高性能CNC系统中加工过程算法并行研究

本次是对高性能CNC系统中加工算法的研究,CNC系统中在实时任务工作时引入单CPU、多CPU结构,要把并行的数字控制软件变成高性能CNC系统是一直以来人们广泛关注的一个课题,对于此类问题的探讨也一直在进行,本次研究中剖析了车床CNC系统的加工过程,提出了加工的预处置扼制办法,并给出了操作任务间的并行算法。该算法在计算速率、稳定性等方面优于传统的算法。

闪电分叉过程算法优化的K-means聚类

K-means聚类算法是在数据挖掘和数据分析中一种常用算法,但是其存在依赖初始值和易陷入局部最优值的缺陷,针对这些不足,本文提出一种闪电分叉过程算法优化的K-means聚类,克服聚类算法在初始值选择困难的问题,提高K-means聚类算法的求解精度,降低陷入局部最优的可能性。从UCI数据集中选取6个真实的数据集进行仿真实验,结果表明本文改进后的聚类算法有更好的求解精度和鲁棒性。

多策略改进的闪电连接过程算法及其应用

针对闪电连接过程算法鲁棒性欠佳、个体多样性有限等不足的问题,提出一种多策略改进的闪电连接过程算法.首先,采用透射学习策略和准对立学习策略有效提升初始化实验点个体质量,避免自有随机因子过度影响算法收敛性能;然后,设计实验点自适应动态跟随机制,在提升算法寻优性能的同时兼顾探索开发能力的协调;接着,采用镜像均值替代策略替换当前最优解和种群均值,防止算法因个体同化程度升高造成局部停滞;最后,选取基准测试函数进行智能算法对比寻优实验、改进算法对比寻优实验以及Wilcoxon符号秩检验实验,实验结果表明了所提出改进算法寻优性能的优越性以及改进策略的有效性.通过多策略改进的闪电连接过程算法优化长短时门循环控制单元参数进行变压器故障诊断工程应用实验,进一步验证所提出改进算法的工程实用性.

应用闪电连接过程优化算法反演多阶瑞雷波频散曲线

在瑞雷波勘探中,频散曲线反演是获取地下地层信息的关键,具有多参数、多极值特征。传统的全局优化算法,如粒子群(PSO)算法、遗传算法(GA)等,进行频散曲线反演时存在收敛速度慢、求解精度低等问题。为此,将一种新颖的全局优化算法——闪电连接过程优化(Lightning Attachment Procedure Optimization,LAPO)算法用于频散曲线反演。LAPO算法受自然界中闪电下行先导和上迎先导连接过程的启发所提出,通过模拟自然界中闪电形成过程寻求最优解。该算法全局搜索和局部开发能力都强,无需进行参数调整。使用理论地质模型和实际数据进行测试,结果表明:与PSO算法相比,LAPO算法具有收敛速度快、求解精度高、算法性能稳定的特点;LAPO算法不仅适用于基阶频散曲线反演,而且适用于多阶频散曲线反演,是瑞雷波频散曲线定量解释的有效工具。

基于视觉的无人机飞行过程定位算法研究

为了提升无人机飞行过程中的定位精度,以及使无人机正常飞行于全球定位系统(GPS)信号受到干扰或是失效的环境中,提出了基于机器视觉的无人机飞行过程中的定位算法。首先,基于尺度不变特征转换(SIFT)和KDTree搜索的图像匹配算法以及各坐标系之间的变换关系得到改进的坐标变换算法Trf1和Trf2,算法Trf1可求出目标匹配点的地面坐标,即建立无人机飞行环境地图,算法Trf2可计算出无人机实时位置;然后,在无人机飞行过程中利用算法Trf1和Trf2得出定位算法,并设计实验。实验表明,利用该算法计算出的无人机实时位置误差保持在12 cm的范围内,从而验证了算法的准确性。

一种面向对象程序的过程间切片算法

程序切片是一种程序分析技术 ,它通过把程序减少到只包含与某个特定计算相关的那些语句来分析程序 .过程间切片作为图形可达性问题时 ,需要扩展过程内切片所用的程序依赖图 (PDG)成系统依赖图 (SDG) ,然后利用两阶段图形可达性算法计算比较精确的切片 .目前程序切片技术的研究以面向对象程序切片为主 ,文中讨论了一种适合面向对象程序的分层切片方法 。

一种基于混合Petri网的批过程动态调度算法

针对批处理过程动态调度问题的特点 ,以赋色时间限制混合Petri网为工具 ,建立了批过程动态调度的混合Petri网模型 ,将批过程的调度问题映射为求Petri网中变迁的最优激发序列问题 .在此模型基础上 ,根据动态规划基本原理 ,以资源的终极利用即最短生产周期作为调度目标 ,提出了一种基于赋色时间限制混合网模型求取变迁的最优激发序列的方法 ,并针对实际情况中出现的复杂的中间产品存贮策略 ,讨论了在各存贮策略约束下该模型中时间限制区间的确定方法 ,最后以炼钢 连铸生产系统的过程调度为例 ,对该算法进行了仿真 .多次仿真结果表明 ,当任务和设备的初始时刻或者过程的动态过程发生改变时 ,调度结果各不相同 ,从而验证了该算法的有效性 .

一种适应含弱环网的配电网过程状态估计算法

鉴于配电网的状态估计是配电网自动化的重要组件,基于配电网的特点,提出了过程状态估计算法,采用等效补偿对弱环网解环,然后从树的叶子节点(或叶子节点所在的支路)向上层迭代进行加权最小二乘法的状态估计,将下层的估计值作为伪量测值,应用到上层进行估计,同时利用前推回代的方法进行计算,选取和计算了过程状态估计中的权重,并以修改后的IEEE 14节点系统为例进行了实例验证。结果表明,过程状态估计算法与常规算法相比,速度快、估计结果准确。

基于轨迹聚类种群的遗传过程混成挖掘算法

遗传过程挖掘算法以模型质量引导模型的发现,在挖掘模型的同时不断修正挖掘算法的执行,因此相比于其他挖掘算法,更容易生成高质量的过程模型。但由于其迭代发现的特性,对于大型日志,挖掘效率往往较低且生成模型质量不高。针对以上问题,提出一种基于轨迹聚类种群的遗传过程混成挖掘算法(GMTC)。该算法一方面通过轨迹聚类划分事件日志,简化挖掘环境,再使用归纳挖掘算法对事件日志进行预挖掘,为遗传挖掘算法准备高质初始种群;另一方面优化遗传算子,使用对齐日志得到的模型偏差信息指导突变操作,使得突变操作由随机变为有向,从而有效地提高种群的综合质量,使遗传挖掘算法加快收敛。基于过程日志生成器生成模拟日志、某市政府建筑许可申请过程的真实日志以及6个公开数据集的实验结果表明:基于轨迹聚类种群的遗传过程混成挖掘算法相较于其他挖掘算法不但在挖掘效率方面有较大提升,而且挖掘得到的模型质量也能够达到较高的水平。

基于Spark的并行分布式过程挖掘算法

针对传统的过程发现算法对大规模事件日志挖掘效率低的问题,提出一种利用Spark集群进行加速过程挖掘的方法。该方法主要针对基于日志活动关系的过程挖掘算法,对抽取活动关系阶段进行加速。通过并行分布式抽取活动关系,将事件日志转化为活动关系矩阵。然后利用关系矩阵,按算法原本的后续步骤,挖掘出过程模型。利用Spark实现分布式α-Mine算法和分布式Flexible Heuristic Miner算法,结果表明:所提方法在时间消耗上优于目前最好的算法,挖掘效率明显提升。

基于ID3算法的员工满意度分析过程研究

基于ID3决策树算法,提出了企业员工满意度的分析步骤,对影响企业员工满意度的薪酬福利、工作岗位、工作环境、组织机构、职业发展等方面进行了分类,得到其决策树,提炼出产生式规则集,并用实例进行计算分析,提出了提高满意度的对策。

基于径向基过程神经元网络的锂电池SOC算法

提出基于径向基过程神经元网络算法计算锂电池的SOC,该方法应用的是梯度下降模式。介绍径向基过程神经元网络的推导,将电压、电流和温度的时间动态数据序列作为网络的输入,以实测采样数据作为样本,组建网络模型,并与安时积分法进行对比实验。

"算法设计过程"的教学设计及反思

"算法设计与分析"是计算机相关专业的核心主干课程."算法设计过程"是"算法设计与分析"课程中的一个重要知识点.算法设计过程内容的掌握程度和应用水平,对课程后续章节的学习效果有直接影响.本文对"算法设计过程"的教学环节进行设计,阐述多种教学方法在教学过程中的运用形式和技巧.课程教学目标是让学生通过学习掌握算法设计的4个基本步骤,培养学生分析问题、寻找数量关系、通过符号化过程建立数学模型和编写计算机程序的能力.

改进的Delaunay三角网渐次插入生成算法

提出一种改进的Delaunay三角网渐次插入生成算法。在边界初始化阶段,无须对插入点进行排序,只须按链表顺序插入,在LOP算法中,因交换对角线而产生的新三角形只须遵循Delaunay三角化原则由里向外更新邻接三角形。实验结果表明,改进的算法能提高效率,加快Delaunay三角网的构建速度。

一种抄纸过程的DCS

设计了一套经济实用的抄纸过程分布式控制系统 (亦称DCS)。它由浓度控制、气垫式流浆箱串级控制、定量水分控制等子系统组成。文中新推导出的具有分数时滞的Dahlin控制算法具有良好的抗干扰性及鲁棒性。系统克服了因国产水分仪的性能缺陷而造成的瓶颈 ,成功地实现了抄纸过程自动控制系统的国产化。本控制系统已投入运行 ,明显提高了纸张质量。

一种水下机器人运动的过程神经元控制

过程神经网络是传统神经网络的拓展,增加了一个对于时间的聚合算子,从而更好地模拟了生物神经元的信息处理机制.这是由于水下机器人运动控制系统的输入、输出均是随时间连续变化的过程量.结合S函数和预先规划思想,建立水下机器人过程神经元的运动控制模型.仿真试验证明,该新型控制模型,对于水下机器人的运动非线性控制器具有设计简单、响应速度快、超调小、鲁棒性好等优点。

基于过程挖掘的临床路径Petri网建模

提出基于统计α算法的临床路径Petri网模型,将Petri网和基于统计α算法的过程挖掘算法集成,从事件日志中挖掘重要信息,获得完善的诊疗流程,并在此基础上建立Petri网模型,有效实现诊疗流程的优化和改进.通过仿真数据试验,验证了本文提出的统计α算法相较于经典α算法在准确度和运行时间上有着较大的优势.并将模型运用到临床路径真实数据上,证明了模型的有效性和准确性.

基于DCS的DFPA生产线裂解环节的过程控制研究

对中小型化工企业生产二氟甲基吡唑羧酸(DFPA)生产过程进行研究,采用DCS控制系统对DFPA生产过程进行了改造,设计了单回路控制、串级控制等过程控制算法,完成了该生产线的自动化改造。现场实际运行证明,DCS控制系统使控制过程更为稳定、可靠,在提高了中小型化工企业的经济效益的同时,也提高化工企业的生产安全水平。

计算思维理念下小学信息科技教育方法探析

信息科技教育在培养小学生的计算思维能力方面扮演着关键角色。通过研究当前小学信息科技教育的情况,本文探讨了如何通过教学方法、实践活动和教学设计来强化小学生对计算思维的理解。重点在于如何通过这些教学策略,提高小学生的系统思考、创新能力和逻辑推理,进而提升他们的计算机技能。这样的教育不仅能够增强小学生在信息技术环境中的分析和推理能力,还能有效地帮助他们形成和发展计算思维的基本理念。

基于动态工作流网的工作流过程挖掘

挖掘和描述过程日志中的动态信息可以提高工作流过程建模的效率和效果。为此,在工作流网的基础上提出了动态工作流网,进行了合理性分析,并给出了基于此概念的过程挖掘算法。原型系统的实验结果表明,该算法是有效的。