基于AWDO算法的主动悬架LQR控制优化

车辆主动悬架LQR控制研究的关键是性能指标加权系数的选择,针对这个问题,文中提出了一种基于改进风驱动优化算法的LQR控制器加权系数优化方法。利用协方差矩阵自适应评价策略算法(CMAES)确定传统风驱动优化算法(WDO)的固有参数,得到自适应风驱动优化算法(AWDO)。将LQR控制器性能指标的加权系数作为优化目标,在解空间中迭代搜索,寻找目标函数值最小的位置。通过实验仿真,并与粒子群算法(PSO)和遗传算法(GA)比较,该算法的收敛速度、收敛精度和鲁棒性更好,优化后的主动悬架性能比相应被动悬架的性能更优。     

面向不平衡数据流的自适应加权在线超限学习机算法

一般的在线学习算法对不平衡数据流的分类识别会遇到较大困难,特别是当数据流发生概念漂移时,对其进行分类会变得更困难.文中提出面向不平衡数据流的自适应加权在线超限学习机算法,自动调整实时到达的训练样本的惩罚参数,达到在线学习不平衡数据流的目的.文中算法可以适用于不同偏斜程度的静态数据流的在线学习和发生概念漂移时数据流的在线学习.理论分析和在多个真实数据流上的实验表明文中算法的正确性和有效性.     

基于改进K均值聚类算法的燃气泄露检测研究

天然气管道会出现损坏现象导致天然气泄露,因此,快速准确地判断天然气的泄露具有重要意义。针对天然气泄露的检测问题,本文提出一种基于改进K均值聚类的检测方法。该方法在提取声发射信号特征的基础上,提出了基于数据点的邻点数目来选取初始聚类中心,并采用信息熵方法来确定聚类类别数目。实验结果表明,本文提出的方法较好了解决了原始K均值方法的问题,从而能准确地给出泄露检测结果。     

一种自适应的混合协同过滤推荐算法

为解决协同过滤算法在处理数据量较大时存在推荐效率低的问题,提出一种自适应混合协同推荐算法。根据待推荐用户活跃度和目标物品新鲜度调节模型权重,基于张量分解计算物品间的相似度,通过短路径枚举叠加生成预测结果。实验结果表明,与CBCF算法相比,该算法推荐准确率提高了28.6%。     

电外科设备快速闭合算法中功率的参数优化研究

本文基于自制的射频能量平台,开发了一种管腔组织快速闭合算法,可以达到对管腔组织快速闭合的目的,探究不同功率对闭合效果的影响。在实验中,选取猪小肠作为实验对象,实验过程中改变不同的功率,实验完成后通过爆破压和热损伤测试,来评估快速闭合算法下不同功率对猪小肠的闭合效果影响。结果表明:当功率设置分别为50W、100W、150W时,焊接口的闭合强度两两之间有显著性差异,并且在100W功率下的闭合强度较大,爆破压最大能达到(86.280±17.264)mmHg,热损伤为(0.327±0.032)cm;当射频输出功率大小为50W时热损伤范围最小,为(0.2674±0.03727)cm。本文研究表明,在对管腔组织闭合的时候,应该选择适中的射频输出功率,才能在保证管腔组织吻合口具有较大的爆破压同时,又能将热损伤保持在较小范围内。