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融合时序Sentinel数据多特征优选的南方丘陵区油茶种植区提取
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作者 李恒凯 王洁 +1 位作者 周艳兵 龙北平 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第7期241-251,共11页
油茶作为江西省经济林树种之一,也是江西省特色优势产业,准确获取其空间分布在产量估算、生产管理和政策制定等方面具有重要意义。本研究针对南方多云多雨气候导致光学影像不足,以及丘陵山区地形破碎问题,以江西省宜春市袁州区为研究区... 油茶作为江西省经济林树种之一,也是江西省特色优势产业,准确获取其空间分布在产量估算、生产管理和政策制定等方面具有重要意义。本研究针对南方多云多雨气候导致光学影像不足,以及丘陵山区地形破碎问题,以江西省宜春市袁州区为研究区,采用时序Sentinel系列影像数据和SRTM DEM数据为数据源,构建和优选了光谱特征、植被-水体指数、红边指数、雷达特征、地形特征和纹理特征共125个特征变量,其中,纹理特征采用累计差法(Δf)对比15种不同尺度窗口,计算Sentinel-1和Sentinel-2影像最佳纹理特征。基于ReliefF特征优选算法和随机森林分类算法,设计了8种特征组合方案开展实验,探讨不同特征类型对油茶提取精度的影响。结果表明:利用累计差法计算出的Sentinel-1和Sentinel-2的最佳纹理特征窗口尺寸均为35×35,最佳纹理特征组合为均值(Mean)、方差(Variance)和对比度(Contrast);在光谱特征、植被-水体指数的基础上加入不同特征对油茶进行分类,不同类型特征对油茶提取的有利程度由大到小依次为S2纹理特征、S1纹理特征、地形特征、雷达特征、红边指数,相比于单一光谱和指数特征,纹理特征的加入可大幅度提高分类精度。多特征协同分类结果优于单特征分类结果,基于特征优选的油茶提取精度最高;基于ReliefF算法特征优选后的方案精度最高,总体精度为88.29%,Kappa系数为0.81。本研究利用时序Sentinel系列遥感影像和DEM地形数据,构建了针对多云雨南方丘陵山区的大范围油茶遥感提取方法,可为中国南方丘陵区域油茶资源调查与监测提供参考。 展开更多
关键词 油茶 种植区提取 Sentinel-1 Sentinel-2 特征优选 累计差 RElIEFF算法
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基于高阶幂的单快拍LDACS系统波达方向估计
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作者 王磊 高翔 +1 位作者 胡潇潇 刘海涛 《西北工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第2期362-367,共6页
L波段数字航空通信系统(L band digital aeronautical communication system,LDACS)是未来航空宽带通信重要的基础设施之一,针对LDACS信号容易受到相邻波道大功率测距仪(distance measuring equipment,DME)信号干扰的问题,提出了联合正... L波段数字航空通信系统(L band digital aeronautical communication system,LDACS)是未来航空宽带通信重要的基础设施之一,针对LDACS信号容易受到相邻波道大功率测距仪(distance measuring equipment,DME)信号干扰的问题,提出了联合正交投影干扰抑制与单快拍稀疏分解的波达方向(direction of arrival,DOA)估计方法。通过子空间投影抑制DME干扰,然后使用单快拍数据构建伪协方差矩阵,对伪协方差矩阵求高阶幂,之后进行奇异值分解,并利用约束条件求解稀疏解得到期望信号来向的估计值。所提方法使用高阶伪协方差矩阵降低了噪声影响,仅用单快拍就可以准确估计LDACS信号的入射方向。仿真结果表明,改进单快拍高级幂(improved single snapshot high order power,ISS-HOP)L1-SVD算法的估计精度优于ISS-HOP-MUSIC算法。该方法可以有效抑制DME干扰,提高OFDM接收机性能。 展开更多
关键词 l波段数字航空通信系统 测距仪 波达方向估计 改进单快拍高阶幂算法
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盐湖大气环境下316 L仪表管点蚀深度预测研究
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作者 骆正山 刘月 《中国安全生产科学技术》 CAS CSCD 北大核心 2024年第6期105-110,共6页
为提高316 L仪表管在盐湖大气环境下点蚀深度的预测精度,采用变阶平均弱化缓冲算子、积分背景值和新陈代谢对分数阶累加灰色模型FGM(1,1,r)进行改进,首先通过改进Tent混沌映射、莱维飞行和区间自适应反向学习策略提高黏菌算法(SMA)的寻... 为提高316 L仪表管在盐湖大气环境下点蚀深度的预测精度,采用变阶平均弱化缓冲算子、积分背景值和新陈代谢对分数阶累加灰色模型FGM(1,1,r)进行改进,首先通过改进Tent混沌映射、莱维飞行和区间自适应反向学习策略提高黏菌算法(SMA)的寻优能力和收敛速度,随后利用改进黏菌算法(ISMA)对FGM(1,1,r,ρ)中的参数r和ρ进行寻优,最后构建仪表管ISMA-FGM(1,1,r,ρ)点蚀深度预测模型。研究结果表明:经优化的新模型比原模型误差更小、拟合度更高,在仪表管点蚀深度预测方面具有更好的性能。研究结果可为仪表管道系统的完整性评价和风险预警提供参考。 展开更多
关键词 盐湖大气环境 316 l仪表管 点蚀深度 改进黏菌算法(ISMA) FGM(1 1 r)模型
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基于改进YOLOv5的热轧带钢缺陷检测
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作者 李顺 杨颖 《计算机仿真》 2024年第5期197-203,共7页
针对热轧带钢的缺陷检测,存在目标尺寸过小、特征不清晰和错测漏检等问题,提出了一种基于改进YOLOv5的热轧带钢缺陷检测方法。首先基于K-means++算法在聚合网络上加入了一种超参数锚框算法,提高了锚框的准确率。其次重新设计了新的特征... 针对热轧带钢的缺陷检测,存在目标尺寸过小、特征不清晰和错测漏检等问题,提出了一种基于改进YOLOv5的热轧带钢缺陷检测方法。首先基于K-means++算法在聚合网络上加入了一种超参数锚框算法,提高了锚框的准确率。其次重新设计了新的特征提取模块,增加了检测的尺度并且加入了非线性卷积模块强化了目标缺陷的语义信息。最后针对置信度损失函数,使用较为平滑的相对熵来取代交叉熵,提高了模型收敛时的稳定性。与基准算法的实验结果显示,使用改进YOLOv5的平均检测精度比原版YOLOv5提高了8.2%,泛化能力更强,检测速度更快,错误和漏检率更低。 展开更多
关键词 神经网络 缺陷检测 超参数锚框算法 特征提取模块 相对熵
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基于SSA_(n)-SSA_(l)-LSTM的短期空调负荷预测模型
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作者 任中俊 杨心宇 +2 位作者 周国峰 易检长 何影 《暖通空调》 2024年第7期90-97,共8页
本文提出了一种奇异谱分析(SSA_(n))和麻雀搜索算法(SSA_(l))优化的长短期记忆网络(LSTM)的组合空调负荷预测模型。使用皮尔逊相关系数和主成分分析法对输入特征进行挑选和处理,以消除特征之间的冗余性和相关性。针对空调负荷的波动性... 本文提出了一种奇异谱分析(SSA_(n))和麻雀搜索算法(SSA_(l))优化的长短期记忆网络(LSTM)的组合空调负荷预测模型。使用皮尔逊相关系数和主成分分析法对输入特征进行挑选和处理,以消除特征之间的冗余性和相关性。针对空调负荷的波动性和随机性,采用SSA_(n)将空调负荷分解为多个分量。同时针对LSTM超参数设置的问题,采用SSA_(l)对模型进行优化,使用优化后的LSTM对各个分量进行预测,对预测结果进行重构。利用办公建筑和医疗建筑的空调负荷数据对模型进行了验证和分析。研究发现,与其他模型相比,SSA_(n)-SSA_(l)-LSTM模型表现最好,在预测办公建筑空调负荷时决定系数(R^(2))高达0.996 7,平均绝对百分比误差(MAPE)、平均绝对误差(MAE)和均方根误差(RMSE)分别为0.62%、14.42 kW和18.82 kW,在预测医疗建筑空调负荷时R^(2)高达0.992 7,MAPE、MAE和RMSE分别为0.50%、19.40 kW和25.71 kW。 展开更多
关键词 空调负荷 预测模型 奇异谱分析(SSA_(n)) 麻雀搜索算法(SSA_(l)) 长短期记忆网络(lSTM)
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基于WPSO-BP和L-MBWO的多翼离心风机优化研究
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作者 徐韧 李君宇 +3 位作者 周明 刘林波 张志富 黄其柏 《机电工程》 CAS 北大核心 2024年第10期1833-1843,共11页
针对多翼离心风机气动性能、噪声情况难以同时改进的问题,提出了一种基于变权重粒子群优化算法的反向传播神经网络风机性能预测模型(WPSO-BP),以及一种基于逻辑混沌初始化的多目标白鲸优化算法(L-MBWO),并将二者应用于多翼离心风机的优... 针对多翼离心风机气动性能、噪声情况难以同时改进的问题,提出了一种基于变权重粒子群优化算法的反向传播神经网络风机性能预测模型(WPSO-BP),以及一种基于逻辑混沌初始化的多目标白鲸优化算法(L-MBWO),并将二者应用于多翼离心风机的优化设计中。首先,选取了叶片进出口角、倾斜蜗舌的最大蜗舌半径、叶片切除角度作为设计变量,把风机的全压、效率、声压级作为优化目标;然后,构建了WPSO-BP预测模型,以反映设计变量与优化目标之间的关系,定量分析对比了该模型与BP神经网络预测模型,预测值用于风机的性能优化;接着,将逻辑混沌初始化引入到白鲸优化算法(BWO),基于第三代非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅲ)构建了L-MBWO优化算法;最后,在实验验证仿真可靠的前提下,将提出的预测模型和优化算法应用于风机优化,并对优化效果进行了综合分析。研究结果表明:优化后的风机全压增加了34.79 Pa,效率提高了0.67%,噪声降低了1.73 dB,实现了多个优化目标之间的平衡,有效改善了风机的综合性能,为多翼离心风机的优化设计提供了一种新思路。 展开更多
关键词 多翼离心风机 变权重 基于变权重粒子群优化算法的反向传播神经网络风机性能预测模型 白鲸优化算法 基于逻辑混沌初始化的多目标白鲸优化算法 预测模型 风机全压 风机效率 风机噪声
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稀疏L型阵中基于压缩感知的角度估计方法
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作者 苏龙 谷绍湖 邓桂萍 《太赫兹科学与电子信息学报》 2024年第3期345-352,共8页
利用二级Nested阵来构建稀疏L型阵列,针对此阵列,提出了基于压缩感知的角度估计方法。该方法通过计算接收数据的自相关协方差矩阵并向量化,然后进行重排序和去冗余,得到虚拟阵列的入射角信息。该虚拟阵列的长度远远大于实际物理阵列的长... 利用二级Nested阵来构建稀疏L型阵列,针对此阵列,提出了基于压缩感知的角度估计方法。该方法通过计算接收数据的自相关协方差矩阵并向量化,然后进行重排序和去冗余,得到虚拟阵列的入射角信息。该虚拟阵列的长度远远大于实际物理阵列的长度,因而相比同物理阵元的均匀L型阵,阵列孔径和自由度明显增大。最后利用正交匹配追踪技术对虚拟阵列的l1范数约束问题进行求解,并完成二维角度的配对。计算机仿真表明,所提算法具有更高的信源分辨力,并且在高信噪比、高快拍数、大角度间隔条件下,具有更好的估计性能。 展开更多
关键词 稀疏l型阵 虚拟阵列 压缩感知 正交匹配追踪算法
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阻尼改进抗差L-M匹配下全景图像拼接平滑优化
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作者 薛鸿民 《电子设计工程》 2024年第15期176-179,184,共5页
为了解决大面积视觉全景图像受拼接缝影响,拼接平滑面积较小的问题,提出阻尼改进抗差L-M匹配下全景图像拼接平滑优化方法。阻尼因子改进抗差L-M算法,计算抗差L-M迭代向量;利用改进抗差L-M算法,融合球面投影理论,对特征匹配误差目标函数... 为了解决大面积视觉全景图像受拼接缝影响,拼接平滑面积较小的问题,提出阻尼改进抗差L-M匹配下全景图像拼接平滑优化方法。阻尼因子改进抗差L-M算法,计算抗差L-M迭代向量;利用改进抗差L-M算法,融合球面投影理论,对特征匹配误差目标函数进行优化。融合拉普拉斯算法和高斯滤波金字塔对图像进行分解重构,确定图像拼接缝重叠区域后完成全景图像拼接平滑优化。实验结果表明,所提方法的拼接缝平滑面积能够达到95.8%,解决了拼接平滑面积较小的问题。 展开更多
关键词 抗差l-M算法 全景图像 图像拼接缝 拼接缝消除
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基于L-M算法的铝合金铸造过程界面换热系数的反问题模型
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作者 王一帆 温治 +1 位作者 豆瑞锋 于博 《热加工工艺》 北大核心 2024年第9期122-129,共8页
铝合金铸造过程铸件-铸模之间的界面换热系数的变化非常复杂,且预测非常困难。本文基于L-M(Levenberg-Marquardt)算法建立了铝合金铸造过程传热反问题模型,通过反问题分析获得铝合金铸造过程中铸件-铸模界面换热系数。通过将铸件-铸模... 铝合金铸造过程铸件-铸模之间的界面换热系数的变化非常复杂,且预测非常困难。本文基于L-M(Levenberg-Marquardt)算法建立了铝合金铸造过程传热反问题模型,通过反问题分析获得铝合金铸造过程中铸件-铸模界面换热系数。通过将铸件-铸模界面换热系数反演值与标准值进行比较,验证传热反问题模型的准确性。在此基础上,分析了铸模上测点位置(与铸件-铸模界面距离、相邻测点间距)和温度测量误差对铸件-铸模界面换热系数反演值的影响规律,并给出了最优的测点布置方案和温度测量误差要求。通过铝合金铸造实验,用该反问题模型能求解出铝合金凝固过程中的铸件-铸模界面换热系数。 展开更多
关键词 铸造 反传热模型 lEVENBERg-MARQUARDT算法 界面换热系数 凝固
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供热管网L值平衡控制算法的研究和应用
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作者 丁云 《煤质技术》 2024年第1期41-46,53,共7页
水力失调是供热系统能耗大的主要原因,但现有的比例调节法、补偿调节法和回水温度法等算法仅停留在局部热用户的负荷控制上,并不能完全体现二次网平衡的协同控制要求。提出L值平衡控制理论和算法,将L值定义为结合散热体的供温、回温等... 水力失调是供热系统能耗大的主要原因,但现有的比例调节法、补偿调节法和回水温度法等算法仅停留在局部热用户的负荷控制上,并不能完全体现二次网平衡的协同控制要求。提出L值平衡控制理论和算法,将L值定义为结合散热体的供温、回温等实际过程参数的控制变量,并从L值的特性、L值参数优化等方面简介L值平衡控制算法,阐述基于L值平衡控制算法的二次网平衡,结合项目背景、平衡效果、节能效果进行案例应用分析。结果表明:L值平衡控制理论和算法可用于二次网水力平衡的协同控制,嵌入热用户测控终端以实现对二次网末端的水力和热力的合理调度与分配,实现用热需求和热负荷的协同。二次网L值平衡控制算法简单且有效,所需的过程参数少且获取容易,算法可直接嵌入在热用户调控设备内,具有高度自治性、稳定性、可靠性和普遍适用性。结合室温软测量技术,L值平衡控制算法可实现室温的精准控制、满足二次网平衡所需的全自动控制等功能,并可为现场调试和控制提供指导。 展开更多
关键词 供热管网 l 平衡控制算法 水力平衡 二次网 热负荷 协同控制 节能效果
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带扰动Lévy风险过程的G-S函数 被引量:2
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作者 赵翔华 董华 《高校应用数学学报(A辑)》 CSCD 北大核心 2008年第2期200-206,共7页
通过对带扰动项的Lévy风险过程的研究得到了其罚金折现期望(G-S)函数满足的更新方程,并给出了它的一个无穷级数表达式.
关键词 lévy风险过程 罚金折现期望(g-S)函数 更新方程 laplace指数
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基于人工鱼群与Levenberg-Marquardt混合算法的Jiles-Atherton磁滞模型参数提取 被引量:5
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作者 赵越 李琳 刘任 《华北电力大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2018年第6期21-27,51,共8页
准确高效地提取J-A磁滞模型参数,是利用该模型模拟磁性元件磁滞特性的首要任务。针对现有J-A模型参数提取方法存在的求解精度低且仿真耗时的问题,提出了一种基于人工鱼群算法与L-M算法混合的J-A模型参数辨识方法。首先,根据人工鱼群算... 准确高效地提取J-A磁滞模型参数,是利用该模型模拟磁性元件磁滞特性的首要任务。针对现有J-A模型参数提取方法存在的求解精度低且仿真耗时的问题,提出了一种基于人工鱼群算法与L-M算法混合的J-A模型参数辨识方法。首先,根据人工鱼群算法全局搜索能力强的特点,将其运用于J-A模型参数全局最优解所在区域的定位当中;在满足切换过渡准则后,人工鱼群算法终止迭代并切换至L-M算法;此时,L-M算法利用其局部寻优能力强的优势,将人工鱼群算法提供的最优解作为初始值,快速收敛于全局最优解。仿真及实验结果表明,所提混合算法不仅求解精度较高,同时收敛速度更快。 展开更多
关键词 J-A磁滞模型 参数提取 人工鱼群算法 l-M算法
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低信噪比场景下Link-16系统的联合频偏估计算法 被引量:1
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作者 宁晓燕 罗海玲 +1 位作者 孙志国 刁鸣 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2023年第10期3587-3593,共7页
对于Link-16数据链终端平台在低信噪比(SNR)高动态场景下的多普勒频率偏移问题,该文设计一种新的数据结构,推导了该结构下的克拉默-拉奥下界(CRLB),并在此基础上提出一种联合频域变换与时域自相关运算的分步式频偏估计算法。其基本思想... 对于Link-16数据链终端平台在低信噪比(SNR)高动态场景下的多普勒频率偏移问题,该文设计一种新的数据结构,推导了该结构下的克拉默-拉奥下界(CRLB),并在此基础上提出一种联合频域变换与时域自相关运算的分步式频偏估计算法。其基本思想是,首先对接收信号做自相关处理,然后通过频域变换进行最大值索引,结合修正因子得到多普勒频移的粗估计值,再利用时域的改进L&R算法对接收信号进行细估计,根据两步估计算法得到最终的频偏估计值。算法应用蒙特卡罗实验仿真,仿真结果表明,与传统频偏估计算法相比,该算法的归一化均方误差更接近CRLB,在多普勒频偏为[–20 kHz,20 kHz]时,估计精度可达10^(–5)。在低信噪比环境下,所提算法能达到较为理想的估计效果,适用于Link-16数据链通信。 展开更多
关键词 link-16数据链 克拉默-拉奥下界 自相关处理 改进l&R算法 分步式估计算法
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基于ISS-LCG组合特征点的油菜分枝点云配准方法 被引量:1
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作者 谢忠红 黄一帆 吴崇友 《华南农业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2023年第3期456-463,共8页
[目的]针对传统点云配准方法准确率低、速度慢等问题,以油菜Brassica napus L.分枝点云为研究对象,提出基于ISS-LCG组合特征点的配准方法。[方法]以成熟期油菜角果分枝点云为对象,去除背景噪声后,得到清晰完整的油菜分枝点云;然后通过... [目的]针对传统点云配准方法准确率低、速度慢等问题,以油菜Brassica napus L.分枝点云为研究对象,提出基于ISS-LCG组合特征点的配准方法。[方法]以成熟期油菜角果分枝点云为对象,去除背景噪声后,得到清晰完整的油菜分枝点云;然后通过内部形状描述子(Intrinsic shape signature,ISS)提取油菜分枝点云的特征点,再使用线性同余法(Linear congruential generator,LCG)伪随机选取油菜点云的部分点构成关键点,将特征点和关键点进行融合,构成ISS-LCG组合特征点;通过三维形状上下文特征(3D shape context,3DSC)对组合特征点进行特征描述,最后采用RANSAC+ICP两步点云配准法进行点云配准。[结果]基于ISS-LCG组合特征点的点云配准算法以30°为间隔对点云进行两两配准时,配准效果最佳,配准误差约0.066 mm,配准精度比未采用组合特征点的配准方法提升了50%~70%;配准时间均小于48 s,平均配准时间为8.706 s。[结论]该方法在可控环境内可以实现成熟期油菜植株高精度、高效率的自动配准。 展开更多
关键词 油菜 成熟期 ISS-lCG组合特征点 RANSAC算法 点云配准
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基于Levenberg-Marquardt算法的改进Preisach模型磁特性模拟与验证 被引量:20
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作者 黄雷 包广清 陈俊全 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2020年第18期6006-6014,共9页
由于磁测量数据共享机制尚未建立,磁滞建模所依赖的材料特性大数据库不够完备,因此一种抛开磁滞微观物理本质的唯象建模研究引起了关注。文中首先在Preisach模型的基础上,采用cosh分布函数,为兼顾磁滞功能和数值实现效率,引入Everett函... 由于磁测量数据共享机制尚未建立,磁滞建模所依赖的材料特性大数据库不够完备,因此一种抛开磁滞微观物理本质的唯象建模研究引起了关注。文中首先在Preisach模型的基础上,采用cosh分布函数,为兼顾磁滞功能和数值实现效率,引入Everett函数建立磁滞特性解析表达式。然后将磁滞模型分析结果与电机常用硅钢片50WW600材料测量值之间的均方根误差做为适应度函数,通过Levenberg-Marquardt算法辨识Preisach模型参数。最后将不同工况下磁滞回线实际测量值与磁滞模型计算结果进行对比分析,验证该文模型的准确性和有效性,为电机电器的有限元精细分析奠定了一定理论基础。 展开更多
关键词 磁滞特性 PREISACH模型 分布函数 lEVENBERg-MARQUARDT算法 参数辨识
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基于Levenberg-Marquardt算法的无人机多传感器校正方法研究 被引量:5
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作者 肖舜仁 胡青春 +1 位作者 李妮妮 陈兴彬 《机床与液压》 北大核心 2022年第10期12-18,共7页
四旋翼无人机上搭载的低成本MEMS传感器易受安装、测量、信号传输等误差的影响,导致姿态输出精度不足。为此,提出一种基于Levenberg-Marquardt (L-M)算法的三轴加速度计18个位置和三轴陀螺仪联合校正方法。在考虑传感器误差的基础上,采... 四旋翼无人机上搭载的低成本MEMS传感器易受安装、测量、信号传输等误差的影响,导致姿态输出精度不足。为此,提出一种基于Levenberg-Marquardt (L-M)算法的三轴加速度计18个位置和三轴陀螺仪联合校正方法。在考虑传感器误差的基础上,采集并筛取3种传感器有效的输出数据,利用L-M算法对各传感器误差模型的待求参数进行最优估计。实验结果表明:校正补偿后,加速度计校正指标相比下降了98.96%,陀螺仪校正指标下降了74.33%,磁力计数据模值相比校正前与当地磁场强度差值大幅减小。此校正方法能够实现四旋翼机载MEMS传感器误差的有效补偿,具有良好的工程应用价值。 展开更多
关键词 MEMS传感器 l-M算法 联合校正 最优估计 校正指标
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An improved estimation of distribution algorithm for multi-compartment electric vehicle routing problem 被引量:5
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作者 SHEN Yindong PENG Liwen LI Jingpeng 《Journal of Systems Engineering and Electronics》 SCIE EI CSCD 2021年第2期365-379,共15页
The multi-compartment electric vehicle routing problem(EVRP)with soft time window and multiple charging types(MCEVRP-STW&MCT)is studied,in which electric multi-compartment vehicles that are environmentally friendl... The multi-compartment electric vehicle routing problem(EVRP)with soft time window and multiple charging types(MCEVRP-STW&MCT)is studied,in which electric multi-compartment vehicles that are environmentally friendly but need to be recharged in course of transport process,are employed.A mathematical model for this optimization problem is established with the objective of minimizing the function composed of vehicle cost,distribution cost,time window penalty cost and charging service cost.To solve the problem,an estimation of the distribution algorithm based on Lévy flight(EDA-LF)is proposed to perform a local search at each iteration to prevent the algorithm from falling into local optimum.Experimental results demonstrate that the EDA-LF algorithm can find better solutions and has stronger robustness than the basic EDA algorithm.In addition,when comparing with existing algorithms,the result shows that the EDA-LF can often get better solutions in a relatively short time when solving medium and large-scale instances.Further experiments show that using electric multi-compartment vehicles to deliver incompatible products can produce better results than using traditional fuel vehicles. 展开更多
关键词 multi-compartment vehicle routing problem electric vehicle routing problem(EVRP) soft time window multiple charging type estimation of distribution algorithm(EDA) lévy flight
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A Block Parallel l_0-Norm Penalized Shrinkage and Widely Linear Affine Projection Algorithm for Adaptive Filter 被引量:1
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作者 Youwen Zhang Shuang Xiao +1 位作者 Lu Liu Dajun Sun 《China Communications》 SCIE CSCD 2017年第1期86-97,共12页
To improve the identification capability of AP algorithm in time-varying sparse system, we propose a block parallel l_0-SWL-DCD-AP algorithm in this paper. In the proposed algorithm, we first introduce the l_0-norm co... To improve the identification capability of AP algorithm in time-varying sparse system, we propose a block parallel l_0-SWL-DCD-AP algorithm in this paper. In the proposed algorithm, we first introduce the l_0-norm constraint to promote its application for sparse system. Second, we use the shrinkage denoising method to improve its track ability. Third, we adopt the widely linear processing to take advantage of the non-circular properties of communication signals. Last, to reduce the high computational complexity and make it easy to implemented, we utilize the dichotomous coordinate descent(DCD) iterations and the parallel processing to deal with the tapweight update in the proposed algorithm. To verify the convergence condition of the proposed algorithm, we also analyze its steadystate behavior. Several simulation are done and results show that the proposed algorithm can achieve a faster convergence speed and a lower steady-state misalignment than similar APA-type algorithm. When apply the proposed algorithm in the decision feedback equalizer(DFE), the bite error rate(BER) decreases obviously. 展开更多
关键词 signal processing adaptive algorithm lMS l0-norm shrinkage linear DCD
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Application of the L-M optimized algorithm to predicting blast vibration parameters 被引量:6
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作者 张艺峰 姚道平 +2 位作者 谢志招 杨江峰 叶友权 《地震学报》 CSCD 北大核心 2008年第5期540-544,554,共5页
当前,以振动峰值作为单一爆破振动安全指标的回归经验公式,在国内外爆破工程界得到广泛应用.但由于爆破机理和爆破介质环境复杂,影响因素诸多,很难用一个经验公式把这些因素都考虑进去;再加上回归分析方法固有的局限性(要求数据... 当前,以振动峰值作为单一爆破振动安全指标的回归经验公式,在国内外爆破工程界得到广泛应用.但由于爆破机理和爆破介质环境复杂,影响因素诸多,很难用一个经验公式把这些因素都考虑进去;再加上回归分析方法固有的局限性(要求数据有较好的分布规律和大样本量),经验公式方法进行振动预测的效果不甚理想(李保珍,1997;陈寿如,2001;张继春,2001). 展开更多
关键词 爆破振动 神经网络 l-M算法 预测
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A Semi-Supervised WLAN Indoor Localization Method Based on l1-Graph Algorithm 被引量:1
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作者 Liye Zhang Lin Ma Yubin Xu 《Journal of Harbin Institute of Technology(New Series)》 EI CAS 2015年第4期55-61,共7页
For indoor location estimation based on received signal strength( RSS) in wireless local area networks( WLAN),in order to reduce the influence of noise on the positioning accuracy,a large number of RSS should be colle... For indoor location estimation based on received signal strength( RSS) in wireless local area networks( WLAN),in order to reduce the influence of noise on the positioning accuracy,a large number of RSS should be collected in offline phase. Therefore,collecting training data with positioning information is time consuming which becomes the bottleneck of WLAN indoor localization. In this paper,the traditional semisupervised learning method based on k-NN and ε-NN graph for reducing collection workload of offline phase are analyzed,and the result shows that the k-NN or ε-NN graph are sensitive to data noise,which limit the performance of semi-supervised learning WLAN indoor localization system. Aiming at the above problem,it proposes a l1-graph-algorithm-based semi-supervised learning( LG-SSL) indoor localization method in which the graph is built by l1-norm algorithm. In our system,it firstly labels the unlabeled data using LG-SSL and labeled data to build the Radio Map in offline training phase,and then uses LG-SSL to estimate user's location in online phase. Extensive experimental results show that,benefit from the robustness to noise and sparsity ofl1-graph,LG-SSL exhibits superior performance by effectively reducing the collection workload in offline phase and improving localization accuracy in online phase. 展开更多
关键词 indoor location estimation l1-graph algorithm semi-supervised learning wireless local area networks(WlAN)
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