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Contrasting physical mechanisms of yellowfin tuna fluctuations between the western and eastern Indian Ocean
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作者 Peng LIAN Le GAO 《Journal of Oceanology and Limnology》 SCIE CAS CSCD 2024年第3期960-971,共12页
As an economically critical pelagic migratory species,yellowfin tuna(Thunnus albacores,YFT)is very sensible to physical and environmental conditions,such as sea surface temperature(SST),ocean heat content(OHC),and the... As an economically critical pelagic migratory species,yellowfin tuna(Thunnus albacores,YFT)is very sensible to physical and environmental conditions,such as sea surface temperature(SST),ocean heat content(OHC),and the mixed layer depth(MLD).We investigated the impact of SST,OHC,and MLD on fluctuations of YFT catch in the western/eastern Indian Ocean using the long time series of 63-year environmental and YFT datasets.We found that the impact of SST on YFT was heavily overestimated in the past,and MLD plays a more critical role in the YFT catch fluctuation.When the MLD deepens(>34.8 m),SST was more influential in predicting the catches of YFT than OHC in the western Indian Ocean,and OHC was more critical to YFT than SST in the eastern Indian Ocean.However,when the MLD shallows(<34.8 m),MLD was more vital to predict the catch per unit effort(CPUE)of YFT than SST/OHC in the western.After 2000,there was an asynchronous pattern of YFT CPUE induced by higher frequency variations and ocean hiatus of SST/OHC signals in the western and eastern Indian Oceans basins.The impact of the subsurface hiatus may induce the decrease of YFT in the eastern Indian Ocean.The above findings clarified a non-stationary relationship between the environmental factors and catches of YFT and provided new insights into variations in YFT abundance. 展开更多
关键词 yellowfin tuna Indian Ocean sea surface temperature(SST) ocean heat content(OHC) mixed layer depth(MLD) HIATUS
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Impacts of central-Pacific El Niño and physical drivers on eastern Pacific bigeye tuna
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作者 Peng LIAN Le GAO 《Journal of Oceanology and Limnology》 SCIE CAS CSCD 2024年第3期972-987,共16页
Bigeye tuna Thunnus obesus is an important migratory species that forages deeply,and El Niño events highly influence its distribution in the eastern Pacific Ocean.While sea surface temperature is widely recognize... Bigeye tuna Thunnus obesus is an important migratory species that forages deeply,and El Niño events highly influence its distribution in the eastern Pacific Ocean.While sea surface temperature is widely recognized as the main factor affecting bigeye tuna(BET)distribution during El Niño events,the roles of different types of El Niño and subsurface oceanic signals,such as ocean heat content and mixed layer depth,remain unclear.We conducted A spatial-temporal analysis to investigate the relationship among BET distribution,El Niño events,and the underlying oceanic signals to address this knowledge gap.We used monthly purse seine fisheries data of BET in the eastern tropical Pacific Ocean(ETPO)from 1994 to 2012 and extracted the central-Pacific El Niño(CPEN)indices based on Niño 3 and Niño 4indexes.Furthermore,we employed Explainable Artificial Intelligence(XAI)models to identify the main patterns and feature importance of the six environmental variables and used information flow analysis to determine the causality between the selected factors and BET distribution.Finally,we analyzed Argo datasets to calculate the vertical,horizontal,and zonal mean temperature differences during CPEN and normal years to clarify the oceanic thermodynamic structure differences between the two types of years.Our findings reveal that BET distribution during the CPEN years is mainly driven by advection feedback of subsurface warmer thermal signals and vertically warmer habitats in the CPEN domain area,especially in high-yield fishing areas.The high frequency of CPEN events will likely lead to the westward shift of fisheries centers. 展开更多
关键词 bigeye tuna central-Pacific El Niño(CPEN) ocean heat content ARGO explainable artificial intelligence(XAI) information flow
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基于ConvLSTM-CNN预测太平洋长鳍金枪鱼时空分布趋势
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作者 杜艳玲 马玉玲 +3 位作者 汪金涛 陈珂 林泓羽 陈刚 《海洋通报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第2期174-187,共14页
海洋渔场的变动由空间与环境因子共同驱动,渔场时空演变信息的精准预测是海洋捕捞的关键。本研究利用1995-2018年太平洋海域长鳍金枪鱼(Thunnus alalunga)的渔业生产统计数据,结合同期海洋环境数据包括海表面温度(Sea Surface Temperatu... 海洋渔场的变动由空间与环境因子共同驱动,渔场时空演变信息的精准预测是海洋捕捞的关键。本研究利用1995-2018年太平洋海域长鳍金枪鱼(Thunnus alalunga)的渔业生产统计数据,结合同期海洋环境数据包括海表面温度(Sea Surface Temperature,SST)、海表面盐度(Sea Surface Salinity,SSS)、初级生产力(Primary Productivity,PP)和溶解氧浓度(Dissolved Oxygen Concentration,DO),提出了一种融合卷积长短期记忆网络(Convolutional Long Short-Term Memory Networks,ConvLSTM)和卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)的渔场时空分布预测模型。该模型引入特征提取模块,对时空因子进行编码,提取时空特征信息,同时采用CNN提取海洋环境变量的抽象特征,采用ConvLSTM提取渔业数据的高层时空关联信息,最后融合多种特征对渔场时空演变趋势进行预测。结果表明,模型的均方根误差为0.1036,较随机森林、BP神经网络和长短期记忆网络(Long Short Term Memory,LSTM)等传统渔场预报模型的预测误差降低15%~40%,预测的高产渔区与实际作业的高渔获量区匹配度为89%。该研究构建的渔场时空预测模型能够准确地预测出太平洋长鳍金枪鱼的时空分布,为太平洋长鳍金枪鱼的延绳钓渔业提供科学参考依据。 展开更多
关键词 长鳍金枪鱼 时空分布 融合卷积长短期记忆网络 卷积神经网络 太平洋
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基于改进金枪鱼群算法PMSM自抗扰控制
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作者 阎馨 李文磊 +1 位作者 屠乃威 侯利民 《电力电子技术》 2024年第1期27-31,35,共6页
针对传统永磁同步电机(PMSM)调速系统在受到外部环境干扰、参数易变等不确定性因素的影响下系统鲁棒性变差的问题,提出一种基于改进金枪鱼群优化(ITSO)算法的PMSM自抗扰控制(ADRC)策略。首先,针对ADRC中fal函数在拐点处不平滑的问题,提... 针对传统永磁同步电机(PMSM)调速系统在受到外部环境干扰、参数易变等不确定性因素的影响下系统鲁棒性变差的问题,提出一种基于改进金枪鱼群优化(ITSO)算法的PMSM自抗扰控制(ADRC)策略。首先,针对ADRC中fal函数在拐点处不平滑的问题,提出了一种改进fal函数,减小了系统的高频抖振。其次,由于ADRC中参数多且不易整定,利用ITSO算法对参数进行寻优整定。为了避免电流环在采用比例积分(PI)控制时电流控制存在抗负载能力差、响应速度慢等问题,将降低电感权值后的改进型无差拍预测控制应用到电流环。最后,进行仿真和半实物实验验证,结果表明所提控制策略具有良好的系统响应和控制精度,明显提高了系统的鲁棒性。 展开更多
关键词 永磁同步电机 自抗扰控制 金枪鱼群优化算法
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基于多策略优化的三维无线传感器网络定位算法
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作者 彭铎 吴海涛 +2 位作者 曹坚 张倩 王婵飞 《微电子学与计算机》 2024年第8期81-90,共10页
在经典三维无线传感器网络定位算法中,极大似然估计法定位存在矩阵无法求逆的问题。针对此情况,提出了一种基于多策略优化的三维无线传感器网络定位算法。首先,引入Sine映射对金枪鱼群初始种群进行混沌映射,增强了初始种群的多样性及均... 在经典三维无线传感器网络定位算法中,极大似然估计法定位存在矩阵无法求逆的问题。针对此情况,提出了一种基于多策略优化的三维无线传感器网络定位算法。首先,引入Sine映射对金枪鱼群初始种群进行混沌映射,增强了初始种群的多样性及均匀性。其次,结合非线性收敛因子和自适应权重策略对金枪鱼每次位置迭代更新进行优化,避免算法陷入局部最优,进一步提升算法的搜索速度和寻优的准确性。最后,采用多策略增强金枪鱼群优化算法在三维空间中对每个未知节点位置进行计算,解决了矩阵无法求逆的情况,有效降低了待定位节点位置的计算误差。实验结果表明:新提出的定位算法、经典三维定位算法、三维加权DV-Hop定位算法与灰狼优化的三维定位算法平均定位误差分别为13%、73%、30%和17%。 展开更多
关键词 三维DV-Hop 金枪鱼群算法 Sine混沌映射 非线性收敛因子 自适应权重
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基于网络搜索数据的GDP组合预测研究
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作者 王书平 卢子晗 冀承秀 《黑龙江科学》 2024年第8期44-48,共5页
网络搜索数据(Web Search Data, WSD)是研究宏观经济现象的重要微观信息依据。从需求、供给与政策环境等方面选取和筛选关键词来合成网络搜索指数,采用金枪鱼群(Tuna Swarm Optimization, TSO)算法优化的最小二乘支持向量回归(Least Squ... 网络搜索数据(Web Search Data, WSD)是研究宏观经济现象的重要微观信息依据。从需求、供给与政策环境等方面选取和筛选关键词来合成网络搜索指数,采用金枪鱼群(Tuna Swarm Optimization, TSO)算法优化的最小二乘支持向量回归(Least Squares Support Vector Regression, LSSVR)模型,对GDP进行预测。结果表明,网络搜索指数与GDP具有强相关性,合成的网络搜索指数能较好地反映GDP的波动走势;网络搜索数据的加入使得预测结果呈现出强时效性,预测效果及预测精度都取决于对最优模型的选择,引入参数智能优化算法可提高模型的预测性能。提出的TSO-LSSVR&WSD模型充分利用网络搜索数据及组合预测优势,提高了GDP的预测精度和时效性,可应用于宏观经济指标预测中。 展开更多
关键词 GDP预测 组合预测 网络搜索数据 金枪鱼群算法 LSSVR模型
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增强型金枪鱼群优化指数熵的砂粒显微图像分割
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作者 王梦菲 王卫星 +1 位作者 徐琨 李理敏 《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第8期1199-1211,共13页
砂粒显微图像分割可以辅助地质评估,但因其种类繁多,特征复杂,为分割的准确度带来了挑战。针对该类图像提出一种增强型金枪鱼群优化指数熵的分割方法(ETSO-EXP),可以有效保留各类砂粒的纹理特征。首先,针对金枪鱼群优化算法(TSO)在全局... 砂粒显微图像分割可以辅助地质评估,但因其种类繁多,特征复杂,为分割的准确度带来了挑战。针对该类图像提出一种增强型金枪鱼群优化指数熵的分割方法(ETSO-EXP),可以有效保留各类砂粒的纹理特征。首先,针对金枪鱼群优化算法(TSO)在全局搜索与局部开发上的若干不足,提出了混沌扰动策略、动态权重策略和余弦干扰策略对其增强,基准函数实验表明ETSO大幅提高了收敛精度,小幅提高了收敛速度。其次,将ETSO用于确定EXP的分割阈值,以分割图像的信息量为标准验证了该方案的可行性。最后,在雅鲁藏布江砂粒显微图像数据集上进行分割实验,与TSO-EXP相比,ETSO-EXP分割的图像在峰值信噪比、结构相似性、特征相似度和寻优速度的评估上分别达到了18.78%,6.85%,4.16%和3.83%的提升,在同类分割方法中性能最优。结果表明,分割方法ETSO-EXP对于对比度较高、纹理丰富或砂粒碎屑尺寸差异较大的图像都具有较高的分割精度和计算速度。 展开更多
关键词 砂粒显微图像 图像分割 指数熵 金枪鱼群优化
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局部遮荫下基于改进金枪鱼算法的光伏最大功率点跟踪控制
8
作者 朱福宝 付文龙 +3 位作者 张海荣 吴川锋 黄玉光 王仁明 《热力发电》 CAS CSCD 北大核心 2024年第6期30-38,共9页
光伏阵列在局部遮荫环境下的P-U特性曲线呈现多峰特性,导致传统最大功率点跟踪(MPPT)算法在跟踪最大功率时失效。为此,提出一种基于改进金枪鱼算法的光伏MPPT双层控制模型,在上层中将莱维飞行(Levy)策略和多项式变异策略嵌入金枪鱼算法... 光伏阵列在局部遮荫环境下的P-U特性曲线呈现多峰特性,导致传统最大功率点跟踪(MPPT)算法在跟踪最大功率时失效。为此,提出一种基于改进金枪鱼算法的光伏MPPT双层控制模型,在上层中将莱维飞行(Levy)策略和多项式变异策略嵌入金枪鱼算法中,构建莱维-多项式变异金枪鱼算法(LPTSO)来搜索全局功率最大点;在下层中采用扰动观察法对全局最大功率点进行局部跟踪,以降低局部遮荫环境下的功率振荡。将该双层控制模型应用于光伏MPPT仿真系统中,仿真实验结果表明,针对多峰MPPT控制,所提模型在收敛速度、跟踪效率、功率振荡等方面都有较大提升,该光伏MPPT双层控制模型能够有效解决局部遮荫环境下最大功率跟踪失效的问题。 展开更多
关键词 光伏阵列 局部遮荫 最大功率点跟踪 金枪鱼算法 扰动观察法
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基于透镜成像对立学习TSO算法的无人机三维航迹规划
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作者 孙曦 刘峰 薛晓 《电光与控制》 CSCD 北大核心 2024年第9期45-51,80,共8页
金枪鱼优化算法求解无人机三维航迹规划容易出现搜索精度差、航迹代价高的问题,为此设计了基于透镜成像对立学习机制的改进金枪鱼优化算法。首先,引入非线性权重系数更新、最优最差对立学习及透镜成像对立学习策略对金枪鱼优化算法寻优... 金枪鱼优化算法求解无人机三维航迹规划容易出现搜索精度差、航迹代价高的问题,为此设计了基于透镜成像对立学习机制的改进金枪鱼优化算法。首先,引入非线性权重系数更新、最优最差对立学习及透镜成像对立学习策略对金枪鱼优化算法寻优性能进行改进,提升算法逼近最优解的精度;然后,建立具有地貌约束和性能约束的障碍物威胁模型,将无人机三维航迹规划问题转换为代价函数优化问题,利用改进算法迭代求解航迹规划,搜索代价最小且安全避障的最优航迹。实验结果表明,改进算法有效解决了原有早熟收敛问题,其规划航程更短、代价更低,且航迹规划效率得到了有效提升。 展开更多
关键词 航迹规划 金枪鱼优化算法 对立学习 透镜成像 代价函数
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叶醛/玉米醇溶蛋白纳米纤维膜的制备及其在金枪鱼保鲜中的应用 被引量:3
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作者 崔方超 周闪闪 +5 位作者 张星晖 王当丰 檀茜倩 任丽琨 励建荣 李婷婷 《食品工业科技》 CAS 北大核心 2024年第5期309-318,共10页
为开发新型包装材料延长金枪鱼货架期,以玉米醇溶蛋白(Zein,ZN)和叶醛(Leaf aldehyde,LA)为原料采用同轴静电纺丝技术制备LA/ZN抗菌纳米纤维膜,通过扫描电子显微镜、红外光谱、差示扫描量热分析LA/ZN纳米纤维膜的形貌和结构并探究了纤... 为开发新型包装材料延长金枪鱼货架期,以玉米醇溶蛋白(Zein,ZN)和叶醛(Leaf aldehyde,LA)为原料采用同轴静电纺丝技术制备LA/ZN抗菌纳米纤维膜,通过扫描电子显微镜、红外光谱、差示扫描量热分析LA/ZN纳米纤维膜的形貌和结构并探究了纤维膜的抗菌机制,考察了LA/ZN纳米纤维膜对金枪鱼的保鲜效果。结果表明,LA/ZN纳米纤维膜的具有线性形态、表面光滑,纤维直径均匀分布于475~575 nm;LA在玉米醇溶蛋白中的包封是一个物理过程,在静电纺丝过程中,成分之间没有发生化学相互作用;加入LA后,膜的初始熔化温度有所降低;LA具有广谱抑菌性,能够使细菌细胞壁和细胞膜受到损伤,胞内蛋白质、DNA等大分子物质泄漏,导致细菌死亡。此外,4℃金枪鱼保鲜实验结果表明LA/ZN纳米纤维膜能有效降低鱼肉菌落总数、挥发性盐基氮含量以及组胺含量,延缓鱼肉质地劣变,使金枪鱼片的货架期延长3 d。LA/ZN纳米纤维膜良好的保鲜性能有望在水产品保鲜得到应用。 展开更多
关键词 叶醛/玉米醇溶蛋白 同轴静电纺丝 纳米纤维膜 金枪鱼 保鲜
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基于改进分数阶快速终端滑模的APF优化控制研究
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作者 虞忠明 陈科宇 +3 位作者 陆柯彤 张宇 孙跃 戴欣 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2024年第18期123-132,共10页
电力电子化系统的快速发展导致电网中的谐波问题日益严重。为进一步提高有源电力滤波器(activepower filter, APF)的补偿电流跟踪性能和滤波效果,提出一种基于金枪鱼群优化(tuna swarm optimization, TSO)算法的改进型分数阶快速终端滑... 电力电子化系统的快速发展导致电网中的谐波问题日益严重。为进一步提高有源电力滤波器(activepower filter, APF)的补偿电流跟踪性能和滤波效果,提出一种基于金枪鱼群优化(tuna swarm optimization, TSO)算法的改进型分数阶快速终端滑模控制(improved fractional-order fast terminal sliding mode control, IFOFTSMC)策略。首先,搭建三相并联型APF的数学模型,并考虑其参数扰动。其次,提出一种改进的分数阶快速终端滑模控制策略,其中滑模面采用分数阶快速终端滑模与分数阶PI相结合,并进行了有限时间分析,趋近律采用指数趋近律和幂次趋近律相结合,同时以反双曲正弦函作为切换项。然后,利用TSO算法对所设计控制器的参数和阶次进行优化并获得最优解。最后,通过仿真验证了所提控制方法的有效性。此外,经与相关文献比较进一步证实了所提优化控制算法不仅可以获得最优控制参数和最优分数阶阶次,使系统在有限时间内到达稳定,还能使APF具有更好的电流跟踪性能、滤波效果和更强的鲁棒性。 展开更多
关键词 有源电力滤波器 分数阶快速终端滑模控制 金枪鱼群优化算法 有限时间稳定 谐波治理
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基于TSO-LSTM神经网络的股票收益率均值预测模型及其在智能投资中的应用
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作者 刘和扬 申飞飞 杨柳 《湘潭大学学报(自然科学版)》 CAS 2024年第5期101-111,共11页
根据股票收益的历史数据,建立数据和模型双驱动的智能资产配置系统,指导股民投资实现收益最大化.使用金枪鱼群优化(TSO)算法寻参的长短期记忆(LSTM)神经网络为分布鲁棒优化投资组合模型提供收益率的均值与协方差矩阵,求解更符合实际情... 根据股票收益的历史数据,建立数据和模型双驱动的智能资产配置系统,指导股民投资实现收益最大化.使用金枪鱼群优化(TSO)算法寻参的长短期记忆(LSTM)神经网络为分布鲁棒优化投资组合模型提供收益率的均值与协方差矩阵,求解更符合实际情况的分布鲁棒模型得到投资方案.该模型提出的方案在未来前10 d的收益明显高于直接使用历史均值的分布鲁棒模型,亏损天数少于直接使用历史均值的分布鲁棒模型和平均分配资金的方案.同时该文提出的决策系统随着时间的推移,可以通过更新历史数据重新训练LSTM网络,使得模型保持良好的效果.TSO-LSTM神经网络能有效地抓住股票收益率的历史数据特征,实时动态地为投资者提供良好的投资决策. 展开更多
关键词 LSTM神经网络 分布鲁棒投资组合优化 金枪鱼群优化算法 CVaR模型约束
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热处理对金枪鱼蛋白乳液稳定性的影响
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作者 高飞 余海霞 +1 位作者 张小军 王晋 《食品工业科技》 CAS 北大核心 2024年第11期86-92,共7页
热处理是影响蛋白乳液稳定性的重要因素,本文研究了不同热处理温度(30、50、70、80、90℃,30 min)对金枪鱼蛋白乳液理化性能的影响。结果表明,与未进行热处理的样品相比,经过热处理的蛋白乳液乳化性能发生显著变化(P<0.05)。随着热... 热处理是影响蛋白乳液稳定性的重要因素,本文研究了不同热处理温度(30、50、70、80、90℃,30 min)对金枪鱼蛋白乳液理化性能的影响。结果表明,与未进行热处理的样品相比,经过热处理的蛋白乳液乳化性能发生显著变化(P<0.05)。随着热处理温度的上升,金枪鱼蛋白乳液的表面疏水性、黏度、Zeta电位、乳化活性和乳化稳定性均呈现先增大再减小的趋势。加热温度在30~70℃范围内,蛋白二级结构展开,疏水性基团暴露,乳液黏度增大,液滴粒径减小,乳液稳定性增加;加热温度超过70℃后,蛋白分子重新聚集,与油滴结合的氨基酸残基重新进入蛋白质内部,液滴出现絮凝现象,乳液也变得不稳定。SDS-PAGE图谱显示70℃热处理30 min能够提升油-水界面蛋白质吸附量,液滴分布均匀,粒径达到最小值102.6 nm,黏度达到最大为43.87 Pa·s,贮藏28 d后没有出现乳析现象,乳液状态最稳定。综上,适当的热处理能提升金枪鱼蛋白乳液的稳定性。 展开更多
关键词 金枪鱼蛋白 热处理 乳液 温度 稳定性
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日本蓝鳍金枪鱼养殖技术对我国金枪鱼产业发展的启示
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作者 张溢卓 杨子江 于书洲 《南方农业学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第5期1540-1548,共9页
【目的】分析日本蓝鳍金枪鱼养殖关键技术,为推进我国蓝鳍金枪鱼试养工作有序开展提供参考,加快形成与我国养殖条件相匹配的新质生产力。【方法】分析日本蓝鳍金枪鱼养殖关键技术以及全人工养殖难点,结合我国金枪鱼养殖技术进展,提出我... 【目的】分析日本蓝鳍金枪鱼养殖关键技术,为推进我国蓝鳍金枪鱼试养工作有序开展提供参考,加快形成与我国养殖条件相匹配的新质生产力。【方法】分析日本蓝鳍金枪鱼养殖关键技术以及全人工养殖难点,结合我国金枪鱼养殖技术进展,提出我国金枪鱼产业发展建议。【结果】从养殖方式来看,日本主要采取长期养殖和全周期养殖,长期养殖使用捕获的春夏季洄游至日本沿岸的100~500 g天然苗种,在海上网箱中养至30~60 kg后出售;全周期养殖依靠全人工养殖技术,在人工饲养条件下,使天然雌鱼孵化出仔鱼,喂养至成熟并使第二代雌鱼成功产卵。苗种生产是蓝鳍金枪鱼全周期养殖中技术瓶颈最多、挑战最大的环节,在养殖初期需保障受精卵数量并严格控制苗种养殖密度,从4~6龄雌鱼体内取出直径约1 mm的成熟卵进行受精,按100万粒受精卵放入50~100 t水的比例在陆上水槽中进行饲养,可利用电解海水作为消毒剂,除去受精卵上的神经坏死病毒,提高受精卵活性。根据蓝鳍金枪鱼不同生长阶段投喂轮虫、其他鱼种仔鱼和鱼肉酱等相应饲料。此外,还需克服鱼苗上浮死亡和下沉死亡、互食致死、冲撞网箱致死和难以越冬等人工育苗技术难点。【建议】我国应尽快启动蓝鳍金枪鱼养殖试点,抓住科技攻关主线,切实利用好国家级海洋牧场示范区带动作用和国家级沿海渔港经济区“依港管渔”产业振兴抓手;谋划中外蓝鳍金枪鱼养殖合作模式,加快构建蓝鳍金枪鱼苗种进口渠道;转化前期研究成果并开展科研攻关,促进我国金枪鱼产业发展。 展开更多
关键词 蓝鳍金枪鱼 养殖技术 苗种生产 日本
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基于金枪鱼群算法优化极限学习机的混凝土抗压强度预测
15
作者 张博吾 耿秀丽 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2024年第2期444-449,共6页
混凝土抗压强度是建筑结构设计与评价的一个重要指标,它直接关乎建筑的质量与安全。为解决现有机器学习模型对其预测存在预测耗时长、精度不够高,不能很好地满足施工现场对混凝土抗压强度预测实时性与准确性要求的问题,提出一套基于新... 混凝土抗压强度是建筑结构设计与评价的一个重要指标,它直接关乎建筑的质量与安全。为解决现有机器学习模型对其预测存在预测耗时长、精度不够高,不能很好地满足施工现场对混凝土抗压强度预测实时性与准确性要求的问题,提出一套基于新式仿生算法金枪鱼群算法优化极限学习机(TSO-ELM)的混凝土抗压强度预测方法。该方法通过对ELM隐藏层初始参数中的连接权值与偏置值使用TSO进行寻优,有效提升了ELM的预测准确度。在仿真实验部分,通过两组混凝土数据集对ELM的预测速度、TSO的寻优能力、TSO-ELM模型的泛化性逐一进行验证。结果表明,该方法可以有效提高预测的速度与精准度,迭代次数更少,同时具有良好的泛化性,为现场施工及时进行混凝土抗压强度的预测提供了一种新方法。 展开更多
关键词 混凝土 抗压强度 金枪鱼群优化算法 极限学习机 软测量
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南海黄鳍金枪鱼性腺发育形态观察和组织学研究 被引量:1
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作者 黄雯晓 符文雅 +4 位作者 潘帅 吴耀刚 肖娟 黄海 郭志强 《水产学杂志》 CAS 2024年第2期98-106,共9页
为了解南海黄鳍金枪鱼(Thunnus albacares)性腺发育规律和繁殖特征,2021年5月—2022年5月,用延绳钓在南海(17.41°N,110.61°E)采集黄鳍金枪鱼41尾,体质量0.6~35.0 kg,采用解剖和常规组织学方法,研究南海黄鳍金枪鱼的性腺发育... 为了解南海黄鳍金枪鱼(Thunnus albacares)性腺发育规律和繁殖特征,2021年5月—2022年5月,用延绳钓在南海(17.41°N,110.61°E)采集黄鳍金枪鱼41尾,体质量0.6~35.0 kg,采用解剖和常规组织学方法,研究南海黄鳍金枪鱼的性腺发育周期和各发育时期性腺中生殖细胞的形态特征。结果表明,黄鳍金枪鱼卵母细胞发育共分6个时相,卵巢发育分为6个时期:卵原细胞增殖期、初级卵母细胞生长期、皮质液泡形成期、卵黄颗粒积累期、排卵期、退化期。黄鳍金枪鱼为分批非同步产卵类型;精巢为典型的小叶型,发育过程分为6个时期:精原细胞分化期、精原细胞增殖期、早期成熟期、中期成熟期、排精期、退化期。本文阐明了黄鳍金枪鱼性腺在不同发育时期的形态、组织结构特征及发育规律,以丰富黄鳍金枪鱼繁殖生物学基础资料,并为其人工繁育提供科学依据。 展开更多
关键词 南海黄鳍金枪鱼 卵巢 精巢 性腺发育 组织学
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响应面法优化金枪鱼鱼骨肽提取工艺研究
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作者 刘萌 朱来景 +3 位作者 王彦丽 于海涛 柯本红 赵祥忠 《中国调味品》 CAS 北大核心 2024年第9期138-143,共6页
以超低温金枪鱼鱼骨为原料,利用酶法提取制备金枪鱼鱼骨肽,筛选复合蛋白酶为最佳提取用酶,在单因素试验的基础上,以加酶量、酶解温度、酶解时间为自变量,以金枪鱼鱼骨肽提取率为响应值,基于Box-Behnken中心组合原理,采用响应面法优化提... 以超低温金枪鱼鱼骨为原料,利用酶法提取制备金枪鱼鱼骨肽,筛选复合蛋白酶为最佳提取用酶,在单因素试验的基础上,以加酶量、酶解温度、酶解时间为自变量,以金枪鱼鱼骨肽提取率为响应值,基于Box-Behnken中心组合原理,采用响应面法优化提取工艺,确定了最佳酶解工艺条件为复合蛋白酶添加量625 U/g、酶解时间5.5 h、酶解温度50℃,在该条件下测得金枪鱼鱼骨肽的提取率为34.58%,制备的金枪鱼鱼骨肽中低聚肽含量为91.7%,分子量≤1 kDa的低聚肽占比98.7%,金枪鱼鱼骨肽中游离氨基酸含量为10.66 g/100 g,呈味氨基酸和必需氨基酸含量相对较高,分别为26.4%和48.1%,是一种极具开发价值的海洋生物资源。 展开更多
关键词 金枪鱼鱼骨肽 提取工艺 响应面优化试验
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基于MSTSO算法的冷水机组负荷分配模型研究 被引量:1
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作者 王华秋 李乐天 《计算机测量与控制》 2024年第1期201-208,216,共9页
为降低空调系统的运行能耗,优化冷水机组的负荷分配,提出了一种多策略改进的金枪鱼优化算法(MSTSO),引入黄金正弦觅食机制和非线性惯性权重来加强算法对最优解的全局定位能力;通过蜜獾随机搜索策略赋予算法更强的性能以跳出局部最优;利... 为降低空调系统的运行能耗,优化冷水机组的负荷分配,提出了一种多策略改进的金枪鱼优化算法(MSTSO),引入黄金正弦觅食机制和非线性惯性权重来加强算法对最优解的全局定位能力;通过蜜獾随机搜索策略赋予算法更强的性能以跳出局部最优;利用双向长短期记忆网络(BiLSTM)搭建能效预测模型并对各机组的能效比(COP)进行预测,同时使用MSTSO算法对网络的初始参数进行寻优从而获得最佳训练效果;提出BiLSTM-MSTSO负荷分配模型,对多台冷水机组的部分负荷率(PLR)进行合理分配与优化;实验结果表明,优化后的BiLSTM预测模型拥有更高的预测精度,MSTSO算法相较其他智能优化算法可以减少更多的能耗并最大化提升冷水机组的运行效率;因此BiLSTM-MSTSO智能模型适用于多冷水机组的能耗预测与优化。 展开更多
关键词 多冷水机组 负荷分配 金枪鱼优化算法 双向长短期记忆网络 能耗优化
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基于TSO-ELM的广东省电力需求预测方法
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作者 陈晓华 吴杰康 +4 位作者 龙泳丞 王志平 蔡锦健 杨宜豪 周旭展 《黑龙江电力》 CAS 2024年第1期1-5,共5页
针对极限学习机(extreme learning machine,ELM)的输入层权值以及隐含层偏值的不同取值对预测结果影响较大和现有的预测模型对广东省电力需求预测精度不高的问题,提出一种基于金枪鱼群优化(tuna swarm optimization,TSO)算法优化ELM得... 针对极限学习机(extreme learning machine,ELM)的输入层权值以及隐含层偏值的不同取值对预测结果影响较大和现有的预测模型对广东省电力需求预测精度不高的问题,提出一种基于金枪鱼群优化(tuna swarm optimization,TSO)算法优化ELM得到最优数值,构建TSO-ELM预测模型的方法。将2008—2018年广东省的6个影响因素和电力需求量数据进行归一化处理之后构建预测模型,对2019—2021年广东省的电力需求量进行预测。仿真结果表明,与SVM、BP、ELM和GWO-ELM这4种预测模型相比较,TSO-ELM预测模型具有更高的预测精度。 展开更多
关键词 金枪鱼群优化算法 极限学习机 电力需求预测 平均绝对百分比误差 均方根相对误差
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Maternal Inheritance of Yellowfin Tuna (Thunnus albacares) in Captivity 被引量:1
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作者 Gusti Ngurah Permana Jhon Harianto Hutapea +1 位作者 Sari Budi Moria Ketut Sugama 《Journal of Environmental Science and Engineering(B)》 2015年第1期31-36,共6页
Mitochondrial DNA introgression has been suggested to be responsible for the maternal consistent implications. Study on mt-DNA (mitochondrial DNA) variation in the yellowfin tuna (Thunnus albacares) using RFLP (r... Mitochondrial DNA introgression has been suggested to be responsible for the maternal consistent implications. Study on mt-DNA (mitochondrial DNA) variation in the yellowfin tuna (Thunnus albacares) using RFLP (restriction fragment length polymorphisms) has provided the evidence of maternal inheritance of yellowfin tuna in captivity. Eggs were collected in every spawning in 2004-2006 season. The mt-DNA genotypes of broodstock were compared with their eggs and the maternal inheritance of these females was determined from genotypes in the eggs. The result showed that six genotypes of female broodstock were observed in eggs and four of them were found to share a single female's identity and one type was shared by two females. The same genotype was observed in almost every sampling throughout the year. The female broodstocks spawned almost daily throughout the season. 展开更多
关键词 GENOTYPE mt-DNA maternal inheritance yellowfin tuna.
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