Improving Adaptive Learning Rate of BP Neural Network for the Modelling of 3D Woven Composites Using the Golden Section Law

Focused on various BP algorithms with variable learning rate based on network system error gradient, a modified learning strategy for training non-linear network models is developed with both the incremental and the decremental factors of network learning rate being adjusted adaptively and dynamically. The golden section law is put forward to build a relationship between the network training parameters, and a series of data from an existing model is used to train and test the network parameters. By means of the evaluation of network performance in respect to convergent speed and predicting precision, the effectiveness of the proposed learning strategy can be illustrated.

固态断路器多IGBT串联混合均压电路设计

固态断路器需多IGBT串联切断短路故障电流,针对多IGBT存在电压分配不均、局部电压过高、损耗大等问题,提出一种混合式均压控制电路拓扑结构。分析固态断路器多IGBT均压影响因素,研究均压拓扑性能。优化缓冲电路结构,改进充放电型缓冲电路,减小损耗;引入双阈值钳位控制电路,改善IGBT过电压;提出被动均压与辅助反馈主动均压结合的混合均压控制策略,加快响应速度,实现均压动态自适应调节。制作样机,进行固态断路器设计拓扑和控制的仿真及实验验证,结果表明:混合式均压控制电路可减小IGBT电路超调量,具备更强的抑制过电压能力,提升响应速度。

ACCQPSO:一种改进的量子粒子群优化算法及其应用

针对量子粒子群优化算法前期易陷入局部极值点、后期寻优精度不高等问题,文章提出一种自适应交叉算子的混沌量子粒子群优化算法,并将其应用于BP神经网络超参数寻优。首先,利用Logistics映射初始种群为混沌序列进行最优解搜索,增强初始种群的随机性与遍历性,提高算法寻优能力;然后,通过纵向交叉操作进行种群中个体的信息交换,并引入自适应交叉概率公式,增加种群多样性,提高算法的寻优精度;最后,在实验中,一方面,选取8个函数在高低两个维度进行验证,同时进行Wilcoxon秩和检验分析以及消融实验,验证该算法相较其他算法的有效性;另一方面,通过算法优化BP神经网络应用到网络安全态势预测任务中,实验结果表明该算法收敛速度相较于对比算法有大幅度提升。

OpenCPU无磁智能水表低功耗设计

近几年全球缺芯,OpenCPU的方案设计可以替智能水表产品减少一颗MCU开销,低成本的同时,更低功耗性能也成为水表行业的迫切需求。该文在这种“单芯”架构的基础上,对两个方面进行低功耗设计,一方面对无磁计量算法进行采样频率自适应调整策略,另一方面结合深度睡眠模式下的快速恢复机制处理秒级别类型的中断事件,规避了水表工作模式下额外的功耗开销。经试验检测,OpenCPU无磁智能水表在工作模式下比传统无磁智能水表的平均功耗降低了10μA左右,从而延长了智能水表的使用寿命,在低功耗的电子行业中有一定的借鉴作用。

一种主动自适应管道机器人的设计

为了减少人工检修管道造成的安全事故,设计了一种主动自适应管径变化的管道机器人,机器人驱动方式选择电动机驱动,变径机构选择丝杆螺母副式变径,通过对压力传感器检测到的管道内壁对车轮施加压力的大小与预设的管道机器人在管道内平稳行走时车轮受到的压力进行比较,改变丝杆螺母副的移动副前进和后退,来实现对管道机器人整体直径大小的控制。

基于惯性权重调整的果蝇优化算法在WSN中的应用

目的:针对无线传感器网络随机部署节点的区域覆盖和传感器节点能量消耗问题,提出一种基于惯性权重余弦自适应调整策略的改进果蝇优化算法。方法:该算法在果蝇优化算法基础上,通过引入惯性权重的学习因子调整策略,在线调整算法的搜索步长。结果:增强了果蝇个体的自适应性及全局搜索能力,从而实现全局最优。结论:仿真实验表明,提出的改进果蝇优化算法不仅提高了收敛速度和全局搜索能力,还显著提升了WSN的覆盖率。

无人机锥形编队纯方位无源定位的研究

无人机编队飞行时应减少电磁波信号,采用纯方位无源定位来调整位置以保持队形,这是提升飞行效果的主流做法。文中首先基于同心圆几何模型,实现了锥形编队中无人机的位置判断。然后通过设计自适应调整方案,对位置有偏差的无人机进行调整。最后利用蒙特卡洛法进行了仿真模拟实验,验证了模型的有效性。除无人机外,其他采用纯方位无源定位的锥形编队也同样适用此模型和算法。

多策略人工兔算法优化粒子滤波的SLAM精度研究

针对传统粒子滤波算法(particle filter,PF)重采样导致粒子贫乏,以及需增加粒子数提高估计精度的问题,提出一种基于多策略人工兔算法优化的粒子重组滤波算法。引入中垂线算法提高人工兔算法收敛速度,通过其觅食与隐藏机制,使得最优粒子引导粒子集向高似然区域移动,以此提高估计精度;实时计算最优粒子附近的粒子密度,当密度大于设置的阈值时,自适应调整迭代次数,当大于最大密度值时,引入自扰动策略避免陷入局部最优以及增加样本多样性;重采样阶段,将筛选后保留的粒子与剩余粒子重新组合成新的粒子,以此增加粒子多样性。通过仿真检验改进算法在SLAM中的性能,结果表明:该算法与其他3种算法相比,位姿与路标估计精度更高,鲁棒性更佳。

自适应变异麻雀搜索优化算法

针对麻雀搜索算法前期易陷入局部极值点、后期寻优精度不高等问题,提出一种自适应变异麻雀搜索算法(AMSSA)。先通过猫映射混沌序列初始化种群,增强初始种群的随机性、遍历性,提高算法的全局搜索能力;再引入柯西变异和Tent混沌扰动,拓展局部搜索能力,使陷入局部极值点的个体跳出限制继续搜索;最后,提出探索者-跟随者数量自适应调整策略,利用各阶段探索者和跟随者数量的改变增强算法前期的全局搜索能力和后期的局部深度挖掘能力,提高算法的寻优精度。选取16个基准函数和Wilcoxon检验进行验证,实验结果表明:所提算法与其他算法相比,寻优精度、收敛速度和稳定性都取得较大提升。

基于VGSM-LADRC的储能-火电协同调频控制策略

随着风电大规模并网,其波动性和不确定性严重影响电网频率的稳定,充分利用调频资源对于提升电网的支撑能力至关重要。因此,提出一种可变增益滑模线性自抗扰控制器(VGSMLADRC)的储能-火电协同调频控制策略。在协同储能和火电出力方面,以机组出力变化范围和旋转备用容量为约束,根据电网频率偏差实现了二者出力的自适应调整;在火电机组出力控制方面,提出VGSM-LADRC根据电网频率偏差来控制其出力深度。负荷扰动仿真结果表明,所提策略相比于储能辅助调频策略对调频资源利用更充分,且VGSM-LADRC实现了更优的火电机组出力控制,使得电网频率偏差有效减小。

多障碍场景下改进RRT算法路径规划

针对传统快速搜索随机树RRT算法在多障碍场景下盲目搜索、不易收敛、采样成功率低、生成路径波折的问题,提出一种改进RRT算法。改进算法包含自适应目标偏向策略、区域采样调整策略、贝塞尔曲线平滑处理三部分。在MATLAB平台进行对比实验,对比实验使用7张地图,分为较少障碍的一般场景和通道类复杂场景。实验结果表明,改进RRT算法相较原算法和其它两种目标驱动算法在运行时间、搜索次数、采样成功率三方面均有大幅提升,二阶贝塞尔曲线使生成路径平滑。实验结果验证了提出策略和方法的正确性和可行性。

基于ISSA-ELM模型的含腐蚀缺陷管道失效压力预测

针对长输管道在服役期间因腐蚀缺陷发展而产生的管道失效问题,建立了基于优化极限学习机(ELM)的腐蚀管道失效压力预测模型。采用改进的麻雀搜索算法(ISSA)对ELM模型初始参数进行寻优,通过引入基于Logistic模型的自适应因子对安全值进行动态控制,避免SSA算法的早熟收敛;提出发现者-加入者自适应调整策略,增强算法后期的局部深度挖掘能力;改进发现者位置更新计算方法,提高算法的精度,有效避免了初始参数的随机性对模型预测精度和稳定性的影响。以61组含腐蚀缺陷管道爆破实验数据为例,利用ISSA-ELM模型进行仿真计算。结果表明:ISSA-ELM模型预测结果平均绝对百分比误差为1.66%,决定系数为0.9967,均优于其对比模型的预测结果。使用ISSA-ELM模型作为含腐蚀缺陷管道失效压力预测工具具有较高的预测精度和稳定性,能为管道检维修提供支持。

语言哲学视域下英语翻译思维的适应性

在英语翻译实践过程中,思维适应性的调试对于翻译结果而言有着非常大的影响。如若单纯做到“达”,则译者可以在一定程度上忽略思维适应性的调试,因为即便如此也能够将原文的意义、信息等进行有效传达。但翻译并不是如此简单的过程,其更需要“雅”与“信”,要保证译文具备一定的美感并符合目标语言的表达习惯、文化形态、价值取向等,唯有如此译者的翻译工作才算是圆满完成。而要想做到这一切,选择语言哲学视域下的思维适应性调试方式可以有效应对。

模拟喀斯特生境条件下干旱胁迫对青冈栎苗木的影响

为了研究喀斯特"双层"地质结构对植物的影响,以及在干旱环境下,喀斯特地区植物的生理变化与适应策略,建立"土壤层-岩石(石灰岩)层-岩溶水层"水分供应分层模拟柱,对‘土壤层’设置不同水分梯度,种植青冈栎(Cyclobalanopsis glauca)苗木进行干旱胁迫试验,测定青冈栎的叶面积、比叶面积、生物量、渗透调节物质含量、相对叶绿素含量。结果表明:在模拟柱‘岩溶水层’加水条件下,植物根系能下扎至‘岩溶水层’,‘土壤层’干旱胁迫对青冈栎的生理变化没有产生影响;在‘岩溶水层’无水条件下,青冈栎生理变化受‘土壤层’干旱胁迫影响显著,‘土壤层’水分含量越低,青冈栎的叶面积、生物量、叶绿素含量、叶片相对含水量越小,青冈栎干鲜比、根冠比、可溶性糖、丙二醛和脯氨酸含量越高。青冈栎幼苗利用岩溶水层水分是适应喀斯特干旱环境的重要策略。

自适应调节下垂系数的微电网控制策略

针对采用传统下垂控制的分布式电源在孤岛运行时受负荷变化影响使其频率偏离额定值或电压幅值偏移较大,在并网运行时因配电网受到干扰后电压或频率出现波动致使输出功率不能保持恒定的缺陷,设计了一种能实现孤岛频率无静差、孤岛电压幅值小偏移量和并网恒功率输出的自适应调节下垂系数的控制器。同时,基于该下垂控制器的特点,提出了一种改进的微电网综合控制策略,即多重主从控制策略,以克服基于V/f的主从微电网系统控制和基于V/f的多主微电网系统控制中存在的不足。通过MATLAB/Simulink仿真平台验证了控制器和多重主从控制策略的有效性和可行性。

制造云服务组合异常自适应调整方法

为解决云制造环境下服务组合过程中出现的异常问题,提出了一种制造云服务组合异常自适应调整方法。通过建立异常处理模型对异常信息进行捕获、分类和抽象,并给出了一系列相应的异常调整策略,利用异常处理评测机制和异常自适应调整算法,实现服务组合对异常情况的自适应调整。实验结果表明,该方法能有效地解决异常问题,提高制造云服务组合的柔性。

多策略自适应共生生物搜索算法

针对共生生物搜索算法搜索速度慢、收敛精度不高且易早熟的缺点,提出了一种多策略自适应改进算法。首先,根据适应度将种群分为3个群体,每个群体采用不同的搜索策略以实现不同功能。其次,提出了一种基于实时信息反馈的的混合搜索策略,使其搜索策略实现自适应调整。最后,对超边界个体进行变异操作,以增加种群多样性。对14个标准测试函数的仿真测试表明改进算法全局优化能力更强,具有更好的搜索速度和收敛精度。

基于动态自适应策略的改进差分进化算法

针对差分进化算法处理复杂优化问题时存在后期收敛速度变慢、收敛精度不高和参数设置困难的问题,提出了一种基于动态自适应策略的改进差分进化算法(dn-DADE)。首先,新的变异策略DE/current-to-dnbest/1利用当前种群中的精英解引导有效的搜索方向来动态调整可选的精英解,使其在进化后期趋于全局最优解。其次,分别设计了缩放因子和交叉因子的自适应更新策略,使两者在搜索的不同阶段自适应变化,以弥补差分进化算法对参数敏感的不足,进一步提高算法的稳定性和鲁棒性。对14个benchmark函数进行了测试并与多种先进DE改进算法进行了比较,结果显示,dn-DADE算法具有较高的求解精度,收敛速度快,寻优性能显著。

基于模糊免疫策略的机场航班延误自适应实时预测方法

为了对航班实时延误情况做出准确的预测,在生物免疫检测的基础上,借鉴模糊隶属度的思想,提出了模糊免疫预测方法。给出了自体/非自体、抗体/抗原的定义以及抗体对延误航班集合的隶属度函数。在预测过程中,实时监测外界环境变化,自适应调整λ-截集,选取符合当前置信度的检测器,克服了基于确定性模型的局限性。对国内某大型机场做仿真实验表明,该方法比简单使用生物免疫方法更具适应性,能较准确地预测全天各个时段航班的延误数量。

基于自适应模糊滑模变结构的采煤机自动调高控制策略

针对采煤机自动调高和采煤工作面无人化存在的问题,提出了基于电液位置伺服系统的自适应模糊滑模变结构控制系统。分析了采煤机自动调高的依据条件,建立了采煤机调高系统的数学模型,得到了采煤机调高系统的控制变量。采用自适应模糊滑模变结构控制策略,设计了采煤机自动调高控制器,并分析了其稳定性。利用MATLAB对采煤机调高控制器进行了仿真,仿真结果表明,采用自适应模糊滑模变结构的控制系统可以实现采煤机截割预定轨迹的准确跟踪,相对于PID控制技术,其跟踪误差较小,控制效果较理想。