法比其他优化算法具有更强的鲁棒性和竞争力.

基于时间序列算法与匹配度的用电信息标签自动标识算法

用电信息数据一般都呈现数据量大、信息价值密度低的特点,为了提高用电信息利用率,研究一种基于时间序列算法与匹配度的用电信息标签自动标识算法。进行用电信息标签化处理,标准四类标签词,即来源标签词、时间标签词、内容标签词以及频次标签词。利用时间序列算法序列化处理用电信息标签,计算两两用电信息标签序列之间的匹配度,自动标识用电信息标签。结果表明,所研究标识算法应用下,5个用电信息样本的ROC曲线下的面积(AUC)在0.85~1.0,准确性较高,用电信息标签自动标识性能鲁棒性较佳。

基于序列最优控制算法的隔震曲线梁桥非线性振动控制研究

强震作用下隔震曲线梁桥会产生较大的弹塑性变形,需要采取一定的控制措施以保证其安全性。采用经典的Bouc-Wen模型,建立考虑上部结构偏心的隔震曲线梁桥的非线性动力方程,求解罕遇地震作用下结构的动力响应。针对隔震曲线梁桥罕遇地震作用下产生的较大弹塑性变形,建立隔震曲线梁桥的非线性振动控制方程,将该方程等效线性化后采用序列最优控制算法(SOC)和经典线性最优控制(COC)对桥梁进行振动控制研究。结果表明:在罕遇地震下,隔震曲线梁桥的下部结构与隔震层都已屈服进入塑性阶段,且有少量的残余位移产生;序列最优控制算法和经典线性最优控制都能有效地减小隔震曲线梁桥弹塑性状态下的平动位移与残余位移,并有效抑制曲线桥的扭转效应,其中序列最优控制算法较经典最优控制更能显著削减隔震曲线梁桥的峰值响应。

时间序列算法在企业销售业务经营审计中的应用

随着信息技术的不断发展,企业经营过程中积累的数据也呈现出几何级数的增长趋势。海量数据对企业内部审计工作带来了极大挑战,传统的数据分析方法越来越难以满足经营审计的需要,引入科学、高效的现代数据分析技术成为企业发展的必然趋势。时间序列算法是常用的一种数据挖掘技术,一般用于通过历史数据预测未来未发生的数据,有助于审计人员从海量的数据中挖掘隐藏规律,进而有效发现审计线索。因此,本文重点以时间序列算法数据挖掘技术作为研究对象,结合案例详细分析相关技术在企业销售业务经营审计中的应用过程,并从信息化建设、经营审计平台和审计人员业务能力三个方面思考带来的启示。

采用融合遗传算法的高速公路服务区综合能源系统优化调度研究

为达成“碳中和”目标愿景、促进公路交通系统与新能源的融合,以高速公路服务区为研究对象,考虑服务区内电、冷、热、气共4种负荷需求,构建了包含风光发电的新能源发电方式和电转气设备的高速公路服务区综合能源系统。在此基础上,以风电、光伏出力日前预测和多能负荷日前消耗为输入,各能源设备出力及购能分配为输出,以总成本最低为目标函数,考虑能量平衡、设备安全、运行状态等约束,建立了高速公路服务区综合能源系统优化调度模型。针对高速公路服务区综合能源系统调度问题,设计了遗传-序列二次规划融合优化算法,并以某服务区夏季典型日为例进行验证。结果表明:所构建的调度系统能够有效消纳可再生能源出力,协调外部购电、购气的比例,最终达到降低成本的效果;所提融合算法的调度结果与传统遗传算法、传统序列二次规划算法相比,在成本上分别降低了11.52%、0.70%,求解耗时仅为传统遗传算法的6.7%,独立性相比传统序列二次规划算法得到了提高。

基于改进序列模式挖掘算法的告警关联模型

在电力故障发生时,会产生大量的电力故障告警信息数据,如何从电力故障告警信息中挖掘出可靠的关联规则,对后续电力的调度运维有着重要的影响。广义序列模式(Generalized Sequential Pattern,GSP)算法通过增加时间上的约束条件提高算法的效率,适合应用于电力故障告警信息挖掘的场景。针对GSP算法中的关键参数多和不同的参数组合影响算法的准确性和可靠性的问题,将遗传算法与GSP算法相结合,自适应地得到一组较好的参数,将参数代入GSP算法,从而得到更加可靠的关联规则,以此来解决在电力故障告警信息应用中很难为不同的数据集找到合适的参数组合的问题。通过实例验证,电力故障告警信息数据应用遗传算法结合GSP算法能够有效地得到更加准确和可靠的计算结果。

基于序列二次规划算法的超小尺寸微纳波长分束器的逆向设计

微纳波长分束器是光子芯片中一种重要的分光器件.本文运用序列二次规划智能算法,设计了尺寸为1.5μm×1.5μm的多个超小波长分束器,其中Y型双通道分束器可同时实现TE/TM模式的双波长分束,TE模1140和1200 nm两波长的传输效率分别为80%和81%,消光比分别为18.1和16.3 dB,TM模传输效率分别为70%和67%,消光比为18.3和15.9 dB;T型分束器实现了光束的180°相向分离,待分波长1100和1170 nm的传输效率均达到了88%,消光比分别为16.6和15.0 dB,是目前尺寸最小的片上波分器;十字型三通道分束器实现了波长间隔为50 nm的分束,待分波长1100,1150和1200 nm传输效率分别为73%,66%和70%,消光比分别为17.2,13.8和13.8 dB;非对称三通道分束器分束波长间隔仅为20 nm,待分波长1200,1220和1240 nm的传输效率分别为61%,56%和57%,消光比分别为10.8,7.9和8.9 dB.本方法的设计周期短、设计效率高,且所设计的结构简单、易加工,本方法适用于多种片上集成元器件的设计,为微纳片上集成光子器件的设计提供了一种新思路.

基于时间序列算法的数控机床热误差建模及其实时补偿

提出了一种基于时间序列算法的机床热误差建模方法.通过时序算法综合分析软件,对实测的热误差数据进行预处理、模式识别、模型参数估计、循环定阶判别以及模型整合,建立表征机床热误差变化规律的实时补偿模型,并通过判别温度变化趋势,实时调整模型迭代系数.通过实时补偿系统,利用所建立的热误差补偿模型对数控机床的热漂移误差进行实时补偿加工.结果表明,工件的径向尺寸误差从补偿前最大的112μm降低到7μm,机床加工精度和稳定性大幅度提高.

基于图论和启发式搜索的装配序列规划算法

将装配序列规划中成熟的割集法和人工智能中启发式搜索方法相结合，提出一个高效的装配序列生成算法。此算法在启发函数的指导下，直接产生所需的最佳装配规划，避免了单独采用割集法产生装配AND/OR图而导致的组合爆炸的问题。同时省去了在选择装配规划时，对整个装配AND/OR图进行再次搜索。此算法与其它算法相比具有效率高、智能性强的特点。最后给出了一个实例。

蛋白质序列比对算法在众核结构上的并行优化

在生物信息学中,蛋白质序列比对是最为重要的算法之一,生物技术的发展使得已知的序列库变得越来越庞大,这类算法本身又具有计算密集型的特点,这导致进行序列比对所消耗的时间也越来越长,目前的单核或者数量较少的多核系统均已经难以满足对计算速度的要求.Godson-T是一个包含诸多创新结构的众核平台,在该系统上实现了对一种蛋白质序列比对算法的并行化,并且结合蛋白质比对算法以及Godson-T结构的特征,针对同步开销、存储访问竞争以及负载均衡3个方面对算法进行了细致的优化,最终并行部分整体也获得了更优的、接近线性的加速比,并且实际性能远远优于基于AMD Opteron处理器的工作站平台.

基于路径优化算法的测试序列自动生成及验证

随着中国铁路运行控制系统的高速发展,列控系统行为功能的正确性与安全性成为业内关注的焦点,本文提出一套完整的测试案例与测试序列自动化生成的方法。制定与系统CPN模型、测试序列相关的定义;利用本文提出的全路径覆盖优化算法和序列优选算法生成XML测试序列;以CTCS-3级列控系统下RBC的切换为例,自动生成测试案例与测试序列,并在RBC测试平台上进行验证。结果表明:本文提出的测试生成方法可实现测试的自动化,针对RBC切换场景生成的测试序列重复度降低了75%,完全覆盖《CTCS-3级列控系统功能需求规范》中的相关内容。

一种基于主动轮廓模型的医学图像序列分割算法(英文)

介绍了一种结合live wire算法和活动轮廓模型的医学图像序列的分割方法.通过把live wire算法和图像分割中一般的区域增长方法结合,对传统live wire算法进行了改进,并用改进后的算法对医学图像序列中的单张或多张切片进行交互式地准确分割.然后计算机利用活动轮廓模型自动分割相邻的未分割切片.还通过在活动轮廓模型的边缘点中引入记录已分割物体边缘附近局部区域特征的灰度模型,把已分割切片中的物体与背景的局部区域特征带入相邻的未分割切片中,并用由灰度模型定义的区域相似性代替活动轮廓模型中的外能来引导边缘轮廓收敛到物体的实际边缘.最后介绍了一种基于live wire算法思想的简单的分割结果交互式修复方法.实验结果表明该算法仅需少量用户交互就能快速准确地从医学图像序列中分割出感兴趣的物体,在医学图像分析中具有实用价值.

基于有向图的最小完全覆盖互操作测试序列生成算法

互操作测试过程目的是用尽量少的测试序列数目对目标系统实施测试,而又能检测出尽可能多的错误.采用基于有向图的满足互操作测试的最小完全覆盖准则的测试序列生成算法可以生成更有效的互操作测试集.

一种基于内容表示的图像序列运动分割算法

提出了一种MPEG 4标准所规范的基于内容表示的图像序列运动分割算法。首先进行图像序列二维运动估计并计算位移帧差 ,然后 ,将位移帧差作为将运动物体从静止背景中分离出来的标准进行分割 ;最后对分割结果进行形态滤波。实验结果显示 ,在物体存在整体运动的情况下 ,分割结果表现出了很好的准确度 ,可以成功地提取出图像序列中的运动物体。

多目标分层规划问题的最优均衡宽容值序列算法

对多目标分层规划问题的宽容完全分层序列算法做改进,寻求各层次多目标子问题的最优均衡值和最优均衡解,针对上级优先层次对下级层次的宽容值,求出所有层次按优先级顺序的最优均衡解;给出多目标分层规划问题的最优均衡宽容完全分层序列算法,得到在一定宽容限下所有层次的帕雷托(Pareto)最优解。

在线序列ELM算法及其发展

目的综述在线序列ELM算法及其改进,为相关研究者提供该研究方向的发展历史和最新结果。方法从在线序列ELM的基本思想与基本理论出发,通过分析总结其优点与不足,概括基于不同角度的在线序列ELM算法改进。结果对在线序列ELM算法及其发展进行了全面系统的分析、归纳和总结。结论在线序列ELM算法的主要发展方向可聚焦于:如何建立新的可调整网络结构的在线序列ELM算法,以及如何提高算法稳定性两个方面。

最长公共子序列算法在程序代码相似度度量中的应用

阐述了最长公共子序列算法在程序代码结构相似度度量中的应用,列举了两种计算最优值和一种获取最长公共标识符子序列的算法.根据最优值得到结构相似度值,进而可以查找出结构相似程序对.最后探讨了程序代码相似度的实际应用.

随机变量和非独立区间变量下的可靠性序列迭代算法

针对机械系统中输入变量存在随机变量和区间变量混合的情况,考虑区间变量的非独立性,提出高效混合可靠性分析方法。区间变量使可靠性分析问题变为双层优化问题。为降低双层优化和非独立区间变量对可靠性计算效率的影响,提出了高效序列迭代计算策略,基于椭球模型描述的非独立区间变量,提出将非独立区间变量转换为独立区间变量的方法,并利用二次泰勒近似方法,将区间分析问题转换为易求解的二次规划问题。算例结果表明,所提出的可靠性序列迭代算法具有较高的计算效率和精度;可靠性分析结果受区间变量独立性假设的影响,区间变量独立可导致较保守的可靠性分析结果。

基于遗传算法的多序列比对算法研究

本文使用遗传算法解决多序列比对问题,并进一步研究了各种遗传算子在比对过程中所起的作用,对算法进行了改进。最后实现了一个多序列比对程序,对实验结果进行分析。