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Local Search Heuristics for NFA State Minimization Problem
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作者 Andrey V. Tsyganov 《International Journal of Communications, Network and System Sciences》 2012年第9期638-643,共6页
In the present paper we introduce new heuristic methods for the state minimization of nondeterministic finite automata. These methods are based on the classical Kameda-Weiner algorithm joined with local search heurist... In the present paper we introduce new heuristic methods for the state minimization of nondeterministic finite automata. These methods are based on the classical Kameda-Weiner algorithm joined with local search heuristics, such as stochastic hill climbing and simulated annealing. The description of the proposed methods is given and the results of the numerical experiments are provided. 展开更多
关键词 Nondeterministic Finite AUTOMATA state MINIMIZATION HEURISTICS Local search PARALLELISM
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Assessment of Active Case Search of COVID-19 in Healthcare Facilities during the Third Wave of the Pandemic in Ekiti State, Nigeria
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作者 Eyitayo Ebenezer Emmanuel Ayomide Oluwaseyi Aibinuomo +2 位作者 Tope Michael Ipinnimo Mary Oluwasolape Ilesanmi John Ayodeji Adu 《Journal of Biosciences and Medicines》 2022年第2期10-19,共10页
Early case detection and isolation of patients infected with highly infectious diseases through active case search (ACS) are important for early commencement of treatment and control of the disease within a population... Early case detection and isolation of patients infected with highly infectious diseases through active case search (ACS) are important for early commencement of treatment and control of the disease within a population. This study aimed to assess the ACS of COVID-19 in healthcare facilities during the third wave of the pandemic in Ekiti State, Nigeria. This cross-sectional study was conducted in all healthcare facilities in Ekiti State. All cadres of local government primary healthcare workers were trained to carry out the ACS using semi-structured interviewer-administered questionnaire uploaded on android phone software open data kit (ODK). ACS was conducted between June and September (epidemiological week 23 to 36), 2021 and the collected data were analyzed using IBM SPSS version 23.0. P-value < 0.05 was taken as significant. The number of ACS visits for COVID-19 increases with epidemiological week progression, but the highest was in week 32 (9.9%). Cases of suspected COVID-19 in the healthcare facilities in the last one week were reported in more than half (58%) of the visits and 57.8% of those reported, documented between 1 - 4 cases. Also, out of those that were reported, 42% of them missed (not line listed) at least one suspected case of COVID-19. The private health facilities missed more cases of COVID-19 (54.3%) than other categories of health facilities (p < 0.001). The health educators and local government immunization officers (LIO) than other cadre of healthcare workers found most missed cases (57.1% and 51.4% respectively) in their visits (p < 0.001). The health educator as well as the LIO detected the highest proportion of missed suspected cases which shows that disease surveillance officers alone may not be adequate for ACS, there is a need to involve other local government team member. 展开更多
关键词 Active Case search COVID-19 Health Care Facilities Ekiti state
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搜索引擎、人工智能与行政负担
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作者 马亮 《甘肃行政学院学报》 2024年第3期4-13,124,共11页
学习成本是行政负担的重要维度之一,但是相关研究并不多。搜索引擎是公民找政府办事的主要入口之一,本文聚焦搜索引擎如何影响政民互动中的学习成本。研究显示,商业开发和政府提供的搜索引擎服务降低了公民与政府打交道的学习成本,但是... 学习成本是行政负担的重要维度之一,但是相关研究并不多。搜索引擎是公民找政府办事的主要入口之一,本文聚焦搜索引擎如何影响政民互动中的学习成本。研究显示,商业开发和政府提供的搜索引擎服务降低了公民与政府打交道的学习成本,但是也因为设计缺陷和过度商业化而增加行政负担。进一步的分析发现,随着以大语言模型为代表的生成式人工智能在搜索引擎中的深度应用,政民互动的学习成本会持续降低,并会带来合规成本和心理成本的下降。本文讨论了新一代人工智能技术对行政负担,特别是学习成本的潜在影响,并提出了对策建议和未来研究方向。 展开更多
关键词 行政负担 学习成本 搜索引擎 数字政府 政民互动
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潜在空间中的策略搜索强化学习方法
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作者 赵婷婷 王莹 +3 位作者 孙威 陈亚瑞 王嫄 杨巨成 《计算机科学与探索》 CSCD 北大核心 2024年第4期1032-1046,共15页
策略搜索是深度强化学习领域中一种能够解决大规模连续状态空间和动作空间问题的高效学习方法,被广泛应用在现实问题中。然而,此类方法通常需要花费大量的学习样本和训练时间,且泛化能力较差,学到的策略模型难以泛化至环境中看似微小的... 策略搜索是深度强化学习领域中一种能够解决大规模连续状态空间和动作空间问题的高效学习方法,被广泛应用在现实问题中。然而,此类方法通常需要花费大量的学习样本和训练时间,且泛化能力较差,学到的策略模型难以泛化至环境中看似微小的变化。为了解决上述问题,提出了一种基于潜在空间的策略搜索强化学习方法。将学习状态表示的思想拓展到动作表示上,即在动作表示的潜在空间中学习策略,再将动作表示映射到真实动作空间中。通过表示学习模型的引入,摒弃端到端的训练方式,将整个强化学习任务划分成大规模的表示模型部分和小规模的策略模型部分,使用无监督的学习方法来学习表示模型,使用策略搜索强化学习方法学习小规模的策略模型。大规模的表示模型能保留应有的泛化性和表达能力,小规模的策略模型有助于减轻策略学习的负担,从而在一定程度上缓解深度强化学习领域中样本利用率低、学习效率低和动作选择泛化性弱的问题。最后,在智能控制任务CarRacing和Cheetah中验证了引入潜在空间中的状态表示和动作表示的有效性。 展开更多
关键词 无模型强化学习 策略模型 状态表示 动作表示 连续动作空间 策略搜索强化学习方法
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基于连接状态定位的智能变电站二次系统故障定位方法 被引量:2
5
作者 李远 苏适 +2 位作者 杨家全 王志明 潘振宁 《智慧电力》 北大核心 2024年第2期63-70,共8页
变电站二次回路及系统运行状态因设备自身及物理连接等原因具有一定的不确定性,二次系统故障定位难度较大。提出一种基于连接状态定位的智能变电站二次系统故障定位方法。首先将二次系统设备拓扑连接关系抽象为矩阵描述,二次系统设备节... 变电站二次回路及系统运行状态因设备自身及物理连接等原因具有一定的不确定性,二次系统故障定位难度较大。提出一种基于连接状态定位的智能变电站二次系统故障定位方法。首先将二次系统设备拓扑连接关系抽象为矩阵描述,二次系统设备节点状态量作为相应矩阵元素;然后通过矩阵算法对二次系统连接状态进行定位,确定与故障有关的矩阵元素;在连接状态定位后利用模糊径向基神经网络将故障相关矩阵元素与故障集中各故障情况对应,进行故障搜索定位。故障算例结果表明,所提出的二次系统故障定位方法具有较高的准确率。 展开更多
关键词 智能变电站 二次系统 连接状态 模糊径向基神经网络 故障搜索定位
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基于隐马尔可夫模型的黄金期货价格趋势研究
6
作者 贾德高 刘春雨 刘家鹏 《中国商论》 2024年第11期100-103,共4页
本文基于隐马尔可夫模型(HMM)探究黄金期货价格的变动趋势,通过麻雀搜索算法(SSA)对HMM模型初始状态的概率分布进行优化,解决HMM模型容易陷入局部最优的缺陷,得到了改进的模型(SSA-HMM)。文章通过实际应用比较证明了SSA-HMM在黄金期货... 本文基于隐马尔可夫模型(HMM)探究黄金期货价格的变动趋势,通过麻雀搜索算法(SSA)对HMM模型初始状态的概率分布进行优化,解决HMM模型容易陷入局部最优的缺陷,得到了改进的模型(SSA-HMM)。文章通过实际应用比较证明了SSA-HMM在黄金期货价格趋势预测中是有效的,同时深入探究HMM模型隐状态与实际问题之间的联系,论证了结合期货价格波动的驱动因素对隐马尔科夫模型的隐状态进行描述是更加合理的。 展开更多
关键词 价格趋势 HMM 隐状态 麻雀搜索算法 黄金期货
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气相中ScS^(+)+H_(2)S→ScS^(+)_(2)+H_(2)反应机理的量子化学研究——介绍一个计算化学实验
7
作者 高树林 李艳妮 +3 位作者 王宝玲 杨艳华 梁德强 姜淑 《云南民族大学学报(自然科学版)》 CAS 2024年第2期212-218,共7页
计算化学在很多研究领域发挥着重要的作用,越来越多的学校开设了面向高年级本科生的计算化学实验.借助气相中ScS^(+)+H_(2)S→ScS^(+)_(2)+H_(2)反应机理的研究,让学生初步掌握采用量子化学方法研究反应机理的基本过程.过渡态的搜索是... 计算化学在很多研究领域发挥着重要的作用,越来越多的学校开设了面向高年级本科生的计算化学实验.借助气相中ScS^(+)+H_(2)S→ScS^(+)_(2)+H_(2)反应机理的研究,让学生初步掌握采用量子化学方法研究反应机理的基本过程.过渡态的搜索是反应机理研究中的重点和难点,通过实例详细介绍了搜索过渡态的一般方法和思路. 展开更多
关键词 计算化学实验 反应机理 量子化学 过渡态搜索 Gaussian软件
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基于IMOCS-BP神经网络的锂离子电池SOH估计
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作者 王雪 游国栋 +1 位作者 房成信 张尚 《电源学报》 CSCD 北大核心 2024年第1期94-100,共7页
锂离子电池随着循环充放电次数的增长,其健康状态SOH(state-of-health)会随之发生一定程度的衰减。针对以上问题,设计了一种基于改进的多目标布谷鸟搜索IMOCS(improved multi-objective Cuckoo search)-BP神经网络的锂离子电池健康状态... 锂离子电池随着循环充放电次数的增长,其健康状态SOH(state-of-health)会随之发生一定程度的衰减。针对以上问题,设计了一种基于改进的多目标布谷鸟搜索IMOCS(improved multi-objective Cuckoo search)-BP神经网络的锂离子电池健康状态估计方法,在避免算法陷入局部最优的同时自适应改变布谷鸟搜索CS(Cuckoo search)算法更新概率和搜索步长,解决CS算法收敛速度慢和求解精度低的问题。以IMOCS算法和BP神经网络结合,对节点空间范围进行全局搜索,降低权值和阈值的初值对BP神经网络的影响,实现参数优化。通过Matlab仿真,验证了基于IMOCS-BP神经网络的SOH估计算法误差低、性能强,实现了锂电池SOH的精准预测。 展开更多
关键词 锂离子电池 健康状态 布谷鸟搜索算法 BP神经网络
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储能用质子交换膜燃料电池长期老化预测
9
作者 柏帆 王路达 +1 位作者 左红群 谢长君 《电池》 CAS 北大核心 2024年第2期160-164,共5页
质子交换膜燃料电池(PEMFC)的长期老化预测有助于缩短耐久性测试时间,降低成本,为维护策略提供依据。针对超参数问题,提出一种将优化算法和储备池计算相结合的数据驱动预测方法。基于耐久性测试数据集,以电堆输出电压为老化指标,利用麻... 质子交换膜燃料电池(PEMFC)的长期老化预测有助于缩短耐久性测试时间,降低成本,为维护策略提供依据。针对超参数问题,提出一种将优化算法和储备池计算相结合的数据驱动预测方法。基于耐久性测试数据集,以电堆输出电压为老化指标,利用麻雀搜索算法(SSA)优化回声状态网络(ESN)的储备池尺寸、泄漏率和正则化系数,以构建预测模型。分别利用原始数据的前30%、40%、50%和60%作为训练集训练模型,验证模型在各训练集比例下的长期老化预测性能。训练集比例为30%时,所提方法在静态工况下的长期预测均方根误差(RMSE)达到0.0083,准动态工况下可达到0.0359。 展开更多
关键词 质子交换膜燃料电池(PEMFC) 回声状态网络(ESN) 麻雀搜索算法(SSA) 性能退化 长期预测
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基于SSA-BPNN的锂离子电池SOH估算
10
作者 张凯飞 张金龙 吕满平 《电源学报》 CSCD 北大核心 2024年第5期278-285,318,共9页
锂离子电池已被广泛应用于储能系统与电动汽车中,精确地估算锂离子电池健康状态SOH(state-of-health)是保证系统安全可靠运行的必要条件。从容量的角度分析SOH,在恒流-恒压CC-CV(constant current-constant voltage)充电电压和温度曲线... 锂离子电池已被广泛应用于储能系统与电动汽车中,精确地估算锂离子电池健康状态SOH(state-of-health)是保证系统安全可靠运行的必要条件。从容量的角度分析SOH,在恒流-恒压CC-CV(constant current-constant voltage)充电电压和温度曲线中提取了7个健康特征HI(health indicator)作为输入,基于数据驱动法提出了麻雀搜索算法-反向传播神经网络SSA-BPNN(sparrow search algorithm-back propagation neural network)的锂离子电池SOH估算方法,并应用数据增强进一步提高模型的鲁棒性,最终在NASA锂离子电池随机使用数据集上进行验证。通过与未采取数据增强的传统BP神经网络相比,获得SOH估算精度有明显提升,测试集SOH估算的最大绝对误差和均方根误差分别小于3%和1.32%,实验结果表明该方法兼顾误差小,收敛快,全局搜索能力且能够适应电池老化差异特性。 展开更多
关键词 锂离子电池 健康状态估算 数据驱动 SSA-BPNN 数据增强
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基于SSA-BP神经网络的蓄电池SOC估计
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作者 李剑卿 叶伟 +2 位作者 汪刘峰 宋海波 叶攀 《微型电脑应用》 2024年第6期79-82,共4页
蓄电池作为变电站直流电源的最后一道保护屏障,一个精确的蓄电池荷电状态(SOC)估计值极为重要。为选择一个精确,易实现的SOC估计方法,采用麻雀搜索算法优化的BP神经网络作为SOC估计模型。该方法具有BP神经网络高适应性、非线性映射能力... 蓄电池作为变电站直流电源的最后一道保护屏障,一个精确的蓄电池荷电状态(SOC)估计值极为重要。为选择一个精确,易实现的SOC估计方法,采用麻雀搜索算法优化的BP神经网络作为SOC估计模型。该方法具有BP神经网络高适应性、非线性映射能力等优点,同时解决了BP神经网络容易陷入局部最优解的问题。通过数据仿真验证,SSA-BP神经网络能够更加精确地进行蓄电池SOC值估计,具有更小的误差和更快的迭代速度。 展开更多
关键词 变电站直流电源 蓄电池SOC BP神经网络 麻雀搜索算法
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Application and Realization of Rapid Searching Technology in the RL & SM Universal Fixture System 被引量:3
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作者 王庆霞 杨建国 李蓓智 《Journal of Donghua University(English Edition)》 EI CAS 2002年第3期19-22,共4页
A searching-machining system of RL & SM (Rapid Location and State Memory) universal fixture is here introduced, and the concept of rapid searching technology and manufacturing information transformation is then de... A searching-machining system of RL & SM (Rapid Location and State Memory) universal fixture is here introduced, and the concept of rapid searching technology and manufacturing information transformation is then described, with the appropriate control methods and key techniques for its realization being proposed and also practically realized. Theoretical analysis and experimental results show that the proposed idea and methods are feasible to serve as in the practical application of the RL & SM system. 展开更多
关键词 UNIVERSAL fixture RAPID searching-machining transformation matrix RAPID location and state memory - RL & SM.
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花生油中黄曲霉毒素B1含量的荧光光谱表征 被引量:1
13
作者 刘翠玲 殷莺倩 +3 位作者 张善哲 孙晓荣 李佳琮 吴静珠 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第12期389-396,430,共9页
花生油在生产过程中极易受到黄曲霉毒素B1(Aflatoxin B1, AFB1)的污染。针对AFB1的传统检测方法操作繁琐、时效性差等问题,利用荧光光谱技术快速检测花生油中AFB1含量。首先通过三维荧光光谱确定最佳激发波长,使用K-means和自组织映射(S... 花生油在生产过程中极易受到黄曲霉毒素B1(Aflatoxin B1, AFB1)的污染。针对AFB1的传统检测方法操作繁琐、时效性差等问题,利用荧光光谱技术快速检测花生油中AFB1含量。首先通过三维荧光光谱确定最佳激发波长,使用K-means和自组织映射(Self organizing map, SOM)聚类算法对花生油中AFB1含量进行超标与否的定性鉴别,准确率均达95%以上;其次使用2种预处理算法和2种降维算法,选出竞争自适应重加权采样(Competitive adaptive reweighted sampling, CARS)为最佳的波长选择方法;随后将回声状态网络(Echo state network, ESN)用于AFB1的定量建模,同时与其他模型作比较,结果显示CARS-ESN模型获得了最佳AFB1含量预测效果;最后将麻雀搜索算法(Sparrow search algorithm, SSA)用于对ESN参数进行寻优,最终预测集决定系数达0.984,均方根误差达2.13μg/kg。结果表明了荧光光谱技术结合ESN预测花生油中AFB1含量的可行性,为在线检测食用油中真菌毒素含量系统的开发提供理论依据。 展开更多
关键词 AFB1含量 三维荧光光谱 特征提取 回声状态网络 麻雀搜索算法
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Phase Space View of Ensembles of Excited States
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作者 NAGY Agnes 《物理化学学报》 SCIE CAS CSCD 北大核心 2018年第5期492-496,共5页
The density functional theory and its extension to ensembles of excited states can be formalized as thermodynamics. However, these theories are not unique because one of their key quantities, the kinetic energy densit... The density functional theory and its extension to ensembles of excited states can be formalized as thermodynamics. However, these theories are not unique because one of their key quantities, the kinetic energy density,can be defined in several ways. Usually, the everywhere positive gradient form is applied; however, other forms are also acceptable, provided they integrate to the true kinetic energy. Recently, a kinetic energy density of the ground-state theory maximizing the information entropy has been proposed. Here, ensemble kinetic energy density, leading to extremum information entropy, is derived via constrained search. The corresponding ensemble temperature is found to be constant. 展开更多
关键词 热力学 温度 动能 密度
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Implementation of quantum search scheme by adiabatic passage in a cavity-laser-atom system
15
作者 刘文武 李洪才 杨榕灿 《Chinese Physics B》 SCIE EI CAS CSCD 2009年第1期23-29,共7页
This paper proposes a scheme for implementing the adiabatic quantum search algorithm of different marked items in an unsorted list of N items with atoms in a cavity driven by lasers. N identical three-level atoms are ... This paper proposes a scheme for implementing the adiabatic quantum search algorithm of different marked items in an unsorted list of N items with atoms in a cavity driven by lasers. N identical three-level atoms are trapped in a single-mode cavity. Each atom is driven by a set of three pulsed laser fields. In each atom, the same level represents a database entry. Two of the atoms are marked differently. The marked atom has an energy gap between its two ground states. The two different marked states can be sought out respectively starting from an initial entangled state by controlling the ratio of three pulse amplitudes. Moreover, the mechanism, based on adiabatic passage, constitutes a decoherence-free method in the sense that spontaneous emission and cavity damping are avoided since the dynamics follows the dark state. Furthermore, this paper extends the algorithm with m(m〉2) atoms marked in an ideal situation. Any different marked state can be sought out. 展开更多
关键词 adiabatic quantum search algorithm cavity-laser-atom system marked state
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基于特征优选与改进极限学习机的锂电池SOC估计 被引量:8
16
作者 寇发荣 罗希 +2 位作者 门浩 郭杨娟 杨天祥 《储能科学与技术》 CAS CSCD 北大核心 2023年第4期1234-1243,共10页
为提高数据驱动方法预测荷电状态(state of charge,SOC)的效率与精度,提出一种基于特征优选与改进极限学习机的SOC估计方法。采用公开数据作为训练集,利用随机森林(random forest,RF)算法判定训练集各特征对SOC的影响程度,选择出最优训... 为提高数据驱动方法预测荷电状态(state of charge,SOC)的效率与精度,提出一种基于特征优选与改进极限学习机的SOC估计方法。采用公开数据作为训练集,利用随机森林(random forest,RF)算法判定训练集各特征对SOC的影响程度,选择出最优训练样本,并对优选样本的合理性进行验证;利用极限学习机(extreme learning machine,ELM)对SOC进行预测,针对ELM在预测过程中随机产生的权值及阈值的不稳定性导致SOC估计精度不理想的问题,选取麻雀搜索算法(sparrow search algorithm,SSA)进行参数优化以提高估计精度;随后,通过BJDST工况仿真试验对SSA参数优化的有效性进行验证;在恒流放电与DST工况实验下,分别利用改进极限学习机(SSA-ELM)、ELM、支持向量机(support vector machine,SVM)与BP神经网络(back-propagation neural network,BPNN)对SOC进行预测,结果表明,SSA-ELM算法预测效果最优,预测误差基本保持在1.5%以内,可实现较高精度的SOC预测。 展开更多
关键词 随机森林(RF) 麻雀搜索算法(SSA) 极限学习机(ELM) 特征优选 荷电状态(SOC)
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搜索即学习视角下知识捕获与学习效果的影响因素研究——以健康信息学习型搜索为例
17
作者 刘玮 陈锦博 《信息资源管理学报》 2023年第6期133-143,155,共12页
本文基于不同认知水平下的三项与健康相关的学习型搜索任务,将知识捕获、即时学习效果和持续学习效果作为不同阶段的学习效果指标,利用问卷、思维导图和录屏数据,研究搜索与学习之间的相关关系。研究发现:①健康信息素养对知识捕获有显... 本文基于不同认知水平下的三项与健康相关的学习型搜索任务,将知识捕获、即时学习效果和持续学习效果作为不同阶段的学习效果指标,利用问卷、思维导图和录屏数据,研究搜索与学习之间的相关关系。研究发现:①健康信息素养对知识捕获有显著的正向作用,先验知识发挥了负向调节效应;②任务复杂度对即时学习效果有显著的负向作用,先验知识发挥了遮掩效应;③任务复杂度和知识捕获对持续学习效果有显著的负向作用,知识捕获的完全中介效应改变了健康信息素养和持续学习效果间的关系。学习型搜索在学习链的不同阶段产生了差异化影响,研究结果有助于深入理解用户的信息使用行为和学习发生过程。 展开更多
关键词 搜索即学习(SAL) 知识捕获 健康信息素养 学习型搜索 知识变化
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灵活的固定相位量子搜索算法
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作者 肖红 刘新彤 李盼池 《北京工业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2023年第6期630-638,共9页
为解决Grover算法的普适性不够理想的问题,提出一种灵活的量子搜索算法.首先,通过设计包含任意数目基态的量子均衡叠加态,实现任意大小无序数据库的构建;其次,通过求解算法的迭代方程,导出旋转相位与成功概率及搜索步数之间的定量关系,... 为解决Grover算法的普适性不够理想的问题,提出一种灵活的量子搜索算法.首先,通过设计包含任意数目基态的量子均衡叠加态,实现任意大小无序数据库的构建;其次,通过求解算法的迭代方程,导出旋转相位与成功概率及搜索步数之间的定量关系,其中旋转相位可取(0,π]内的任意值;再次,通过迭代步数与成功概率的统计分析,确定当标记态数未知时旋转相位的最佳取值,并设计搜索方案;最后,考察不同旋转相位及不同标记态数下,成功概率及迭代步数的数值结果.理论分析表明该算法可以实现经典算法的二次加速. 展开更多
关键词 量子计算 量子算法 量子搜索 相位匹配 量子叠加态 量子线路设计
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覆冰导线振动数据降噪及状态识别
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作者 陶慧 贺国帅 +1 位作者 杨金显 艾朋伟 《传感技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2023年第12期1935-1942,共8页
为准确识别输电线路覆冰运动状态,提出基于SSA-VMD和E-KL散度的覆冰导线振动数据降噪及状态识别的方法。首先利用微惯性测量组合(Micro Inertial Measurement Unit,MIMU)采集导线运动三轴加速度和三轴角速度原始振动数据,构建排列熵、... 为准确识别输电线路覆冰运动状态,提出基于SSA-VMD和E-KL散度的覆冰导线振动数据降噪及状态识别的方法。首先利用微惯性测量组合(Micro Inertial Measurement Unit,MIMU)采集导线运动三轴加速度和三轴角速度原始振动数据,构建排列熵、包络熵和相关系数结合的适应度函数,利用麻雀搜索算法(Sparrow Search Algorithm,SSA)优化变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)参数。用优化后的变分模态分解方法将真实振动信号与噪声分离,选取真实振动信号重构信号,完成振动信号降噪预处理,并通过仿真实验验证降噪算法对覆冰导线振动数据的适用性。搭建覆冰导线模拟系统采集数据,降噪处理后计算导线各维能量,构建E-KL(Energy-Kullback Leibler Divergence)散度对覆冰导线状态识别,估计覆冰导线幅值和频率变异程度。实验结果表明可有效识别覆冰导线状态并进行幅频估计。 展开更多
关键词 覆冰导线 降噪 状态识别 麻雀搜索算法 变分模态分解 KL散度
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基于SSA-BP改进EKF算法的锂电池SOC估算 被引量:5
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作者 张淞 周永军 +1 位作者 蒋淑霞 梁杨 《电源技术》 CAS 北大核心 2023年第8期1050-1054,共5页
针对EKF算法与BP神经网络的缺陷,搭建一阶RC等效电池模型模拟锂电池的实际动态特性,提出在模型基础上利用麻雀搜索算法优化BP神经网络的初始权值与阈值,离线训练优化后的BP神经网络可在线补偿EKF算法估计出的SOC,得到SOC最佳估计值。根... 针对EKF算法与BP神经网络的缺陷,搭建一阶RC等效电池模型模拟锂电池的实际动态特性,提出在模型基础上利用麻雀搜索算法优化BP神经网络的初始权值与阈值,离线训练优化后的BP神经网络可在线补偿EKF算法估计出的SOC,得到SOC最佳估计值。根据实验数据在MATLAB/Simulink中搭建仿真模块验证算法精度。结果表明提出的算法具有优于EKF算法和BP-EKF算法的准确性与收敛性,可有效提高锂电池SOC估算精度,具有一定的实际应用价值。 展开更多
关键词 麻雀搜索算法 荷电状态 扩展卡尔曼滤波 BP神经网络
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