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1.
针对频域法构造小波滤波器方法较少、稳定性无法保证、逼近精度不高等问题,基于天牛须搜索算法提出了一种小波滤波器直接频域逼近方法。首先根据小波滤波器电路的基本要求设计逼近有理式,然后加入电路实现所需的稳定性、正实性和初值为零的约束条件,建立小波滤波器逼近的频域优化模型。再以高斯小波和Marr小波为例,使用天牛须搜索算法求解频域逼近的数学模型得到滤波器有理式参数。在时域和频域上分别将该方法和其他频域方法进行对比,仿真和计算结果表明在相同条件下,频域逼近法具有更优的效果,五阶高斯小波和七阶Marr小波的逼近均方误差仅为3.446 8×10~(-4)和7.346 2×10~(-4)。  相似文献   
2.
某厂在锯切20MnCr5圆棒过程中锯条容易断裂,采用光学显微镜(OM)和扫描电子显微镜(SEM)等观察分析手段,对锯条容易断裂的原因进行分析。分析结果表明:锯条断裂的原因为加工20MnCr5过程中粘刀崩齿。针对此类加工缺陷,提出了相应的改进措施。  相似文献   
3.
网络架构是影响卷积神经网络性能的重要因素,由于传统的人工设计方法效率较低,通过算法自动设计网络架构的方法受到了越来越多的关注。可微分网络架构搜索(DARTS)方法,能高效地自动设计网络架构,但其超网络的构建和架构派生策略也存在不足之处。针对其不足之处,本文提出了改进算法。首先,通过量化分析该算法搜索过程中跳连(skip)操作数量的变化,发现共享架构参数的设置导致DARTS算法的超网络存在耦合问题;其次,针对超网络的耦合问题,设计了元胞(cell)分级的超网络,以避免不同层级间cell的相互影响;然后,针对超网络与派生架构在性能表现上存在"鸿沟"的问题,引入架构熵作为目标函数的损失项,以启发超网络的训练。最后,在CIFAR-10数据集上进行架构搜索实验,并分别在CIFAR-10和ImageNet上进行了架构评测实验。在CIFAR-10上的实验结果表明,本文提出的算法解除了不同层级cell间的耦合,提升了自动设计的架构性能,取得了仅2.69%的分类错误率;该架构在ImageNet上的分类错误率为25.9%,实验结果表明搜得的架构具有良好的迁移性。  相似文献   
4.
针对蜉蝣算法全局搜索能力较差和自适应能力弱等问题,提出一种增强全局搜索能力和自适应的蜉蝣算法——MIWMA。首先引入非均匀高斯变异策略对雄性蜉蝣和雌性蜉蝣进行位置更新,对全局最优位置变异引导其他个体向优良位置靠近,促使种群具有一定指导,从而提升全局搜索能力和增强种群多样性;其次,引入不完全伽马函数与Beta累加分布的自适应惯性权重对全局搜索和开发能力建立更好的平衡,平衡种群的全局搜索和局部搜索能力,进而提升算法收敛精度,利于种群全局搜索寻找最优解的潜力;引入局部停滞对抗策略,根据迭代停滞情况,调节蜉蝣速度更新的惯性部分和社会部分,使之具有最优搜索状态,增强算法全局搜索能力。利用经典测试函数集和IEEE CEC2021测试竞赛集进行测试优化比较,验证算法的有效性和稳健性,并利用Friedman和Wilcoxon秩和检验,分析表明:提出的算法有更好的稳定性、鲁棒性和可靠性。最后运用两个工程难题进行优化,结果验证了该算法在工程优化问题上的适用性,适合求解需求高精度的优化难题。  相似文献   
5.
利用合成地震记录标定反射波地质属性,采用多元多项式拟合速度进行空间归位,控制煤层底板的起伏形态。采用钻孔约束波动方程反演波阻抗,结合钻探资料及合成记录,分析煤层反射波特点和类型以及与波阻抗剖面和煤层宏观结构的关系,解释了煤层厚度及煤层结构。初步控制了煤层起伏形态和煤层宏观结构及煤层厚度变化规律。  相似文献   
6.
针对三维力传感器维间耦合干扰严重的问题,以双层十字梁结构光纤布拉格光栅三维力传感器为研究对象,提出了基于麻雀搜索算法优化极限学习机(Sparrow Search Algorithm–Extreme Learning Machine,SSA-ELM)的解耦算法。首先,研究了光纤布拉格光栅的传感及测力原理,揭示该三维力传感器波长漂移量和力的映射关系,分析其结构耦合特性;然后,构建标定实验系统进行标定实验;最后,建立了极限学习机非线性解耦模型,利用麻雀搜索算法优化模型,获得网络最佳初始权值和阈值,兼顾解耦精度和效率,寻找极限学习机隐含层节点与SSA迭代次数的最优参数组合,解耦后Ⅰ类误差最大为1.18%,Ⅱ类误差最大为1.14%,解耦训练时间为1.7786 s。为验证解耦效果,将SSA-ELM算法与最小二乘法、极限学习机算法解耦结果对比。实验结果表明:SSA-ELM算法解耦训练速度较快,能更有效地构建三维力的维间耦合关系,降低传感器Ⅰ,Ⅱ类误差,具有较好的非线性解耦能力。  相似文献   
7.
Diagnosing the cardiovascular disease is one of the biggest medical difficulties in recent years. Coronary cardiovascular (CHD) is a kind of heart and blood vascular disease. Predicting this sort of cardiac illness leads to more precise decisions for cardiac disorders. Implementing Grid Search Optimization (GSO) machine training models is therefore a useful way to forecast the sickness as soon as possible. The state-of-the-art work is the tuning of the hyperparameter together with the selection of the feature by utilizing the model search to minimize the false-negative rate. Three models with a cross-validation approach do the required task. Feature Selection based on the use of statistical and correlation matrices for multivariate analysis. For Random Search and Grid Search models, extensive comparison findings are produced utilizing retrieval, F1 score, and precision measurements. The models are evaluated using the metrics and kappa statistics that illustrate the three models’ comparability. The study effort focuses on optimizing function selection, tweaking hyperparameters to improve model accuracy and the prediction of heart disease by examining Framingham datasets using random forestry classification. Tuning the hyperparameter in the model of grid search thus decreases the erroneous rate achieves global optimization.  相似文献   
8.
提出一种工业机器人时间最优轨迹规划方法。将机器人关节空间的轨迹视为拟合关键点的三次样条曲线,以最优时间为目标建立最优时间轨迹规划的数学模型,同时考虑关节轨迹速度、加速度和加加速度的约束,结合目标函数值和约束条件提出一种用于进化算法的排序方法,以改进遗传算法为例优化关节空间的三次样条轨迹。应用谢菲尔德(Sheffield)遗传算法工具箱计算遗传算法优化结果,以D-H法建立机器人运动学模型,结合Roboticstoolbox构建机器人的三维仿真模型,建立对机器人三次样条轨迹优化的仿真环境。对斯坦福机器人仿真实验结果表明,与传统的模式搜索法相比,改进遗传算法优化的轨迹总时间明显降低。  相似文献   
9.
将狮群算法(lion swarm optimization, LSO)与海鸥算法的迁徙机制和螺旋搜索机制结合,增强算法的局部搜索能力;同时增加监督机制,提高算法的全局搜索能力。与粒子群算法和狮群算法对比,在常用的测试函数上验证改进狮群算法的优越性。采用改进后的狮群算法优化BP神经网络模型,对房屋价格预测问题进行研究,通过房屋的户型、面积等相关指标有效地对青岛市的二手房价格进行预测。改进后的狮群算法对BP神经网络的权值和偏置进行优化,提高BP神经网络的收敛速度和训练精度。试验结果表明,提出的螺旋搜索狮群和BP结合算法(spiral search lion swarm optimization-BP, SLSO-BP)模型在房价预测问题上预测效果更好。  相似文献   
10.
The intersection of Quantum Technologies and Robotics Autonomy is explored in the present paper. The two areas are brought together in establishing an interdisciplinary interface that contributes to advancing the field of system autonomy, and pushes the engineering boundaries beyond the existing techniques. The present research adopts the experimental aspects of quantum entanglement and quantum cryptography, and integrates these established quantum capabilities into distributed robotic platforms, to explore the possibility of achieving increased autonomy for the control of multi-agent robotic systems engaged in cooperative tasks. Experimental quantum capabilities are realized by producing single photons (using spontaneous parametric down-conversion process), polarization of photons, detecting vertical and horizontal polarizations, and single photon detecting/counting. Specifically, such quantum aspects are implemented on network of classical agents, i.e., classical aerial and ground robots/unmanned systems. With respect to classical systems for robotic applications, leveraging quantum technology is expected to lead to guaranteed security, very fast control and communication, and unparalleled quantum capabilities such as entanglement and quantum superposition that will enable novel applications.  相似文献   
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