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网络控制系统的动态权重变采样周期调度算法

哈尔滨工业大学学报 2016年第4期48卷 114-120页

作者：田中大李树江王艳红于洪霞沈阳工业大学信息科学与工程学院沈阳110870

为提高网络控制系统的性能,提出一种用于网络控制系统的动态权重变采样周期调度算法.首先,通过二次平方根映射函数,根据控制回路数据传输误差对各个控制回路赋予不同的动态权重;然后,根据当前网络运行状况,通过比例控制预测新的网络利用... 详细信息

为提高网络控制系统的性能,提出一种用于网络控制系统的动态权重变采样周期调度算法.首先,通过二次平方根映射函数,根据控制回路数据传输误差对各个控制回路赋予不同的动态权重;然后,根据当前网络运行状况,通过比例控制预测新的网络利用率,同时利用最小二乘支持向量机算法预测各回路数据包传输时间;最后,在网络带宽资源受限的情况下,利用回路动态权重、网络利用率预测值并结合控制回路数据包传输时间,动态的调整回路的采样周期,使得网络控制系统的性能得到优化.仿真实验表明,提出的变采样周期调度算法能够使得网络利用率收敛到设定值,减少了控制回路的数据传输时延,提高了系统的输出响应与控制性能.

关键词：网络控制系统动态权重变采样周期调度网络利用率

基于动态权重的自适应PSO-BP神经网络焊接缺陷成因诊断

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焊接学报 2022年第1期43卷 98-106,I0009,I0010页

作者：高昶霖宋燕利左洪洲章诚武汉理工大学现代汽车零部件技术湖北省重点实验室武汉430070 武汉理工大学汽车零部件技术湖北省协同创新中心武汉430070 武汉理工大学湖北省材料绿色精密成形工程技术研究中心武汉430070 湖北省齐星汽车车身股份有限公司随州441300

焊接缺陷产生原因复杂,影响因素众多,基于人工智能的缺陷成因诊断算法成为焊接智能化的发展方向.将PSO-BP神经网络应用于焊接缺陷成因诊断,利用神经网络的连接学习机制代替传统专家系统的规则推理机制,并对PSO算法进行自适应调整,引入... 详细信息

焊接缺陷产生原因复杂,影响因素众多,基于人工智能的缺陷成因诊断算法成为焊接智能化的发展方向.将PSO-BP神经网络应用于焊接缺陷成因诊断,利用神经网络的连接学习机制代替传统专家系统的规则推理机制,并对PSO算法进行自适应调整,引入动态权重因子,搭建自适应PSO-BP神经网络模型.结果表明,与传统PSO-BP神经网络模型相比,改进的PSO-BP神经网络模型训练所需要的迭代次数减少13.1%,诊断结果准确率从93.3%提高至96.7%,精确率从91.3%提高至98.3%,综合能力指标从91.7%提高至96.9%.改进算法能够明显提升焊接缺陷成因诊断的效率和精度,具有较好的工程应用价值.

关键词：焊接缺陷成因神经网络动态权重自适应

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指标动态权重对边坡稳定性的影响研究

岩土力学 2009年第2期30卷 492-496页

作者：李克钢侯克鹏李旺昆明理工大学国土资源工程学院昆明650093

从权重的涵义出发,分析了传统权重评价方法存在的问题,认为指标权重计算结果应是动态变化的,即会随着指标实际取值的变化而变化。以此为出发点,引入了可拓理论的简单关联函数对传统权重求解的AHP(层次分析法)进行了改进。改进的方法一... 详细信息

从权重的涵义出发,分析了传统权重评价方法存在的问题,认为指标权重计算结果应是动态变化的,即会随着指标实际取值的变化而变化。以此为出发点,引入了可拓理论的简单关联函数对传统权重求解的AHP(层次分析法)进行了改进。改进的方法一方面减少了边坡稳定性多因素评价方法中由于主观因素过多对指标权重结果合理性的影响,使指标权重的求解结果更加客观;另一方面,充分反映了相同指标在不同取值的情况下对边坡系统稳定性影响程度的变化,使评价结果更趋合理。对某具体边坡工程实例进行了分析,研究结果表明:指标权重具有动态变化的特征。也就是说,即使评价指标相同,指标权重值也会随着指标具体取值的不同而发生变化,从而对边坡稳定性的评价结果产生影响。

关键词：指标动态权重简单关联度边坡稳定性

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基于模糊动态权重的近距空战态势评估方法

控制与决策 2024年第9期39卷 2995-3005页

作者：马钧文毕文豪张安兰轶冰唐长红西北工业大学航空学院西安710072 航空工业西安飞行自动控制研究所西安710076

针对现有态势评估方法在高动态、强对抗的近距空战环境下存在空战对抗特性指标考虑不充分、常值权重应用不合理的问题,提出一种基于模糊动态权重的近距空战态势评估方法.首先,根据近距空战对抗特性研究导弹攻击、机动特征和能量状态对... 详细信息

针对现有态势评估方法在高动态、强对抗的近距空战环境下存在空战对抗特性指标考虑不充分、常值权重应用不合理的问题,提出一种基于模糊动态权重的近距空战态势评估方法.首先,根据近距空战对抗特性研究导弹攻击、机动特征和能量状态对空战态势的影响机理,从打击、占位、机动、能量态势和固有能力多角度构建态势评估指标体系并建立相应的指标评估模型;然后,设计基于态势分类的模糊权重动态适配方法,利用区间二型模糊表征权重求解过程中的不确定性,同时结合最优最劣法确定态势指标模糊权重,根据态势典型样式进行权重适配与指标聚合;最后,基于空战对抗飞行数据进行仿真验证与对比分析,仿真结果表明所提出方法能够更加合理、准确地呈现近距空战过程中的态势变化情况.

关键词：近距空战态势评估区间二型模糊最优最劣法动态权重观察-判断-决策-行动

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基于主观动态权重的科学采矿评价模型构建

采矿与安全工程学报 2012年第2期29卷 173-177页

作者：李东印周英李化敏王文许灿荣河南理工大学能源科学与工程学院河南焦作454000

科学采矿是人类从自然界获得煤炭资源的更高级阶段,关系到人类社会与生态环境的安全发展、和谐发展、健康可持续发展。为了实现科学采矿由定性描述到定量表达的升华,构建了由5个一级指标、33个二级指标和64个三级指标组成的科学采矿评... 详细信息

科学采矿是人类从自然界获得煤炭资源的更高级阶段,关系到人类社会与生态环境的安全发展、和谐发展、健康可持续发展。为了实现科学采矿由定性描述到定量表达的升华,构建了由5个一级指标、33个二级指标和64个三级指标组成的科学采矿评价体系数学模型。采用专家定参法、标准取值法、开关函数法、分段函数法、定性取值法等手段,实现了评价指标的无量纲化处理;采用改进的专家主观赋权法实现了权重的动态化。用科学采矿指数作为模型计算的惟一结果,并用之表达被评价煤矿的科学采矿状况。

关键词：科学采矿科学采矿指数动态权重定量评价

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动态权重路网下的连续近邻查询

计算机工程 2011年第19期37卷 157-159页

作者：吕卫锋王飞姜新新诸彤宇北京航空航天大学软件开发环境国家重点实验室北京100191

现有的近邻查询在查询相同或相近目标时,会得到相同的行驶路线,从而导致大量用户聚集到该区域,造成二次拥堵。针对上述问题,提出一种支配关系监控算法。该算法采用实时交通信息作为动态权重,并给出一个在路网权重变化下的连续k近邻查询... 详细信息

现有的近邻查询在查询相同或相近目标时,会得到相同的行驶路线,从而导致大量用户聚集到该区域,造成二次拥堵。针对上述问题,提出一种支配关系监控算法。该算法采用实时交通信息作为动态权重,并给出一个在路网权重变化下的连续k近邻查询方法,有效地避免二次拥堵。实验结果验证了该算法的有效性和高效性。

关键词：连续近邻查询动态权重支配关系实时交通信息路网

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动态权重层次卷积特征自适应目标追踪算法

小型微型计算机系统 2021年第4期42卷 835-841页

作者：杜丰王万良李思远张智刘子瑜浙江工业大学计算机学院杭州310023 南京大学计算机科学与技术系南京210023 浙江工业大学之江学院信息工程学院浙江绍兴312030

为改进追踪算法在目标快速运动或被遮挡等情况下的性能,对目标追踪中普遍采用的相关滤波算法框架进行了研究,基于核相关滤波器(KCF)提出一种层次化提取卷积神经网络特征并自适应赋予动态权重的目标追踪算法.通过提取不同层次卷积神经网... 详细信息

为改进追踪算法在目标快速运动或被遮挡等情况下的性能,对目标追踪中普遍采用的相关滤波算法框架进行了研究,基于核相关滤波器(KCF)提出一种层次化提取卷积神经网络特征并自适应赋予动态权重的目标追踪算法.通过提取不同层次卷积神经网络特征,分别经过相关滤波器学习得到不同的KCF模板,结合特征层次和各滤波器稳定度、准确度赋予动态权重,以融合3个模板确定最终目标位置.实验采用OTB标准数据库,测试了新算法在遮挡、运动模糊、快速运动等干扰项下的整体性能,结果表明所提算法在整体上提高了追踪的性能及精度,可以灵活适应不同特征的场景,并且相较于经典KCF平均精确度提高了35.4%,平均成功率提高了33.6%.

关键词：卷积神经网络核相关滤波动态权重层次卷积特征目标追踪

动态权重证据推理规则的CNN超参数质量评估

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小型微型计算机系统 2021年第5期42卷 1015-1021页

作者：李红宇黄志鹏张广玲贺维哈尔滨师范大学计算机科学与信息工程学院哈尔滨150025 中国人民解放军火箭军工程大学西安710025

卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)在计算机视觉、自然语言处理为代表的数据处理领域应用广泛.在CNN训练过程中,超参数设置依赖于先验知识,不恰当的超参数会影响模型的训练效率和精度.为了解决这一问题,本文提出基于证... 详细信息

卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)在计算机视觉、自然语言处理为代表的数据处理领域应用广泛.在CNN训练过程中,超参数设置依赖于先验知识,不恰当的超参数会影响模型的训练效率和精度.为了解决这一问题,本文提出基于证据推理规则(Evidential Reasoning Rule,ER Rule)的CNN超参数质量评估模型,可在训练前提供高质量的超参数选择,从而提高模型的训练效率.首先,描述了CNN超参数评估的过程,然后构建了CNN的超参数质量评估模型,运用了奖罚策略实现指标权重的动态适应并给出模型的推理过程.最后,通过图像分类实验验证了模型的实际效果,实验结果表明本文提出的CNN超参数评估模型在多个数据集上预测准确率均高于90%,能够有效建立超参数与CNN模型效果的映射关系,从而过滤低质量的超参数.

关键词：卷积神经网络(CNN) 超参数评估证据推理规则(ER Rule) 动态权重

基于动态权重-云模型的大型渡槽安全综合评价

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河海大学学报（自然科学版） 2023年第2期51卷 56-63页

作者：王媛张志慧任杰王佟童刘佳豪河海大学水利水电学院江苏南京210098 河海大学水文水资源与水利工程科学国家重点实验室江苏南京210098 河海大学力学与材料学院江苏南京211100

针对传统渡槽安全评价方法忽略了评价指标权重的动态变化,不能实时反映危险因子对渡槽实际运行状态的影响等缺陷,提出了一种基于动态权重-云模型的渡槽安全综合评价方法,引入动态权重模型为评价指标动态赋权,并利用云模型获取评价指标... 详细信息

针对传统渡槽安全评价方法忽略了评价指标权重的动态变化,不能实时反映危险因子对渡槽实际运行状态的影响等缺陷,提出了一种基于动态权重-云模型的渡槽安全综合评价方法,引入动态权重模型为评价指标动态赋权,并利用云模型获取评价指标隶属度。将该方法应用于南水北调中线干线工程M河渡槽安全评价并与静态权重模型评价结果进行了对比,结果表明,动态权重-云模型实现了评价指标层权重计算结果随工程运行状态的实时变化,同时对危险因子的识别敏感性更高,提高了评价方法对复杂运行环境下渡槽安全综合评价的适用性和准确性。

关键词：渡槽动态安全综合评价动态权重云模型