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相似文献
 共查询到20条相似文献,搜索用时 187 毫秒
1.
针对大型飞机约40000测试点的线缆自动检测系统中测试箱点数、测试箱位置和测试设备间控制电缆连接路径进行优化设计。利用近邻交换法实现机载插头自动分类,并基于0-1背包求解方法提升测试箱可接入点数利用率;利用分步遗传粒子群算法,以转接电缆总长最短为目标,优化测试箱可接入点数和测试箱位置;将控制电缆连接路径抽象为多支路无返回旅行商问题,取测试箱空间位置为节点,测试箱之间的控制线缆为边,测试箱内的对接点数量为权重,构建无向加权网络模型,并以支路总长最短、支路均衡为目标,采用混合离散粒子群算法搜索最佳连接路径,实现测试系统多支路优化设计。与原设计结果相比,测试箱可接入点数利用率从89.7%提高到100%,减少转接电缆10%、控制电缆18%。对线缆自动检测系统测试方案中待优化项目进行数学建模,涵盖了转接电缆的插头分类模型建立、转接电缆长度计算模型建立和控制电缆长度计算模型建立,并基于粒子群智能优化算法,优化线缆自动检测系统布局,从而达到了飞机线缆自动检测系统轻量化设计及最优成本实现。  相似文献   

2.
提出了一种在低码率下的快速分数运动估计算法。该算法利用相邻运动补偿块时域的相关性,预测当前最优分数匹配位置的残差值,继而判断是否终止当前分数点搜索。根据实验结果,所提出的方法在不损失任何率失真性能的情况下,对于常用的几个QIF和CIF标准测试序列,其平均的分数搜索点数可减少到6以下。与全分数运动估计方法(FFPS)相比,所耗费的搜索点数减少了近一倍;而与目前常用的快速算法相比,所耗费的搜索点数也减少了50%~80%。  相似文献   

3.
针对蚁群算法在无人机(UAV)三维航迹规划中存在的收敛速度慢、空间复杂度高的缺点,提出了一种基于改进蚁群算法的无人机(UAV)三维航迹规划方法。该方法改进了局部搜索策略、初始信息素调整因子并在启发函数中加入了路径偏移因子,从而降低了航迹搜索空间的复杂度,提高了算法的搜索效率和收敛速度。在利用DEM数字高程数据建立的搜索空间中,该算法与现有算法相比,规划航迹缩短约24.08%,运行时间减少约11.56%,表明改进蚁群算法在无人机(UAV)三维航迹规划中的可行性和有效性。  相似文献   

4.
目前,人工智能快速发展,人们可以通过探索硬件设计空间使优秀的神经网络算法高效部署在FPGA加速器。然而,由于参数量大、操作过于复杂而导致算法与硬件难以匹配,加速效率不高。为了算法和硬件两者匹配性更强,提出了一种多层次协同搜索的方法,采用SPOS搜索策略并以检测准确率和延时为评估目标,搜索出最优神经网络架构、量化方式和硬件设计参数组合。该方法应用在姿态识别中具有优异性能的沙漏网络中,在获取候选子网络量化前、后的检测准确率的同时对硬件设计参数使用遍历搜索得到预估延时,根据目标函数获取最高得分的最优组合。为了保证获取的数据有效性,子网络需要进行重新训练、量化后重新推理得到检测准确率,获取硬件设计参数则利用基于Spinal HDL设计的加速器模板进行仿真测试得到测试延时。就平均而言,该方法比文献[1]减少了83.3%的参数,准确率只下降了0.69;比传统加速方法平均减少了33.2%参数量,准确率只下降了0.46,网络推理的测试总延时减少22.1%,在沙漏块的测试延时减少67.8%。总体而言,该协同搜索方法对于沙漏网络的优化有一定效果,比传统加速设计方法更有优势。  相似文献   

5.
针对传统BP算法在车牌字符识别速度较慢和识别准确率较低的问题,提出一种改进的BP网络车牌字符识别方法。通过对BP算法的输入特征数优化,在不降低识别精度的情况下精简了输入层节点数,提升了识别速度。改进后的BP算法采用全参数自动调整,引入自适应学习率、动量因子、坡度因子,增加了BP算法的识别精度;同时通过更好的利用车牌字符特征和BP网络特征,降低了算法结构的复杂性,增强了算法的鲁棒性。实验结果表明,该算法在实际采集的自建整副车牌数据集上的识别率上比传统BP神经网络车牌识别算法提高近6.5%;在识别速度上提高近1.3 s。  相似文献   

6.
文章研究了印制电路板(PCB)网络点集合分割算法,提出了网络集加激励产生响应的测试算法,给出了基于该算法的测试逻辑电路和控制流程图。实践表明,该算法较好地解决了网络点数与测试速度的矛盾,是快速检测PCB短路故障的一种有效方法。  相似文献   

7.
本文提出了一种新的基于Agent的神经网络隐层结构的优化算法(OHA)。该方法包括两个部分,分别由RLAgent和NNAgent合作完成。RLAgent根据强化学习算法找到一个比当前节点数更优的解,并反馈给NNAgent。NNAgent据此构建相应的网络,并采用分层训练的算法对该网络进行优化,训练结果再发给RLAgent。在多次循环后,OHA算法就可以找到一个训练误差最小的全局最优解(权值及隐层节点数)。本文讨论了有关的算法、测试和结果分析。Iris数据集和危险评估数据集的测试结果表明,算法避免了盲目搜索造成的计算开销,明显改善了优化性能。  相似文献   

8.
宋蕾 《计算机应用研究》2020,37(10):3127-3130
针对无线传感网中节点能耗同数据精确度之间不均衡的问题,提出一种能够基于蜂窝网络结构的数据融合算法(DFACN)。在基于蜂窝网络的分簇结构中,首先筛选最小能耗的簇头;之后通过数据精确度和节点能耗的计算判断融合因子的大小,动态选取参与融合的簇内节点数;最后簇头完成数据的融合处理。在OPNET仿真环境下,与EECDA和IDDOA算法进行实验对比,DFACN算法的数据精确度分别提高了2.6%和4.7%,节点能耗分别降低了2.7%与3.4%。结果表明,DFACN算法在降低能耗的同时,有效地提高了数据的融合精确度,并且延长了网络的生命周期。  相似文献   

9.
Adaboost算法改进BP神经网络预测研究   总被引:2,自引:0,他引:2  
针对传统BP神经网络容易陷入局部极小、预测精度低的问题,提出使用Adaboost算法和BP神经网络相结合的方法,提高网络预测精度和泛化能力。该方法首先对样本数据进行预处理并初始化测试数据分布权值;然后通过选取不同的隐含层节点数、节点传递函数、训练函数、网络学习函数构造出不同类型的BP弱预测器并对样本数据进行反复训练;最后使用Adaboost算法将得到的多个BP神经网络弱预测器组成新的强预测器。对UCI数据库中数据集进行仿真实验,结果表明本方法比传统BP网络预测平均误差绝对值减少近50%,提高了网络预测精度,为神经网络预测提供借鉴。  相似文献   

10.
无线Mesh网可以使用网络编码技术显著提高多跳链路的传输性能。但网络编码是有代价的,如何选择编码节点以减少网络编码的代价是研究的重点。对无线Mcsh网中的网络编码节点的选取进行了讨论,提出了一种基于超关键节点的网络编码节点选取算法。该算法是在Ford-Fulkerson标号算法找增广链的时候,统计路径上的每个节点的入度,并在节点上保存从不同输入链路获得的信息,从而确定哪些是超关键节点,这些超关键节点将是编码节点。仿真实验表明,在实现组播最大流的前提下,该算法能有效减少网络编码的节点数。  相似文献   

11.
李龙澍  张薇 《计算机工程》2012,38(11):53-55
大多数待测软件系统的参数间存在约束关系,如果不考虑这些约束,会使测试用例集中的某些组合无效。为此,提出一种带参数约束的两两组合测试用例集生成方法。在采用回溯算法对解空间树进行遍历的同时,利用参数间的约束关系对树的枝叶进行裁剪,避免产生无效的测试用例。使用贪心算法补充生成测试用例,以满足两两组合覆盖标准。实验结果表明,该方法能减少测试用例生成数量,提高测试效率。  相似文献   

12.
孙毅刚  徐畅  刘哲旭 《计算机应用》2018,38(9):2650-2654
综合模块化航空电子(IMA)平台网络通信结构复杂,在进行故障注入测试时,存在难以选取合适的测试路径及等效、无效故障注入较多的问题。根据IMA平台网络通信结构特点,提出一种新的故障注入策略。首先,根据IMA平台网络对实时性和确定性的要求,提出一种基于通信链路的测试路径优化算法,生成最优测试路径,实现对IMA平台网络测试任务的有序覆盖;然后,在确定测试路径之后,采用有色Petri网(CPN)建模方法搭建测试案例自动生成模型,排除等效与无效故障,精简测路径中每个测试任务所需的测试案例。仿真结果表明,所提方法在测试次数与测试时间等方面均少于传统的故障注入策略,能够克服传统策略中的无序性及盲目性的缺点,降低测试的时间成本。  相似文献   

13.
A new disturbance detection and classification technique based on modified Adaline and adaptive neuro-fuzzy information system (ANFIS) is proposed for a distributed generation system comprising a wind power generating system (DFIG) and a photovoltaic array. The proposed technique is based on a fast Gauss–Newton parameter updating rule rather than the conventional Widrow–Hoff delta rule for the Adaline network. The voltage and current signals near the target distributed generation (DG), particularly the DFIG, whose speed varies from minimum to the maximum cut-off speed, are processed through the modified Adaline network to yield the features like the negative sequence power, harmonic amplification factor (HAF), total harmonic distortion (THD), etc. These features are then used as training sets for the ANFIS, which employs a gradient descent algorithm to update its parameters. The proposed technique distinguishes the islanding condition of the distributed generation system with some other disturbances, such as switching faults, capacitor bank switching, voltage swell, voltage sag, distorted grid voltage, unbalanced load switching, etc. which are referred to as non-islanding cases in this paper.  相似文献   

14.
基于免疫遗传算法的软件测试数据自动生成   总被引:7,自引:0,他引:7  
夏芸  刘锋 《计算机应用》2008,28(3):723-725
提出了一种应用于软件测试中的基于免疫遗传算法(IGA)的软件测试数据自动生成的算法。该算法在传统的遗传算法中引入免疫算子,免疫算子其中包括获取疫苗、注射疫苗和免疫选择。实验结果表明,该算法的效果比传统的遗传算法效果好。  相似文献   

15.
郭巍  桂小林 《计算机工程》2010,36(11):67-69,72
针对航天测控实时数据驱动软件测试数据结构复杂、构造困难的特点,提出基于模拟退火多亲遗传算法的测试数据自动生成算法,给出算法中适应度函数选择方法和变异函数退火控制策略,分析算法实际应用结果。实测数据证明采用该算法构造测试用例测试发现的软件缺陷多于普通数据生成算法近30%。  相似文献   

16.
模糊测试用例常规的生成方法是随机变异和人工协议分析构造,其分别存在变异盲目效率低和构造复杂代价高的问题。针对上述问题提出运用深度学习技术辅助测试用例生成。利用循环神经网络处理字符文本序列的优势,通过样本数据学习训练结构特征,并预测生成符合结构特征的新数据,与随机变异算法结合构造了自动生成模型。通过以LSTM和GRU算法模型对PDF文件输入型测试用例生成和效果评估,生成的测试用例总体优于常规方法,具有较好的通过率和覆盖率。该方法通过循环神经网络的辅助实现了生成快速高效和构造难度低的优点,达到了生成效果和花费代价的平衡。  相似文献   

17.
基于无迹卡尔曼滤波估算电池SOC   总被引:1,自引:0,他引:1  
石刚  赵伟  刘珊珊 《计算机应用》2016,36(12):3492-3498
为了实现在线估计汽车动力电池的荷电状态(SOC),提出了结合神经网络的无迹卡尔曼滤波算法。以Thevenin电路为等效电路模型,建立了状态空间表达式,采用最小二乘算法对模型参数进行辨识。在此基础上,利用神经网络算法拟合电池的荷电状态与模型各个参数之间的函数关系,经过多次实验,确定了神经网络算法的收敛曲线,此方法比传统的曲线拟合精度高。介绍了扩展卡尔曼滤波和无迹卡尔曼滤波的原理,并设计了等效电路模型验证实验、电池的SOC测试实验和算法的收敛性实验。实验结果表明,在不同的工况环境下,该方法估计SOC具有可在线估算、估算精度高和环境适应度高等优点,最大误差小于4%。最后验证了结合神经网络的无迹卡尔曼滤波的算法具有较好的收敛性和鲁棒性,可以有效解决初值估算不准确和累计误差的问题。  相似文献   

18.
一个实用化的测试产生系统COMPA—ATPG   总被引:1,自引:0,他引:1  
本文介绍了一个在康发工作站实现的测试产生系统COMPA-ATPGS。该系统以FAN算法为基础,通过对电路结构分析来产生组合电路的测试码,进而帮助设计者产生整个电路的测试码。实验证明,该系统对组合电路的故障覆盖率可达90%以上。  相似文献   

19.
基于效用EPON分布式动态带宽分配实现机制   总被引:2,自引:0,他引:2  
张晋豫  刘犁 《软件学报》2008,19(7):1693-1706
EPON(Ethernet-based passive optical network)作为基于光纤的宽带网络接入技术,已经成为下一代接入网络的关键技术之一,但是IEEE 802.3ah EPON的Polling机制存在带宽使用率不高的问题,其DBA(dynamic bandwidth allocation)算法产生UWR(unused window remainder),USR(unused slot remainder),UQR(unused queue remainder)和UPR(unused package remainder),浪费了许多带宽资源.IPACT(interleaved polling with adaptive cycle time)EPON提出了一个带宽使用率较高的新的Poling机制,但没有解决DBA算法存在的缺点.在IPACT基础上,提出了一个基于效用的分布式EPON DBA实现机制,实现了对不同SLA(service level agreement)用户的相同业务类应用的差分处理.通过一种集中递归效用算法,有效地消除了再生UWR,通过一种分布式递归效用算法,有效地消除了UQR,通过一个分布式UPR消除机制,减少了UPR.提出了一个基于交织接力棒的USR消除机制,提高了消除USR条件满足的概率,通过将交棒者的USR追加到接棒者的授权中,提高了带宽的使用效率.仿真结果很好地验证了该机制的优点.  相似文献   

20.
针对诸多群智能算法容易陷入局部最优、收敛速度慢的特点,提出一种参数设置少,全局搜索能力强的竞争算法.通过10个基准函数与粒子群算法的比较,30次试验下竞争算法的平均值与最小值均优于粒子群算法,验证了该算法的有效性.用竞争算法优化BP神经网络,并对11个测试数据集进行分类,实验结果表明,用竞争算法优化后的BP神经网络在11个测试集上性能均优于原始算法,且在大部分测试集上性能优于用遗传算法优化的BP神经网络.该算法能有效提高分类正确率,增强鲁棒性.  相似文献   

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