Measuring Musical Rhythm Similarity: Further Experiments with the Many-to-Many Minimum-Weight Matching Distance

Musical rhythms are represented as sequences of symbols. The sequences may be composed of binary symbols denoting either silent or monophonic sounded pulses, or ternary symbols denoting silent pulses and two types of sounded pulses made up of low-pitched (dum) and high-pitched (tak) sounds. Experiments are described that compare the effectiveness of the many-to-many minimum-weight matching between two sequences to serve as a measure of similarity that correlates well with human judgements of rhythm similarity. This measure is also compared to the often used edit distance and to the one-to-one minimum-weight matching. New results are reported from experiments performed with three widely different datasets of real- world and artificially generated musical rhythms (including Afro-Cuban rhythms), and compared with results previously reported with a dataset of Middle Eastern dum-tak rhythms.

基于加权最小绝对值状态估计的有源配电网拓扑辨识方法

在配电系统状态估计中,一方面众多网络设备难以完全监控导致量测数据不足,另一方面,频繁的拓扑切换亟须开发高效的算法。因此,提出了一种配电网拓扑辨识的加权最小绝对值状态估计方法。首先,对传统基于线性规划的加权最小绝对值状态估计方法进行改进,以提高计算效率;其次,在重新制定的加权最小绝对值状态估计方法中加入补充变量和约束,以适应拓扑辨识问题,形成了一个基于混合整数线性规划的加权最小绝对值状态估计方法;最后,4个算例系统的仿真结果验证了所提方法在不同数量的实时测量、高伪测量误差、被坏数据破坏的测量以及未知支路状态场景下的优异性能。

基于综合赋权与云熵优化的园区综合能源系统评价

综合能源系统(integrated energy system,IES)作为能源转型中的重要环节已得到越来越多国家的广泛关注。构建一套匹配中国国情的综合能源系统评价体系和评价方法不仅能够为综合能源系统规划后评价打下基础,以此对规划方案进行优劣排序;还能够提高综合能源系统项目的管理水平,在制定统一、完整的综合能源系统综合评价标准时提供参考。为此,首先结合园区IES基本特征以及运行特性,构建包含经济性、可靠性、环保性以及智能友好性4个方面的综合评价指标体系;然后为解决IES在运行中的不确定性问题,对基于传统云物元模型的综合评价体系提出云熵优化,即考虑不同评价者对模糊性的可接受程度;为解决单一赋权方法可能导致的评价结果过于主观或过于客观的问题,选择基于最小鉴别信息原理将决策实验室法与熵权法相结合的综合赋权法,并采用变权法进一步完善综合评价指标;最后通过算例分析,验证所提综合评价体系的科学正确性。

基于组合赋权与灰云模型的综合能源系统需求响应效益评价

考虑到当前综合能源系统研究缺乏完善的需求响应量化评估方案,难以在优化运行层面综合评估需求响应效益这一问题,提出了一种基于改进AHP群决策—CRITIC组合赋权与灰云模型的综合能源系统需求响应效益评价方法。首先,从综合能效性、社会经济性和需求侧互动性三个维度构建了需求响应效益评价指标体系。其次,采用一致性和权重拟合性更优的指数标度法构造判断矩阵,降低赋值误差,并通过AHP群决策法确定主观权重,从而削弱主观极值偏差对权重的影响;在由CRITIC法确定客观权重后,基于最小欧氏距离建立组合权重模型,并通过非线性规划求取最优组合权重;针对评价等级信息的模糊性与隶属等级的随机性,采用正态灰云白化权模型确定指标分类等级与场景评分。最后,以北方某综合能源系统为例,根据用户参与需求响应方式设置了4种运行场景,分析了不同需求响应对系统运行的影响与作用,算例结果表明所提指标体系与评价方法科学有效。

基于最小权和模板匹配的Oracle线路优化

优化量子线路对于提高量子算法的计算效率和降低资源成本至关重要,特别是在布尔函数构建的Oracle线路中。该优化过程分为两个关键阶段,第一个阶段基于最小权匹配算法对Oracle线路相同受控点的MCT门进行重排序,最小化生成线路的门数;第二个阶段利用模板匹配的方式进一步降低线路的门数和代价。实验结果表明,相较于优化工具RCViewer^(+),在4~10位量子比特数下, Deutsch-Jozsa算法下的Oracle线路门数降低了约48.3%,代价减少了约64.5%;Grover算法下的Oracle线路门数降低了约25.0%,代价减少了约18.2%。

基于最小权覆盖的医药电商配送中心选址及区域覆盖优化研究

配送中心选址及区域划分是物流配送过程中的关键环节,直接决定了配送时效及配送成本,在当今电子商务领域显得尤为重要。本文针对国内医药电商企业,提出了一种考虑药品配送时效的配送中心选址策略;随后建立该问题的整数规划模型,采用最小权顶点覆盖方法描述问题,并通过优先队列分支限界算法对此模型进行求解,得出最优选址结果;最后按最小运费原则将被重复覆盖区域进行再划分,得到配送中心选址及区域划分最终方案。本文基于上述策略为国内某头部医药电商企业提供了两种选址方案:保留企业原有配送中心并确定新配送中心选址点(改进选址方案)和从企业所有需求节点中重新为配送中心选址(重选址方案),并使用企业真实销量和物流数据进行算例分析。

RLDEAO优化的空气质量数据聚类分析

对空气质量数据进行聚类,传统聚类方法因受初始点的影响,存在随机性高、聚类精度低以及多个中心点出现在同一簇中的问题,为此提出了一种反向学习差分进化天鹰优化器(RLDEAO)优化的K-means互补迭代空气质量数据聚类方法。天鹰优化器(aquila optimizer,AO)算法具有很强的探索能力,不易受初始点的影响且更易实现,但易陷入局部最优。基于自适应逐维小孔成像反向学习策略、停滞扰动结合莱维飞行策略以及生物进化策略等改进思想,对AO算法进行了改进,有效提高了搜索性能,避免了局部最优;在求取聚类中心点时,设计了一种加权最大最小距离积法(weighted maximum minimum distance product,WMMP),能反映各特征的重要性,对改进聚类结果作用良好;将RLDEAO与WMMP相结合优化K-means互补迭代,提高了搜索速率和搜索精度。通过在多个数据集上的聚类测试,发现RLDEAO-KMC算法的收敛精度和聚类效果较AO-KMC、FCM、KMC、KMC++算法更优。可知,RLDEAO-KMC算法可以更高效地对空气质量数据进行聚类分析,有针对性地做出预测和应对。

面向地铁施工环境的残差加权定位算法

在地铁施工环境中,进行地下室内定位,非视距误差是影响位置估计稳定性与准确性的一个重要因素。目前已经出现一些技术可以消除一定的非视距误差,但往往都需要关于非视距信道条件的先验信息。提出一种改进的残差加权位置估计算法(Developed residual weighting algorithm,D-rwgh),该算法基于最小残差原则,通过前一轮的计算不断剔除产生误差最大的基站,然后将不同基站数对应的位置估计进行残差加权,加权结果即为最终的定位结果。实验结果表明,该算法无需信道的先验信息,且在非视距传播环境下具有较好的定位精度。

线性学术评价中权重扭曲危害、成因及对策研究——最小均值指标权重修正法

[目的/意义]在线性学术评价中,普遍存在初始权重与实际权重不一致问题。[方法/过程]文章以学术期刊评价为例,在对其产生机制进行理论分析的基础上,研究了其危害,并对现有的几种解决方法的不足进行了剖析,提出一种新的最小均值指标权重修正法,并进行了实证检验。[结果/结论]研究结果表明:最小均值指标权重修正法可以彻底解决自然权重问题;要重视自然权重问题对学术评价科学带来的影响;最小均值指标权重修正法也适用于所有的线性评价。

含未知输入非线性系统的扩展平方根容积卡尔曼滤波算法

针对工程实际应用中存在的未知输入会导致经典的非线性滤波器状态估计精度下降甚至滤波发散的问题,提出了一种基于最小方差无偏估计(minimum variance unbiased estimation,MVUE)准则的扩展平方根容积卡尔曼滤波(extended square-root cubature Kalman filter,ESRCKF)算法。首先,结合上一时刻未知输入估计值对状态一步预测值进行修正,得到含未知输入条件下的状态预测值。其次,设计新息并采用加权最小二乘(weighted least squares,WLS)法获取当前时刻未知输入的无偏估计。最后,通过最小化协方差矩阵的迹,同时采用拉格朗日乘子法和舒尔补引理得到系统状态的最小方差无偏估计。仿真结果表明,相比于现有的非线性滤波算法,ESRCKF算法提高了在处理含未知输入非线性系统时的状态估计精度,并能同时实现系统状态和未知输入的最优估计,验证了该算法的有效性。

STAR-RIS辅助ISAC系统波束赋形优化方法

本文提出了将通信感知一体化(Integrated Sensing and Communication,ISAC)系统与同时透射和反射可重构智能表面(Simultaneously Transmitting and Reflecting Reconfigurable Intelligent Surfaces,STAR-RIS)相结合的系统模型,解决了传统可重构智能表面RIS不能实现全空间通信与感知的问题;同时考虑在STAR-RIS上安装低成本的专用传感器以实现ISAC系统在STAR-RIS上执行目标感知的一种新颖有源架构,解决了雷达感知的严重路径损耗问题.本文旨在联合优化ISAC基站处的波束赋形和STAR-RIS的无源波束赋形,以最大化通信用户的加权和速率(Weighted Sum Rate,WSR),同时保证感知性能的最低信噪比(signal-to-noise ratio,SNR).为了解决该复杂非凸优化问题,交替优化基站波束赋形及STAR-RIS无源波束赋形.针对所提的满足雷达感知SNR最低要求下最大化WSR问题,基站处波束赋形的优化子问题等价为加权最小均方误差(Weighted Minimum Mean Square Error,WMMSE)问题,STAR-RIS处无源波束赋形优化子问题等价为分式规划(Fractional Programming,FP)问题.进一步,分别将优化的非凸子问题转化为二次约束二次规划(Quadratic Constraint Quadratic Programming,QCQP),并使用半正定松弛(Semidefinite Relaxation,SDR)技术将它们分别转化为凸的半正定规划(Semidefinite Programming,SDP)子问题进行迭代求解.仿真结果验证了所采用新型STAR-RIS辅助ISAC方案的优点和所提算法在提高WSR性能上的有效性.

规模化屋顶光伏接入配电网的建设决策

围绕规模化屋顶光伏的选优建设问题,提出一种规模化屋顶光伏建设方案的综合评价方法。基于屋顶光伏建设的相关方分析,从供电影响侧、环保侧、经济侧、市场侧角度构建一套适用于屋顶光伏建设决策的综合评价指标体系,供电影响侧考虑并网运行质量与匹配度,环保侧体现绿色低碳效益,经济侧关注投资建设效益,市场侧反映应用参与度与接受度;采用层次分析-G1结合赋权法、改进的基于指标相关性的指标权重确定法分别求解指标主、客观权重,并通过改进的最小偏差组合赋权模型确定指标综合权重,采用优劣解距离法完成方案的评价与决策。算例仿真结果验证了所提方法的有效性。

顾及起算点误差的区域参考框架约束方法研究

利用Helmert转换模型,首先对起算点先验坐标可能存在的粗差进行探测并剔除,其次依据剩余起算点坐标的相似变换构建最小约束条件,最后实现整网坐标框架的确定。选取中国境内及周边IGS站和陆态网GNSS基准站单周观测数据,采用IGS站ITRF2014坐标分别构建参数加权约束、最小约束、顾及IGS站先验坐标误差的Helmert模型约束,然后利用不同的基准约束平差方法获取整网坐标成果。实验结果表明,利用Helmert模型能有效削弱起算点坐标粗差对网形扭曲的影响,在一定程度上可提高区域参考框架的精度和可靠性。

基于边权的最小权重3路顶点覆盖算法

城际仓储选址通常可以转化为顶点覆盖问题,顶点覆盖问题是一种经典的NP难问题。针对最小权重3路顶点覆盖问题,设计了基于边权和顶点度的贪心策略,构建了1个两阶段的最小权重3路顶点覆盖算法。通过与2种较优的最小权重3路顶点覆盖算法进行对比实验分析可知,本文提出的算法在城际物流仓储选址问题中具有较好的效果,最小权重和分别减少了3.34和1.13个百分点。

基于SDW-MMSE的广义特征值稳健波束形成方法

最大输出信噪比(Signal-to-noise ratio,SNR)准则下,广义特征值(Generalized eigenvalue,GEV)波束形成存在复系数难以控制的问题,在复杂的声学环境中容易导致输出信号严重失真。针对复系数估计问题,本文提出一种基于最小均方误差(Minimum mean square error,MMSE)的复系数估计方法,并通过引入语音失真权重因子(Speech distortion weight,SDW),调节降噪效果和语音失真之间的权重关系,进而提出了基于SDW-MMSE的广义特征值稳健波束形成方法。通过最大似然法估计目标信号和噪音信号的功率谱,进而求解主广义特征向量。进一步基于SDW-MMSE估计复系数,将复系数与主广义特征向量相结合,从而得到基于SDW-MMSE的广义特征值稳健波束形成滤波向量。仿真实验结果表明,本文提出的波束形成方法可有效消除相干噪声和非相干噪声,具有输出信噪比高、语音失真少等稳健性能。

顾及距离的最小叉熵克里金负权系数改正

针对克里金法在解算权系数时存在负值现象的问题,提出一种基于克里金负权系数改正的克里金改进方法。该方法考虑到参考点间的空间相关性和结构性,首先通过距离加权解算出主观权系数,然后通过叉熵最小化解算出客观权系数,最后结合主、客观权系数得到改正权系数。用日喀则市、上饶市和长春市三块实验区域内的格网高程数据对本文方法进行有效性验证。结果表明:该方法消除了负权系数,权系数的大小与参考点的点位相适应。在实验区域内本文方法的插值精度和成图效果优于克里金法和反距离加权法,平均绝对误差分别可达到0.1161m,0.4893m和0.0132m。因此,研究方法可为插值权系数的改正提供有益参考。

基于图注意力网络的无线信道功率资源优化分配

为更好地优化无线自组织网络中的节点发射功率,进一步提升网络总体吞吐量,文章提出一种基于图神经网络理论的发射功率分配算法。该算法以“展开加权最小均方误差”迭代算法为总体框架,在迭代结构中引入“图注意力网络”模型,通过无监督学习机制对特定参数进行训练,在保持良好优化性能的同时加快算法收敛。仿真结果表明,文章提出的功率优化分配算法可在达到优于同类算法性能的前提下,显著降低计算复杂度。

基于分数阶傅里叶变换和图像加权熵的chirp scaling算法

针对传统的基于傅里叶变换和匹配滤波实现的chirp scaling(CS)成像算法中多普勒参数随斜距变化以及成像分辨率低的问题,提出利用分数阶傅里叶变换(FRFT)对CS成像算法进行优化。首先建立斜视合成孔径雷达(SAR)回波信号模型,理论推导利用FRFT代替匹配滤波进行信号压缩。针对方位向最优旋转角的搜索问题,对得到的图像基于加权最小熵建立代价函数,利用动量法的梯度下降优化算法进行迭代计算,最终得到分辨率更高的SAR图像。为验证算法的有效性,分别在点目标仿真数据和实测SAR数据集上进行实验。结果表明,与传统CS成像算法相比,该算法的成像结果成像主瓣宽度更窄、旁瓣更低、成像更加清晰。

适用于三电平逆变器的电流谐波最小脉宽调制策略

受限于散热条件,大功率牵引传动系统中逆变器开关频率通常很低,三电平逆变器由于在低开关频率下具有较小的输出谐波、较低的dv/dt等特点在中高压大功率领域中被广泛应用。以三电平中点钳位型逆变器为研究对象,提出一种电流谐波最小脉宽调制策略(CHMPWM),基于加权总谐波畸变最小的优化目标求解不同开关角个数下的开关角曲线,与目前应用较为广泛的特定次谐波消除脉宽调制进行谐波性能对比。该方法不会完全消除特定次数的谐波成分,但是总体电流谐波可以达到最小。针对电流谐波最小脉宽调制策略在实现过程中存在的困难,设计全速度范围基于电流谐波最小脉宽调制的多模式调制策略。仿真和实验结果表明,提出的调制策略具有良好的谐波性能,与理论分析结果一致。

基于遗传的海上风电集电系统拓扑优化

针对海上风电工程集电线路拓扑的自动优化布置,文章以集电线路的全寿命周期成本作为目标函数,海缆选型和海缆交叉规避作为主要约束条件,建立数学模型,同时基于动态边权最小生成树算法改进遗传算法的种群生成方式以扩大算法的搜索解空间,以期凭借较好的寻优能力求解集电系统拓扑优化问题,提升海上风电场的综合效益。海上风电场项目算例结果验证了方法的有效性和快速性,可为海上风电集电系统规划设计提供具有实用价值的参考。