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参数自适应的析取云模糊置信规则识别方法

电子学报 2022年第2期50卷 396-403页

作者：李双明关欣王海滨海军航空大学山东烟台264001 92941部队辽宁葫芦岛125001

为获得准确的模糊置信规则结构参数,提出了参数自适应的析取云模糊置信规则识别方法 .为完成模糊域的自适应划分,提出了基于频数统计的双门限检测方法和基于包含度的双门限检测方法 .用云模型作为模糊集,改变熵系数和超熵系数,实现对模... 详细信息

为获得准确的模糊置信规则结构参数,提出了参数自适应的析取云模糊置信规则识别方法 .为完成模糊域的自适应划分,提出了基于频数统计的双门限检测方法和基于包含度的双门限检测方法 .用云模型作为模糊集,改变熵系数和超熵系数,实现对模糊集形状的调整;前提属性的联接设置为析取逻辑关系,改进了证据的基本概率赋值方式,对规则权重和属性权重进行了优化.实验结果表明,与其他方法相比,本文方法的正确识别率提高了5%~15%,规则可解释性更强.

关键词：参数自适应云模糊析取置信规则识别

参数自适应差分演化算法在面波频散曲线反演中的应用

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岩土工程学报 2016年第1期38卷 147-154页

作者：程飞刘江平毛茂王京宋先海中国地质大学(武汉)地球内部多尺度成像湖北省重点实验室湖北武汉430074 中交第二航务工程勘察设计院有限公司湖北武汉430071

针对传统差分演化算法在反演瑞雷波频散曲线中存在交叉概率和缩放因子选取不当导致反演结果不准确等问题,在传统差分演化算法的基础上,把控制参数直接编码到个体中,即采用参数自适应差分演化算法对高频瑞雷波频散曲线进行反演来获得近... 详细信息

针对传统差分演化算法在反演瑞雷波频散曲线中存在交叉概率和缩放因子选取不当导致反演结果不准确等问题,在传统差分演化算法的基础上,把控制参数直接编码到个体中,即采用参数自适应差分演化算法对高频瑞雷波频散曲线进行反演来获得近地表的横波速度结构。合成和实际数据的反演实验结果表明:参数自适应差分演化算法继承了传统差分演化算法简单、高效的特点同时,还可在频散曲线的反演中自动地选取合适的参数值并正确地进行反演迭代,无需再通过试验获得交叉概率和缩放因子两个控制参数;频散曲线反演中目标函数的收敛性好,改进算法在迭代的过程中能够快速收敛到全局最优;模型参数的概率分布高,即在大的空间搜索范围内,参数自适应差分演化算法仍然能够准确地搜索到真值范围并找到全局极小值,保证了反演的结果可靠度,使其能有效地应用于瑞雷波频散曲线的反演和解释。

关键词：瑞雷波频散曲线反演差分演化参数自适应

参数自适应的可变类FLICM灰度图像分割算法

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控制与决策 2017年第2期32卷 262-268页

作者：赵雪梅李玉赵泉华辽宁工程技术大学测绘与地理科学学院辽宁阜新123000

为解决传统FLICM算法需人为给定图像聚类数的问题,基于该算法通过聚类中心描述聚类的特点,设计以聚类中心为操作对象的分裂合并操作,以实现可变类图像分割.在此基础上定义分裂合并操作的接受率,不但能够有效避免算法陷入局部极值,促进... 详细信息

为解决传统FLICM算法需人为给定图像聚类数的问题,基于该算法通过聚类中心描述聚类的特点,设计以聚类中心为操作对象的分裂合并操作,以实现可变类图像分割.在此基础上定义分裂合并操作的接受率,不但能够有效避免算法陷入局部极值,促进其快速收敛,同时有利于参数阈值的自适应.分别利用所提出算法和传统ISODATA算法分割模拟图像和灰度纹理图像,对其结果的定性定量分析验证了所提出算法的有效性和普适性.

关键词：图像分割模糊聚类 FLICM算法参数自适应可变类分割

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参数自适应的长期IFTS预测算法

系统工程与电子技术 2014年第1期36卷 99-104页

作者：郑寇全雷英杰王睿邢雅琼空军工程大学防空反导学院中国人民解放军68331部队

针对模糊时间序列预测理论多局限于短期时间范围预测以及对不确定数据集模糊变化趋势描述和论域区间划分研究不足的问题,构建了参数自适应的长期直觉模糊时间序列预测模型。新模型通过引入滑动窗口机制和参数自适应的直觉模糊C均值聚类... 详细信息

针对模糊时间序列预测理论多局限于短期时间范围预测以及对不确定数据集模糊变化趋势描述和论域区间划分研究不足的问题,构建了参数自适应的长期直觉模糊时间序列预测模型。新模型通过引入滑动窗口机制和参数自适应的直觉模糊C均值聚类算法优化论域区间划分,利用矢量预测技术解决时间序列长期范围预测误差积累的问题,有效地提高了复杂环境下时间序列长期趋势预测的精度,扩展了直觉模糊时间序列预测理论的应用范围。最后,通过典型实例验证了该方法的有效性和优越性。

关键词：直觉模糊集时间序列参数自适应矢量预测

采用等效电路的参数自适应电池模型及电池荷电状态估计方法

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西安交通大学学报 2015年第10期49卷 67-71,78页

作者：宁博徐俊曹秉刚杨晴霞王斌许广灿西安交通大学电动汽车与系统控制研究所西安710049

针对电池离线参数辨识复杂、模型系统误差无法在线校正等问题,提出基于等效电路的参数自适应电池模型及电池荷电状态估计方法。该方法设计了针对动力电池的自适应参数观测器并证明了稳定性,通过在线估计电池参数从根源校正模型误差,建... 详细信息

针对电池离线参数辨识复杂、模型系统误差无法在线校正等问题,提出基于等效电路的参数自适应电池模型及电池荷电状态估计方法。该方法设计了针对动力电池的自适应参数观测器并证明了稳定性,通过在线估计电池参数从根源校正模型误差,建立滑动平均滤波器对估计参数滤波降噪,利用多时间维度思想周期性更新电池模型,并结合卡尔曼滤波算法进行荷电状态估计。搭建电池充放电测试平台进行实验,实验结果表明:城市道路循环工况下,基于参数自适应电池模型的卡尔曼滤波电池荷电状态估计误差小于3%。该算法简单、准确、适应性强,对于多变环境、长周期使用条件下的动力电池监测具有较高的实用价值。

关键词：动力电池电池模型参数自适应荷电状态估计

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基于参数自适应的深潜救生艇姿态控制研究

中国造船 2015年第1期56卷 41-50页

作者：刘峰韩端锋哈尔滨工程大学船舶工程学院哈尔滨150001

针对深潜救生艇姿态控制系统中存在不确定扰动、模型参数摄动和建模误差等问题,设计了基于参数自适应的PID控制器,增强了控制器的鲁棒性,提高了控制精度,解决了深潜救生艇姿态控制的难题。该控制器以PID控制器为基础,参考滑膜理论,设计... 详细信息

针对深潜救生艇姿态控制系统中存在不确定扰动、模型参数摄动和建模误差等问题,设计了基于参数自适应的PID控制器,增强了控制器的鲁棒性,提高了控制精度,解决了深潜救生艇姿态控制的难题。该控制器以PID控制器为基础,参考滑膜理论,设计了补偿单元,对不确定项进行有效抑制。其中PID控制器的控制参数变化率及补偿单元的自适应估计均通过李雅普诺夫稳定性理论推导得出。仿真和水池试验证明了该控制器的有效性、鲁棒性,且控制器表现良好。

关键词：深潜救生艇 PID控制参数自适应李雅普诺夫函数

参数自适应脉冲耦合神经网络的医学图像融合算法

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光电子．激光 2019年第11期30卷 1172-1183页

作者：李俊峰朱文维浙江理工大学机械与自动控制学院

针对当前大多数传统的多模态医学图像融合技术不能同时实现能量保存和细节提取而导致信息不足和细节模糊等问题,提出一种基于参数自适应脉冲耦合神经网络(pulse coupled neural network,PCNN)的医学图像融合算法。首先,从标准库里取出... 详细信息

针对当前大多数传统的多模态医学图像融合技术不能同时实现能量保存和细节提取而导致信息不足和细节模糊等问题,提出一种基于参数自适应脉冲耦合神经网络(pulse coupled neural network,PCNN)的医学图像融合算法。首先,从标准库里取出经过配准的四种不同类型的源图像进行非下采样剪切波(non-subsampled shearlet transform,NSST)分解,得到多尺度多方向的低频子带系数和一系列高频子带系数;接着,采用参数自适应PCNN对高频子带进行融合,增强后的高频子带绝对值作为反馈输入自适应调节所有的PCNN参数。低频子带采用改进的平均梯度与空间频率相结合的策略进行图像融合,可以同时做到能量保存与细节提取;最后,经NSST逆变换得到融合后的医学图像。分别对灰度一灰度图像和灰度一彩色图像进行大量的算法融合实验,选取五种具有代表性的医学图像融合算法与之相比,并选择信息熵(IE)、标准差(SD)、边缘强度(ES)、平均梯度(AVG)、融合因子(FF)、结构相似度(SSIM)和清晰度(MG)七种指标对融合后的图像进行质量评价。仿真结果显示,与其它几种算法相比,该融合算法得到的信息熵、标准差、边缘强度、平均梯度、融合因子、结构相似度和清晰度的平均值分别提高了10.48%、2.86%、3.48%、4.92%、4.17%、4.19%和5.12%。融合所得的图像在视觉效果上也有较大优势。实验结果表明,与其他几种算法相比,本文算法在主观视觉以及客观数据上均优于其他算法,具有广阔的应用前景。

关键词：图像处理医学图像融合 NSST 参数自适应 PCNN 改进的平均梯度与空间频率

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热轧层流冷却系统优化与模型参数自适应

中南大学学报（自然科学版） 2006年第2期37卷 317-323页

作者：谢海波张中平刘相华王国栋东北大学轧制技术及连轧自动化国家重点实验室辽宁沈阳110004 攀枝花新钢钒股份有限公司热轧板厂四川攀枝花617062

针对热轧带钢卷取温度控制的不确定性和时变性, 利用系统优化与模型参数的自适应控制热输出辊道上带钢温度. 从控制模式、冷却策略、段跟踪和模型的再计算以及学习系数的读取等方面对系统进行了优化. 根据实际工艺状况, 实时采集现场数... 详细信息

针对热轧带钢卷取温度控制的不确定性和时变性, 利用系统优化与模型参数的自适应控制热输出辊道上带钢温度. 从控制模式、冷却策略、段跟踪和模型的再计算以及学习系数的读取等方面对系统进行了优化. 根据实际工艺状况, 实时采集现场数据对层冷模型中的参数进行自适应调整, 并就组别分类、空冷/水冷系数的回归分析进行了研究. 实践结果表明：采用这种方法能满足现场需要, 卷取温度控制精度较高, 基本在-15～15 ℃范围内;控制效果和带钢性能良好.

关键词：热轧带钢层流冷却优化参数自适应回归

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参数自适应下基于近邻图的近似最近邻搜索

计算机工程 2022年第9期48卷 28-36页

作者：甘红楠张凯复旦大学软件学院上海200438 复旦大学计算机科学技术学院上海200438

现有基于近邻图的近似最近邻搜索(ANNS)算法通常将数据库中被检索向量组织成近邻图结构,根据用户设定参数搜索查询向量的近似最近邻。为提升基于近邻图的ANNS算法在给定召回率下的搜索效率,提出一种参数自适应方法 AdaptNNS。采集数据... 详细信息

现有基于近邻图的近似最近邻搜索(ANNS)算法通常将数据库中被检索向量组织成近邻图结构,根据用户设定参数搜索查询向量的近似最近邻。为提升基于近邻图的ANNS算法在给定召回率下的搜索效率,提出一种参数自适应方法 AdaptNNS。采集数据库中的被检索向量并对采样结果进行聚类,利用聚类中心向量和最近邻分类器提取查询负载特征,同时将查询负载特征与不同的召回率相结合作为输入特征训练梯度提升决策树(GBDT)模型。在查询处理过程中,根据应用程序指定的召回率获取最终输入特征,并通过GBDT模型预测最优搜索参数,提升ANNS算法的吞吐量。在Text-to-Image、DEEP和Turing-ANNS数据集上的实验结果表明,当达到相同的目标召回率时,AdaptNNS方法相比于Baseline方法最多可将DiskANN和HNSW算法的吞吐量提升1.3倍,具有更高的近似最近邻搜索效率。

关键词：近似最近邻搜索近邻图参数自适应聚类梯度提升决策树

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